Курс 5: Локализация.  Localization

Локализация - это то, каким  мы способом определяем, где находится наш робот на игровом хоккейном поле (в мире, в пространстве). ГЛОНАСС  и GPS отличные навигационные системы, но  точность позиционирования этих систем составляет в несколько метров. Нам необходима точность на уровне 1-2 сантиметров.  Для этого, например в беспилотном автомобиле, используют принципы марковской локализации для создания программы многочастичного фильтра, с помощью которого,  используя входные данные и карту,  определяют точное местоположение транспортного средства.

Название уроков. Описание

1.  Введение в локализацию. Познакомьтесь как это делают роботы

2.  Локализация по Андрею Андреевичу Маркову. В этом уроке вы узнаете про математику используемую для локализации,
а также как реализовать марковскую локализацию в C ++ и Python.

3.  Модели движения робота. Здесь вы узнаете о движении вообще и движении робота в нашем случае
чтобы предсказывать, где будет находиться Ваш робот в будущем.

4.  Многочастичный фильтр - particle filter или фильтр частиц. Мы научим вас, что такое фильтр частиц, а также теории и математики многочастичного фильтра.

5.  Внедрение многочастичного фильтра для Вашего робота. Когда вы понимаете, как работает фильтр частиц, вы будете знать, как закодировать фильтр частиц.

6. Строим проект. Локализация многопроцессорного мобильного робота андроида. В этом проекте вы создадите свой фильтр частиц и объедините его с реальной картой, чтобы локализовать мобильного робота.

 
Ссылки

Локализация от Себастьяна Трона  . . . 

Sebastian Thrun Adjunct Professor — Stanford University . . . 

© 2018 Журнал научно-технического творчества педагогов и школьников "Главный конструктор"