EKF SLAM的基本原理是估计机器人在环境中的姿态,同时构建周围环境的地图。使用扩展卡尔曼滤波器来融合来自传感器(如轮子编码器、IMU、激光雷达和摄像头)的信息,以更新机器人的姿态和地图。该过程涉及使用运动模型预测机器人的姿态和地图,然后使用传感器测量来校正预测并完善估计。通过迭代重复这一过程,机器人可以在环境...
三个月转行SLAM(第四周)NDT 原始论文解读《下》公式推导 上一篇已经讲了NDT的方法,这里将优化方法。原论文优化讲的很简介,需要一些基础知识,本文记录一下基础知识。 通过上一篇知道我们是要通过调节参数p最大化,最大化score(p)。 等式右边只有 … 莫慢待 多模干涉耦合器仿真(三):用MODE仿真中心对称型1x2MMI(来...
所以EKF面临的一个重要问题是,当一个高斯分布经过非线性变换后,如何用另一个高斯分布近似它?按照它现在的做法,存在以下的局限性:(注意是滤波器自己的局限性,还没谈在SLAM问题里的局限性)。 即使是高斯分布,经过一个非线性变换后也不是高斯分布。EKF只计算均值与协方差,是在用高斯近似这个非线性变换后的结果。(...
2018-12-22 17:01 − 1.用途现实是我们的处理和测量模型都是非线性的,结果就是一个不规则分布,KF能够使用的前提就是所处理的状态是满足高斯分布的,为了解决这个问题,EKF是寻找一个线性函数来近似这个非线性函数,而UKF就是去找一个与真实分布近似的高斯分布。 KF处理线性模型: EKF 通过雅克比和偏导数近似非....