移动机器人技术(5)--4W移动机器人运动学模型建立与仿真
导读:
随着传感器和计算机技术的发展,视觉定位与导航技术广泛地应用于各种各样的机器人中, 常见的有移动机器人、工业机械臂、安防机器人、无人机(UAV)、无人驾驶汽车等。在这些工业和商业应用中,机器人视觉技术(如SLAM、VSLAM等)扮演着重要角色,它赋予了机器感知外界环境信息的能力,使机器人具备了初等的定位和自主路径规划的能力。近年来,深度学习神经网络(Deep Learning NNs)快速发展,基于视觉目标检测和图像分割的优秀算法和神经网络框架不断涌现,如CNN、Faster R-CNN、YOLO V3等算法较传统的基于图像特征的算法SIFT、SURF有巨大的提升,借助深度学习这个强有力的工具,可以检测并提取移动机器人周围的物体信息,用于自主定位与导航。而在研究机器人视觉定位与导航技术之前,建立完备的移动机器人运动学模型具有重要意义,因此,本章节对所研究的4W移动机器人运动学建模过程做出简单介绍。
另外,作为全系列的首篇文章,内容组织与安排做如下前置声明:
参考书籍:
1. 《Principles of robot motion : theory, algorithms, and implementation》(机器人运动原理:理论,算法和实现)
c2005 版、Cambridge, Mass. : MIT Press,麻省理工大学出版社出版。
2. 《Robotics, Vision and Control Fundamentals》
视频课程(10讲干货):[科大]機器人學_隨機取樣路徑規劃
内容安排:
1 Introduction、2 Bug algorithms、3 Configuration space、4 Potential functions、5 Roadmaps、6 Cell decompositions
7 Sampling-based algorithms、8 Kalman filtering、9 Bayesian methods、10 Robot dynamics、11 Trajectory planning
12 Nonholonomic and underactuated systems
第一章 4W移动机器人运动学模型
第二章 简单路径规划和Matlab仿真
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