Open Robotics

Gridmap building - Fiber optic Gyro센서의 위력 [2]

Map, Path 2013.06.24 18:01

실외환경에서 골프카트 자율주행 실험을 하려면 먼저 주변환경에 대한 맵 빌딩이 필요합니다. 처음 2D 맵빌딩을 할 때 골프카트 전방에 2D 레이저 스캐너를 설치하고 이 데이터를 이어붙여 주변 환경에 대한 2D 맵빌딩을 시

A*(A star) 알고리즘으로 로봇의 최단경로 계산 view 발행 [3]

Map, Path 2011.07.13 19:51

이전 글 "세선화 결과로부터 위상지도(topology map) 만들기 - http://blog.daum.net/pg365/119"에서 격자지도로부터 위상지도를 만들었습니다. 이제 위상지도에서 로봇의 출발지와 목적지가 정해지면 최적의 주행경로를

다익스트라(Dijkstra) 알고리즘으로 로봇의 최단경로 계산 view 발행

Map, Path 2011.07.13 16:22

이전 글 "세선화 결과로부터 위상지도(topology map) 만들기 - http://blog.daum.net/pg365/119"에서 격자지도로부터 위상지도를 만들었습니다. 이제 위상지도에서 로봇의 출발지와 목적지가 정해지면 최적의 주행경로를

세선화 결과로부터 위상지도(topology map) 만들기 view 발행 [2]

Map, Path 2011.07.13 14:03

아래 글에서 경로를 만들기 위한 기본 과정으로 격자 지도로부터 세선화 알고리즘을 수행하여 경로의 골격을 추출하였습니다. 경로 추출을 위한 Vornoi 세선화 알고리즘 - http://blog.daum.net/pg365/108 경로 추출을 위한

경로 추출을 위한 Visibility Graph 생성 view 발행

Map, Path 2011.07.11 16:13

Visibility Graph는 간단히 말해서 폴리곤의 볼록한 꼭지점을 잇는 선분들 중에서 폴리곤과 교차하지 않는 선분을 의미합니다. Visibility Grpah를 구하는 쉬운 방법으로 폴리곤의 모든 꼭지점을 연결하는 선분을 구한 다음(O(n

경로 추출을 위한 Vornoi 세선화 알고리즘 [2]

Map, Path 2011.07.11 14:22

이전 글(http://blog.daum.net/pg365/107)에 이어 이미지 지도로부터 경로를 추출하기 위한 방법으로 Vornoi Graph를 이용하여 보았습니다. 보르노이 그래프는 지도에서 장애물들간의 거리가 최소가 되는 점들을 이은 선이

경로 추출을 위한 세선화(thinning) 알고리즘 view 발행 [5]

Map, Path 2011.07.11 13:14

다음 그림과 같이 이미지로 주어진 지도에서 로봇이 이동해야 할 경로를 찾아야 할 때, 하나의 방법으로 이미지에서 로봇이 이동가능한 영역을 세선화 하여 이를 따라 이동 경로를 선택할 수 있을것입니다. 여기서는 몇 가지

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