今回のシリーズでは、ロボットや自動運転車を制御する際に重要な、ロボットや車の正確な位置を得る方法として、カルマンフィルタを用いたロボットの位置推定の方法を紹介しています。カルマンフィルタでロボットの位置推定をしてみよう!ロボットや自動運転車を制御するときに、ロボットや車の正確な位置を知ることはとても重要です。20:33前回の記事では、非線形動的システムの自己位置推定を行うために、拡張カルマンフィルタを用いる手法を紹介しました。17:37今回の記事では、実際に拡張カルマンフィルタを用いて移動ロボットの自己位置推定を行うために、非線形なシステムであるロボットを非線形動的システムの状態空間モデルで表していきたいと思います。拡張カルマンフィルタを用いた自己位置推定を行う環境を説明します。今回は、移動ロボットとして対向2輪型の車輪ロボットを取り扱います。対向2輪型のロボットの詳細については、こちらの記事を参考にしてください。車輪ロボット(対向2輪型)の運動を計算してみよう今回は車輪ロボットとして対向2輪型ロボットの運動を取り扱いたいと思います。01:03ロボットは平面上の点[0,0]を始点とし、徐々に左に曲がりながら円を描いていきます。実際にはロボットの右側と左側の車輪にそれぞれ与えられる入力信号には誤差が生じるため、目標通りにきれいな円を描くことはできません。そこで、ロボットの現在位置を把握するために距離センサを用います。平面上の点に存在するマーカーとの距離とその角度から現在の位置を把握します。このセンサの出力にも誤差が生じるために、実際にはセンサの値のみで正確な位置を把握することは難しくなります。この様な問題において、ロボットの自己位置をより正確に推定するために、拡張カルマンフィルタを用いた自己位置推定を行います。非線形動的システムの状態空間モデル取り扱う非線形システムの移動ロボットについて、拡張カルマンフィルタを用いるために状態空間モデルで表していきます。2輪型の車輪ロボットについて、時刻tでの状態と入力信号uから時刻t+1での状態を算出するために、状態方程式を求めていきます。$$で構成されています。$$と求めることが出来ます。動作環境では、センサはロボットは現在の状態(位置と角度)から見たマーカー(目印)までの距離と角度を出力します。ここで、LM(1)がX軸成分でLM(2)がY軸成分を表しています。このセンサの出力zの距離と角度にも雑音vが含まれます。$$となり、現在の状態(位置x,yと向きθ)とマーカーLMの位置、そして含まれる誤差vで表すことが出来ます。まとめ今回は、拡張カルマンフィルタを用いて移動ロボットの自己位置推定を行うために、実際に非線形動的システムを状態空間モデルで表しました。次回は、今回求めた状態空間モデルを用いて拡張カルマンフィルタによる自己位置推定を行いたいと思います。制御してみよう本シリーズは、実際に車やロボットの自動運転を行うために必要な制御工学の情報を紹介しています。本記事では、取り扱う自動運転車の問題と自動制御の全体像を紹介します。車やロボットの自動運転を実際に制御するために、車と目標軌跡との誤差からハンドル角度を算出して、自動運転車を実現するMATLABプログラムを紹介します。記事を読むカルマンフィルタでロボットの位置推定をしてみよう!不正確な情報の中でもロボットの位置を正確に推定するために、カルマンフィルタを用いたロボットの自己位置推定の方法を紹介します。記事を読む自動運転車を制御してみよう:車の運動力学モデルを求める本シリーズは、実際に車やロボットの自動運転を行うために必要な制御工学の情報を紹介しています。本記事では、取り扱う車の自動制御に必要となる運動力学モデルを算出する方法を紹介します。記事を読む拡張カルマンフィルタとヤコビ行列:カルマンフィルタでロボットの位置推定をしてみよう(7)ロボットや自動運転車などの非線形動的システムを制御する際に重要となる、ロボットや車の正確な位置を得る方法として拡張カルマンフィルタを用いるために、非線形関数からヤコビ行列を算出する方法について紹介します。記事を読むカルマンフィルタでロボットの自己位置推定をするプログラムの紹介ロボットや自動運転車を制御する際に重要な、ロボットや車の正確な位置を得る方法である、カルマンフィルタを用いたロボットの位置推定を行うためのMATLABプログラムを紹介します。記事を読むカルマンフィルタと線形動的システム:カルマンフィルタでロボットの位置推定をしてみよう(3)カルマンフィルタを用いたロボットの自己位置推定を行うために、取り扱う線形な動的システムについて説明します。記事を読む拡張カルマンフィルタって何?:カルマンフィルタでロボットの位置推定をしてみよう(5)自動運転車や移動ロボットなどの非線形動的システムの自己位置推定を行うために、拡張カルマンフィルタについて紹介します。記事を読むカルマンフィルタの基本式:カルマンフィルタでロボットの位置推定をしてみよう(2)入力や出力に雑音が含まれている線形動的システムについて、ロボットの自己位置推定を行うためにカルマンフィルタの基本的な式を紹介します。記事を読むシミュレーションで動作確認:カルマンフィルタでロボットの位置推定をしてみよう(4)自動運転車や移動ロボットの現在位置を推定するために、カルマンフィルタを用いた自己位置推定の方法を紹介します。実際にアルゴリズムを実装し、シミュレーションを用いて動作の確認も行います。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。