Разработка алгоритма движения мобильного робота
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
Блоки
| Ackermann Kinematic Model | Подобное автомобилю движение транспортного средства с помощью Акерманна кинематическая модель |
| Bicycle Kinematic Model | Вычислите подобное автомобилю движение транспортного средства с помощью велосипеда кинематическая модель |
| Differential Drive Kinematic Model | Вычислите движение транспортного средства с помощью кинематической модели диска дифференциала |
| Unicycle Kinematic Model | Вычислите движение транспортного средства с помощью одноколесного велосипеда кинематическая модель |
| Pure Pursuit | Линейный и скорость вращения управляют командами |
Темы
Отображение и планирование пути
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
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.
