Odometry errors는 Simultaneous Localization 및 Mapping (SLAM) 시스템에서 공통적입니다. 이러한 오류의 정확한 계산은 로봇 탐색의 신뢰성을 향상시킵니다. 이 문서는 SLAM 응용 분야의 도형적 오류를 계산하는 단계별 접근 방식을 제공합니다.

SLAM의 Odometry 이해

의향은 휠 엔코더 또는 무한 측정과 같은 센서 데이터에 근거한 로봇의 위치의 추정을 나타냅니다. SLAM에서는 odometry 데이터는 센서 관측과 결합되어 맵을 구축하고 로봇을 내의 로컬화시킵니다. 그러나 odometry는 휠 슬립, 언트라인 또는 센서 소음으로 인한 오류로 인한 오류로 인한 오류로 인한 오류로 인한 것입니다.

1 단계 : 데이터 수집

Gather odometry readings and ground truth position over the series of Movements. 지상 진실 데이터는 외부 추적 시스템 또는 고정밀 센서를 사용하여 얻을 수 있습니다. 데이터를 정확한 비교에 대해 시간에 동기화 할 수 있습니다.

2 단계 : 각 단계에서 오류 계산

각 운동을 위해, odometry와 지상 진실에서 추정된 위치 사이 다름을 보상하십시오. 과실은 다음과 같이 표현될 수 있습니다:

Error = 예상 위치 - 지상 진실 위치

3 단계 : Analyze 오류 축적

여러 단계에 대한 오류를 요약하면 odometry inaccuracies가 시간이 지남에 축적 된 방법을 관찰 할 수 있습니다. 이 도움말은 드리프트 패턴과 오류의 크기.

선택 사항: 오류 미터 사용

  • 절대 오류 (MAE)
  • 루트 평균 스퀘어 오류 (RMSE)
  • 최대 오류