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Akkumulierter Positionierungsfehler
Radbasierte Odometrie driftet mit der Zeit ab. QR-Landmarken wurden als bekannte Referenzpunkte eingeführt, um die geschätzte Pose periodisch zu korrigieren.
Autonomes AGV-Kartierungssystem
Ein LiDAR-basiertes Kartierungs- und Lokalisierungssystem für ein autonomes industrielles fahrerloses Transportfahrzeug (AGV).
Jahr
2024–2026
Status
Prototyp
Rolle
Kartierungssoftware, Sensorverarbeitung, Schnittstellenintegration
Dauer
Wettbewerb & Unabhängige Entwicklung
Kontext und Zielsetzung
Dieses Projekt konzentriert sich auf die Kartierung, Lokalisierung und Navigation in Echtzeit für ein industrielles AGV. Es kombiniert 2D-LiDAR-Scans, Rad-Odometrie, IMU-Daten und QR-basierte absolute Positionskorrekturen, um ein zuverlässigeres Verständnis der Umgebung des Fahrzeugs aufzubauen.
Herausforderungen und Lösungen
⚲
Rauschbehaftete und bewegliche Kartenpunkte
Rohscans können vorübergehende Hindernisse und Messrauschen enthalten. Filterung und Punktalterlogik helfen, die Karte stabil zu halten und veraltete Punkte zu entfernen.
Hauptmerkmale
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360-Grad-2D-LiDAR-Datenverarbeitung
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Polare in kartesische Koordinatenumwandlung
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ICP-Scan-Anpassung mit KDTree und SVD
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Encoder- und IMU-unterstützte Odometrie
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QR-basierte absolute Positionskorrektur
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Hinderniserkennung und Kartenpflege
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Dijkstra-basierte Pfadplanung
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Echtzeit-Schnittstelle zur Roboterüberwachung
Verwendete Werkzeuge
PythonRPLIDARRaspberry PiWebSocketROS 2NumPy
Ausgewählte Bildschirme und Systemansichten
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