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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
inflateAgrandar cada ubicación ocupada
moveMove map in world frame (desde R2019b)
occupancyMatrixConvierta una cuadrícula de ocupación en una matriz
raycastCompute cell indices along a ray (desde R2019b)
lidarScanCrear un objeto para almacenar el escaneo LiDAR 2D (desde R2019b)
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
mobileRobotPRMCree un planificador de rutas de hojas de ruta probabilísticas (desde R2019b)
findpathEncontrar rutas entre el punto inicial y el punto objetivo en la hoja de ruta (desde R2019b)
controllerPurePursuitCree un controlador para seguir un conjunto de waypoints (desde R2019b)
ackermannKinematicsModelo de vehículo con dirección similar a la de un automóvil (desde R2019b)
bicycleKinematicsModelo de vehículo bicicleta (desde R2019b)
differentialDriveKinematicsModelo de vehículo con tracción diferencial (desde R2019b)
unicycleKinematicsModelo de vehículo monociclo (desde R2019b)

Bloques

Ackermann Kinematic ModelMovimiento del vehículo similar a un automóvil utilizando el modelo cinemático de Ackermann (desde R2019b)
Bicycle Kinematic ModelCalcule el movimiento de un vehículo similar a un automóvil utilizando el modelo cinemático de una bicicleta (desde R2019b)
Differential Drive Kinematic ModelCalcula el movimiento del vehículo utilizando el modelo cinemático con tracción diferencial (desde R2019b)
Unicycle Kinematic ModelCalcular el movimiento de un vehículo usando el modelo cinemático de un monociclo (desde R2019b)
Pure PursuitComandos de control de velocidad lineal y angular (desde R2019b)

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.