淡江大學電機工程學系 / 智慧型控制實驗室淡江大學電機工程學系 / 智慧型控制實驗室I.C. LAB / Dept. of E. E., Tamkang University SLAM 技術分享
SLAM技術分享
分享人:陳功瀚
Simultaneous
Localization and Mapping
同時定位與地圖建置
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大綱
輪型機器人的移動議題
Navigation and SLAM
路徑規劃
定位問題
3D 雷射測距儀
定位方法 – 里程計
定位方法 – 粒子濾波器
SLAM
Gmapping
Hector SLAM
Cartographer
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輪型機器人的移動議題
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馬達控制
運動學
差動式、全向輪、麥克納姆輪
二輪、三輪、四輪
路徑規劃 (Path Planning)
機器人如何從A點移動到B點?遇到障礙物怎麼辦?
定位問題 (Localization)
機器人必須知道自己的位置 (與地圖的關係)
地圖建置 (Mapping)
機器人知道自己與環境的關係,例如在客廳、在房間
更精確知道,機器人在地圖上的哪一個點
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Navigation and SLAM
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Navigation and SLAM
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路徑規劃
路徑規劃 (Path Planning)
起點到終點
A*搜尋演算法
必須在地圖已知下才能進行
啟發式搜尋演算法
常用於遊戲中
VFF(Virtual Force Field)
可用於未知環境下 (未知地圖)
目標點(終點)作為引力,障礙物作為斥力
動態視窗法(DWA, Dynamic Window Approach)
全域規劃一條路徑後,輔以動態視窗方法,協助避障
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路徑規劃 - A*搜尋演算法
A*搜尋演算法
必須在地圖已知下才能進行
啟發式搜尋演算法
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http://www.policyalmanac.org/games/aStarTutorial.htm
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路徑規劃 - VFF (Virtual Force Field)
VFF (Virtual Force Field)
可用於未知環境
(未知地圖)
終點作為引力,
障礙物作為斥力
缺點:
有可能引力與斥力
相當時,陷入震盪
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圖VFF
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路徑規劃-結合A*之動態視窗法(DWA)
結合A*之動態視窗法(DWA)
先使用A*規劃一條全域路徑
根據現在的狀況進行區域修正
 例如有障礙物
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• 不需考慮感測器雜訊
• 省去複雜的距離運算
• 更有效的抵達目標點
起點
目標點動態視窗
所有預測路徑
pdis gdis
全域路徑
與全域路徑距離 與區域終點距離 αdwa* , βdwa* , γdwa*: 權重值
σ: 正規化係數
i = 1 , 2 , 3 , … , nvel
j = 1 , 2 , 3 , … , nrot
k = 1 , 2 , 3 , … , ntraj
於ROS之地圖建置與探索系統設計,黃文鴻,2016
B. P. Gerkey, and K. Konolige, “Planning and control in unstructured terrain,” IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2008.
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定位問題 (Localization)
室外定位
使用GPS
室內定位-佈置大量感測器
Wifi定位
ZigBee
藍芽定位
 Beacon
室內定位-僅將感測器裝置在機器人上
紅外線 (Infrared, IR)、超音波 (Ultrasonic)
雷射測距儀 (LiDAR)
馬達編碼器 (Encoder)
攝影機 (Camera)
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定位問題 – 距離感測器
距離感測器
感測器發射訊號(波),根據訊號的反射時間,推算距離
紅外線 (Infrared, IR)、超音波 (Ultrasonic)
雷射測距儀 (LiDAR)
精準度
雷射測距儀 >紅外線 、超音波
雷射測距儀優點
精準度相當高
雷射測距儀缺點
價格昂貴
遇玻璃等物品無法推估距離
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Hokuyo,2D雷射測距儀
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3D 雷射測距儀
可建置3D的地圖
價格非常昂貴
自動駕駛車上常用
3D 雷射測距儀
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Velodyne,3D雷射測距儀系列產品
Ford自動駕駛車上安裝多顆
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3D 雷射測距儀
使用3D LiDAR建置3D地圖
3D 雷射測距儀
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里程計
藉由馬達的編碼器或外掛的感測器,
得知目前輪胎所移動距離
藉由正運動學,得知目前機器人移動距離
 普通輪、全向輪、麥克納姆輪
二輪、三輪、四輪
 以上不同的組合,運動學皆不相同
優點:便宜,易計算
缺點:會有累計誤差
走久了,會越來越不準
定位方法 – 里程計
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普通輪
全向輪
麥克納姆輪
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蒙地卡羅方法
摩納哥中有一個
大賭場在蒙地卡羅
使用機率的方式,
估算出目標模型
例如右方的1/4圓,
假設我們不知道圓面積的
公式πr 2
我們可以撒很多的粒子
來估算出我們的模型
定位方法 – 粒子濾波器
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https://zh.wikipedia.org/wiki/蒙地卡羅方法
使用蒙特卡罗方法估算π值. 放置30000個隨
機點後,π的估算值與真實值相差0.07%.
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粒子濾波器定位法
 在已知地圖下使用
在地圖上,撒大量粒子
 每顆粒子,代表位置與車頭角度
配合感測器
里程計 (配合馬達編碼器,得知機器人移動距離)
距離感測器 (雷射測距儀、紅外線、超音波…等)
步驟
移動,由里程計知道機器人移動距離
感測距離,由感測器知道機器人與周圍環境360度距離
將移動量與感測距離放到每顆粒子上
將相似的粒子留著,淘汰不相似的粒子
定位方法 – 粒子濾波器
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Particle Filter Example (1/14)
Example: Calibration & Localization Procedure
機器人專論
何丞堯
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Particle Filter Example (2/14)
機器人專論
何丞堯
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Particle Filter Example (3/14)
機器人專論
何丞堯
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Particle Filter Example (4/14)
機器人專論
何丞堯
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Particle Filter Example (5/14)
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Particle Filter Example (6/14)
機器人專論
何丞堯
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Particle Filter Example (7/14)
機器人專論
何丞堯
P-22/45
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Particle Filter Example (8/14)
機器人專論
何丞堯
P-23/45
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Particle Filter Example (9/14)
機器人專論
何丞堯
P-24/45
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Particle Filter Example (10/14)
機器人專論
何丞堯
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Particle Filter Example (11/14)
機器人專論
何丞堯
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Particle Filter Example (12/14)
機器人專論
何丞堯
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Particle Filter Example (13/14)
機器人專論
何丞堯
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Particle Filter Example (14/14)
機器人專論
何丞堯
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SLAM
Simultaneous Localization and Mapping
同時定位與地圖建置
簡單分成二大類
Laser SLAM
使用距離感測器,也可以是紅外線或超音波
Visual SLAM (vSLAM)
 使用攝影機(RGB)或深度攝影機(RGBD)
SLAM
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SLAM
OpenSLAM
http://openslam.org/
很多開源專案
提供使用
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GMapping
Grid Mapping with Rao-Blackwellized Particle Filters
Giorgio Grisetti, Cyrill Stachniss, and Wolfram Burgard:
Improved Techniques for Grid Mapping with Rao-
Blackwellized Particle Filters, IEEE Transactions on Robotics,
Volume 23, pages 34-46, 2007
原始碼
http://openslam.org/gmapping.html
ROS版本:http://wiki.ros.org/gmapping
輸入
雷射測距儀 (LiDAR)
里程計 (Odometry)
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GMapping
ROS with the gmapping package
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https://www.youtube.com/watch?v=khSrWtB0Xik
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Hector SLAM
Hector(Heterogeneous Cooperating Team of Robots)
SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)
 由德國Hector實驗室所開發的演算法
 一套僅用雷射的同時定位與地圖建置的系統
 低耗能、即時性、有良好的濾雜訊效果
 ROS套件位置
 http://wiki.ros.org/hector_slam
P-34/45
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Hector SLAM
Handheld Mapping System in the RoboCup 2011 Rescue
Arena
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https://www.youtube.com/watch?v=F8pdObV_df4
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Cartographer
Cartographer
Google 開發
Cartographer is a system that provides real-time simultaneous
localization and mapping (SLAM) in 2D and 3D across
multiple platforms and sensor configurations.
Github
 https://github.com/googlecartographer
P-36/45
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Cartographer
Cartographer 3D SLAM Demo
P-37/45
https://www.youtube.com/watch?v=DM0dpHLhtX0
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Cartographer、Hector、Gmapping比較
ROS - Google Cartographer Hector SLAM and
GMapping SLAM
Hokuyo 2D-Laserscanne
P-38/45
https://www.youtube.com/watch?v=7iM2ynZEuf0
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SLAM應用
AGV
Automated Guided Vehicle
近二年非常紅的議題
傳統使用有軌式的(通常是磁條)
未來導入無軌式的使用SLAM
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https://www.youtube.com/watch?v=-Ld-Crjg7tk
有軌式的AGV車
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SLAM應用
AGV- SLAM示意
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SLAM Technology by DS AUTOMOTION
https://www.youtube.com/watch?v=TG-7ZQumjNs
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SLAM應用
AGV-ROS
P-41/45
AGVS ROS
https://www.youtube.com/watch?v=TKDtkkpsuiw
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SLAM應用
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iRobot
掃地機器人
避免盲掃
小米
Dyson
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SLAM應用
掃地機器人建立的地圖
避免盲掃
亮藍是房間輪廓(障礙物)
黃線是走過路徑
先掃描整體環境,再走Z
字型
在某些情況下還是會迷路
避免在地上放電源線
 機器人可能會捲進去
使用時會關門
 圍在一個區域,房間與房間
會有一個小台階,一邊有地墊
一邊沒有
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SLAM應用
Zenbo的地圖建置
P-44/45
http://kmpic.asus.com/images/2017/02/19/f124d51d-f9c7-429f-
a138-ee61c68efd22.jpg
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謝 謝 指 教
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參考資料來源
圖VFF
https://www.researchgate.net/profile/Jianjun_Ni2/publication/2
60876897/figure/fig6/AS:324759163293697@1454440026818/
A-simple-example-of-path-planning-based-on-the-VFF-
method.png
圖蒙地卡羅方法
https://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%92%99%E5%9C%B0%E5
%8D%A1%E7%BE%85%E6%96%B9%E6%B3%95
P-46/45

SLAM技術分享 (輪型機器人的移動議題)

  • 1.
    淡江大學電機工程學系 / 智慧型控制實驗室淡江大學電機工程學系/ 智慧型控制實驗室I.C. LAB / Dept. of E. E., Tamkang University SLAM 技術分享 SLAM技術分享 分享人:陳功瀚 Simultaneous Localization and Mapping 同時定位與地圖建置
  • 2.
    淡江大學電機工程學系 / 智慧型控制實驗室I.C.LAB / Dept. of E. E., Tamkang University SLAM 技術分享 大綱 輪型機器人的移動議題 Navigation and SLAM 路徑規劃 定位問題 3D 雷射測距儀 定位方法 – 里程計 定位方法 – 粒子濾波器 SLAM Gmapping Hector SLAM Cartographer P-2/45
  • 3.
    淡江大學電機工程學系 / 智慧型控制實驗室I.C.LAB / Dept. of E. E., Tamkang University SLAM 技術分享 輪型機器人的移動議題 P-3/45 馬達控制 運動學 差動式、全向輪、麥克納姆輪 二輪、三輪、四輪 路徑規劃 (Path Planning) 機器人如何從A點移動到B點?遇到障礙物怎麼辦? 定位問題 (Localization) 機器人必須知道自己的位置 (與地圖的關係) 地圖建置 (Mapping) 機器人知道自己與環境的關係,例如在客廳、在房間 更精確知道,機器人在地圖上的哪一個點
  • 4.
    淡江大學電機工程學系 / 智慧型控制實驗室I.C.LAB / Dept. of E. E., Tamkang University SLAM 技術分享 Navigation and SLAM P-4/45 Navigation and SLAM
  • 5.
    淡江大學電機工程學系 / 智慧型控制實驗室I.C.LAB / Dept. of E. E., Tamkang University SLAM 技術分享 路徑規劃 路徑規劃 (Path Planning) 起點到終點 A*搜尋演算法 必須在地圖已知下才能進行 啟發式搜尋演算法 常用於遊戲中 VFF(Virtual Force Field) 可用於未知環境下 (未知地圖) 目標點(終點)作為引力,障礙物作為斥力 動態視窗法(DWA, Dynamic Window Approach) 全域規劃一條路徑後,輔以動態視窗方法,協助避障 P-5/45
  • 6.
    淡江大學電機工程學系 / 智慧型控制實驗室I.C.LAB / Dept. of E. E., Tamkang University SLAM 技術分享 路徑規劃 - A*搜尋演算法 A*搜尋演算法 必須在地圖已知下才能進行 啟發式搜尋演算法 P-6/45 http://www.policyalmanac.org/games/aStarTutorial.htm
  • 7.
    淡江大學電機工程學系 / 智慧型控制實驗室I.C.LAB / Dept. of E. E., Tamkang University SLAM 技術分享 路徑規劃 - VFF (Virtual Force Field) VFF (Virtual Force Field) 可用於未知環境 (未知地圖) 終點作為引力, 障礙物作為斥力 缺點: 有可能引力與斥力 相當時,陷入震盪 P-7/45 圖VFF
  • 8.
    淡江大學電機工程學系 / 智慧型控制實驗室I.C.LAB / Dept. of E. E., Tamkang University SLAM 技術分享 路徑規劃-結合A*之動態視窗法(DWA) 結合A*之動態視窗法(DWA) 先使用A*規劃一條全域路徑 根據現在的狀況進行區域修正  例如有障礙物 P-8/32 • 不需考慮感測器雜訊 • 省去複雜的距離運算 • 更有效的抵達目標點 起點 目標點動態視窗 所有預測路徑 pdis gdis 全域路徑 與全域路徑距離 與區域終點距離 αdwa* , βdwa* , γdwa*: 權重值 σ: 正規化係數 i = 1 , 2 , 3 , … , nvel j = 1 , 2 , 3 , … , nrot k = 1 , 2 , 3 , … , ntraj 於ROS之地圖建置與探索系統設計,黃文鴻,2016 B. P. Gerkey, and K. Konolige, “Planning and control in unstructured terrain,” IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2008.
  • 9.
    淡江大學電機工程學系 / 智慧型控制實驗室I.C.LAB / Dept. of E. E., Tamkang University SLAM 技術分享 定位問題 (Localization) 室外定位 使用GPS 室內定位-佈置大量感測器 Wifi定位 ZigBee 藍芽定位  Beacon 室內定位-僅將感測器裝置在機器人上 紅外線 (Infrared, IR)、超音波 (Ultrasonic) 雷射測距儀 (LiDAR) 馬達編碼器 (Encoder) 攝影機 (Camera) P-9/45
  • 10.
    淡江大學電機工程學系 / 智慧型控制實驗室I.C.LAB / Dept. of E. E., Tamkang University SLAM 技術分享 定位問題 – 距離感測器 距離感測器 感測器發射訊號(波),根據訊號的反射時間,推算距離 紅外線 (Infrared, IR)、超音波 (Ultrasonic) 雷射測距儀 (LiDAR) 精準度 雷射測距儀 >紅外線 、超音波 雷射測距儀優點 精準度相當高 雷射測距儀缺點 價格昂貴 遇玻璃等物品無法推估距離 P-10/45 Hokuyo,2D雷射測距儀
  • 11.
    淡江大學電機工程學系 / 智慧型控制實驗室I.C.LAB / Dept. of E. E., Tamkang University SLAM 技術分享 3D 雷射測距儀 可建置3D的地圖 價格非常昂貴 自動駕駛車上常用 3D 雷射測距儀 P-11/45 Velodyne,3D雷射測距儀系列產品 Ford自動駕駛車上安裝多顆
  • 12.
    淡江大學電機工程學系 / 智慧型控制實驗室I.C.LAB / Dept. of E. E., Tamkang University SLAM 技術分享 3D 雷射測距儀 使用3D LiDAR建置3D地圖 3D 雷射測距儀 P-12/45
  • 13.
    淡江大學電機工程學系 / 智慧型控制實驗室I.C.LAB / Dept. of E. E., Tamkang University SLAM 技術分享 里程計 藉由馬達的編碼器或外掛的感測器, 得知目前輪胎所移動距離 藉由正運動學,得知目前機器人移動距離  普通輪、全向輪、麥克納姆輪 二輪、三輪、四輪  以上不同的組合,運動學皆不相同 優點:便宜,易計算 缺點:會有累計誤差 走久了,會越來越不準 定位方法 – 里程計 P-13/45 普通輪 全向輪 麥克納姆輪
  • 14.
    淡江大學電機工程學系 / 智慧型控制實驗室I.C.LAB / Dept. of E. E., Tamkang University SLAM 技術分享 蒙地卡羅方法 摩納哥中有一個 大賭場在蒙地卡羅 使用機率的方式, 估算出目標模型 例如右方的1/4圓, 假設我們不知道圓面積的 公式πr 2 我們可以撒很多的粒子 來估算出我們的模型 定位方法 – 粒子濾波器 P-14/45 https://zh.wikipedia.org/wiki/蒙地卡羅方法 使用蒙特卡罗方法估算π值. 放置30000個隨 機點後,π的估算值與真實值相差0.07%.
  • 15.
    淡江大學電機工程學系 / 智慧型控制實驗室I.C.LAB / Dept. of E. E., Tamkang University SLAM 技術分享 粒子濾波器定位法  在已知地圖下使用 在地圖上,撒大量粒子  每顆粒子,代表位置與車頭角度 配合感測器 里程計 (配合馬達編碼器,得知機器人移動距離) 距離感測器 (雷射測距儀、紅外線、超音波…等) 步驟 移動,由里程計知道機器人移動距離 感測距離,由感測器知道機器人與周圍環境360度距離 將移動量與感測距離放到每顆粒子上 將相似的粒子留著,淘汰不相似的粒子 定位方法 – 粒子濾波器 P-15/45
  • 16.
    淡江大學電機工程學系 / 智慧型控制實驗室I.C.LAB / Dept. of E. E., Tamkang University SLAM 技術分享 Particle Filter Example (1/14) Example: Calibration & Localization Procedure 機器人專論 何丞堯 P-16/45
  • 17.
    淡江大學電機工程學系 / 智慧型控制實驗室I.C.LAB / Dept. of E. E., Tamkang University SLAM 技術分享 Particle Filter Example (2/14) 機器人專論 何丞堯 P-17/45
  • 18.
    淡江大學電機工程學系 / 智慧型控制實驗室I.C.LAB / Dept. of E. E., Tamkang University SLAM 技術分享 Particle Filter Example (3/14) 機器人專論 何丞堯 P-18/45
  • 19.
    淡江大學電機工程學系 / 智慧型控制實驗室I.C.LAB / Dept. of E. E., Tamkang University SLAM 技術分享 Particle Filter Example (4/14) 機器人專論 何丞堯 P-19/45
  • 20.
    淡江大學電機工程學系 / 智慧型控制實驗室I.C.LAB / Dept. of E. E., Tamkang University SLAM 技術分享 Particle Filter Example (5/14)
  • 21.
    淡江大學電機工程學系 / 智慧型控制實驗室I.C.LAB / Dept. of E. E., Tamkang University SLAM 技術分享 Particle Filter Example (6/14) 機器人專論 何丞堯 P-21/45
  • 22.
    淡江大學電機工程學系 / 智慧型控制實驗室I.C.LAB / Dept. of E. E., Tamkang University SLAM 技術分享 Particle Filter Example (7/14) 機器人專論 何丞堯 P-22/45
  • 23.
    淡江大學電機工程學系 / 智慧型控制實驗室I.C.LAB / Dept. of E. E., Tamkang University SLAM 技術分享 Particle Filter Example (8/14) 機器人專論 何丞堯 P-23/45
  • 24.
    淡江大學電機工程學系 / 智慧型控制實驗室I.C.LAB / Dept. of E. E., Tamkang University SLAM 技術分享 Particle Filter Example (9/14) 機器人專論 何丞堯 P-24/45
  • 25.
    淡江大學電機工程學系 / 智慧型控制實驗室I.C.LAB / Dept. of E. E., Tamkang University SLAM 技術分享 Particle Filter Example (10/14) 機器人專論 何丞堯 P-25/45
  • 26.
    淡江大學電機工程學系 / 智慧型控制實驗室I.C.LAB / Dept. of E. E., Tamkang University SLAM 技術分享 Particle Filter Example (11/14) 機器人專論 何丞堯 P-26/45
  • 27.
    淡江大學電機工程學系 / 智慧型控制實驗室I.C.LAB / Dept. of E. E., Tamkang University SLAM 技術分享 Particle Filter Example (12/14) 機器人專論 何丞堯 P-27/45
  • 28.
    淡江大學電機工程學系 / 智慧型控制實驗室I.C.LAB / Dept. of E. E., Tamkang University SLAM 技術分享 Particle Filter Example (13/14) 機器人專論 何丞堯 P-28/45
  • 29.
    淡江大學電機工程學系 / 智慧型控制實驗室I.C.LAB / Dept. of E. E., Tamkang University SLAM 技術分享 Particle Filter Example (14/14) 機器人專論 何丞堯 P-29/45
  • 30.
    淡江大學電機工程學系 / 智慧型控制實驗室I.C.LAB / Dept. of E. E., Tamkang University SLAM 技術分享 SLAM Simultaneous Localization and Mapping 同時定位與地圖建置 簡單分成二大類 Laser SLAM 使用距離感測器,也可以是紅外線或超音波 Visual SLAM (vSLAM)  使用攝影機(RGB)或深度攝影機(RGBD) SLAM P-30/45
  • 31.
    淡江大學電機工程學系 / 智慧型控制實驗室I.C.LAB / Dept. of E. E., Tamkang University SLAM 技術分享 SLAM OpenSLAM http://openslam.org/ 很多開源專案 提供使用 P-31/45
  • 32.
    淡江大學電機工程學系 / 智慧型控制實驗室I.C.LAB / Dept. of E. E., Tamkang University SLAM 技術分享 GMapping Grid Mapping with Rao-Blackwellized Particle Filters Giorgio Grisetti, Cyrill Stachniss, and Wolfram Burgard: Improved Techniques for Grid Mapping with Rao- Blackwellized Particle Filters, IEEE Transactions on Robotics, Volume 23, pages 34-46, 2007 原始碼 http://openslam.org/gmapping.html ROS版本:http://wiki.ros.org/gmapping 輸入 雷射測距儀 (LiDAR) 里程計 (Odometry) P-32/45
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    淡江大學電機工程學系 / 智慧型控制實驗室I.C.LAB / Dept. of E. E., Tamkang University SLAM 技術分享 GMapping ROS with the gmapping package P-33/45 https://www.youtube.com/watch?v=khSrWtB0Xik
  • 34.
    淡江大學電機工程學系 / 智慧型控制實驗室I.C.LAB / Dept. of E. E., Tamkang University SLAM 技術分享 Hector SLAM Hector(Heterogeneous Cooperating Team of Robots) SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)  由德國Hector實驗室所開發的演算法  一套僅用雷射的同時定位與地圖建置的系統  低耗能、即時性、有良好的濾雜訊效果  ROS套件位置  http://wiki.ros.org/hector_slam P-34/45
  • 35.
    淡江大學電機工程學系 / 智慧型控制實驗室I.C.LAB / Dept. of E. E., Tamkang University SLAM 技術分享 Hector SLAM Handheld Mapping System in the RoboCup 2011 Rescue Arena P-35/45 https://www.youtube.com/watch?v=F8pdObV_df4
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    淡江大學電機工程學系 / 智慧型控制實驗室I.C.LAB / Dept. of E. E., Tamkang University SLAM 技術分享 Cartographer Cartographer Google 開發 Cartographer is a system that provides real-time simultaneous localization and mapping (SLAM) in 2D and 3D across multiple platforms and sensor configurations. Github  https://github.com/googlecartographer P-36/45
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    淡江大學電機工程學系 / 智慧型控制實驗室I.C.LAB / Dept. of E. E., Tamkang University SLAM 技術分享 Cartographer Cartographer 3D SLAM Demo P-37/45 https://www.youtube.com/watch?v=DM0dpHLhtX0
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    淡江大學電機工程學系 / 智慧型控制實驗室I.C.LAB / Dept. of E. E., Tamkang University SLAM 技術分享 Cartographer、Hector、Gmapping比較 ROS - Google Cartographer Hector SLAM and GMapping SLAM Hokuyo 2D-Laserscanne P-38/45 https://www.youtube.com/watch?v=7iM2ynZEuf0
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    淡江大學電機工程學系 / 智慧型控制實驗室I.C.LAB / Dept. of E. E., Tamkang University SLAM 技術分享 SLAM應用 AGV Automated Guided Vehicle 近二年非常紅的議題 傳統使用有軌式的(通常是磁條) 未來導入無軌式的使用SLAM P-39/45 https://www.youtube.com/watch?v=-Ld-Crjg7tk 有軌式的AGV車
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    淡江大學電機工程學系 / 智慧型控制實驗室I.C.LAB / Dept. of E. E., Tamkang University SLAM 技術分享 SLAM應用 AGV- SLAM示意 P-40/45 SLAM Technology by DS AUTOMOTION https://www.youtube.com/watch?v=TG-7ZQumjNs
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    淡江大學電機工程學系 / 智慧型控制實驗室I.C.LAB / Dept. of E. E., Tamkang University SLAM 技術分享 SLAM應用 AGV-ROS P-41/45 AGVS ROS https://www.youtube.com/watch?v=TKDtkkpsuiw
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    淡江大學電機工程學系 / 智慧型控制實驗室I.C.LAB / Dept. of E. E., Tamkang University SLAM 技術分享 SLAM應用 P-42/45 iRobot 掃地機器人 避免盲掃 小米 Dyson
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    淡江大學電機工程學系 / 智慧型控制實驗室I.C.LAB / Dept. of E. E., Tamkang University SLAM 技術分享 SLAM應用 掃地機器人建立的地圖 避免盲掃 亮藍是房間輪廓(障礙物) 黃線是走過路徑 先掃描整體環境,再走Z 字型 在某些情況下還是會迷路 避免在地上放電源線  機器人可能會捲進去 使用時會關門  圍在一個區域,房間與房間 會有一個小台階,一邊有地墊 一邊沒有 P-43/45
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    淡江大學電機工程學系 / 智慧型控制實驗室I.C.LAB / Dept. of E. E., Tamkang University SLAM 技術分享 SLAM應用 Zenbo的地圖建置 P-44/45 http://kmpic.asus.com/images/2017/02/19/f124d51d-f9c7-429f- a138-ee61c68efd22.jpg
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    淡江大學電機工程學系 / 智慧型控制實驗室淡江大學電機工程學系/ 智慧型控制實驗室I.C. LAB / Dept. of E. E., Tamkang University SLAM 技術分享 謝 謝 指 教
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    淡江大學電機工程學系 / 智慧型控制實驗室I.C.LAB / Dept. of E. E., Tamkang University SLAM 技術分享 參考資料來源 圖VFF https://www.researchgate.net/profile/Jianjun_Ni2/publication/2 60876897/figure/fig6/AS:324759163293697@1454440026818/ A-simple-example-of-path-planning-based-on-the-VFF- method.png 圖蒙地卡羅方法 https://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%92%99%E5%9C%B0%E5 %8D%A1%E7%BE%85%E6%96%B9%E6%B3%95 P-46/45

Editor's Notes

  • #35 Hector實驗室由德國科學基金會DFG所贊助 每年提供約13億歐元