АДАПТАЦИЯ ФИЛЬТРА КАЛМАНА ДЛЯ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ С ЛОКАЛЬНОЙ И ГЛОБАЛЬНОЙ СИСТЕМОЙ НАВИГАЦИИ А.Н. Забегаев, В.Е.Павловский Институт прикладной математики им.М.В.Келдыша РАН 2010 Двенадцатая национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием
Содержание 1. Идея построения фильтра 2. Моделирование работы фильтра 3. Результаты моделирования
Три основных задачи навигации: Где я? - Локализация. Где я? - Локализация. Куда я направляюсь? – Определение цели. Куда я направляюсь? – Определение цели. Как мне туда добраться? – Планирование пути. Как мне туда добраться? – Планирование пути.
Модель Локальная система навигации Локальная система навигации Глобальная система навигации Глобальная система навигации
Фильтр Этап локальной коррекции Этап локальной коррекции Этап глобальной коррекции Этап глобальной коррекции
Схема фильтра
Адаптивность фильтра Характеристика Характеристика Оценка Оценка
Эмулятор Конфигурирование поля Конфигурирование поля Задание движения робота Задание движения робота Вывод реального и измеренного положения Вывод реального и измеренного положения Выбор ошибки обеих навигационных систем Выбор ошибки обеих навигационных систем
Схема работы эмулятора
Применение - Eurobot
Применение – Гусеничный робот
Результаты
Результаты
Моделирование Адаптивности Среднеквадратичная ошибка: С коррекцией – 2.1 Без коррекции – 2.3 см
Заключение 1. Описанный в работе подход позволяет совместить наблюдаемые данные локальной и глобальной системы навигации для более точной оценки состояния динамической системы. 2. Допускается, что ошибка локальной навигации имеет ненулевое смещение, что может являться характерной чертой одометрической или акселерометрической системы локальной навигации. 3. На основе проведенного моделирования можно утверждать, что построенный фильтр достаточно эффективен и может быть использован при локализации реальных робототехнических систем.