Demo files for "What's New for Robotics" Webinar
This zip file includes the demo files as follows for the Japanese webinar "What's New for Robotics".
Occupancy grid map from range sensor data
Path planning in an environment with PRM
Controlling a robot with pure pursuit controller
Obstacle Avoidance with vector field histogram+(VFH+)
Localize a robot using monte carlo localization(MCL)
Track a car-like robot using particle filter
ROS node implementation using image recognition technique
Marker detection and camera pose estimation
Structure from motion from a monocular video
Face tracking with particle filter
Object recognition using transfer learning of convolutional neural network
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このファイルは、Webセミナ「ロボティクス最前線: 最新手法で実現する自己位置推定と物体認識 」のデモファイルです。下記のサンプルファイルが含まれています。
・占有グリッドによるマップの取り扱い
・確率的ロードマップ法 (PRM)による経路探索
・単純追跡コントローラー(PurePursuit)による移動制御
・Vector Filed Histogram+による障害物回避
・モンテカルロローカリゼーション(MCL)による位置推定
・パーティクルフィルターによる状態推定・トラッキング
・画像認識アルゴリズムのROSノード化
・マーカー検知とカメラ位置推定
・単眼カメラによるカメラ位置推定と3次元点群構築
・顔認識とパーティクルフィルターによるトラッキング
・畳み込みニューラルネットワーク(CNN)による物体識別
Cita come
Tohru Kikawada (2024). Demo files for "What's New for Robotics" Webinar (https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/58390-demo-files-for-what-s-new-for-robotics-webinar), MATLAB Central File Exchange. Recuperato .
Compatibilità della release di MATLAB
Compatibilità della piattaforma
Windows macOS LinuxCategorie
- Image Processing and Computer Vision > Computer Vision Toolbox > Recognition, Object Detection, and Semantic Segmentation >
- Robotics and Autonomous Systems > Robotics System Toolbox >
- Engineering > Electrical and Computer Engineering > Robotics >
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