首页 > TAG信息列表 > AMCL
(笔记)（1）AMCL原理与对应ROS包讲解—1.前言
AMCL定位是移动机器人激光slam定位的开山鼻祖了，已集成到ros wiki包。依旧向经典致敬，致敬的最好方式就是细细读一遍。 那就先从蒙特卡洛定位讲起吧。【1】 (笔记)（2）AMCL Monte Carlo Localization | 基础原理篇+配备代码讲解 - tdyizhen1314 - 博客园 (cnblogs.com) 转自：AMCL(笔记)（2）AMCL Monte Carlo Localization | 基础原理篇+配备代码讲解
什么是Monte Carlo Localization呢，中文名叫蒙特卡罗定位，权威阐述见《概率机器人》第8章，移动机器人定位:栅格与蒙特卡罗。是基于粒子滤波的定位算法。 1.粒子滤波算法与蒙特卡洛定位算法 那啥是粒子滤波(particle filter)? 参考: https://web.mit.edu/16.412j/www/html/Advan(笔记)（5）AMCL包源码分析 | 粒子滤波器模型与pf文件夹(一)
粒子滤波器这部分内容涉及到的理论和数据结构比较多，我们分好几讲来介绍。这一讲的内容是对pf文件夹的简要分析，蒙特卡罗定位在pf中的代码具体实现，KLD采样算法的理论介绍以及它在pf中的代码具体实现。 1.pf文件夹头文件简要分析 说到AMCL包下的pf文件夹，它其实就是 由这几部分组成(笔记)（6）AMCL包源码分析 | 粒子滤波器模型与pf文件夹(二)
上一讲介绍了粒子滤波器模型的相关理论以及pf.cpp中的几个关键函数，这一讲我们将对pf.cpp的代码进行详细分析。 先看pf.cpp引用的关键头文件，我们稍后再梳理这些头文件，现在先将pf.cpp的脉络梳理清楚。 #include "amcl/pf/pf.h" #include "amcl/pf/pf_pdf.h" #include "amcl/pf/p