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📋📋📋本文目錄如下:🎁🎁🎁
目錄
💥1 概述
📚2 運(yùn)行結(jié)果
🎉3?參考文獻(xiàn)
🌈4 Matlab代碼及文章
💥1 概述
本文分為6章
- 第 1 章 基礎(chǔ)知識(shí): 它涵蓋了運(yùn)行仿真和了解差速移動(dòng)機(jī)器人的基本運(yùn)動(dòng)學(xué)的所有基礎(chǔ)知識(shí)。
- 第2章 傳感器: 在本章中,將學(xué)習(xí)如何實(shí)現(xiàn)測程法、激光雷達(dá)、物體檢測等傳感器以及用于避障的 VFH 等算法。
- 第三章 路徑規(guī)劃: 在本課中,您將學(xué)習(xí)如何規(guī)劃路徑以及如何使用 RRT* 算法使機(jī)器人遵循路徑(路徑跟蹤)。
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第四章 前幾章小結(jié): 在本課中,您將學(xué)習(xí)如何將所有內(nèi)容組合在一起并減少前幾節(jié)課中的代碼。
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第 5 章 本地化: 在本章中,您將了解為什么需要本地化系統(tǒng),然后您將實(shí)現(xiàn)擴(kuò)展卡爾曼濾波器,了解每個(gè)步驟的理論。您可以在文件Lecture_Kalman_filter_robots.pdf中找到詳細(xì)說明。
- 第6章 ROS本地化: 在本課中,我們將向您展示本地化系統(tǒng)如何與 MATLAB 和 ROS 一起工作。您將學(xué)習(xí)如何使用 ROSBAG 使用正確的 EKF 參數(shù)。
- 可以使用不同的算法,地圖(地圖文件夾)和更改參數(shù)來練習(xí),以在不同的環(huán)境和情況下進(jìn)行練習(xí)。
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移動(dòng)機(jī)器人的定位是機(jī)器人導(dǎo)航和路徑規(guī)劃的關(guān)鍵問題之一。傳統(tǒng)的定位方法包括里程計(jì)、慣性導(dǎo)航和全球定位系統(tǒng)(GPS),但這些方法在室內(nèi)或復(fù)雜環(huán)境中存在一定的局限性。
近年來,研究人員提出了使用環(huán)境中的視覺地標(biāo)和擴(kuò)展卡爾曼濾波器(EKF)來定位移動(dòng)機(jī)器人的方法。這種方法利用環(huán)境中的視覺地標(biāo)作為參考點(diǎn),通過機(jī)器人的視覺傳感器來檢測和識(shí)別這些地標(biāo),并利用它們的位置信息來估計(jì)機(jī)器人的位置。
擴(kuò)展卡爾曼濾波器是一種常用的濾波器,用于估計(jì)系統(tǒng)的狀態(tài)。在移動(dòng)機(jī)器人定位中,EKF可以將視覺地標(biāo)的位置信息與機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)模型相結(jié)合,通過迭代更新機(jī)器人的位置估計(jì)值。這樣,即使視覺地標(biāo)的檢測和識(shí)別存在一定的誤差,EKF也能夠通過狀態(tài)估計(jì)來減小這些誤差,提高定位的準(zhǔn)確性。
使用環(huán)境中的視覺地標(biāo)和擴(kuò)展卡爾曼濾波器定位移動(dòng)機(jī)器人的研究可以應(yīng)用于室內(nèi)導(dǎo)航、自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域。通過合理選擇視覺地標(biāo)和優(yōu)化EKF的參數(shù),可以實(shí)現(xiàn)高精度的機(jī)器人定位。此外,還可以結(jié)合其他傳感器,如激光雷達(dá)、超聲波傳感器等,來進(jìn)一步提高定位的魯棒性和可靠性。
總之,使用環(huán)境中的視覺地標(biāo)和擴(kuò)展卡爾曼濾波器定位移動(dòng)機(jī)器人的研究是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性和廣泛應(yīng)用前景的領(lǐng)域,對(duì)于實(shí)現(xiàn)智能機(jī)器人的自主導(dǎo)航和定位具有重要意義。
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📚2 運(yùn)行結(jié)果
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由于結(jié)果圖比較多,這里僅展現(xiàn)3張。?
🎉3?參考文獻(xiàn)
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[1]孟祥萍,張本法,苑全德.自適應(yīng)擴(kuò)展卡爾曼濾波器在移動(dòng)機(jī)器人定位中的應(yīng)用[J].計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用, 2015, 24(12):6.DOI:10.3969/j.issn.1003-3254.2015.12.027.
[2]時(shí)也,吳懷宇,徐文霞,等.基于擴(kuò)展卡爾曼濾波器的移動(dòng)機(jī)器人SLAM研究[J].電子設(shè)計(jì)工程, 2012, 20(1):3.DOI:10.3969/j.issn.1674-6236.2012.01.039.