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Diseño de algoritmos para robots móviles

Aplicación, planificación y seguimiento de rutas, y estimación de estados

Estos algoritmos de Robotics System Toolbox™ se centran en aplicaciones robóticas móviles o en aplicaciones de vehículos terrestres. Este tipo de algoritmos proporcionan asistencia a lo largo de todo el flujo de trabajo de robótica móvil, desde la aplicación a la planificación y el control. Puede crear mapas de entornos con cuadrículas de ocupación, desarrollar algoritmos de planificación de rutas para robots en un determinado entorno, y ajustar controladores para seguir un conjunto de waypoints. Realice una estimación de estados en base a los datos del sensor de LIDAR desde el robot.

Funciones

expandir todo

binaryOccupancyMapCreate occupancy grid with binary values
getOccupancyGet occupancy value of locations
inflateInflate each occupied grid location
moveMove map in world frame
occupancyMatrixConvert occupancy grid to matrix
raycastCompute cell indices along a ray
lidarScanCreate object for storing 2-D lidar scan
plotDisplay laser or lidar scan readings
removeInvalidDataRemove invalid range and angle data
transformScanTransform laser scan based on relative pose
stateEstimatorPFCreate particle filter state estimator
initializeInitialize the state of the particle filter
predictPredict state of robot in next time step
correctAdjust state estimate based on sensor measurement
getStateEstimateExtract best state estimate and covariance from particles
mobileRobotPRMCreate probabilistic roadmap path planner
findpathEncontrar rutas entre el punto inicial y el punto objetivo en la hoja de ruta
controllerPurePursuitCreate controller to follow set of waypoints
ackermannKinematicsCar-like steering vehicle model
bicycleKinematicsBicycle vehicle model
differentialDriveKinematicsModelo de vehículo con tracción diferencial
unicycleKinematicsUnicycle vehicle model

Bloques

Ackermann Kinematic ModelCar-like vehicle motion using Ackermann kinematic model
Bicycle Kinematic ModelCompute car-like vehicle motion using bicycle kinematic model
Differential Drive Kinematic ModelCompute vehicle motion using differential drive kinematic model
Unicycle Kinematic ModelCompute vehicle motion using unicycle kinematic model
Pure PursuitLinear and angular velocity control commands

Temas

Aplicación y planificación de rutas

Modelado de movimientos

Control de robots

Estimación de estados

  • Particle Filter Parameters
    To use the stateEstimatorPF particle filter, you must specify parameters such as the number of particles, the initial particle location, and the state estimation method.
  • Particle Filter Workflow
    A particle filter is a recursive, Bayesian state estimator that uses discrete particles to approximate the posterior distribution of the estimated state.
  • Track a Car-Like Robot Using Particle Filter
    Particle filter is a sampling-based recursive Bayesian estimation algorithm, which is implemented in the stateEstimatorPF object.