Indeks pełnotekstowy

Wyszukiwanie

7 wyników dla „SDF”

Nawigacja i autonomia · trafność 80

SLAM dla UAV

SLAM jako system dwóch produktów — ciągłej odometrii i korygowanej mapy: visual, lidar oraz lidar-inertial frontend, scan matching, keyframes i submapy, pose graph i loop closure, occupancy/octree, TSDF i ESDF dla planowania, obsługa zmian ramy, pamięci, dynamiki sceny, jakości oraz testów regresyjnych.

Symulacja · trafność 45

PX4 i Gazebo — laboratorium SITL

Powtarzalne laboratorium PX4 z aktualnym Gazebo: rozróżnienie Gazebo od wygaszanego Classic, przygotowanie źródeł i zależności, pierwszy target gz_x500, wybór modelu oraz world, pozycja startowa i resource path, konsola pxh oraz QGroundControl, ULog i analiza, lockstep/speed factor, headless i standalone, kamery/lidar, własny SDF, wiele instancji z unikalnymi ID/portami, test misji i failsafe oraz failure injection GPS, sensorów i silnika z weryfikacją wsparcia symulatora.

Nawigacja i autonomia · trafność 26

Omijanie przeszkód UAV

Omijanie przeszkód jako warstwowy system: sensory i ich nieobserwowane sektory, deskew oraz transformacje, lokalna occupancy/ESDF, footprint i niepewność, droga zatrzymania z latency i jerk, ograniczanie setpointów, local/global planning, ArduPilot BendyRuler/Dijkstra, aktualny PX4 Collision Prevention, status wycofanego Path Planning Interface oraz testy stale data, dropouts i dynamicznych obiektów.

Symulacja · trafność 11

Model sensora w symulacji UAV

Metodyka budowy modelu sensora między stanem prawdziwym symulatora a sterownikiem: poprawne układy osi i punkt pomiaru, mechanika próbkowania oraz timestamp, pasmo i anti-aliasing, opóźnienie i jitter, white noise jako density zależna od częstotliwości, bias statyczny i dynamiczny, random walk, skala, nieliniowość, cross-axis, kwantyzacja, clipping, dropout i błędy statusu. Obejmuje modele IMU, GNSS, barometru, magnetometru, airspeed, lidar/kamery, estymację parametrów z danych, covariance, walidację statystyczną oraz deterministyczne testy regresji.

Symulacja · trafność 9

Model silnika i śmigła w symulacji UAV

Hierarchia modeli napędu UAV od mapy command→RPM→thrust po model elektryczno-mechaniczny BLDC i tablice aerodynamiczne śmigła. Artykuł wyprowadza zależności T=C_Tρn²D⁴, Q=C_Qρn²D⁵ i P=2πnQ, rozróżnia statykę od forward flight, opisuje dynamikę ESC, asymetrię spin-up/spin-down, moment bezwładności, napięcie i sag baterii, limity prądowe i termiczne, moment reakcyjny, inflow/advance ratio, ground effect, interferencję rotorów, awarie oraz identyfikację parametrów z hamowni i walidację w locie.

Sensory · trafność 2

Mapowanie lidarowe UAV

Kompletny pipeline mapowania lidarowego UAV: pakiety i czas każdego punktu, kalibracja osi i offsetów, deskew, direct georeferencing GNSS/INS lub SLAM, rejestracja ICP i strip adjustment, układy odniesienia, zachowanie atrybutów return/intensity, odszumianie, klasyfikacja gruntu, format LAS/LAZ oraz metryki dokładności, gęstości, kompletności i błędów między pasami.

Nawigacja i autonomia · trafność 1

Terrain following UAV

Terrain following jako sterowanie względem modelu lub bieżącego pomiaru gruntu: rozróżnienie AGL/MSL/ellipsoid/home, DEM i rangefinderów, projekcja po pochyleniu, profil look-ahead ograniczony osiągami, bandwidth wysokości, przeszkody i roślinność, przejścia źródeł, protokół MAVLink Terrain oraz testy stale data i utraty pomiaru.

Przeszukaj kompendium