SLAM II: EKF-SLAM
MT3006 - Robótica 2
La primera solución "viable" al problema de SLAM
mismo setup que para mapeo, pero se añade la pose del robot a la estimación
número de landmarks
dimensión (inicial) de x^
Combinando ambos casos
no se ha encontrado ningún landmark
⇒ el robot sigue explorando pero su pose empieza a divergir por el dead reckoning
NO hay corrección
no se ha encontrado ningún landmark
como no hubo corrección, deben emplearse los resultados de la predicción previa
se detecta un landmark
se detecta un landmark
⇒ se emplean los sensores para estimar la posición del landmark
¿Es p? un landmark conocido? NO, es un landmark nuevo
¿Es p? un landmark conocido? NO, es un landmark nuevo
¿Es p? un landmark conocido? NO, es un landmark nuevo
¿Es p? un landmark conocido? NO, es un landmark nuevo
¿Es p? un landmark conocido? NO, es un landmark nuevo
se detecta un landmark conocido y uno nuevo
se detecta un landmark conocido y uno nuevo
para el landmark conocido
asignación
para el landmark nuevo
para el landmark nuevo
se detectan dos landmarks conocidos
se detectan dos landmarks conocidos
asignación
asignación
se detecta un landmark conocido pero ya no puede verse al otro
se detecta un landmark conocido pero ya no puede verse al otro
landmark conocido
landmark fuera de rango
y el proceso continúa...
(velocidad 3x)
>> mt3006_clase15_ekfslam.m
y el proceso continúa...
(velocidad 3x)
>> mt3006_clase15_ekfslam.m
sin embargo, ahora la corrección ya no puede separarse por landmark, dado que la matriz de covarianza pierde su estructura diagonal por bloques
ahora la estimación de la pose del robot y de los landmarks dependen todos entre sí
Referencias
- MT3006 - Localización y mapeo en robótica móvil.pdf
- P. Corke, Robotics Vision and Control Fundamentals 2nd Ed., capítulo 6.
MT3006 - Lecture 15 (2024)
By Miguel Enrique Zea Arenales
MT3006 - Lecture 15 (2024)
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