学年第一学期第十二讲机器人导论.ppt
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1、2012-2013学年第一学期第十二讲 机器人导论,王国利 信息科学与技术学院 中山大学,卡尔曼滤波器定位/ Kalman Filter Localization,5.6.3,卡尔曼滤波器/ Introduction to Kalman Filter (3),动态预测 (机器人移动) u = velocity w = noise 运动状态估计(离散) 进一步融合,5.6.3,Kalman Filter for Mobile Robot Localization 机器人位置预测/Robot Position Prediction,第一步, k+1 时刻机器人的位置是根据上一次位置以及 控制输入
2、u(k) 产生的运动所确定:,f: 航迹函数,5.6.3,Kalman Filter for Mobile Robot Localization 机器人位置预测/Robot Position Prediction: Example,5.6.3,f: 航迹函数,Kalman Filter for Mobile Robot Localization 观测/Observation,第二步,在k+1时刻从机器人传感器获得观测 Z(k+1) 通常包含一组不同传感器提取出的信号 zj(k+1) 可以表示裸数据,或者线、门,或路标等特征 目标参数通常在传感器坐标系S观测获得的 因此观测必须变换到世界坐标系
3、W 下,或者 测量预测必须变换到传感器坐标系 S中. 由函数 hi 确定变换,5.6.3,Kalman Filter for Mobile Robot Localization 观测/Observation: Example,激光扫描的裸数据,提取的直线,模型中提取的直线,Sensor (robot) frame,5.6.3,Kalman Filter for Mobile Robot Localization 测量预测/Measurement Prediction,在下一步,采用预测的机器人位置 和地图 M(k) 生成多个预测观测 zt 将他们变换到传感器坐标系下 定义测量预测为以下包含 n
4、i 预测测量 函数 hi 是世界坐标到传感器坐标的变换,5.6.3,Kalman Filter for Mobile Robot Localization 测量预测/Measurement Prediction: Example,对于预测, 只有在机器人视场内的墙被选择 可以通过连接单个直线到路径节点实现,5.6.3,Kalman Filter for Mobile Robot Localization 测量预测/Measurement Prediction: Example,生成的测量预测必须变换到机器人坐标系R中 坐标变换可表示成 其雅克比为,5.6.3,Kalman Filter for
5、 Mobile Robot Localization 匹配/Matching,传感器获得的观测 zj(k+1) 到地图存储目标 zt 的关联 每个测量预测计算新息: 利用误差传播律可得到新息的方差 采用马氏(Mahalanobis)距离度量测量和预测关联的有效性,5.6.3,马氏(Mahalanobis)距离,Kalman Filter for Mobile Robot Localization 匹配/Matching: Example,5.6.3,Kalman Filter for Mobile Robot Localization 估计/Estimation: Applying the K
6、alman Filter,卡尔曼滤波器增益 更新机器人位置估计 其方差为,5.6.3,Kalman Filter for Mobile Robot Localization 估计/Estimation: 1D Case,一维的情形 我们可以证明,5.6.3,Kalman Filter for Mobile Robot Localization 估计/Estimation: Example,卡尔曼滤波器估计机器人位置 : 紫色是机器人位置的预测。 绿色是新息 红色是机器人位置的更新,5.6.3,其它定位方法之一 人工信标/Localization Base on Artificial Landm
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