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センサーからの観測束があり、ランドマークの予測測定値を取得できるマップがあるとします。補正ステップのEKF位置測定では、各観測値を予測された測定全体と比較する必要がありますか？この場合、2つのループがありますか？または、各観測値と各予測測定値を比較するだけですか？したがって、この場合は1つのループがあります。私は、センサーがすべてのランドマークのすべての観測値をスキャンごとに提供できると思います。次の図はシナリオを示しています。これで、EKFローカリゼーションを実行するたびに、が得られ、があるので、私は得ることができますziziz^{i}z^私z^i\hat{z}^{i}z私ziz^{i}z^私z^i\hat{z}^{i}z私= {z1、z2、z３、z4}zi={z1,z2,z3,z4}z^{i} = \{ z^{1}, z^{2}, z^{3}, z^{4}\}メートルmmz^私= {z^1、z^2、z^３、z^4}z^i={z^1,z^2,z^3,z^4}\hat{z}^{i} = \{ \hat{z}^{1}, \hat{z}^{2}, \hat{z}^{3}, \hat{z}^{4}\}。イノベーションのステップを得るために、これは私がやったことです ここで技術革新です。イテレーションごとに4つのイノベーションが生まれます。これは正しいです？この本の確率的ロボティクスの 204ページで、EKFローカリゼーションを使用しています。Z1=z1−z^1Z2=z2−z^2Z3=z3−z^3Z4=z4−z^4Z1=z1−z^1Z2=z2−z^2Z3=z3−z^3Z4=z4−z^4 Z^{1} = z^{1} - \hat{z}^{1} \\ Z^{2} = z^{2} - \hat{z}^{2} \\ Z^{3} = z^{3} - \hat{z}^{3} \\ Z^{4} = z^{4} - \hat{z}^{4} \\ ZZZ

8 sensors  localization  ekf 

ロボットの位置を推定するために2つのサブシステムがあるシステムがあります。最初のサブシステムは、ロボットが保持しているマーカーを検出するために使用され、ロボットの位置と向きの3つの推定値を出力する3つのカメラで構成されています。2番目のサブシステムは、ロボットに配置され、ロボットの2点の速度を測定するシステムです。これら2つを数値的に統合することで、ロボットの位置と向きの推定値を取得できます（2つの点を同時に追跡しているため）。 最初のシステムは精度が低くなりますが、2番目のシステムはドリフトします。最初のシステムは約1秒に1回の出力を提供しますが、2番目のシステムはより頻繁に出力します（1秒あたり100〜200回）。 最初のシステムの推定値で位置をリセットするだけではなく（100％正確ではないため）、2番目のセンサーシステムからの累積位置を使用し、それを最初のシステム。また、最初のシステムの3つの推定値をどのように融合するかという質問がありますか？2つの推定値がまったく同じで、3番目の推定値が完全に異なる（たぶんもっと間違っているという意味）ので、純粋な平均よりも良い方法があるはずです。 そのようなシステムでの使用を推奨する融合アルゴリズムはありますか？カルマンフィルターについては知っていますが、2つのシステムが異なる周波数でデータを出力するため、フィルターの使用方法を理解するのに苦労しています。 質問が十分に明確であることを願っています。見積もりをより正確で正確な見積もりに融合するための最良のアプローチは何ですか？ ありがとう

8 sensors  localization  kalman-filter  sensor-fusion 

ここの誰もがおそらくシャープ距離センサー（GP2Y0シリーズ、たとえばGP2Y0A02YK0F）を知っています。彼らはダイオードを使用して赤外光を放射し、PSDで反射光の角度を測定します（つまり、三角測量を行います）。彼らはこの技術の唯一の生産者のようです。 私が知っているのは、似ているが比較できないいくつかのデバイス（周辺光のセンサーとSi114xのような距離または近接）だけです。他にどのような比較可能な製品がありますか？ この質問をする別の方法：「10cm-200cmの範囲の低コストIR距離センサーを構築するためのさまざまな方法と、それらの各方法の例は何ですか？」

8 sensors  manufacturing 

ADXL345データシートの 35ページ（図58）を注意深く検査すると、重力荷重のみで、チップは左手座標系を使用していることがわかります。このチップでの私自身の実験はこれを確認します。 私は通常、チップを使用して重力ベクトルを示します。したがって、このチップを使用するときは、値を無効にして右手座標系を取得します。しかし、これは正しくないようです。左手座標系には論理的および数学的説明があると思いますが、それが何であるかはわかりません。

8 sensors  imu  accelerometer  calibration 

小さな岩を山から拾って別の場所に移動する小さな装置を持っています。パイル全体を大きなギアに押し付けようとする一種の粗雑な方法で、そのうちの1つがギア間のスペースの1つに押し込まれ、スピンギアの反対側で落ちてしまいます。ここで私は、マシンがここで岩をうまく獲得したかどうかを知りたいです。岩がその場に存在する場合、その岩が機械の他の部分によって処理されるまで、ギアは回転を停止する必要があります。 ギアの反対側で岩を取得することに成功した場合、センサーにはどのようなデバイスを使用できますか？ これは、より大きなシステムの一部にすぎません。つまり、岩が信号で通知されて他の岩から分離されたときに、センサーが信号を送信して、その単一の岩で作業を続行できるようにする必要があります。 ardiunoを使用してギアを動かしてこれを構築しているので、センサーはarduinoで制御できるものである必要があります

8 motor  sensors