Teil 6: Gitterbasierte Lokalisierung Idee der gitterbasierten ...

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Algorithm GridLocalization( {p k,t-1}, u t, z t, m):
!=0
for all Gitterpunkte k do
" ""
endfor
for all Gitterpunkte k do
endfor
return {p k,t }
p k,t = p(z t | x k,m) p k,t
Algorithmus
Wahrscheinlichkeitsgitter:
Zu jedem Gitterpunkt k,
wird die Lokalisierungswahrscheinlichkeit
abgespeichert.
x k ist die
Roboterposition für
den Gitterpunkt k
Bewegungsmodell:
p(x k |u t ,x i ) ist die
Wahrscheinlichkeit, dass
sich mit dem Steuerbefehl u t
der Roboter von x i nach x k
bewegt.
Sensormodell:
P(z t |x k ,m) ist die
Wahrscheinlichkeit, dass an
der Position x k die
Sensordaten z t beobachtet
werden.
O. Bittel; SS 2013 Mobile Roboter - Gitterbasierte Lokalisierung 6-3
Wahrscheinlichkeitsgitter
Beispiel für ein metrisches 3D-Wahrscheinlichkeitsgitter
• Da Position 3-dimensional, wird das Wahrscheinlichkeitsgitter als 3dimensionales
Feld realisiert.
• Typische Gitterauflösung: 15cm*15cm und 5°.
x k
p k
O. Bittel; SS 2013 Mobile Roboter - Gitterbasierte Lokalisierung 6-4