Detalhamento - Histórico de revisão

Administrador em 19h10min de 14 de setembro de 2012

2012-09-14T19:10:36Z

Alberto em 13h16min de 16 de maio de 2009

2009-05-16T13:16:12Z

Alberto em 13h00min de 16 de maio de 2009

2009-05-16T13:00:22Z

Alberto: /* Implementação do modelo probabilístico da pose do robô simulado (P(x|x_1,u)) no ExplorerSim */

2009-05-16T12:56:07Z

‎Implementação do modelo probabilístico da pose do robô simulado (P(x|x_1,u)) no ExplorerSim

Alberto: New page: == Implementação do modelo probabilístico da pose do robô simulado (P(x|x_1,u)) no ExplorerSim == Na função UpdateMap do ExplorerSim (ExplorerSim.cs), no final, o comando abaixo env...

2009-05-16T12:55:11Z

New page: == Implementação do modelo probabilístico da pose do robô simulado (P(x|x_1,u)) no ExplorerSim == Na função UpdateMap do ExplorerSim (ExplorerSim.cs), no final, o comando abaixo env...

Página nova

== Implementação do modelo probabilístico da pose do robô simulado (P(x|x_1,u)) no ExplorerSim ==

Na função UpdateMap do ExplorerSim (ExplorerSim.cs), no final, o comando abaixo envia os dados do LRS para serem colocados no mapa:

_map.Add(-_state.X, _state.Y, (_state.Theta - 90), DistanceMeasurements.Length, DistanceMeasurements);

O vetor pose (_state.X, _state.Y, _state.Theta) (x no modelo probabilístico) neste ponto, na simulação, é preciso. Assim, o trabalho consiste em mostrar a imprecisão probabilística desta pose no mapa conforme os modelos e algortimos que estudamos. Os modelos e algoritmos a serem usados são:

# Sample Odometry Motion Model (Slide 25 do arquivo 2-motion-models.ppt - pegar versão atualizada no wiki)
# Particle Filter Algorithm (Slide 16 do arquivo 4-particle-filters.ppt)

A idéia é produzir no mapa uma figura como a do slide 26 do arquivo 2-motion-models.ppt. Isso pode ser feito da seguinte forma:

# Criar uma arquivo à parte para suas implementações
# Neste arquivo, criar uma função que mantenha 500 particulas de pose (cada uma delas é um vetor pose) para cada posição que o robô ocupar
## Devem ser criadas 500 para a posição inicial, mais 500 para a posição após o primeiro movimento, mais 500 para o segundo movimento, etc.
## Ao final de cada movimento do robô, o novo conjunto de partículas deve ser gerado a partir do imediatamente anterior conforme o Particle Filter Algorithm
# Mostrar estas partículas no mapa do mesmo modo que é mostrado o robô, isto é, sem interferir com o algoritmo que usa o mapa (ver arquivo Mapper.cs, função Map)
## As partículas devem ser removidas no início da função Map e os pixels que eles sobrepuseram previamente devem ser restaurados
## Ao final da função Map, os pixels que as partículas vão sobrepor devem ser salvos e só então as partículas devem ser colocadas no mapa (ver arquivo Mapper.cs, função Map)

Trabalhem de modo a produzir código útil. Código incompleto é melhor do que zero código. Zero é péssimo!

← Edição anterior		Edição das 19h10min de 14 de setembro de 2012
Linha 1:		Linha 1:
		+	[[category:MRDS]]
	== Implementação do modelo probabilístico da pose do robô simulado (P(x\|x_1,u)) no ExplorerSim ==		== Implementação do modelo probabilístico da pose do robô simulado (P(x\|x_1,u)) no ExplorerSim ==

@@ Linha 5: / Linha 5: @@
   _map.Add(-_state.X, _state.Y, (_state.Theta - 90), DistanceMeasurements.Length, DistanceMeasurements);
-O vetor pose (_state.X, _state.Y, _state.Theta) (x no modelo probabilístico) neste ponto é preciso na simulação. Assim, o trabalho consiste em mostrar a imprecisão probabilística desta pose no mapa conforme os modelos e algortimos que estudamos. Os modelos e algoritmos a serem usados são:
+O vetor pose (_state.X, _state.Y, _state.Theta) (x no modelo probabilístico) neste ponto é preciso na simulação. Assim, o trabalho consiste em mostrar a imprecisão probabilística desta pose no mapa conforme os modelos e algoritmos que estudamos. Os modelos e algoritmos a serem usados são:
 # Sample Odometry Motion Model (Slide 25 do arquivo 2-motion-models.ppt - pegar versão atualizada no wiki)

@@ Linha 17: / Linha 17: @@
 ## Ao final de cada movimento do robô, o novo conjunto de partículas deve ser gerado a partir do imediatamente anterior conforme o Particle Filter Algorithm
 # Mostrar estas partículas no mapa do mesmo modo que é mostrado o robô, isto é, sem interferir com o algoritmo que usa o mapa (ver arquivo Mapper.cs, função Map)
-## As partículas devem ser removidas no início da função Map e os pixels que eles sobrepuseram previamente devem ser restaurados
+## As partículas devem ser removidas no início da função Map e os pixels que elas sobrepuseram previamente devem ser restaurados
 ## Ao final da função Map, os pixels que as partículas vão sobrepor devem ser salvos e só então as partículas devem ser colocadas no mapa (ver arquivo Mapper.cs, função Map)
 Trabalhem de modo a produzir código útil. Código incompleto é melhor do que zero código. Zero é péssimo!