AMR導入でよく聞く質問：停止位置精度とは AMR導入を検討する際、多くの現場でよく聞くのが、「AMRの停止位置精度はどれくらいか」という質問です。ここでは自己位置精度について、2D LiDARと3D LiDARの比較を通じて分かりやすく紹介します。 2D LiDARの場合：平面上の三角測量 2D LiDARは三角測量で例えられる 自己位置の計算は、「今のLiDARが見ている景色と持っている地図がどれくらい一致しているか」を確率的に計算していると紹介しました。 2D LiDARの場合は、平面上の限られた点（特徴点という）で「三角測量」をしている状態です。特徴点は、走行時の振動やセンサーの精度によって、作った地図にもLiDARで景色にも誤差が含まれます。この誤差が重なると完全に一致する「三角形」が存在しなくなります。従って緩やかに一致しているところを自己位置とする、という閾値の設定が必要になります。これが2D LiDARの場合に自己位置精度が落ちる理由になります。 極端な例として、３点のみで自己位置を計算している下の図のような場合ですと、特徴点とな

ナビゲーションにおける自己位置推定 動作環境 項目 内容 OS Ubuntu20.04 ROS 2 Distro Foxy Fitzroy はじめに ROS2では 目的地を設定したら経路を計算して実際にロボットを目的地まで移動させることができるNavigation2の開発が進められている。 github: https://github.com/ros-planning/navigation2 ドキュメント: https://navigation.ros.org/index.html また、ROS 2ではないが産業技術総合研究所ロボットイノベーション研究センターによるNavigationスタックの設計仕様をまとめたドキュメントも理解の助けになる。 https://robo-marc.github.io/navigation_documents/introduction.html Navigation2は複数のパッケージで構成されており、それぞれのパッケージごとに設定すべきパラメータが存在する。その結果、パラメータの数が多くなっており、自作のロボット