Self Localization and Mapping (SLAM) mit Lidar- oder Kamera: Unterschied zwischen den Versionen
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Version vom 26. Mai 2014, 08:48 Uhr
Autor: Martin Berysztak
Betreuer: Prof. Schneider
Aufgabenstellung
- Inbetriebnahme Hardware an einem Lego Mindstorms NXT oder EV3
- Regelung eines Fahrzeugs in der Mitte eines Ganges
- Kartografierung der Umwelt
- Rückfahrt auf dem schnellsten Weg
- Kartografierung der Strecke
- Optimierung der Fahrparameter (Geschwindigkeit, optimaler Kurs)
- Dokumentieren Sie Ihre Vorgehensweise fortlaufend wissenschaftlich.
SLAM Theorie
Formulierung des SLAM Problems
Ein mobiler Roboter baut eine Karte in einem unbekannten Gebiet gleichzeitig weiß er immer wo er sich gerade befindet.
Der Roboter muss zur Lösung dieses Problems über die Möglichkeit verfügen mithilfe von Sensorik Landmarken zu ermitteln.
Das Szenario wird durch folgendes Modell beschrieben:
Das Modell wird in Zeitschritten k=1...m angegeben. Zu jedem Zeitpunkt k sind folgende Sachen bekannt:
Roboterpose: Position und Orientierung(Blickfeld) des Roboters
u_k - Steersignal:
Anforderung
Besuch der Veranstaltung Praxisseminar
Empfohlene Zusatzkurse
Siehe auch
Weblinks
- SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) for beginners: the basics
- SLAM 4 Dummies
- OpenSLAM
- EKF-SLAM Toolbox for MATLAB
- YouTube:SLAM in MATLAB (Weighted Scan Matching & Wheel Odometry)
- YouTube: Laser scanner localization and mapping
- TinySlam: tinySLAM is Laser-SLAM algorithm which has been programmed in less than 200 lines of C-language code.
- SLAM an der TU Chemnitz
- Matlab SLAM Homepage
- SLAM w/ Hokyu Laser Ranger Finder
- An Evaluation of 2D SLAM Techniques Available
- Towards Model-Free SLAM Using a Single Laser Range Scanner for Helicopter MAV
Projekttracking
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