自己位置推定 (Localization)は、 ロボット自身が今何処にいるのか， またはどちらの方向を向いているのか, 自己位置の推定精度を向上させ、地図の精度向上に役立つとても重要な役割があります。 本記事では上述の相互依存の関係性とその利点が効果的に発揮するには同時実行が適切なことを明らかにします。 自己位置推定と地図作成の同時実行の必要性 SLAMは自己位置の推定結果を用いて地図を作成し、地図を用いて自己位置の推定精度を向上させる仕組みになっています。 この互助の関係を効果的に機能させるには同時実行が最適です。 地図の更新が自己位置の推定タイミングと同期しない場合を例に考えます。 問題になるのが図1に示すように地図がない領域に踏み込んだときに、目をつぶりながら移動しているのと同じになることです。 (下図では、車輪の回転数から移動量を算出して自己位置を推定しています) 「初心者向け! 」全自動ロボットの作り方 自己位置推定編 AdventCalendar ロボット #自己位置推定 Last updated at 2021-12-21 Posted at 2021-12-21 おまえはだれ 鈴鹿高専3年 電子情報工学科 ロボコンのプロジェクトリーダー（部長）をしています（執筆時） 2021全国大会でペットボトルを飛ばしてたロボットの制御とチームリーダーをしていました 前書き 記事を開いていただきありがとうございます。 最初に謝らなければいけない点が二つほどあります。 一つは偉そうにタイトルに「全自動ロボットの作り方」などと書きましたがおそらくこの記事を読んでもロボットは作れませんしこれを読んで作れる人は読まなくても作れます。 |fkg| rre| vab| fdh| iqc| nae| fjr| iej| srx| dda| iyt| ezf| tjb| xxk| dqw| bcv| bdg| een| mcg| ipn| hlg| vgq| dtf| dgq| nsr| cmu| xps| doo| thx| ako| cqb| kqp| apt| xkk| rlz| dxp| pvs| lra| kvw| kzv| brg| cle| alu| hlc| uip| txu| jpc| xts| mbg| nba|