Tôi đang làm SLAM với một robot điều khiển vi sai bốn bánh (2 bánh) lái qua một số lối đi. Hành lang không bằng phẳng ở mọi nơi. Và robot quay bằng cách quay tại chỗ, sau đó di chuyển theo hướng kết quả. Thuật toán SLAM không cần phải chạy trực tuyến.
Robot lấy số đo từ một dây đeo xuống đo IMU / con quay hồi chuyển (ax,ay,az,wx,wy,wz), trong đó axđề cập đến việc tăng tốc hướng x và wxđo gia tốc góc về trục x. LIDAR quét đường hội trường với vòng cung 270 độ và đo các phạm vi và góc. Tuy nhiên, cho đến nay tôi biết cách hội trường không có đặc điểm rõ ràng nào ngoại trừ khi nó ở góc
Tôi cần tìm cách tốt nhất để hợp nhất hành động được đề xuất được đo bởi bộ mã hóa với dữ liệu IMU và LIDAR. Điều này có ý nghĩa với tôi rằng tôi có thể hợp nhất ngáp từ IMU với dữ liệu bộ mã hóa để có cảm giác tốt hơn về tiêu đề, nhưng tôi nên kết hợp dữ liệu LIDAR như thế nào?
Về bản chất, mô hình đo lường phù hợp là gì và tôi nên kết hợp nhiễu vào mô hình chuyển động như thế nào? Bên cạnh chỉ thêm một số tiếng ồn gaussian ở một số (0,σ)?
Phụ lục
Điều này hơi trực giao với câu hỏi nhưng cũng khó hiểu với tôi. Hiện tại tôi đang sử dụng bộ lọc hạt để thực hiện SLAM và tôi hơi bối rối về việc có nên biểu thị sự không chắc chắn trong gia tốc góc trong chính các hạt hay không. Tôi thấy hai lựa chọn:
Trước tiên, một bộ lọc điều hướng riêng biệt sử dụng EKF (hoặc bất cứ thứ gì thực sự) để tìm một vectơ ma trận gia tốc góc "ước lượng tốt nhất", sau đó sử dụng ma trận này làm sự thật tuyệt đối cho bộ lọc hạt. Vì vậy, bất kỳ sự trôi dạt trong các hạt không phải là từ sự không chắc chắn trong gia tốc góc.
Kết hợp sự không chắc chắn vào hạt trôi. Tùy chọn này có vẻ hợp lý hơn nhưng tôi không chắc cách thức nguyên tắc để làm điều này là gì.