自治系统

用MATLAB设计、开发和测试自治系统

Brian Douglas的自动导航,第1部分:介绍

机器人和自动驾驶汽车如何在不同的环境中导航?我们与布莱恩•道格拉斯帮你找到答案。布莱恩是YouTube视频的技术内容创作者控制系统讲座。他的内容对工程专业的学生很有帮助。事实上,在我的硕士课程期间,我看了他的一些视频来复习控制理论。

在本系列博客中,我们将涵盖许多主题,我认为对于那些希望了解自动导航的概念、挑战和要求的人来说,这些主题将非常有趣。以下是你可以期待的内容:

  • 自主导航导论
  • 定位与粒子滤波
  • 同步定位与测绘(SLAM)
  • 路径规划,它是类型和算法
  • 扩展对象跟踪
  • 度量和验证

比起项目列表,你更喜欢视觉效果吗?以下是这些帖子将包括的内容。然后,让我们转到布莱恩开始这个系列的第一篇文章!

自主导航博客系列内容


布莱恩•道格拉斯嗨,我是布莱恩•道格拉斯欢迎来到自主导航博客!

本博客将继续跟进自主导航技术讲座MathWorks系列。你可以把它想象成这些视频的文字伴侣,或者把这些视频想象成这个博客的动画伴侣。我想这是你想怎么看就怎么看!

本博客和视频的目的是介绍自主导航的一些主题。我想对我们所涉及的每个概念建立一些直觉,而不是过于深入的数学。希望通过这篇温和的介绍,您能够更好地理解数学是怎么做的,并希望更有动力从其他更严格的资源中学习它。我在文章中提供了许多这些资源的链接。现在让我们先来介绍自动导航(链接到动画同伴).

导航是一种确定和控制你的移动,使你从当前位置到某个目的地的能力。

在较高的水平上,我认为自动导航可以非常直观,因为人类在日常生活中有很多导航经验。当你去某个地方旅行时,无论是步行、骑自行车还是开车,你都在做一定程度的导航。你在用你的感官来决定你在哪里,你想去哪里,以及如何到达那里——你在决定你的位置,控制你到达目的地的行动。

让我们以开车去商店为例。通过知道你的位置和商店在附近地图上的位置,你可以计划走哪条路,通过调整方向盘和踏板,你可以让汽车按照计划行驶。

在开车时,你可以不断地用眼睛和耳朵观察周围的环境,并在简单的2D路线图的基础上,对当地空间形成一个更全面的心理模型。你可以将收集到的信息解释为其他车辆、停车标志、速度限制以及其他任何会导致你不得不调整计划路径的细节的信息。

例如,如果你接近一辆较慢的车,你可以决定是减速并保持在他们后面,还是加速并超过他们,或者采取完全不同的路线。一旦你做出了选择,你就会采取行动,加速和驾驶车辆,使其遵循你所选择的新路径。

自主导航就是这么做的,但没有人参与。不是人,而是交通工具自主执行必要的步骤导航。一般来说,自动驾驶汽车可以自行确定位置,制定计划,并在环境中移动,最终到达目的地。

当我说自动驾驶汽车时,我指的是任何类型的移动机器。比如:

自动行驶在道路上的汽车

自动行驶在道路上的汽车

无人机自动投递包裹

自动漫游其他星球的漫游者

自动探测海洋深处的潜水器

综上所述,我们学习了自主导航的定义。在下一篇博客中,我们将学习不同类型的自治以及实现完全自治的方法。


以下是本博客系列计划的详细内容列表,您可以在每个帖子发布时找到链接。但我们要求您关注这个博客页面,以便在有新文章可用时获得通知。我们很乐意看到你的评论,看看哪一个是你最期待看到的。

  • 自主导航导论
    • 自主导航系统的能力
  • 我在哪里?(本土化问题)
    • 粒子过滤器背后的直觉
    • 用于定位的粒子滤波器
  • 同步定位和映射(SLAM)简介
    • 姿态图优化
  • 路径规划简介
    • 基于搜索的规划方法
    • 基于抽样的规划方法
  • 扩展对象跟踪介绍
    • 分区和集群
    • 多假设跟踪器背后的直觉
  • 我们如何知道自主导航系统是否有效?
    • 规划算法和指标
    • 跟踪算法度量
    • 验证自主导航系统

谢谢你,下期见!

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