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graizegrazieさんのやったこと、学んだことを記録する雑記帳です

ロボット

インピーダンス制御とアドミッタンス制御

インピーダンス制御(位置入力 ・力出力) 目標位置と目標インピーダンス(バネ・マス・ダンパのパラメータ)を決めた状態でエンドエフェクタに力が加わると、目標位置に留まるように関節の固さ(軟らかさ)を調整する。アドミッタンス制御のように、力に流…

オドメトリの運動モデル

SLAMの研究で有名なFreiburg大のBurgard先生の授業資料を見ると、主に下記の4種類があるようです。 Differential drive (AmigoBot, Pioneer 2-DX) Car drive (Ackerman steering):自動車の基本的なステアリング機構 Synchronous drive (B21):タイミングベ…

ロボット系国際学会とそのランクについて調べてみた

ランクについては、Conference Ranksというwebサイトを使用して調査を行った。なおランキングの表記については、 サイトで使用している右記を用いる:B5 調査日:2019年3月1日。ランキングは変動がありえるので、上記は参考程度にご覧ください。また閲覧する…

Probabilistic Robotics - Chap.9 Occupancy Grid Mapping

9.1 Introduction 今まではロボットが動作を開始する前に、環境地図が既知であることを仮定していた。ただこれは現実世界では稀なケースである。そこでロボットが自律的に環境地図を知る必要がある。ただし、環境地図の獲得には、下記2つの理由から困難な課…

Probabilistic Robotics - Chap.7 Mobile Robot Localization: Markov and Gaussian

7 移動ロボットのローカライゼーションとは、環境地図中でロボットの座標を決める問題である 一方で、座標変換の問題とも捉えることができる ローカライゼーションとは、地図座標系とロボットのローカル座標系のマッチングをとるプロセスである ただし残念な…

Probabilistic Robotics - Chap.8 Mobile Robot Localization: Grid And Monte Carlo

8.1 Introduction 8章では下記2つのローカライゼーションアルゴリズムについて述べる。 グリッドローカライゼーション beliefの計算にヒストグラムフィルタを使う。グリッドローカライゼーションは、グリッドを細かくすると、計算負荷が高くなり処理が遅く…

Probabilistic Robotics - Chap.5 Robot Motion

5.1 Introduction モーションモデルはベイズフィルタの予測ステップにおいて肝となる状態遷移確率を構成する。本章では、ロボットの運動はある平面上での移動のみを取り上げる。 5.2 Preliminaries 5.2.1 Kinematic Configuration ロボットの姿勢は下記の式…

Probabilistic Robotics - Chap.3 Gaussian Filters

3.2 The Kalman Filter 3.2.2 The Kalman Filter Algorithm 3.3 The Extended Kalman Filter 3.3.1 Why Liearlization? 3.3.2 Linealization Via Taylor Expansion 3.4 The Unscented Kalman Filter(UKF) 3.4.2 The UKF Alogorithm 3.5 The Information Filt…

ROSでパラメータを登録する方法

ロボット業界でよく使われるフレームワークとして、ROS[1]というものがあります。ROSでは、生成するプロセス(ROS的にはノード)毎にパラメータを設定することが出来ます。先日そのパラメータを使う機会がありましたので、パラメータの設定方法を書きます。な…