AMCL理解(一) AMCL干什么? 说白了就是2D的概率定位系统,输入激光雷达数据,里程计数据,输出机器人在地图中的位姿,用的是自适应蒙特卡洛定位方法,这个方法是在已知地图中使用粒子滤波方法得到位姿的。MCL算法和AMCl算法的区别AMCL算法增加了短期和长期的指数滤波器衰减率αslow,αfast,换句话说MCL中αslow,αfast为0...
AmclNode::AmclNode():sent_first_transform_(false),latest_tf_valid_(false),map_(NULL),pf_(NULL),resample_count_(0),odom_(NULL),laser_(NULL),private_nh_("~"),initial_pose_hyp_(NULL),first_map_received_(false),first_reconfigure_call_(true){// /// 构造函数线程锁boost::recursive_mut...
AMCL(Augmented Monte Carlo Localization)是扩展版的蒙特卡洛定位(MCL)算法,AMCL算法的伪代码如下。 AMCL算法的提出主要是为了解决传统MCL算法的“绑架”问题,解决思路是在每次迭代时启发式地插入随机采样点。 监控传感器的测量概率 p(zt|z1:t−1,u1:t,m)p(zt|z1:t−1,u1:t,m) 并将其与平均测量概率联...
在amcl当中,使用运动模型sample_motion_model(里程计)来充当预测部分,使用测量模型measurement_model(激光雷达和地图数据)充当更新部分 1.运动模型中分为三个数据,旋转位移旋转。加点噪声得到最终位姿 2.测量模型用激光雷达数据估计出来的位姿和地图数据下当前位姿作比较,得到权重(概率) 3.重采样 会碰到两个问题:1.机...
AMCL(Adaptive Monte Carlo Localization)算法是一种自适应蒙特卡洛定位算法,主要用于机器人在二维环境中的概率定位。以下是其详细介绍:算法原理[*]蒙特卡洛定位(MC,21ic电子技术开发论坛
AMCL算法是一种基于粒子滤波的定位算法,它使用激光雷达数据和机器人里程计信息来估计机器人在环境中的位置。其算法流程如下: (1) 初始化一组粒子,其中每个粒子代表机器人的一个假设位姿。纳米触控膜 (2) 根据地图和机器人传感器信息,计算每个粒子的权重,其中粒子越能解释当前激光雷达数据,权重越高。
评估AMCL算法的效果好坏可以从以下几个方面进行：定位精度 均方根误差（RMSE）：计算估计位置与真实位置...
AMCL算法的参数可以根据具体的机器人和环境进行调整,以获得最佳的定位性能。 1. 粒子滤波器参数,AMCL算法使用粒子滤波器来估计机器人的状态,其中包括粒子数量、初始化误差、重采样策略等参数。粒子数量决定了算法的精度和计算复杂度,初始化误差则决定了算法对初始位置的鲁棒性,而重采样策略则影响了粒子的分布和更新方式...
AMCL算法是一种基于粒子滤波的定位算法,它使用激光雷达数据和机器人里程计信息来估计机器人在环境中的位置。其算法流程如下: (1)初始化一组粒子,其中每个粒子代表机器人的一个假设位姿。 (2)根据地图和机器人传感器信息,计算每个粒子的权重,其中粒子越能解释当前激光雷达数据,权重越高。 (3)根据粒子的权重,对粒子...
amcl理解 前言 首先这是我的第一篇博文,我希望以我的理解为每一个学习ROS的爱好者提供帮助,同时我也是作为一个初学者的身份,希望各路前辈能够驻足交流一下经验。如果有理解不当的地方希望指出。 正文 AMCL(adaptive Monte Carlo Localization)自适应蒙特卡洛定位 ,源于MCL算法的一种升华,一种提高... 查看原文 AMCL...