2D SLAM mit GMapping: Unterschied zwischen den Versionen

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'''Projektlaufzeit:''' 02.08.21 - 15.01.22
[[Datei:Xiaomi-Roborock-S50-App-Karte.png|mini|200px|Abb. 1: SLAM Karte des Xiaomi RoborockS50]]
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= Ziel =
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Im Rahmen dieser Projektarbeit soll ein SLAM Algorithmus nach dem Prinzip "GMApping" implementiert und evaluiert werden.
Im Rahmen dieser Projektarbeit soll ein SLAM Algorithmus nach dem Prinzip des Grid-Based FastSLAM (kurz GMapping) implementiert und evaluiert werden. Bei GMapping handelt es sich um ein Raster oder Koordinatennetz basiertes Partikelfilterverfahren nach Rao und Blackwell. Das [http://www2.informatik.uni-freiburg.de/~stachnis/pdf/grisetti06tro.pdf hier] beschriebene Verfahren soll in MATLAB® umgesetzt werden.


= Aufgabenstellung =
= Aufgabenstellung =
# Einarbeitung in das Thema anhand von Fachliteratur
# Einarbeitung in das Thema GMapping anhand von Fachliteratur
# Entwicklung von Kriterien zur Bewertung von SLAM Verfahren
# Analyse und Vergleich der bestehenden Simulationsumgebungen
# Vergleich aktueller Systeme anhand der Kriterien (morphologischer Kasten)
## [https://openslam-org.github.io/bailey-slam.html SLAM Package of Tim Bailey]
# Empfehlung der Top 3 SLAM-Verfahren.
## [https://www.mathworks.com/help/nav/slam.html MATLAB® SLAM Toolbox]
# Kür: Welche Verfahren werden in den Haushaltsrobotern angewendet?
# Auswahl einer geeigneten Simulationsumgebung
# Dokumentation nach wissenschaftlichem Stand
# Umsetzung des [http://www2.informatik.uni-freiburg.de/~stachnis/pdf/grisetti06tro.pdf GMapping-Verfahrens] als Simulation in MATLAB®
# Qualitative und quantitative Bewertung des umgesetzten Verfahrens
# Dokumentation von Theorie, Simulation und Ergebnissen nach wissenschaftlichem Stand
# Präsentation der Ergebnisse
# Präsentation der Ergebnisse


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* Wöchentliche Fortschrittsberichte (informativ)
* Wöchentliche Fortschrittsberichte (informativ)
* Projektvorstellung im Wiki
* Projektvorstellung im Wiki
= Getting Started =
* Richten Sie zum Datenaustausch Ihren [https://studyassist.stud.hshl.de/at-home/extern/sciebo/ Sciebo-Account] ein.
* Arbeiten Sie sich anhand der Fachliteratur in das Fachgebiet ein. Stichworte sind
** SLAM
** rao-blackwellized particle filter
** grid-based SLAM
* Stellen Sie einen Projektplan auf.


= Literatur =
= Literatur =
== SLAM allgemein ==
*[[Media: 1aslam blas repo.pdf|SLAM for Dummies ]]
*[http://probabilistic-robotics.org/ Probabilistic Robotics]
*[http://probabilistic-robotics.org/ Probabilistic Robotics]
*[http://books.google.de/books?id=ixXH-XJrfLcC&printsec=frontcover&dq=SLAM&hl=de&sa=X&ei=XD1nVKa-Dc7WPfPEgJAO&ved=0CFUQ6AEwBQ#v=onepage&q=SLAM&f=false Simultaneous Localization and Mapping: Exactly Sparse Information Filters]
*[http://books.google.de/books?id=ixXH-XJrfLcC&printsec=frontcover&dq=SLAM&hl=de&sa=X&ei=XD1nVKa-Dc7WPfPEgJAO&ved=0CFUQ6AEwBQ#v=onepage&q=SLAM&f=false Simultaneous Localization and Mapping: Exactly Sparse Information Filters]
*[http://books.google.de/books?id=7gOspY2t1Q0C&printsec=frontcover&dq=Simultaneous+Localization+and+Mapping&hl=de&sa=X&ei=eT1nVPbYBsnWPZ_kgOAF&ved=0CCgQ6AEwAQ#v=onepage&q=Simultaneous%20Localization%20and%20Mapping&f=false 3D Robotic Mapping: The Simultaneous Localization and Mapping Problem]
*[http://books.google.de/books?id=7gOspY2t1Q0C&printsec=frontcover&dq=Simultaneous+Localization+and+Mapping&hl=de&sa=X&ei=eT1nVPbYBsnWPZ_kgOAF&ved=0CCgQ6AEwAQ#v=onepage&q=Simultaneous%20Localization%20and%20Mapping&f=false 3D Robotic Mapping: The Simultaneous Localization and Mapping Problem]
*[http://books.google.de/books?id=e2zdACaOVqoC&printsec=frontcover&dq=Simultaneous+Localization+and+Mapping&hl=de&sa=X&ei=eT1nVPbYBsnWPZ_kgOAF&ved=0CDAQ6AEwAg#v=onepage&q=Simultaneous%20Localization%20and%20Mapping&f=false Simultaneous Localization and Mapping Algorithms with Environmental-Structure]
*[http://books.google.de/books?id=8pYTVcCRXdcC&printsec=frontcover&dq=Simultaneous+Localization+and+Mapping&hl=de&sa=X&ei=eT1nVPbYBsnWPZ_kgOAF&ved=0CFkQ6AEwCA#v=onepage&q=Simultaneous%20Localization%20and%20Mapping&f=false FastSLAM: A Scalable Method for the Simultaneous Localization and Mapping Problem in Robotics]
*[http://books.google.de/books?id=8pYTVcCRXdcC&printsec=frontcover&dq=Simultaneous+Localization+and+Mapping&hl=de&sa=X&ei=eT1nVPbYBsnWPZ_kgOAF&ved=0CFkQ6AEwCA#v=onepage&q=Simultaneous%20Localization%20and%20Mapping&f=false FastSLAM: A Scalable Method for the Simultaneous Localization and Mapping Problem in Robotics]
*[http://books.google.de/books?id=8_RJ4SemHLQC&dq=Simultaneous+Localization+and+Mapping&hl=de&sa=X&ei=eT1nVPbYBsnWPZ_kgOAF&ved=0CGMQ6AEwCQ Autonomous Robot Navigation Based on Simultaneous Localization and Mapping]
*[http://www.greenteapress.com/thinkbayes/thinkbayes.pdf think Bayes]
*[http://www.greenteapress.com/thinkbayes/thinkbayes.pdf think Bayes]
== Partikelfilter ==
* [https://youtu.be/aUkBa1zMKv4 Particle Filter Explained without Equations]
* [https://youtu.be/YBeVDxTHiYM Particle Filter - 5 Minutes with Cyrill]
* [https://youtu.be/MsYlueVDLI0 Particle Filter and Monte Carlo Localization (Cyrill Stachniss, 2020)]
* [https://youtu.be/uYIjB93oAUo MSR Course - 07 Particle Filter (Stachniss)]
== GMapping ==
*[https://youtu.be/8ckhPViqneg Occupancy Grid - 5 Minutes with Cyrill]
*[https://youtu.be/v-Rm9TUG9LA Occupancy Grid Maps]
*[https://youtu.be/3Yl2aq28LFQ SLAM Course - 13 - Grid-Based SLAM with Rao-Blackwellized PFs]
== MATLAB Beispiele ==
*[https://www.openslam.org/bailey-slam.html SLAM Package of Tim Bailey]
*[https://www.programmersought.com/article/82843817548/ MATLAB implementation of gmapping algorithm]
*[https://www.mathworks.com/help/nav/slam.html?s_tid=CRUX_lftnav 2-D and 3-D simultaneous localization and mapping]


= Weblinks =
= Weblinks =
*[https://www.kickstarter.com/projects/crazypi/crazypi-the-maker-board-designed-for-diy-robot-mak Kickstarter: CrazyPi]
*[http://www.mrpt.org/tutorials/slam-algorithms/slam-simultaneous-localization-and-mapping-for-beginners-the-basics/| SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) for beginners: the basics]
*[http://ocw.mit.edu/courses/aeronautics-and-astronautics/16-412j-cognitive-robotics-spring-2005/projects/1aslam_blas_repo.pdf| SLAM 4 Dummies]
*[http://openslam.org/bailey-slam.html| OpenSLAM]
*[http://www.mathworks.com/matlabcentral/linkexchange/links/3310-ekf-slam-toolbox-for-matlab| EKF-SLAM Toolbox for MATLAB]
*[http://www.mathworks.com/matlabcentral/linkexchange/links/3310-ekf-slam-toolbox-for-matlab| EKF-SLAM Toolbox for MATLAB]
*[http://youtu.be/5Ya6ioQh62M| YouTube:SLAM in MATLAB (Weighted Scan Matching & Wheel Odometry)]  
*[http://youtu.be/5Ya6ioQh62M| YouTube:SLAM in MATLAB (Weighted Scan Matching & Wheel Odometry)]  
*[https://www.youtube.com/watch?v=6QKYMEG8w84 YouTube: Laser scanner localization and mapping]
*[https://www.youtube.com/watch?v=6QKYMEG8w84 YouTube: Laser scanner localization and mapping]
*[https://openslam.org/tinyslam.html TinySlam: tinySLAM is Laser-SLAM algorithm which has been programmed in less than 200 lines of C-language code.]
*[https://openslam.org/tinyslam.html TinySlam: tinySLAM is Laser-SLAM algorithm which has been programmed in less than 200 lines of C-language code.]
*[https://www.tu-chemnitz.de/etit/proaut/forschung/SLAM.html SLAM an der TU Chemnitz]
*[http://www-personal.acfr.usyd.edu.au/tbailey/software/slam_simulations.htm Matlab SLAM Homepage]
*[https://www.youtube.com/watch?v=1lIc5ZMiK2o SLAM w/ Hokyu Laser Ranger Finder]
*[http://www2.isr.uc.pt/~davidbsportugal/publications/Poster_SSRR2013.pdf An Evaluation of 2D SLAM Techniques Available]
*[http://www.academia.edu/1208841/Towards_Model-Free_SLAM_Using_a_Single_Laser_Range_Scanner_for_Helicopter_MAV  Towards Model-Free SLAM Using a Single Laser Range Scanner for Helicopter MAV]
*[http://www.academia.edu/1208841/Towards_Model-Free_SLAM_Using_a_Single_Laser_Range_Scanner_for_Helicopter_MAV  Towards Model-Free SLAM Using a Single Laser Range Scanner for Helicopter MAV]
*[https://www.udacity.com/course/cs373 Udacity - Artificial Intelligence for Robotics]  
*[https://www.udacity.com/course/cs373 Udacity - Artificial Intelligence for Robotics]  
*[https://www.udacity.com/course/st101 Intro to Statistics]
*[https://www.udacity.com/course/st101 Intro to Statistics]
*[http://www.joansola.eu/JoanSola/eng/toolbox.html EKF-SLAM TOOLBOX FOR MATLAB]
*[http://www.joansola.eu/JoanSola/eng/toolbox.html EKF-SLAM TOOLBOX FOR MATLAB]
*[https://www.openslam.org/bailey-slam.html SLAM Package of Tim Bailey]
*[http://wiki.ros.org/de ROS (Robot Operating System)]
*[http://wiki.ros.org/de ROS (Robot Operating System)]
*[http://www.robots.ox.ac.uk/~pnewman/Teaching/C4CourseResources/Matlab.html C4B Mobile Robots Example Matlab Code]
*[http://www.robots.ox.ac.uk/~pnewman/Teaching/C4CourseResources/Matlab.html C4B Mobile Robots Example Matlab Code]

Aktuelle Version vom 12. Januar 2022, 10:14 Uhr

Autoren: Cem Yigit und Ahmet Yilmaz
Betreuer: Prof. Schneider
Art: Projektarbeit
Projektlaufzeit: 02.08.21 - 15.01.22

Abb. 1: SLAM Karte des Xiaomi RoborockS50

Thema

SLAM ist ein Verfahren mit dem sich moderne Haushaltsroboter selbst lokalisieren und dabei eine digitale Karte des Umfeldes erstellen.

Ziel

Im Rahmen dieser Projektarbeit soll ein SLAM Algorithmus nach dem Prinzip des Grid-Based FastSLAM (kurz GMapping) implementiert und evaluiert werden. Bei GMapping handelt es sich um ein Raster oder Koordinatennetz basiertes Partikelfilterverfahren nach Rao und Blackwell. Das hier beschriebene Verfahren soll in MATLAB® umgesetzt werden.

Aufgabenstellung

  1. Einarbeitung in das Thema GMapping anhand von Fachliteratur
  2. Analyse und Vergleich der bestehenden Simulationsumgebungen
    1. SLAM Package of Tim Bailey
    2. MATLAB® SLAM Toolbox
  3. Auswahl einer geeigneten Simulationsumgebung
  4. Umsetzung des GMapping-Verfahrens als Simulation in MATLAB®
  5. Qualitative und quantitative Bewertung des umgesetzten Verfahrens
  6. Dokumentation von Theorie, Simulation und Ergebnissen nach wissenschaftlichem Stand
  7. Präsentation der Ergebnisse

Anforderung

  • Wissenschaftliche Vorgehensweise (Projektplan, etc.)
  • Wöchentliche Fortschrittsberichte (informativ)
  • Projektvorstellung im Wiki


Getting Started

  • Richten Sie zum Datenaustausch Ihren Sciebo-Account ein.
  • Arbeiten Sie sich anhand der Fachliteratur in das Fachgebiet ein. Stichworte sind
    • SLAM
    • rao-blackwellized particle filter
    • grid-based SLAM
  • Stellen Sie einen Projektplan auf.


Literatur

SLAM allgemein

Partikelfilter

GMapping

MATLAB Beispiele

Weblinks

Siehe auch

  1. Studentische Arbeiten bei Prof. Schneider
  2. Anforderungen an eine wissenschaftlich Arbeit



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