로봇이 아닙니다.

G. Williams, P. Drews, B. Goldfain, J. M. Rehg and E. A. Theodorou, "Aggressive driving with model predictive path integral control," 2016 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), Stockholm, Sweden, 2016, pp. 1433-1440, doi: 10.1109/ICRA.2016.7487277. keywords: {Trajectory;Optimal control;Entropy;Vehicles;Prediction algorithms;Q measurement;Stochastic processes}, https://..

https://navigation.ros.org/configuration/packages/configuring-dwb-controller.html DWB Controller — Nav2 1.0.0 documentation DWB Controller Source code on Github. The DWB controller is the default controller. It is a fork of David Lu’s controller modified for ROS 2 using the Dynamic Window Approach. Example controller_server: ros__parameters: # controller server parameters (se navigation.ros.org ..

쿼드콥터 동역학 모델링, PID제어기에 이어 Classic한 SMC입니다. 모두 선형화시킨 시스템에서 디자인 했습니다. 원하는 위치로 이동하기 위한 목표 각도를 유도하고 현재 자세가 tracking하도록 구성했습니다. Nonlinear System 수업시간에 이해한대로 만들어 보았으니 틀린 부분이 있다면 지적 부탁드립니다. ( 저도 제대로 이해하면 좋으니까요 ) 빠르게 만들고 정리하느라 결과에 대한 리뷰라던지 하지 못했는데 시간이 되면 하겠습니다. Robust Controller인데 .. PID 비교테스트도 안해봤네요 ..ㅋㅋ;; 추가하겠습니다. Robust Controller의 성능을 확인해보기 위해 Dynamics에 일정한 Band내에 Noise를 가해보았고 PID 제어기, 슬라이딩 모드 제어기의 성..

매트랩 및 파이썬 Simulation자료는 깃에 업로드 했습니다. 의식의 흐름대로 작성해보았는데.. 다 설명됐는지는 모르겠습니다. 해놓고 정리할라 그러니까 귀찮아졌습니다요 ㅜ 다음과 같이 구성하였을 때 모든 위치가 수렴하기까지 14초정도 소요된 것으로 보인다. PID 게인은 임의로 지정하였고 문서에 기록 되어있음. 쿼드의 무게는: 1 로터까지의 길이는 0.3m이다. 제어입력: Position(7, -10, 5), Heading(1 rad) 왼쪽 위치, 오른쪽 속도 노란선 X, 파란선 Y, 주황선 Z 왼쪽 각도, 오른쪽 각속도 노란선 Roll, 파란선 Pitch, 주황선 Yaw https://github.com/mkyun2/Quadrotor GitHub - mkyun2/Quadrotor: Dynamics ..

외란 요소는 없고 중력만 작용한다고 가정. 단순 Throttle Input - 초기 Throttle = 10N 이후 9.80N 높이축이 중력을 이겨내고 상승 이후 Throttle이 중력을 이기지 못하고 하강하는 것을 볼 수 있음. 공부해보면서 정리해보았는데, 잘못된 부분이 있다면 지적 부탁드립니다.. 참조 - Lim, Jeonggeun. “Autonomous target following and monitoring with collision avoidance based on an Lidar on a multi-copter” https://www.cs.cmu.edu/afs/cs.cmu.edu/academic/class/16311/www/s15/syllabus/ppp/Lec08-Control3.pdf

Velocity Obstacle이 무엇인지는 이전글을 통해 확인 부탁드립니다. Reciprocal Velocity Obstacles는 Velocity Obstacle을 multi-agent system에 적용하였을때 발생하는 Oscillation 문제를 해결한 것이 주요 Contribution이고 Velocity Obstacle의 Symmetry, Translation Invariance등 주요 성질을 이용해서 RVO가 Collision Avoidance와 Oscillation Avoidance함을 증명하고 있다. preferred velocity -> pref vel (너무 길어서 줄여서 쓰겠습니다.) agent A와 B는 목적지를 향해 나아갈때 pref vel 를 가지며, 이는 충돌로부터 자유로운 상..

문제 각 에이전트는 서로 통신하지 않고 독립적으로 탐색, 장애물 및 환경의 다른 에이전트와 충돌하지 않아야함 A와 B를 같은 환경에서 주행하는 로봇이라고 하자. A와 B는 각 자신을 기준으로 하였을때 상대 로봇인 A혹은 B는 Obstacle 즉 피해야 할 장애물이다. 측정을 통해 장애물의 모양, 위치와 속도를 알고, 속도는 일정하다고 가정한다. 이때 A를 기준으로 한다면 B의 상대속도는 다음과 같이 표현할 수 있다 [Fig.2] A의 반지름 : rA B의 반지름 : rB Local하게 장애물을 회피하기 위해서 Collision Cone 개념을 도입하는데 A의 상대속도 벡터가 Collision Cone 영역내에 존재 한다면 충돌한다고 얘기할 수 있고 Collision Cone 영역은 A와 B가 충돌하는 A..

고속도로나 자동차 전용도로에서 차로변경, 조향, 가감속, 차간거리 차선유지등의 기능을 수행하기위해서 매순간 정확한 경로생성이 필요하다. 대표적인 경로생성 알고리즘 = RRT*, RRT, A star, Dijkstra, Aritificial Potential Field 등등 https://github.com/mkyun2/RRT_Algorithm GitHub - mkyun2/RRT_Algorithm: Rapidly Exploring Random Tree Rapidly Exploring Random Tree. Contribute to mkyun2/RRT_Algorithm development by creating an account on GitHub. github.com 개념 무작위 샘플링(Random Sam..