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[ROS noetic] AMCL(Adaptive Monte Carlo localization) 알고리즘 설명

로봇이 움질일 때 경로만 가지고는 로봇이 제대로 움직일 수 없습니다. 로봇이 움직이면서 현재의 위치를 알면서 경로를 탐색해야 비로소 제대로된 길을 찾아갈 수 있습니다. 이를 위해서 AMCL 알고리즘을 통해 로봇이 지도상에서 현재 위치를 알아내는 방법을 간략하게 설명드리겠습니다. AMCL(Adaptive Monte Carlo localization) 이란? paricle filter를 통해 위치를 파악하는 알고리즘 이동을 하면서 주변 환경을 라이다 센서, 초음파 센서 등 복합적인 센서를 통해 현재 위치를 파악함. ※ Particla filter 적용 방식 Re-sampling - 중요도 가중치를 통해 정의된 분포에 따라 무작위로 샘플 추출 Sampling Importance Sampling github 코..

ROS 2022.01.18

[ROS noetic] DWA(Dynamic Window Approach) local planner 알고리즘

ROS에서 길을 찾기 위한 planner 알고리즘 중 local planner 알고리즘으로 대표적으로 DWA(Dynamic Window Approach) 알고리즘이 있습니다. ROS에서 DWA의 의미 평면 상의 robot을 local navigation 하기 위함. 주어진 global planner와 costmap이 있으면 velocity command를 전달함. 블록 다각형, 원형으로 표시하는 모든 로봇 지원 launch 파일에서 파라메타 조정 파라메타들을 동적으로 재구성 가능 nav-core 내부의 Base Local Planner 인터페이스를 준수함 ☞ 알고리즘 설명 kinemetic trajectory를 생성하여 시작 지점에서 목표지점으로 이동할 수 있는 궤적(grid cell) 생성 grid c..

ROS 2022.01.18
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