2D SLAM mit GMapping: Unterschied zwischen den Versionen

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= Literatur =
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== SLAM allgemein ==
== SLAM allgemein ==
*[[Media: 1aslam blas repo.pdf]]
*[[Media: 1aslam blas repo.pdf|SLAM for Dummies ]]
*[http://probabilistic-robotics.org/ Probabilistic Robotics]
*[http://probabilistic-robotics.org/ Probabilistic Robotics]
*[http://books.google.de/books?id=ixXH-XJrfLcC&printsec=frontcover&dq=SLAM&hl=de&sa=X&ei=XD1nVKa-Dc7WPfPEgJAO&ved=0CFUQ6AEwBQ#v=onepage&q=SLAM&f=false Simultaneous Localization and Mapping: Exactly Sparse Information Filters]
*[http://books.google.de/books?id=ixXH-XJrfLcC&printsec=frontcover&dq=SLAM&hl=de&sa=X&ei=XD1nVKa-Dc7WPfPEgJAO&ved=0CFUQ6AEwBQ#v=onepage&q=SLAM&f=false Simultaneous Localization and Mapping: Exactly Sparse Information Filters]

Version vom 2. August 2021, 11:43 Uhr

Autoren: offen
Betreuer: Prof. Schneider
Art: offen
Projektlaufzeit:

Abb. 1: SLAM Karte des Xiaomi RoborockS50

Thema

SLAM ist ein Verfahren mit dem sich moderne Haushaltsroboter selbst lokalisieren und dabei eine digitale Karte des Umfeldes erstellen.

Ziel

Im Rahmen dieser Projektarbeit soll ein SLAM Algorithmus nach dem Prinzip des Grid-Based FastSLAM (kurz GMapping) implementiert und evaluiert werden. Bei GMapping handelt es sich um ein Raster oder Koordinatennetz basiertes Partikelfilterverfahren nach Rao und Blackwell. Das hier beschriebene Verfahren soll in MATLAB® umgesetzt werden.

Aufgabenstellung

  1. Einarbeitung in das Thema GMapping anhand von Fachliteratur
  2. Analyse und Vergleich der bestehenden Simulationsumgebungen
    1. SLAM Package of Tim Bailey
    2. MATLAB® SLAM Toolbox
  3. Auswahl einer geeigneten Simulationsumgebung
  4. Umsetzung des GMapping-Verfahrens als Simulation in MATLAB®
  5. Qualitative und quantitative Bewertung des umgesetzten Verfahrens
  6. Dokumentation von Theorie, Simulation und Ergebnissen nach wissenschaftlichem Stand
  7. Präsentation der Ergebnisse

Anforderung

  • Wissenschaftliche Vorgehensweise (Projektplan, etc.)
  • Wöchentliche Fortschrittsberichte (informativ)
  • Projektvorstellung im Wiki


Getting Started

  • Richten Sie zum Datenaustausch Ihren Sciebo-Account ein.
  • Arbeiten Sie sich anhand der Fachliteratur in das Fachgebiet ein. Stichworte sind
    • SLAM
    • rao-blackwellized particle filter
    • grid-based SLAM
  • Stellen Sie einen Projektplan auf.


Literatur

SLAM allgemein

Partikelfilter

GMapping

MATLAB Beispiele

Weblinks

Siehe auch

  1. Studentische Arbeiten bei Prof. Schneider
  2. Anforderungen an eine wissenschaftlich Arbeit



→ zurück zum Hauptartikel: Studentische Arbeiten