Een robot voor de Startel RoboChallenge 2004 - Kunstmatige ...

More documents

Recommendations

Info

Meting no. Appendix De resultaten van het experiment. Tijd rijden Eind x Eind y Odo x Odo y Baken x Baken y Kalman x Kalman y AEO AEB AEK 1 200 235 332 251 293 230 291 250 293 42 41 42 2 200 237 256 247 272 233 262 247 272 19 7 19 3 200 225 277 230 294 216 283 229 293 18 11 16 4 200 242 274 250 291 230 291 250 291 19 21 19 5 400 175 110 177 108 225 141 178 109 3 59 3 6 400 268 112 284 117 250 133 283 117 17 28 16 7 400 325 108 328 118 330 90 328 117 10 19 9 8 400 303 152 307 156 296 124 306 159 6 29 8 9 300 108 158 111 174 103 142 111 173 16 17 15 10 300 65 176 68 191 103 142 69 190 15 51 15 11 300 85 108 87 123 90 90 87 123 15 19 15 12 300 93 105 91 121 88 88 91 120 16 18 15 13 500 210 121 232 124 182 106 230 126 22 32 21 14 500 280 213 305 227 314 316 305 230 29 108 30 15 500 115 221 132 239 166 312 134 242 25 104 28 16 500 215 263 222 287 212 305 221 288 25 42 26 17 600 107 264 112 278 112 293 112 279 15 29 16 18 600 91 214 91 240 139 172 92 238 26 64 24 19 600 100 208 98 231 69 200 97 230 23 32 22 20 600 95 155 90 179 120 120 92 176 25 43 21 21 1000 95 155 104 217 150 150 106 214 63 55 60 22 1000 89 221 64 252 122 196 67 249 40 41 36 23 1000 81 231 92 269 114 214 92 266 40 37 37 24 1000 98 157 98 183 120 120 99 179 26 43 22 Uitleg tabel: (alle afstanden zijn afgerond in centimeters, voor de verwerking van de gegevens zijn de niet afgeronde getallen gebruikt.) Meting no: Nummer van de meting. Tijd rijden: Het aantal tijdstappen dat de robot heeft gereden. Eind x,y: De gemeten eindpositie. Odo x,y: De eindpositie volgens de odometrie van de robot. Baken x,y: De eindpositie volgens het vision systeem op basis van de bakens. Kalman x,y: De positie geschat door het Kalman filter op basis van de Odo x,y en de Baken x,y. AEO: De afstand tussen de werkelijke positie en de positie volgens de odometrie. AEB: De afstand tussen de werkelijke positie en de positie volgens de bakens. AEK: De afstand tussen de werkelijk positie en de positie volgens het Kalman filter. AEO AEB AEK AEK2 Gemiddelde 23.04 39.58 22.27 18.85 Standaardafwijking 12.85 25.44 12.16 14.83 AEK2: De afstand tussen de werkelijk positie en de positie volgens het Kalman filter met een variantie van 100 voor de baken lokalisatie en een variantie van 50 voor de odometrie. 18
Referenties 1. Wedstrijdreglement Startel RoboChallenge 2004, http://www.robochallenge.nl/reglement.pdf 2. F. Dellaert, D. Fox, W. Burgard, S. Thrun, “Monte Carlo Localization for Mobile Robots”, IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA99), May, 1999. 3. D. Fox, W.Burgard, H. Kruppa, S. Thrun, “A Monte Carlo Algorithm for Multi- Robot Localization” tech. report CMU-CS-99-120, Computer Science Department, Carnegie Mellon University, 1999. 4. Hogg and Tanis, “Probability and statistical inference”, Prentice Hall, 2001. 5. S. Thrun, “Probabilistic Algorithms in Robotics”, American Association for Artificial Intelligence, 2000. 6. G. Welch, G. Bishop, “An Introduction to the Kalman Filter”, http://www.cs.unc.edu/~welch/kalman/kalmanIntro.html 7. A. Gelman, J.B. Carlin, H.S. Stern, D.B. Rubin, “Bayesian Data Analysis”, 2nd ed. London etc.: Chapman & Hall, 2004. 19
Page 1 and 2: Een autonome robot voor het verzame
Page 3 and 4: 3. De software De beschrijving van
Page 5 and 6: Figuur 1: de loodhoek tussen de rob
Page 7 and 8: 3.2 Lokalisatie Drie verschillende
Page 9 and 10: Sφ1 = Variantie in de hoek van nor
Page 11 and 12: afwijking te laag is. Daarom hebben
Page 13 and 14: 3.3 Navigatie Voor de navigatie van
Page 15 and 16: 4. Het testen 4.1 Het testen van de
Page 17: 5. De wedstrijd De eerste missie va

Een robot voor de Startel RoboChallenge 2004 - Kunstmatige ...

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

Delete template?

Save as template?