Self Localization and Mapping (SLAM) mit Lidar- oder Kamera: Unterschied zwischen den Versionen

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== Weblinks ==
== Weblinks ==
*[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://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://youtu.be/5Ya6ioQh62M| YouTube:SLAM in MATLAB (Weighted Scan Matching & Wheel Odometry)




Version vom 17. März 2014, 17:56 Uhr


Autor: Martin Berysztak
Betreuer: Prof. Schneider

Aufgabenstellung

  1. Inbetriebnahme Hardware an einem Lego Mindstorms NXT oder EV3
  2. Regelung eines Fahrzeugs in der Mitte eines Ganges
  3. Kartografierung der Umwelt
  4. Rückfahrt auf dem schnellsten Weg
  5. Kartografierung der Strecke
  6. Optimierung der Fahrparameter (Geschwindigkeit, optimaler Kurs)
  7. Dokumentieren Sie Ihre Vorgehensweise fortlaufend wissenschaftlich.

Anforderung

Besuch der Veranstaltung Praxisseminar

Empfohlene Zusatzkurse

Siehe auch

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

Weblinks


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