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モバイル ロボットのアルゴリズムの設計
マッピング、パス計画、パス追従、状態推定
机器人系统工具箱™のの工学工学工学工学工学工学工学のののアプリケーションに焦点を当ています。これらこれらのアルゴリズムアルゴリズムは,,マッピングと计画制御制御までまでまでまでまでまでまでまで,,をし环境マップを作成し指定された环境ロボットのののパスパス计画计画计画计画アルゴリズムアルゴリズムを开発ししし,コントローラーコントローラーをををを调整调整しししてて一连一连一连一连のののウェイウェイて状态を行います。
関数
ブロック
Ackermann Kinematic Model | 使用Ackermann运动学模型的汽车状车辆运动 |
自行车运动模型 | 使用自行车运动模型计算类似汽车的车辆运动 |
Differential Drive Kinematic Model | Compute vehicle motion using differential drive kinematic model |
Unicycle Kinematic Model | Compute vehicle motion using unicycle kinematic model |
纯粹的追求 | 线形速度角速度のコマンドコマンド |
トピック
マッピングとパス计画
- 占有グリッド
占有グリッドの機能とマップ構造体の詳細 - 概率路线图(PRM)
PRM アルゴリズムと特定の調整パラメーターの動作。 - 複雑度の異なる環境でのパス計画
この例では、Probabilistic Roadmap (PRM) パス プランナーを使用して、指定されたマップ上の 2 つの位置間で障害物のないパスを計算する方法を説明します。 - 既知のを使用するマッピング
この例では、差動駆動型ロボットの距離センサーの読み取り値とロボットの姿勢を使用して環境マップを作成する方法を説明します。 - Simulink での差動駆動型ロボットのパスの計画
この例は与えられたマップ上上上点の间间で障害物物のないパスパスパスをを万博1manbetxををををををををををを
運動のモデル化
- 移动机器人运动学方程
Learn details about mobile robot kinematics equations including unicycle, bicycle, differential drive, and Ackermann models. This topic covers the variables and specific equations for each motion model [1]. For an example that simulates the different mobile robots using these models, see モバイル ロボットのさまざまな運動学モデルのシミュレーション. - モバイル ロボットのさまざまな運動学モデルのシミュレーション
この例では、単一の環境内でさまざまなロボット運動学モデルをモデル化して比較する方法を説明します。
ロボット制御
- 単純追跡コントローラー
単純追跡コントローラーの機能とアルゴリズムの詳細。 - 差動駆動型ロボットのパス追従
この例では、ロボット シミュレーターを使用して、目的のパスに従うようにロボットを制御する方法を説明します。 - Simulink を使用した Gazebo による差動駆動型ロボットの制御
この例では、Simulink を使用した Gazebo コシミュレーションで差動駆動型ロボットを制御する方法を説明します。
状態の推定
- 粒子フィルターのパラメーター
stateEstimatorPF
粒子フィルターを使用するには、粒子数、粒子の初期位置、状態推定法などのパラメーターを指定しなければなりません。 - 粒子フィルター ワークフロー
粒子フィルター推定の事后を离散によって近似再帰的ベイズ状态推定器です。 - 粒子フィルターを使用した自動車型ロボットの追跡
粒子フィルターは、サンプリングベースの再帰ベイズ推定アルゴリズムであり、stateEstimatorPF
オブジェクトに実装されています。