MyEnigmaスマートフォン用の表示で見るMyEnigmaとあるエンジニアのブログです。(SLAM)を実現することができます。Pythonサンプルプログラムを公開したいと思います。状態ベクトルを拡張して、ロボットの姿勢と特徴(ランドマーク)の座標値を推定する必要があります。SLAMの状態のベクトルは下記のようになります。単純な自己位置推定の場合は、ロボットの姿勢の3次元のみでしたが、SLAMになると、各ランドマークの座標値が入るので、ベクトルの大きさは非常に大きくなります。扱えるランドマークの数は最大でも数千個が限界のようです。状態ベクトルやその共分散行列の大きさは動的に変化(増大)することになり、プログラムとして実装することは、多少困難が伴います。運動モデルと観測モデルのヤコビ行列の導出も若干複雑になります。自己位置推定でEKFを使用している人にとっては親しみやすいアルゴリズムであると言えます。SLAMは潜水艇の位置計測などにも使用されているようです。SLAMの詳細に関しては、下記の書籍を参照ください。SLAMのシミュレーションを実施するMATLABサンプルコードです。radian/pi*180;下記のGitHubリポジトリでも公開しています。SLAMアルゴリズムを実装したものです。SLAMのシミュレーションを実施するPythonサンプルコードです。main()下記のGitHubリポジトリでもコードを公開しています。記事冒頭のようなシミュレーションが実行されます。SLAMで推定された軌跡です。Supportersもしこの記事が参考になり、ブログをサポートしたいと思われた方は、こちらからよろしくお願いします。はてなブログProとあるエンジニアのブログです。Page月別アーカイブスポンサーリンクスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。