বেশ কয়েকটি আল্ট্রাসাউন্ড সেন্সর ব্যবহার করে অন্বেষিত এলাকার মানচিত্র তৈরির জন্য আমি কোন অ্যালগরিদম ব্যবহার করতে পারি?


9

আল্ট্রাসাউন্ড সেন্সর এই দিনগুলিতে অবিশ্বাস্যভাবে সস্তা যে এটি তাদের অনেক শখের রোবোটিক অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য জনপ্রিয় পছন্দ হিসাবে তৈরি করেছে এবং আমি কোনও অঞ্চলটির রুক্ষ মানচিত্র তৈরি করতে একটি অ্যালগরিদমযুক্ত একটি রোবটের চারপাশে তাদের একটি গোছা (10 বলে) ব্যবহার করতে চাই (হিসাবে) রোবোট এটি অন্বেষণ করে) আমি বুঝতে পেরেছি যে লেজার স্ক্যানারের মতো অন্যান্য উপাদানগুলি আরও সঠিক ফলাফল আনতে পারে, তবে এই জাতীয় ডিভাইসগুলিও জ্যোতির্বিজ্ঞানের দিক থেকে আরও ব্যয়বহুল।

এই উদ্দেশ্যে একটি অ্যালগরিদম কি বিদ্যমান?

উত্তর:


5

আপনি যে সেন্সর ব্যবহার করছেন তা নির্বিশেষে অ্যালগরিদমগুলি মূলত একই।

আসল ইস্যুটি, যার উপরে ক্রিস স্পর্শ করেছিল , এটি হ'ল স্ল্যাম খুব ভাল সেন্সর সহ শক্ত hard

আমি জিপিএস, হুইল ওডোমেট্রি এবং একটি আইএমইউকে আল্ট্রাসাউন্ড সহ স্ল্যাম চেষ্টা করার জন্য বিবেচনা করব।

আপনি যদি সস্তার সস্তা স্থানীয়করণের সন্ধান করেন তবে আমি দৃষ্টি / কিনেক্ট বেসড স্ল্যামও একবার দেখার পরামর্শ দিই। ওয়েবক্যাম এবং কিনেেক্ট উভয়ই খুব সস্তা এবং ভিজ্যুয়াল স্ল্যাম অনেকদূর এগিয়ে এসেছে।

সেন্সর পারফরম্যান্স / খরচের ক্ষেত্রে যতক্ষণ আপনি বাড়ির অভ্যন্তরে থাকেন ততক্ষেত্রে কিনেেক্টটি বেশ পবিত্র il

এখানে একটি রোবট এবং একাধিক গণিতের আত্মীয়তার উদাহরণ রয়েছে: http://www.youtube.com/watch?v=9Y4RQVpp-BY


6

এই বিষয়টিতে সাহিত্যের একটি পুরো ক্ষেত্র রয়েছে। সর্বাধিক সাধারণ ধারণাটি একযোগে স্থানীয়করণ এবং ম্যাপিংয়ের ( এসএলএম ), যেখানে রোবটটিকে একই সময়ে একটি মানচিত্র তৈরি করতে হবে যেহেতু map মানচিত্রে নিজেকে চিহ্নিত করে। আপনি আপনার মানচিত্রগুলি কতটা সঠিক হতে চান তার উপর নির্ভর করে আপনি একটি দখল গ্রিড মানচিত্র তৈরির একটি সহজ সমস্যার চেষ্টা করতে পারেন , যা ধরে নেয় যে আপনি রোবটের অবস্থান জানেন।

সাধারণভাবে, জিপিএস বেশ ভয়ঙ্কর, সুতরাং আপনার প্রাথমিক অবস্থানের উত্স হিসাবে জিপিএস ব্যবহার করে একটি দখল গ্রিড তৈরি করা বেশ ফাজির মানচিত্র তৈরি করবে। তবে, বিশ্বের একটি ভাল অবস্থানের আনুমানিক জন্য জিপিএসকে ত্বরণ, গাইরোস্কোপ, কমপাস, ক্যামেরা, হুইল এনকোডার এবং অন্যান্য সেন্সরগুলির সাথে একীভূত করা সম্ভব। অন্যথায়, আপনার সমস্যাগুলি পরিচালনা করার জন্য আপনাকে একটি সাধারণ এসএলএম সিস্টেমটি সন্ধান করতে হবে।

তথাকথিত গ্রাফস্লাম-এর জন্য একটি দুর্দান্ত ওপেন সোর্স প্যাকেজ জি 2o আপনাকে জিপিএস এবং দেয়ালের তুলনায় আপেক্ষিক অবস্থানের মতো সীমাবদ্ধতা রাখতে দেয়। এটি সঠিক ফিট নাও হতে পারে তবে এটি বেশ সাধারণ।


1
একটি অতিরিক্ত চিন্তা হ'ল রোবট যে কোনও কিছুতে ক্রাশ না হওয়ার বিষয়টি নিশ্চিত করার জন্য মৌলিক পরিহারের আচরণগুলি ব্যবহার করে এবং একটি পোস্ট প্রসেসিং গ্রাফ এসএমএলএম ব্যবহার করার জন্য সমস্ত ডেটা সংগ্রহ করা হবে। এটি পয়েন্টের জন্য কেবল পূর্বের তথ্যের বিপরীতে ক্যাপচারিত সমস্ত ডেটাই উপার্জন করতে পারে। আপনি চেক করতে ইচ্ছুক হতে পারেন: openslam.org/ssa2d.html বা রোবটস.স্ট্যানফোর্ড.ইডু
ব্যারেট অ্যামেস

2

স্লামাম করতে, আপনার অবস্থানের তুলনামূলকভাবে ভাল অনুমানের প্রয়োজন হবে।

যে লেবুর স্ক্যানার ব্যবহার করে রোবটগুলি কেবলমাত্র ওমেমেট্রি দিয়েই করতে পারে, কারণ ডেটা তুলনামূলকভাবে নির্ভুল এবং স্ক্যানার ডেটা পরবর্তী সময়ের পদক্ষেপগুলিতে স্থানীয়করণে সহায়তা করতে ব্যবহৃত হতে পারে।

আল্ট্রাসাউন্ড সেন্সরগুলি খুব ঝাপসা, তাদের সাধারণত 20+ ডিগ্রির একটি দিকের ধোঁয়াশা থাকে এবং সাধারণ দিকের যে কোনও কিছুই সনাক্ত করা যায়।

সুতরাং, তারা স্থানীয়করণে সহায়তা করার জন্য (খুব কাঠামোগত পরিবেশ ব্যতীত) উপেক্ষিত সাহায্যের।

যুক্তিযুক্ত স্থানীয়করণ পেতে একটি জিপিএস / আইএমইউ সংমিশ্রণ ব্যবহার করা যেতে পারে। অবশ্যই এটি রোবটের স্কেলের উপর নির্ভর করে এবং যদি এটি বাড়ির অভ্যন্তরে থাকে তবে জিপিএস ব্যবহারিক ব্যবহার নাও হতে পারে।

আপনি যদি যত্ন সহকারে হুইল স্লিপেজ নিয়ন্ত্রণ করতে সক্ষম হন তবে হুইল ওডোমেট্রি স্বল্প মেয়াদে স্থানীয়করণে উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নতি করতে পারে (যদিও স্থানীয়করণের একটি নিখুঁত পদ্ধতি পছন্দ করা হয়)। নিখুঁত রেফারেন্স ছাড়াই (যেমন, জিপিএস) এমনকি লেজার স্ক্যানারের সাহায্যেও আপনাকে "লুপটি বন্ধ করার" সমস্যাটি সমাধান করতে সক্ষম হতে হবে।

কাঠামোগত পরিবেশের জন্য কম সঠিকতার প্রয়োজন থাকতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, নিয়মিত স্কোয়ার গ্রিডের দূরত্বগুলিতে প্রাচীরগুলির সাথে একটি গোলকধাঁধা জাতীয় পরিবেশ, যেখানে গ্রিড কোষের প্রতিটি দিকের প্রাচীরের উপস্থিতি সনাক্ত করা সহজ।

আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.