Roboticsロボット技術の相談やコンサルティングについては、こちらからお問い合わせください。2019-03-11スポンサーリンク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。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。ロボットを制御...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。今回のシリーズでは、自動運転車や移動ロボットを制御するためにとても重要な正確な位置を知る方法として、カルマンフィルタを用いたロボ...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。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。車輪ロボットの中でもシンプルな構造なので、移動...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。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。Arduinoスターターキットこれからを始めたい人におすすめ。作りたいものは大体作れます。R3スマートロボットカーロボットを作ってみたい方におすすめ。Piを始めたい方におすすめ。基本的に必要なものが揃ってます。