Определение координат робота по локальным координатам маяков

Недостатки метода триангуляции и аналогичных "точных" методов

Классические подходы к определению глобальных координат обычно опираются на метод триангуляции или что-то в этом роде. Однако на практике часто вместо достаточной для триангуляции и точной информации, мы имеем избыточную, но неточную и поэтому противоречивую информацию. Например, мы знаем что расстояние между маяками 1 и 2 составляет 10м, но наши сенсоры выдали нам ответ, что расстояние до маяка 1 составляет 4 метра, а до маяка 2 расстояние 5 метров. В этом случае очевидно что мы имеем погрешность измерения расстояния до маяков минимум 0.5м. Если мы можем с хорошей точностью оценивать погрешность каждого известного нам параметра, то это в значительной степени может нам из массы неточной информации получить более-менее точные глобальные координаты, как это делается - читайте ниже.

Поиск глобальных координат робота через минимизацию функции "неправдоподобия"

Мы будем рассматривать ситуацию в которой у нас избыточная или достаточная информация, из которой мы можем с некоторой точностью назвать наши координаты и, возможно, направление.

Попробуем теперь понять, информация какого сорта может у нас оказаться:

• С погрешностью измеряемой в единицах угла:
  • Ориентация робота глобальная (компас, звезды); (измеренный угол - GAi, погрешность GAPi единиц угла);
  • Ориентация робота локальная (известные объекты на карте); (измеренный угол - Ai, погрешность APi единиц угла);

• С погрешностью измеряемой в единицах длины:
  • Расстояние от робота до известных объектов; (измеренное расстояние - Di, погрешность - DPi единиц длины)
  • Локальные координаты маяков относительно робота; (измеренные координаты - Xi,Yi, погрешность - ZPi единиц длины)
  • Глобальные координаты робота (GPS / другие готовые системы); (измеренные координаты - GXi,GYi, погрешность GZPi единиц длины)

В первую очередь мы должны определиться с тем, как будем соотносить погрешности угла и длины, то есть погрешность в сколько единиц длины для нас так же важна как погрешность в одну единицу угла. Далее будем называть эту величину K0. Кроме того - условимся, что все погрешности ненулевые (нет абсолютно точных приборов дающих информацию с бесконечной точностью, даже если прибор не дает неправильного ответа, у него все равно есть шаг деления, и точность - минимум половина этого шага).

Далее мы введем функцию "неправдопободия глобальных координат и направления робота" F(x,y,a) и вся работа будет сведена к минимизации этой функции. Наиболее простой и общепринятый подход к определиню такой функции - принять за неё сумму взвешенных квадратов отклонений (Wi*Di)^2 ожидаемого значения параметров при расположении робота (x,y,a) от наблюдаемого. Вес Wi каждого отклонения - 1/(погрешность соответствующего измерения параметра) для отклонений в единицах длины и K0/(погрешность соответствующего измерения параметра) для отклонений в единицах угла. При этом каждое Di есть функция 3 параметров - x,y,a - координат и направления робота.

То есть мы просто ищем наиболее правдоподобные координаты и направление робота, учитывая имеющуюся у нас информацию и сведения о точности этой информации.

Типовые компоненты Di

Здесь будут рассмотрены обычные компоненты Di.

Поиск минимума полученной функции

Здесь мы напишем как можно искать минимум полученной функции.

Пример использования метода

Здесь будет пример использования.