タグ付けされた質問 「mapping」

SLAMにEKFを使用していますが、更新手順に問題があります。Kが特異であり、とrcond評価されるという警告が表示されnear eps or NaNます。問題の原因はZの反転にあると思います。最後の項を反転せずにカルマンゲインを計算する方法はありますか？ 私はこれが問題の原因であるという100％の肯定的ではないので、コード全体をここに入れました。メインエントリポイントはslam2dです。 function [ x, P ] = expectation( x, P, lmk_idx, observation) % expectation r_idx = [1;2;3]; rl = [r_idx; lmk_idx]; [e, E_r, E_l] = project(x(r), x(lmk_idx)); E_rl = [E_r E_l]; E = E_rl * P(rl,rl) * E_rl'; % innovation z = observation - e; Z …

16 slam  localization  kalman-filter  mapping 

私は通常、ようなベクトル形式の点群であるSLAMマップに最も精通しています。EKFを使用してこのようなマップを作成する方法も理解しています。< x 、y、θ 、f1 ×、f1つのY、。。。、fn x、fn y><バツ、y、θ、f1バツ、f1y、。。。、fんバツ、fんy> 今日、私は.graphファイル形式に出会いました。これは、予想どおり、形式の頂点とエッジで構成されています。 VERTEX2 id x y orientation EDGE2 observed_vertex_id observing_vertex_id forward sideward rotate inf_ff inf_fs inf_ss inf_rr inf_fr inf_sr 行列とグラフ（隣接行列など）の間に関係があることを知っています。しかし、このグラフ形式のマップが、私がよく知っている点群マップとどのように同等であるかは、はっきりしていません。 関係は何ですか？頂点はポーズとランドマークの両方ですか？それらはグローバル参照フレームにありますか？これは、速度情報と距離/方位センサーからどのように作成されますか？グラフマップと点群の間に変換はありますか？

9 slam  mapping 

最近、超音波センサーは信じられないほど安価であり、多くの趣味のロボットアプリケーションで人気があります。アルゴリズムを備えたロボットの周りにセンサーの束（たとえば10）を使用して、エリアの大まかなマップを作成します（ロボットはそれを探索します。）この段階では、動いているオブジェクトを処理することには興味がなく、静止しているものを特定するだけです。GPSを使用して位置を特定します。レーザースキャナーなどの他のコンポーネントを使用すると、はるかに正確な結果が得られると思いますが、そのようなデバイスも天文学的に高価です。 この目的のためのアルゴリズムはありますか？

9 slam  localization  gps  mapping  acoustic-rangefinder 

SLAMの本では、ロボットがオドメトリよりも正確なレーザースキャナーから取得したデータをロボットが使用するときに、オドメトリが必要なのはなぜですか？なぜレーザースキャナーに頼って、オドメトリーをやめないのですか？レーザースキャナーにはないオドメトリーによる貢献はありますか？また、すべてのSLAMアルゴリズムは機能ベースですか？

8 localization  slam  mapping