以下是关于使用激光雷达传感器和角点提取的EKF-SLAM(Simultaneous Localization and Mapping,即同时定位与地图构建)的研究: 一、引言 SLAM技术允许机器人在未知环境中构建地图并同时定位自身。本研究利用激光雷达传感器、角点提取技术和扩展卡尔曼滤波(EKF)实现2D SLAM导航。其中,激光雷达传感器用于环境感知,扩展卡尔曼滤波器...
(1)初识Ekf-Slam (2)Ekf-Slam算法大致过程 (3)代码示例演示 一.初识Ekf-Slam 该算法与前面介绍的EKF算法是并行的,但有一个关键的不同:除了估计机器人的位姿,EKF-slam算法还得估计路径中所遇到所有地标的坐标,也就是对环境的估计。 EKF-slam用的还是EKF的大体框架,预测与更新,首先根据运动模型预测下一时刻的...
EKF-SLAM学习 芒果味的桃子 2 人赞同了该文章 目录 收起 1.卡尔曼滤波器基础(无过程噪声) 1.1 状态更新方程 1.2 状态外插方程(预测方程) 如果飞行器为直线加速运动呢? 1.3 卡尔曼增益 换一种角度理解卡尔曼滤波: 2. 包含过程噪声的卡尔曼滤波器 3. 多变量包含过程噪声_卡尔曼滤波 3.1 推导过程 3.2 ...
EKF—SLAM推导 转自http://blog.csdn.net/qq_30159351/article/details/53408740 这是SLAM最传统的基础,是SLAM最原始的方法,虽然现在使用较少,但是还是有必要了解。 What’s Kalman Filter 这是一个贝叶斯滤波器,估计线性高斯模型,是对线性模型和高斯分布的优化方法。 高斯分布 首先,回顾一下高斯分布: 高斯分布的...
EKF-SLAM基本算法流程 1 扩展卡尔曼滤波 就在这 预测步和更新步泰勒展开的展开点不同, 预测步是在Xk-1plus展开 更新步是在Xkminus展开 扩展卡尔曼滤波的算法和卡尔曼滤波的算法很像,最大的不一样就是他要求一个雅克比矩阵,第二个不一样...是预测 以下是观测 这样呢ekf的理论就讲完了,接下来是代码 %EKF...
susie 研究记录02—EKF_SLAM ——2012.4 Joan Sola 1. 直接观测模型和逆观测模型的区别,与他们实现上面的不同。 observe() and invobserve() scan and invscan 直接观测模型是针对已经建图的地标,对初始情况下生成的2D回廊分布地标进行观测,获得一个观测集,观测集保存了机器人观测地标获得的距离和方向角值。
要实现EKF-SLAM,最关键的就是建立运动模型和观测模型,将这两个模型直接带进EKF算法框架就是EKF-SLAM。EKF-SLAM算法使用扩展的状态空间: 前3项是机器人位姿,后2N项是 N个路标点的位置。 1. 运动模型 1.1 里程计模型 我比较喜欢采用《自主移动机器人导论》中的里程计模型作为运动模型。具体的,如果t-1时刻机器...
但是在EKF-SLAM中,只有一部分状态RR是随运动而改变的,其余所有路标状态不改变,所以SLAM的运动方程为: R←fR(R,u,n)M←MR←fR(R,u,n)M←M 因此我们可以得到稀疏的雅克比矩阵: Fx=[∂fR∂R00I]Fn=[∂fR∂n0]Fx=[∂fR∂R00I]Fn=[∂fR∂n0] ...
ekf是扩展卡尔曼滤波的缩写:Extended Kalman Filter 本文将从概率论中的相关概念说起,逐步讲解到贝叶斯滤波、卡尔曼滤波、和扩展卡尔曼滤波。重点将放在两个例子上:ekf定位和ekf slam的python程序。(不涉及卡尔曼增益的推导) 卡尔曼滤波 概率论基础 关于随机变量、概率密度函数、正态分布...
Petillot, "EKF- SLAM for AUV navigation under probabilistic sonar scan-matching," in Proceedings of the 2010 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, Taipei, Taiwan, October 2010, pp. 4404-4411.A. Mallios, P. Ridao, D. Ribas, F. Maurell...