三角測量は、3 つの既知のターゲットに対する角度をチェックすることで機能します。
「あれがアレクサンドリアの灯台だと知っています。地図上でここ (X,Y) にあり、90 度右に曲がっています。」異なるターゲットと角度に対して、さらに 2 回繰り返します。
三辺測量は、3 つの既知のターゲットからの距離をチェックすることで機能します。
「アレキサンドリアの灯台は知っています。地図でここ (X,Y) にあり、そこから 100 メートル離れています。」異なるターゲットと範囲に対して、さらに 2 回繰り返します。
しかし、これらの方法はどちらも、何を見ているのかを知ることに依存しています。
あなたが森の中にいて、木を区別することはできませんが、重要な木がどこにあるかはわかっているとします。これらの木は「ランドマーク」として厳選されています。
その森の中をゆっくりと移動するロボットがいます。
ランドマーク間のジオメトリを利用して、角度と範囲のみに基づいて位置を特定する方法を知っていますか? 他のツリーも表示されるため、どのツリーがキー ツリーであるかはわかりません。ターゲットが遮られている可能性があるという事実を無視してください。私たちの事前アルゴリズムがそれを処理します。
1) これが存在する場合、それは何と呼ばれますか? 何も見つかりません。
2) 2 つの同じ場所で「ヒット」する確率はどのくらいだと思いますか? かなり珍しいと思います。
3) 2 つの同一の位置「ヒット」がある場合、次にロボットを動かした後、どうすれば正確な位置を特定できますか? (ロボットの位置を変更した後、正確な角度が 2 回連続して発生する可能性は、統計的に不可能であり、トウモロコシのように列を成して成長する森を除けば)。位置をもう一度計算して、最善を期待しますか? それとも、どうにかして以前の位置推定を次の推定に組み込むでしょうか?
これがあれば読みたいし、なければサイドプロジェクトとして開発したい。今は車輪を再発明する時間も、これをゼロから実装する時間もありません。したがって、存在しない場合は、ロボットをローカライズする別の方法を考え出す必要があります。それはこの研究の目的ではないためです。存在する場合は、半分簡単であることを願っています.