roboforum.ru

2mandigit: В том то и дело, что параметров распределения погрешностей мы не знаем

Про добавление каждого нового маяка уменьшает периодичность измерения расстояния - тут поподробней можно? Вроде как раз была рассмотрена схема с 3 неизвестными и 3 маяками = уравнениями. Будет ли этот алгоритм работать с системой с 3 неизвестными и 5 уравнениями? Я вот так с ходу сказать не могу, я что-то упускаю?

Добавлено спустя 41 секунду:
В том смысле - этот алгоритм численного поиска решения даёт наименьший квадрат отклонения разве?

Этот алгоритм действительно дает наименьший квадрат отклонения.

Работать с 3 неизвестными и 5-ю уравнениями - будет (во всяком случае, я так думаю ) Там на самом деле получается больше неизвестных, поскольку ошибки измерений тоже неизвестные.

передатчики в моей схеме работают по принципу: 1-2-3-пусто-1-2-3-пусто-...
исходя из размеров зоны покрытия время между тактами определяется.
полное время цикла: 1-2-3-пусто-. соответственно, если делаем 1-2-3-4-пусто- то время цикла вырастет на 1/4 или 25%. Если в базовой версии частота циклов 10Гц, то добавление еще одного передатчика ограничит ее величиной 10/1.25= 8Гц.

Параметры распределения погрешностей - мы догадываемся, исходя из того, что приняли пачку из 8 импульсов, то есть считаем, что пачки из 7 импульсов не всегда достаточно для определения прихода пачки импульсов.
Конечно, практические опыты на конкретно реализованной аппаратуре позволяют набрать значительно более качественный материал для анализа (для этого нужно сделать передатчик пачки импульсов + приемник, который размещать на разном удалении и делать замеры в разных положениях) и на его основе сделать лучшую реализацию системы, но это - много времени, труда.

Ну нет сил, так нет будем позже значит сами эксперименты ставить.

PS: Вообще про этот алгоритм - у меня какое-то странное ощущение, что если Калмана построить для это модели в одной из расширенных интерпретаций фильтра - как раз такой же алгоритм получим

Насчёт большего количества передатчиков, сращивания с инерциальной навигацией, снятия конкретных показателей - это все самостоятельно. Все равно без реально действующей модели, выполненной в железе, теорию мучать - малоэффективно, а там может удастся и схемотехнику получше сделать и еще что-нибудь улушить

Кальман к этому алгоритму отношения не имеет (imho). В кальмане обратная связь от ошибки, а здесь нет. В GPS кальман может применяется для совмещения показаний измеренной дальности и допплеровского сдвига частоты в зависимости от скорости.

PS Пойду-ка еще теорию почитаю. Напоминаю, что лучшая книга по GPS
Fundamentals of Global System Receivers
автор James BaoYen Tsui
на русский язык перевод не встречался.

PPS 2Dead
Если есть/будет понимание основ работы фильтра Кальмана - приглашаю обсудить.

Про Калмана - это понятно что они по разному работают - там итерация на каждое наблюдение, а тут серия итераций для решения уравнения по 1 наблюдению. Но если Калману скормить на вход 5 раз подряд одно и то же наблюдение - вполне может оказаться, что то же самое получим - ведь тут и там через якобиан функции наблюдения проводим итерацию?

Понимание среднее уже есть, обсудить что предлагается?

Отделил тему с тестовым заездом по Калману: viewtopic.php?f=6&t=6222

Интересная тема однако. Правда я немного припозднился.
Вот мне бы хотелось уточнить у автора LPS как я понимаю это по аналогии с GPS(глобальная система позиционирования)?
Если так то соответственно кол-во маяков связанно именно из теории GPS?
А вообще какая задача ставилась? Я имею ввиду начальные условия, например определение роботом своих координат на площади размером 10 квадратных метров.
Я это к тому уточняю, что никак немогу понять зачем нужно три маяка, ведь мы вроде как на плоскости двигаемся и собственно всё что нам нужно знать это направления и расстояние до 2 маяков. Если расстояние между маяками фиксировано, то по данной информации запросто можно рассчитать направление и расстояние до маяков и соответственно положение робота на плоскости.


Я вот для себя вот поставил несколько другую задачу:
1. Есть зарядная база для робота, она находится в комнате с известной привязкой к плану комнаты. Как уж мы этот план делать будем - дело третья в контексте данной темы, хотя я предпологаю что данный план комнаты робот долженбудет составить самостоятелбно, опираясь на данные своих сонаров)
2. В роботе есть система на основе гиро и акселя по которой расчитывается положение в пространстве(но со временем ошибка будет накапливатся).
3. Для исключения погрешности на базе будут установлены 2 маяка(по бокам базы на расстоянии L, соответственно расстояние между маяками будет 2L)
4. Маяки работают в импульсном режиме либо постоянно, либо по запросу(опять же пока невдаюсь в подробности физической реализации запроса)
5. Маяки работают одновременно но на разных частотах.

Для робота необходимо знать свою ориентацию относительно базы и расстояние до неё для дальнейшего сравнения с расчётными данными.

Для исключения всяких там движущихся деталий приёмник реализуем на основе фазированной антенны (только круговой). Т.к. Двигаемся по плоскости, то и антенную решётку делаем в "один микрофон" - некоторое кол-во микрофонов будут расположены по кругу. Приходящий с антенной решётки (АР)сигнал пропускаем через два фильтра настроенных один на частоту маяка 1, а второй на частоту маяка 2. расчитывая задержку прихода сигнала между микрофонами АР находим направления на Маяк-1 и Маяк-2, ну и соответственно угол между этими направлениями. А зная расстояние между маяками можно спокойно вычислить и расстояния до них.

Ну вроде вот так.
Даже неимея гиро и акселя всёравно можно находить координаты объекта. А уж с какй точностью покажет опыт.
На майских праздниках постораюсь рассчитать схему приёмника.

Да, по аналогии с GPS.
Кол-во маяков связано с теорией GPS с учетом адаптации на плоскость.
Задача ставилась следующая: оценить возможность определения роботом своего местоположения в условиях сложного пространства (неровная поверхность, помеховые объекты итд). Любое кол-во роботов, находящихся на этом пространстве может одновременно определять свое местоположение. Система должна быть построена на компонентах, доступных любителю.
Уже исходя из доступной элементной базы задача свелась к максимальной площадке 10x10м и частоте определения положения 3Гц.

Направления на маяки нам не известны. Поэтому требуется 3шт.

Будет интересно увидеть полученные вами результаты! Удачи!

Народ! А покритикуйте плиз вариант навигации по RFID меткам на полу. Наклеить на пол по всей площади метки, допустим 2-3 на квадратный метр (это опытным путём надо выяснять, в зависимости от размеров ездящего девайса). RFID метки ближнего радиуса действия (30 см). На днище ездящего девайса - антенна считывателя, считыватель на борту.

Самый очевидный минус - хрен определишь направление. Т.е. в каком положении стоит девайс. Можно только рассчитать по предыдущим квадратам, откуда он приехал и стало быть куда направлен. Но если в это время девайс начинает крутиться - новое направление уже не определишь.

Плюсы - более высокая точность определения местонахождения (как мне кажется). Не зависит от рельефа местности и наличия препятствий.

Кто ещё какие плюсы/минусы видит?

Я вообще не очень понимаю, нафига роботу знать свои координаты
Если есть прикладная задача, то это одно (и решения этой задачи могут быть разными),
Позиционирование ради позиционирования - это, по-моему, больше теоретический интерес, чем практический.

Michael_K писал(а):Я вообще не очень понимаю, нафига роботу знать свои координаты

Есть большая площадка, есть ездящие девайсы. Чтоб можно было ботов запустить - им надо как-то ориентироваться. Шибкая точность не важна, но чем точнее тем лучше.

Michael_K писал(а):Я вообще не очень понимаю, нафига роботу знать свои координаты

Ты еще спроси зачем делают драйверы двигателей. Если есть прикладная задача, то это одно, а драйвер двигателей ради драйвера двигателей - это больше теоретический интерес

перед тем как делать каждый конкретный драйвер двигателя ставят задачу, не так ли? Задаются параметрами, приоритетами и т.п. Именно поэтому есть сотни разных решений и все равно часто приходится делать драйвер двигателей под себя.
А ваши псевдоаналогии опять взяты "с потолка"...

Угу, ставят задачу, потом смотрят какие реально есть в наличии компоненты и не заказывают с нуля новые мосфеты, а просто считают потом, что получилось по реальным параметрам, а не требуемым. Так и тут - есть задача локального позиционирования в рамках помещений (читай - точность 1-10см, расстояния порядка 3-30м), и смотрим какие есть варианты её решения, их объявляем как выходные параметры решения, тут к сожалению нету под все желания готового выбора субкомпонент как в драйверах двигателей. Псевдоаналогия да, прямо таки взята "с потолка".

Народ, вы как обычно в сторону не уходите. По существу покритикуйте хоть немного.