SLAM mit Scan-Matching mit LiDAR
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Autoren: offen
Betreuer: Prof. Schneider
Art: PS, PA, BA
Projektlaufzeit:
Motivation
Mobile Roboter, wie beispielsweise Saugroboter, müssen wissen, wo sie sich befinden, um effizient zu reinigen.
Ziel
Realisieren Sie einen SLAM-Algorithmus mit LiDAR-Sensorik und dem 2D-Scan-Matching Verfahren.
Anforderungen
- Recherchieren Sie nach Methoden zum 2D-Scan-Matching und wählen Sie ein effizientes Verfahren aus.
- Zeichnen Sie als Eingangsdaten Roboterfahrten (LiDAR und Odometrie) auf.
- Verarbeiten Sie diese Eingangsdaten mit Matlab.
- Stellen Sie Ihre Ergebnisse in Matlab dar.
- Stellen Sie die Objekte im Sichtfeld in der Draufsich metrisch dar.
- Schätzen Sie die Genauigkeit Ihres Algorithmus ab.
- Wissenschaftliche Dokumentation als HSHL-Wiki Artikel
- Softwareentwicklung nach HSHL Standard in SVN
- Funktionsnachweis als YouTube-Video
Video
Verlinken Sie hier ein YouTube-Video zu Ihrem fertigen Projekt. Tipps zum Video finden Sie hier.
Weblinks
- SLAM Course - 12 - Scan-Matching in 5 Min - Cyrill Stachniss
- Simultaneous Localization And Mapping (SLAM) with Scan Matching
- Iterative Closest Point algorithm for point clouds in Matlab
Literatur
Siehe auch
BSD-Lizenzbedingung BSD-Lizenz
Copyright (c) 2018, Hochschule Hamm-Lippstadt, Dep. Lip. 1, Prof. Schneider
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