Original title:
Určování polohy robota na základě měření ze senzorů
Translated title:
Robot Positioning Based on Sensor Measurements
Authors:
Čakloš, Ondrej ; Uhlíř, Václav (referee) ; Rozman, Jaroslav (advisor) Document type: Bachelor's theses
Year:
2018
Language:
cze Publisher:
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií Abstract:
[cze][eng]
Cieľom tejto práce je vytvoriť program, ktorý bude prijímať merania zo senzorov robota, previesť fúziu senzorov a vyhodnotiť polohu robota na základe tejto fúzie. Pri riešení som použil znalosti o pravdepodobnostnej robotike, robotickom operačnom systéme, fúzií informácií, filtrovaní predovšetkým Kalmanov filter a lokalizácií robota. Ako riešenie vznikla aplikácia rozšíreného Kalmanovho filtra. Filter naslúcha správam od senzorov, vytvára ich fúziu a následne vypočítava odhad polohy robota v priestore. Filter dokáže prijímať merania z viacerých zdrojov. Výsledné hodnoty stavov sa preukázali ako dostatočne presné pre úspešné lokalizovanie robota v priestore.
The goal of this thesis is to create a program, that will be receiving measurements from robot's sensors, provide sensor fusion and estimate position of robot based on this fusion. For solving I used knowledge about probabilistic robotics, robotic operating system, information fusion, filtering especially extended Kalman filter and robot localization. I created an application of extended Kalman filter as a result. Filter listen to messages from robot sensors, providing a sensor fusion and estimating position of the robot in environment. Filter can receive measurements from multiple sources. The estimated states have proven themselves reasonably accurate for successful robot localization in space.
Keywords:
Extended Kalman filter; Global Positioning System; Kalman filter; Navigation stack; Odometry; Probabilistic robotics; Robot localization; ROS; Senzor fusion; Fúzia senzorov; Global Positioning System; Kalmanov filter; Lokalizácia robota; Navigačný zásobník; Odometria; Pravdepodobnostná robotika; ROS; Rozšírený Kalmanov filter
Institution: Brno University of Technology
(web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library. Original record: http://hdl.handle.net/11012/85103