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概率机器人-机器人运动

概率机器人-机器人运动

作者: 小小地卜师 | 来源:发表于2019-03-04 12:38 被阅读0次

概率运动模型用状态密度表示
p(x_{t}|u_{t},x_{t-1})

x_tx_{t-1}都是机器人的姿态,u_t是运动命令。
u_t可以是给机器人电机的速度命令,也可以是获取到的里程计信息。
里程计模型要比速度模型更精确,通常用于估计,而速度模型用于概率运动规划。

速度运动模型

u_t=\binom{v_t}{ω_t}

运动命令,v_t线速度,ω_t角速度。

机器人的运动是受噪声影响的。圆形运动会造成退化,所以假设机器人到达圆形轨迹最终位姿时还要产生一定的旋转误差。因而除了两个噪声参数vω,需要加入一个噪声参数γ,该误差也是一个均值为0的随机变量。

在x-y空间内,在三种情况下,机器人设为同样的线速度和角速度,(a)典型分布(含有α_1α_6的误差参数;(b)含有较小的角度误差(α_3α_4),较大的平移误差(α_1α_2)的分布;(c)含有较大的角度误),较小的平移误差的分布。


每种情况都是500个采样点

里程计运动模型
u_t=\binom{\overline{x}_{t-1}}{\overline{x}_{t}}
“—”代表机器人内部坐标系。为了提取里程计相对信息,u_t需要转换为三步:旋转、平移、再旋转。


500个采样点

运动和地图
p(x_t|u_t,x_{t-1},m)=\eta \frac{p(x_t|u_t,x_{t-1})p(x_t|m)}{p(x_t)}

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