センサーデータ、ターゲットポーズを取得し、モーションプラットフォームに速度コマンドを出力できる2Dナビゲーションパッケージのコレクションです。(1)ポジショニングナビゲーションプロセス中、ロボットは常に現在の位置を特定し、amclパッケージを使用してナビゲーションスタック内で位置を特定する必要があります。Amclは、移動ロボットを2Dでローカライズする確率的ローカリゼーションシステムです。AMCLは、適応型(またはKLDサンプリング)のモンテカルロローカリゼーション手法を実装し、粒子フィルタリングを使用してロボットを追跡します。マップ内のポーズは既知です。下の画像は、走行距離計とAMCLの違いを示しています。AMCLは、グローバル構造(世界地図)TF変換(ROSの座標系変換)に相当する基本構造(ロボット)を推定します。基本的に、この変換はドリフトを処理するために推測航法を使用し、公開された変換は長期的です。(2)経路計画ルートナビゲーション部分では、move_baseパッケージが使用されます。move_baseは、ロボットに関する情報(LIDARスキャン結果など)を取得し、グローバルおよびローカルのコストマップを生成できます。これらのコストマップによると、ロボットは障害物を迂回して指定された場所に到達できます。モバイルベースのパスプランニングは、主にグローバルプランニングとローカルプランニングに分けられ、それぞれA*アルゴリズムとDWAアルゴリズムを使用します。センサーデータ、ターゲットポーズを取得し、モーションプラットフォームに速度コマンドを出力できる2Dナビゲーションパッケージのコレクションです。(1)ポジショニングナビゲーションプロセス中、ロボットは常に現在の位置を特定し、amclパッケージを使用してナビゲーションスタック内で位置を特定する必要があります。Amclは、移動ロボットを2Dでローカライズする確率的ローカリゼーションシステムです。AMCLは、適応型(またはKLDサンプリング)のモンテカルロローカリゼーション手法を実装し、粒子フィルタリングを使用してロボットを追跡します。マップ内のポーズは既知です。下の画像は、走行距離計とAMCLの違いを示しています。AMCLは、グローバル構造(世界地図)TF変換(ROSの座標系変換)に相当する基本構造(ロボット)を推定します。基本的に、この変換はドリフトを処理するために推測航法を使用し、公開された変換は長期的です。(2)経路計画ルートナビゲーション部分では、move_baseパッケージが使用されます。move_baseは、ロボットに関する情報(LIDARスキャン結果など)を取得し、グローバルおよびローカルのコストマップを生成できます。これらのコストマップによると、ロボットは障害物を迂回して指定された場所に到達できます。モバイルベースのパスプランニングは、主にグローバルプランニングとローカルプランニングに分けられ、それぞれA*アルゴリズムとDWAアルゴリズムを使用します。センサーデータ、ターゲットポーズを取得し、モーションプラットフォームに速度コマンドを出力できる2Dナビゲーションパッケージのコレクションです。(1)ポジショニングナビゲーションプロセス中、ロボットは常に現在の位置を特定し、amclパッケージを使用してナビゲーションスタック内で位置を特定する必要があります。Amclは、移動ロボットを2Dでローカライズする確率的ローカリゼーションシステムです。AMCLは、適応型(またはKLDサンプリング)のモンテカルロローカリゼーション手法を実装し、粒子フィルタリングを使用してロボットを追跡します。マップ内のポーズは既知です。下の画像は、走行距離計とAMCLの違いを示しています。AMCLは、グローバル構造(世界地図)TF変換(ROSの座標系変換)に相当する基本構造(ロボット)を推定します。基本的に、この変換はドリフトを処理するために推測航法を使用し、公開された変換は長期的です。(2)経路計画ルートナビゲーション部分では、move_baseパッケージが使用されます。move_baseは、ロボットに関する情報(LIDARスキャン結果など)を取得し、グローバルおよびローカルのコストマップを生成できます。これらのコストマップによると、ロボットは障害物を迂回して指定された場所に到達できます。モバイルベースのパスプランニングは、主にグローバルプランニングとローカルプランニングに分けられ、それぞれA*アルゴリズムとDWAアルゴリズムを使用します。