خطاهای Odometry در سیستم های همزمان محلی سازی و Mapping (SLAM) رایج هستند. محاسبه دقیق این خطاها به بهبود قابلیت اطمینان ناوبری ربات کمک می کند.این مقاله یک رویکرد گام به گام برای محاسبه خطاهای odometry در برنامه های SLAM فراهم می کند.

درک Odometry در SLAM

Odometry به برآورد موقعیت ربات بر اساس داده های سنسور، مانند رمزگذاری چرخ یا اندازه گیری های بی سابقه اشاره می کند.در SLAM، داده های odometry با مشاهدات سنسور برای ساخت یک نقشه و محلی سازی ربات در داخل آن ترکیب شده است.

مرحله 1: جمع آوری داده ها

جمع آوری قرائت های انعطاف پذیر و موقعیت های حقیقت زمین در طول یک سری از حرکات، داده های حقیقت زمین را می توان با استفاده از سیستم های ردیابی خارجی یا سنسورهای با دقت بالا به دست آورد. اطمینان حاصل کنید که داده ها در زمان برای مقایسه دقیق همگام سازی شده اند.

مرحله دوم: خطای محاسباتی در هر مرحله

برای هر حرکت، تفاوت بین موقعیت تخمین زده شده از odometry و حقیقت زمین را محاسبه کنید.این خطا را می توان به عنوان:

[[ویرایش] [۱] [۱۰] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱]

مرحله 3: تحلیل خطای اتهام

اشتباهات را در چندین مرحله خلاصه کنید تا ببینید که چگونه عدم تقارن در طول زمان انباشته می شود، این به شناسایی الگوهای حرکت و اندازه خطا کمک می کند.

اختیاری: استفاده از خطاهای سنج

  • خطای مطلق (MAE)
  • ریشه به معنی خطای میدان (RMSE)
  • حداکثر خطای خطای خطای