[2024 ROS 스터디] 안선영 #4주차 - ROS 기본 프로그래밍

https://www.youtube.com/watch?v=067HSmDvXdE&list=PLX-Ur4rl2-qxGXUo_odjVjv7eqN-Hmuek&index=1

 

 

 4주차에는 위 강의들을 보고 진행을 하였다.

4주차 강의는 SLAM과 내비게이션 에 대한 내용이다.

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SLAM과 내비게이션

1.길 찾기에 필요한 것

• 위치 : 로봇의 위치 계측하는 기능
  • GPS
  • Indoor Positioning Sensor (Landmark, Indoor GPS, WiFi SLAM, Beacon)
  • 추측 항법 (양 바퀴 축의 회전 값 이용)
  • 데드레커닝 계산 (선속도, 각속도)
  • Runge-Kutta 공식
• 센싱 : 벽, 물체 등 장애물 계측하는 기능
  • 거리센서 (LRF, 초음파센서, 적외선 거리센서)
  • 비전센서 (스테레오 카메라, 모노 카메라, 전 방향 옴니 카메라)
  • Depth camera
• 지도 : 길과 장애물 정보가 담긴 지도
  • SLAM (Simultaneous Localization And Mapping)
• 경로 : 목적지까지 최적 경로를 계산하고 주행하는 기능
  • 내비게이션
  • 위치 추정
  • 경로 탐색/계획
  • Dynamic Window Approach
  • A* 알고리즘
  • 포텐션 장
  • 파티클 필터
  • 그래프
• SLAM : 위치 + 센싱 -> 지도
• Navigation : 위치 + 센싱 + 지도 -> 경로

 

 

2. 위치 추정

• 칼만 필터
  • 잡음이 포함되어 있는 선형 시스템에서 대상체의 상태를 추적하는 재귀 필터
  • 베이즈 확률 기반
  • 예측
  • 보정
• 파티클 필터
  • 시행 착오법을 기반으로한 시뮬레이션을 통하여 예측하는 기술로 대상 시스템에 확률 분포를 임의로 생성된 추정값을 파티클 입자 형태로 나타낸다
  • 초기화
  • 예측
  • 보정
  • 위치 추정
  • 재추출
   

 

 

3. 내비게이션

• Dynamic Window Approach
• 로봇의 속도 탐색 영역에서 로봇과 충돌 가능한 장애물을 회피하면서 목표점까지 빠르게 다다를 수 있는 속도를 선택하는 방법