EKF-SLAM学习 卡尔曼滤波器基础(无过程噪声) SLAM的后端优化分为两种方式:第一种认为当前的状态估计仅与上一时刻(或者是极少数相邻时刻)有关;第二种认为当前状态与之前所有的时刻均有关。基于卡尔曼滤波器的方法为第一种方式。 1.1状态更新方程 假设有一根金条和一个没有偏置的秤,因为秤的缘故,称重结果将没有系...
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...
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...
与SLAM类似,VO算法也可以采用Bundle Adjustment与Pose-graph优化,但他的优化范围是基于窗口的,属于局部的,而SLAM优化的最终目的是全局地图。 SLAM算法通常会采用long term loop closure算法。当探测到当前位置曾经来过的时候(形成了loop),SLAM算法会根据历史信息,更新概率模型的先验数据,从而进一步降低整个路径的不确定性...
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位姿,因为机器人该时刻的位姿误差较大,所以通过对附近的地标进行观...
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。
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...
实现EKF-SLAM的关键在于建立运动模型和观测模型，将其直接引入EKF算法框架，即EKF-SLAM。EKF-SLAM使用扩展的状态空间，包括机器人位姿和N个路标点的位置。运动模型方面，本文采用《自主移动机器人导论》中的里程计模型。此模型考虑了机器人位姿和左右轮位移增量的协方差，通过高斯分布描述增量的不确定性。
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...
1. SLAM问题定义 同时定位与建图(SLAM)的本质是一个估计问题,它要求移动机器人利用传感器信息实时地对外界环境结构进行估计,并且估算出自己在这个环境中的位置,Smith 和Cheeseman在上个世纪首次将EKF估计方法应用到SLAM。 以滤波为主的SLAM模型主要包括三个方程: 1)