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(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