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?

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

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?

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.

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?

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.

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"...

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