Nội địa hóa Monte-Carlo


8

Tôi đang thực hiện bản địa hóa Monte-Carlo cho robot của mình được cung cấp bản đồ môi trường cũng như vị trí và hướng bắt đầu của nó. Cách tiếp cận của tôi như sau:

  1. Tạo đồng đều 500 hạt xung quanh vị trí đã cho
  2. Sau đó ở mỗi bước:
    • chuyển động cập nhật tất cả các hạt có hình học (cách tiếp cận hiện tại của tôi là newX = oldX + odometryX (1 + standardGaussianRandom), v.v.)
    • gán trọng lượng cho từng hạt bằng dữ liệu sonar (công thức dành cho mỗi xác suất cảm biến * = gaussianPDF (realRead) trong đó gaussian có giá trị trung bình dự đoánRead)
    • trả lại hạt với xác suất lớn nhất là vị trí ở bước này
    • sau đó 9/10 hạt mới được lấy lại từ hạt cũ theo trọng lượng và 1/10 được lấy mẫu đồng đều xung quanh vị trí dự đoán

Bây giờ, tôi đã viết một trình giả lập cho môi trường của robot và đây là cách bản địa hóa này hoạt động: http://www.youtube.com/watch?v=q7q3cqktwZI

Tôi rất sợ rằng trong một thời gian dài hơn, robot có thể bị lạc. Nếu thêm các hạt vào một khu vực rộng hơn, robot sẽ bị mất thậm chí dễ dàng hơn.

Tôi mong đợi một hiệu suất tốt hơn. Có lời khuyên nào không?


Hiệu suất hiển thị trong video là tốt, xem xét một cảm biến sonar duy nhất. Bạn có một video ví dụ về robot bị mất?
Demetris

Thực tế có 5 sonar, vẫn sẽ nói nó tốt chứ? Tôi không có video về robot bị lạc, nhưng tôi sẽ thử ngay hôm nay trên một robot thực sự.
Andrei Ivanov

Tôi không rõ mối quan tâm của bạn là gì. PF bạn thực hiện dường như hoạt động tốt. Có lẽ bạn có thể chi tiết hơn về những gì bạn nghĩ là vấn đề.
Demetris

Xin đừng hỏi cùng một câu hỏi trên nhiều trang web trao đổi ngăn xếp . Nếu bạn vô tình hỏi trên trang web sai, nó có thể được di chuyển đến đúng trang web.
Gian hàng Mark

1
Chào mừng đến với Robotics Andrei Ivanov. Vì nó không rõ câu hỏi thực sự của bạn ở đây là gì. Chúng tôi thích các câu hỏi thực tế, có thể trả lời dựa trên các vấn đề thực tế mà bạn gặp phải . Hãy xem Cách hỏitham quan để biết thêm thông tin về cách hoạt động của trao đổi ngăn xếp và suy nghĩ về cách bạn có thể chỉnh sửa câu hỏi của mình để làm cho câu trả lời dễ trả lời hơn.
Đánh dấu gian hàng

Câu trả lời:


Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookieChính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.