Разработка алгоритма движения мобильного робота

Отображение, планирование пути, следование траектории, оценка состояния

Эти алгоритмы Robotics System Toolbox™ фокусируются на мобильной робототехнике или приложениях наземного транспортного средства. Эти алгоритмы помогают вам с целым мобильным рабочим процессом робототехники от отображения до планирования и управления. Можно создать карты сред с помощью сеток заполнения, разработать алгоритмы планирования пути для роботов в данной среде и настроить контроллеры, чтобы следовать за набором waypoints. Выполните оценку состояния на основе данных о датчике лидара из вашего робота.

Функции

развернуть все

binaryOccupancyMapСоздайте сетку заполнения с двоичными значениями
getOccupancyПолучите значение заполнения местоположений
inflateРаздуйте каждое занятое местоположение сетки
moveПереместите карту в мировую систему координат
occupancyMatrixПреобразуйте сетку заполнения в матрицу
raycastВычислите индексы ячейки вдоль луча
lidarScanСоздайте объект для хранения 2D сканирования лидара
plotОтобразите лазер или лоцируйте показания сканирования
removeInvalidDataУдалите недопустимую область значений и угловые данные
transformScanПреобразуйте лазерное сканирование на основе относительного положения
stateEstimatorPFСоздайте средство оценки состояния фильтра частиц
initializeИнициализируйте состояние фильтра частиц
predictПредскажите состояние робота в следующем временном шаге
correctНастройте оценку состояния на основе измерения датчика
getStateEstimateИзвлечение лучше всего утверждает оценку и ковариацию от частиц
mobileRobotPRMСоздайте вероятностного планировщика пути к дорожной карте
findpathНайдите путь между запуском и целевыми точками на дорожной карте
controllerPurePursuitСоздайте контроллер, чтобы следовать за набором waypoints
ackermannKinematicsПодобная автомобилю руководящая модель транспортного средства
bicycleKinematicsВелосипедная модель транспортного средства
differentialDriveKinematicsМодель транспортного средства дифференциального диска
unicycleKinematicsМодель транспортного средства одноколесного велосипеда

Блоки

Ackermann Kinematic ModelПодобное автомобилю движение транспортного средства с помощью Акерманна кинематическая модель
Bicycle Kinematic ModelВычислите подобное автомобилю движение транспортного средства с помощью велосипеда кинематическая модель
Differential Drive Kinematic ModelВычислите движение транспортного средства с помощью кинематической модели диска дифференциала
Unicycle Kinematic ModelВычислите движение транспортного средства с помощью одноколесного велосипеда кинематическая модель
Pure PursuitЛинейный и скорость вращения управляют командами

Темы

Отображение и планирование пути

Сетки заполнения

Детали функциональности сетки заполнения и структуры карты.

Вероятностные дорожные карты (PRM)

Как алгоритм PRM работает и определенные настраивающие параметры.

Планирование пути в среде различной сложности

Этот пример демонстрирует, как вычислить препятствие свободный путь между двумя местами на данной карте с помощью Вероятностной Дорожной карты (PRM) планировщик пути.

Построение карты при известном местоположении

В этом примере показано, как создать карту среды с помощью показаний датчика области значений, и робот позирует роботу с дифференциальным приводом.

Моделирование движения

Симулируйте различные кинематические модели для мобильных роботов

В этом примере показано, как смоделировать различные модели кинематики робота в среде и сравнить их.

Управление роботом

Чистый контроллер преследования

Чистый Контроллер Преследования функциональность и детали алгоритма.

Следование траектории для робота с дифференциальным приводом

Этот пример демонстрирует, как управлять роботом, чтобы следовать за желаемым путем с помощью Средства моделирования Робота.

Управляйте роботом с дифференциальным приводом в Gazebo с Simulink

В этом примере показано, как управлять роботом с дифференциальным приводом в co-симуляции Gazebo с помощью Simulink.

Оценка состояния

Параметры фильтра частиц

Использовать stateEstimatorPF фильтр частиц, необходимо задать параметры, такие как количество частиц, начального местоположения частицы и метода оценки состояния.

Рабочий процесс фильтра частиц

Фильтр частиц является рекурсивным, Байесовым средством оценки состояния, которое использует дискретные частицы, чтобы аппроксимировать апостериорное распределение предполагаемого состояния.

Отследите подобный автомобилю робот используя фильтр частиц

Фильтр частиц является основанным на выборке рекурсивным Байесовым алгоритмом оценки, который реализован в stateEstimatorPF object.

Рекомендуемые примеры

Execute Tasks for a Warehouse Robot

Выполните задачи для складского робота

Демонстрирует, как выполнить препятствие свободный путь для мобильного робота между тремя местами на данной карте. Робот, как ожидают, посетит эти три места на складе: заряжающаяся станция, загружая станцию, и разгружая местоположение. Последовательность, в которой посещают эти местоположения, диктует планировщик. Планировщик дает каждому роботу целевое положение, чтобы перейти к. Робот планирует путь и использует Чистый контроллер Преследования, чтобы следовать за waypoints на основе текущего положения робота. Кинематический блок Model Дифференциального Диска моделирует упрощенную кинематику, которая берет линейное и скорости вращения от Чистого Диспетчера Преследования. Этот пример создает сверху Пути к Плану для Дифференциального Робота в примере Simulink.