Абсолютне позиціонування без GPS


23

Використовуючи IMU, робот може оцінити його поточне положення відносно його вихідного положення, але це з часом виникає помилки. GPS особливо корисний для надання інформації про місцеположення, не упередженої локальним накопиченням помилок. Але GPS не можна використовувати в приміщенні, і навіть на вулиці він може бути плямистим.

То які існують методи чи сенсори, які робот може використовувати для локалізації (відносно якоїсь системи відліку) без використання GPS?


Додано тег SLAM (одночасна локалізація та картографування), оскільки на нього посилаються обидві перші дві відповіді
Ендрю

Не впевнений, що таке масштаб цього робота, але якщо він щось масовий і повільно рухається в GPS, заперечуючи невідомі місцеві приміщення в приміщенні (наприклад: мінний тунель), ви можете подивитися на точне позиціонування робота, використовуючи загальну станцію і пара відстеження призм.
JJerome

Відповіді:


20

Перш за все, мертвий розрахунок використовується поряд з деякою іншою технікою, як правило, схожою на SLAM. Робот створює карту, а потім намагається локалізувати її. Наприклад, за допомогою лазерних сканерів дальності і на основі мертвого рахунку робот має уявлення про те, де він знаходиться. Порівнюючи дані лазерного діапазону з картою, можна покращити його оцінку.

Відповідні ресурси:

Методи включають:

  • SLAM (або принаймні локалізація) з
    • лазер
    • бачення (камери, стерео-бачення)
    • структуровані середовища
  • стільникові сигнали
  • сигнали wifi
  • Радіочастотні радіомаяки та триангуляція (більше інформації на http://www.wpi.edu/Images/CMS/PPL/ITT.pdf ).
  • системи стеження за камерами (оптичне відстеження маркерів всередині простору)

Щоб розгорнутись на ronalchn, в основному вам потрібна або якась форма маяків у відомих місцях, щоб отримати відносне виправлення, або карта та спосіб зондування відомих предметів (наприклад, стіни чи двері). Маяки можуть бути специфічними для вашого робота або подвійного використання (відомі маршрутизатори Wi-Fi, місця розташування стільникових веж тощо)
ViennaMike

9

Я розумію, що ваша проблема полягає в тому, щоб знайти різні засоби для GPS, щоб знайти своє положення в заданому довідковому кадрі. Ця проблема ізольовано називається локалізацією, і існує багато способів її виконання. По-перше, вам доведеться розмежовувати відносні методи, тому вимірювання, які забезпечують зміну положення на відому раніше позицію. У цього методу є проблема, що будь-які помилки, очевидно, накопичуються і зростатимуть без обмежень.

  • Перерахунок мертвих, ймовірно, є одним із найдавніших способів відносної локалізації. Якщо ви користуєтеся рухом, швидкістю та часом (таким чином оцінюючи пройдену відстань), ви можете підсумувати зміни позиції від вихідної позиції.

  • Окрім використання мертвих підрахунків, ви також не можете орієнтувати орієнтири та відстежувати їх на карті. Повторне знаходження цих орієнтирів дозволить зменшити вашу відносну похибку позиції. Це проблема одночасної локалізації та картографування (SLAM). Це все ще відносна навігація.

Тепер перейдемо до вашого актуального питання щодо абсолютної навігації. Все, що робить GPS - це надавати вам оцінку відстані до орієнтирів з відомою інформацією про положення у вашому довідковому кадрі (в даному випадку геоцентричної). GPS-приймачі візьмуть цю інформацію та сформують рішення про позицію, що також має помилку. Хороша річ, що ця помилка обмежена у вашій системі відліку. Саме це робить його абсолютною системою позиціонування. Незалежно від того, будь то в приміщенні чи на відкритому повітрі, і незалежно від бажаного еталонного кадру, все, що вам потрібно для абсолютного системи позиціонування, - це вимірювання, які ставлять вас у відношенні до деякого відомого орієнтиру в межах ваших еталонних кадрів. Деякі з цих методів були наведені в а попередній відповіді . Хоча, як я вже сказав, SLAM - це не абсолютний метод.

  • Найпростіша форма - це безпосереднє впізнавання. Якщо ви бачите Ейфелеву вежу, ви повинні мати гарне уявлення про своє абсолютне положення (принаймні, з абсолютною помилкою) в межах зафіксованого земного кадру (якщо ви знаєте положення Ейфелевої вежі). Можливо, вам доведеться щось зробити розбіжності .

  • Якщо ви хочете покращити абсолютну помилку позиції, ви можете використовувати кілька орієнтирів одночасно. Класичний тріангуляція - такий приклад. Ще один - використання кратерів для транспортного засобу місячного спуску. Орієнтири не повинні бути візуальними, і ви можете використовувати такі речі, як потужність радіочастотного сигналу для відомих сигналів, таких як локальна локалізація WiFi або стільникового зв'язку.

  • Усі перераховані вище методи потребували орієнтирів, які потрібно ідентифікувати та однозначно пов’язати. Якщо це проблема, ви також можете використовувати різні методи, наприклад профіль місцевості . Наприклад, це було застосовано для ранньої навігації крилатих ракет . Я також використовував цей метод для локалізації на карті висоти без візуального або датчикового діапазону.

З урахуванням усіх перерахованих вище методів: якщо будь-який матеріал вашої картки пов’язаний з геопосиланням, ви, очевидно, можете геопосилатись без використання GPS. Найважливішим фактором для диференціації методів є їх помилкові характеристики.


4

Я знаю, що це старе питання, але я просто додам трохи відповідей, що існують на даний момент. По-перше, це дуже складна проблема, з якою намагаються вирішити всі, включаючи google зі своїм проектом Tango . Загалом, щоб локалізувати приміщення, потрібно або покластися на внутрішні датчики, або отримати допомогу від внутрішньої інфраструктури, розгорнутої для того, щоб допомогти вам знайти місце.

  • Спираючись на бортові датчики:
    • Використання датчиків, таких як LIDAR / Лазери, камери, RGBD-датчики, IMU
    • Виконайте складний алгоритмічний синтез датчика для виконання якоїсь точної ітеративної локалізації. Загальноприйнятою є SLAM (одночасна локалізація та створення карт). Раніше я розробив метод під назвою MRICP (Map Reference Iterative Closest Point) для виконання простої, але схильної до помилок локалізації. Багато літератури , щоб подивитися на на цьому фронті, в тому числі недавно монокуляра і стереоскопічної зорової одометра , який вельми перспективний (перевірте датчик VI від skybotix або SVO ).
  • Покладайтеся на інфраструктуру:
    • Маяки (Bluetooth, ультраполосний, бездротовий ...)
    • Mocap (камери захоплення руху: vicon, visualeyez ...)
    • Кодоване позиціонування на лампочках (філіпп останнім часом експериментує з цим)

Взагалі це дійсно залежить від того, якої точності ви намагаєтеся досягти. З мого досвіду, у мобільній робототехніці вам справді потрібно зосередитись на глобально узгоджених картах та локально точному розташуванні. Це означає, що вам потрібно приблизно знати, звідки ви знаходитесь на топологічному рівні високого рівня (ця кімната підключена до іншої кімнати зліва, проти сусідньої кімнати зліва знаходиться на відстані 2.323 м), але локально ви повинні мати точний оцінка положення (лазери + ІМУ можуть це робити точно).

Сподіваюся, це допомагає.


3

Якщо ваша мета полягає в тому, щоб мати прив'язки локалізації, ви будете повинні використовувати GPS в якому - то момент. Інші методи (мертвий перерахунок, SLAM, ...) будуть корисними лише для "перемикання" точкового прийому GPS / абсолютного позиціонування в приміщенні.


2

Ви запитуєте, як використовувати сенсор прискорення для кращих вимірювань положення. Як ви правильно вказали, вони накопичують помилки з часом.

Одним із способів поліпшити це є періодичні оновлення абсолютної позиції, як, наприклад, від GPS чи методів у багатьох відповідях тут.

Однак не забувайте про будь-які здібності, які, можливо, доведеться отримувати оновлення з абсолютною швидкістю. Будь-який датчик швидкості на наземній основі або просто необроблені дані про положення / швидкості з коліс (якщо у вас є колеса) можуть покращити вашу мертву точність розрахунку.


2

http://www.locatacorp.com/ може бути рішенням, яке ви шукаєте. Вони пропонують технологію для створення локального сузір’я в приміщенні. Він імітує супутники для внутрішніх програм GPS. Я вважаю, що він може використовувати GPS-приймачі в приміщенні без необхідності додаткового обладнання на роботах.


2

Оптичні датчики потоку (наприклад, які використовуються в комп'ютерних мишах) хороші для цієї ситуації. Більшість дасть вихід у перекладі.

Крім того, ви можете просто використовувати основну камеру та запустити деякі алгоритми оптичного потоку на даних. Це дасть вам ту саму основну інформацію. Якщо зробити це таким чином, може бути простіше адаптувати алгоритм, який буде пропонувати обертальний рух, а також трансляцію.

Деякі ІС оптичного потоку мають можливість передавати вам дані зображення (наприклад, ADNS-3080), які ви можете додатково проаналізувати на предмет обертової інформації.


1

Нещодавні досягнення у галузі SLAM на основі монокулярного зору (ORB_SLAM, LSD_SLAM, SVO) дозволили визначити позу камери довільно масштабувати та обертати початковий кадр. Якщо ви поєднаєте цю інформацію з системою IMU та EKF, такою як система ETH (ethzasl_msf), ви можете отримати оцінку позиції навіть тоді, коли немає GPS. Ще краще, ви можете поєднувати кілька пози / пози / позиції / тощо. датчики в MSF.

Використовуючи наш веб-сайт, ви визнаєте, що прочитали та зрозуміли наші Політику щодо файлів cookie та Політику конфіденційності.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.