🙉B.4 State Estimation
state estimation မှာပါဝင်ရမည့် အဓိက နှစ်ခုကတော့ transformation နှစ်ခုပါပဲ။ သိခဲ့ပြီးတဲ့အတိုင်း map => odom ( from positioning system ) နဲ့ odom => base_link ( from odometry system ) ပေါ့ဗျာ။
Positioning System
Position System မှာဆိုရင်တော့ Nav 2 နဲ့ တွဲသုံးဖို့ Adaptive Monte-Carlo Localization technique ကိုလုပ်ပေးထားတယ်။ သူက map => odom ကိုထုတ်ပေးမှာ။
သူ့လို့ပဲ လုပ်ပေးနိုင်တာက slamtoolbox ပေါ့။ သူကတော့ position အပြင် map ကိုပါ ထုတ်ပေးနိုင်ပါတယ်။
အဲ့တော့ တကယ်က positioning system မှာထုတ်ပေးနေတာက position , map , metadata တွေရောပါပါတယ်။ ဒါပေမဲ့ အရေးကြီးဆုံးအချက်က ဒီ position တွေသည် ကောင်းမွန်မှန်ကန်နေဖို့လိုပါတယ်။
Robot မှာ Position စနစ်အတွက် position system အမျိုးမျိုးရှိတယ်ဆိုရင်တော့ အဲ့ကောင်တွေကို fuse လုပ်ပြီးသုံးလို့ရပါတယ်။ ekf ( extended Kelman Filter ) လိုကောင်တွေနဲ့ fuse လုပ်ပြီး robot localization ပြုလုပ်လို့ရပါတယ်။ နောက်ပိုင်းကျရင် ဆွေးနွေးမယ်။
Odometry System
နောက်တခုက odom => base_link ကို ထုတ်ပေးမည့် odometry system ၊ odom အတွက် source တွေကတော့ lidar, wheel encoder, imu ဒါမျိုးတွေပေါ့။ odom system ရဲ့ ရည်ရွယ်ချက်က smooth ဖြစ်ပြီး continuous ဖြစ်တဲ့ transform frame တွေကို ထုတ်ပေးဖို့ပဲ။
Last updated