Előadást letölteni
Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon
KiadtaJudit Hegedüs Megváltozta több, mint 9 éve
1
1/19 Hogyan tájékozódnak a robotok? Koczka Levente Eötvös Collegium
2
2 Autonóm robot emberi beavatkozás nélküli feladatmegoldás környezet feltérképezése különböző érzékelőkkel (szenzorok) jelek küldése a külvilág számára (aktuátorok) a központi egység az érzékelt jelektől függően vezérli az aktuátorokat
3
3 Szenzorok és aktuátorok szenzorok: környezeti: távolságérzékelők kamerák érintőérzékelők egyéb szenzorok: a robot állapotáról adnak információt (belső hőmérséklet, töltöttségi állapot stb.) aktuátorok: motorok
4
4 Szimultán helymeghatározás és térképezés problémája a robot mozgása közben térképet épít, miközben folyamatosan meghatározza a saját pozícióját is ezen a térképen egyszerre zajlik a térkép létrehozása és a különböző tárgyak pozícióinak meghatározása
5
5 Nehézségek a robot a beépített szenzorával relatív megfigyeléseket tesz a többi tereptárgyról a mozgási utasítások és a szenzorok méréseit kísérő zaj miatt a megfigyelések minősége nem lesz tökéletes zaj okai: szabálytalan kerekek, szenzor hibái, talaj hibái, kerekek megcsúszása
6
6 Probléma a robot a kiindulási állapotban
7
7 Probléma elmozdul a robot, ekkor az odometrikus adatok alapján kiszámolja, hogy mi a pozíciója
8
8 Probléma újra megfigyeli a környezetét a szenzoraival
9
9 Probléma azonban ezen adatokból kiszámolt pozíciója más lesz, mint az előbbi
10
10 Probléma valójában viszont egyik kiszámolt pozíció sem felel meg a valóságnak
11
11 A megoldás
12
12 Tájékozódási pontok olyan pontok, melyeket a robot újra és újra érzékelni tud, és meg tudja különböztetni a környezettől fontos jellemzői: ne mozogjon könnyen meg lehessen különböztetni a környezetétől különböző pozíciókból is lehessen érzékelni
13
13 A megoldás
14
14 Adatösszerendelés különböző időpillanatokban észlelt tájékozódási pontokról eldönteni, hogy azonosak-e vagy nem egy egyszerű adatösszerendelési technika: adatbázisban tároljuk az eddig már észlelt tájékozódási pontokat új észlelésekor a hozzá legközelebbi tájékozódási ponthoz rendeljük hozzá
15
15 A megoldás
16
16 Kiterjesztett Kálmán-szűrő (EKF) az odometrikus adatok és a tájékozódási pontok pozíciói alapján kiszámítja a robot becsült helyzetét rekurzív algoritmus az aktuális becsült állapot kiszámításához csak az előző becsült állapotot és az aktuális megfigyelési adatokat használja fel
17
17 A megoldás
18
18 Kiterjesztett Kálmán-szűrő Iterációs lépések: az állapot frissítése az odometrikus adatok alapján az állapot frissítése a tájékozódási pontok újbóli megfigyelése segítségével új tájékozódási pont hozzáadása az állapothoz
19
19/19 Köszönöm a figyelmet
Hasonló előadás
© 2024 SlidePlayer.hu Inc.
All rights reserved.