地面车辆算法
这些机器人系统工具箱™算法关注移动机器人应用程序(即地面车辆)。这些类帮助你与整个移动机器人工作流。您可以创建的地图使用占用网格环境,执行同步定位和映射(大满贯),为机器人在给定的环境中,开发路径规划和优化控制器遵循一套锚点。另外,您可以执行避障,状态估计,并从你的机器人定位基于传感器数据。
功能
类
应用程序
大满贯地图生成器 | 构建二维网格地图使用lidar-based大满贯 |
主题
映射和路径规划
占用网格地图的功能和结构的细节。
人口、难民和移民事务局算法的工作原理和具体的调优参数。
这个案例展示了如何计算一个障碍地图上一个给定的两个地点之间的自由程使用概率路线图(人口、难民和移民事务局)路径规划。
这个例子展示了如何创建一个使用范围的地图环境传感器读数如果知道机器人的位置传感器的时候阅读。
使用扫描匹配组成一系列的激光扫描
这个例子展示了如何减少估计的漂移轨迹(位置和姿态)的单眼相机使用3 d构成图优化。
机器人控制
纯追求控制器的功能和算法的细节。
这个例子演示了如何控制机器人跟踪期望路径使用机器人模拟器。
VFH算法细节和可调的特性。
这个例子展示了如何使用一个TurtleBot®与向量场直方图(VFH)进行避障驾驶机器人的环境。
状态估计
一个粒子滤波是一个递归,贝叶斯估计,利用离散粒子近似估计状态的后验分布。
一个粒子滤波是一个递归,贝叶斯估计,利用离散粒子近似估计状态的后验分布。
粒子滤波是一种sampling-based递推贝叶斯估计的算法。
蒙特卡洛定位(制程)算法用于机器人的位置和姿态估计。
这个示例应用程序演示了蒙特卡罗定位(制程)算法的TurtleBot®在模拟露台®环境。
这个例子展示了如何减少估计的漂移轨迹(位置和姿态)的单眼相机使用3 d构成图优化。
本地化和映射
这个例子演示了如何实现同步定位和映射(大满贯)算法使用带来一系列收集的激光雷达扫描图的优化。
这个例子演示了如何实现同步定位和映射(大满贯)算法对激光雷达扫描获得使用姿势图模拟环境的优化。