amcl 代码研究(1)—— amcl_sensor

class AMCLSensorData;
class AMCLSensor
{
      
  // Default constructor
  public: AMCLSensor();
         
  // Default destructor
  public: virtual ~AMCLSensor();

  // Update the filter based on the action model.  Returns true if the filter
  // has been updated.
  public: virtual bool UpdateAction(pf_t *pf, AMCLSensorData *data);

  // Initialize the filter based on the sensor model.  Returns true if the
  // filter has been initialized.
  public: virtual bool InitSensor(pf_t *pf, AMCLSensorData *data);

  // Update the filter based on the sensor model.  Returns true if the
  // filter has been updated.
  public: virtual bool UpdateSensor(pf_t *pf, AMCLSensorData *data);

  // Flag is true if this is the action sensor
  public: bool is_action;

  // Action pose (action sensors only)
  public: pf_vector_t pose;
}

// Base class for all AMCL sensor measurements
class AMCLSensorData
{
  // Pointer to sensor that generated the data
  public: AMCLSensor *sensor;
          virtual ~AMCLSensorData() {}

  // Data timestamp
  public: double time;
};


 


### Velodyne激光雷达导航使用教程及案例 #### 3.1 安装与配置环境 为了使Velodyne激光雷达能够正常工作并用于导航,需先安装ROS(Robot Operating System)。接着,通过`sudo apt-get install ros-<distro>-velodyne`命令安装对应的驱动程序[^2]。 对于网络设置部分,通常情况下,默认IP地址为192.168.1.201。然而,在实际应用环境中建议设定一个唯一的静态IP以便管理多个设备。连接至计算机后可通过浏览器访问该IP完成进一步配置操作,比如更改为192.168.1.81这样的自定义地址。 #### 3.2 数据采集与处理 启动数据流之前,确保已正确设置了时间同步协议NTP服务以保持各个传感器之间的时间一致性。之后可以利用如下所示的Python脚本订阅来自Velodyne的主题消息: ```python import rospy from sensor_msgs.msg import PointCloud2 def callback(data): # Process point cloud data here pass if __name__ == '__main__': rospy.init_node('pointcloud_subscriber', anonymous=True) sub = rospy.Subscriber('/velodyne_points', PointCloud2, callback) rospy.spin() ``` 此段代码展示了如何创建一个简单的节点监听由Velodyne发布的点云信息,并对其进行初步解析[^4]。 #### 3.3 集成到Move_Base框架下实现自主移动 当完成了上述准备工作以后,则可考虑将其集成进更为复杂的系统之中——例如基于AMCL(Adaptive Monte Carlo Localization)算法的地图定位以及move_base包提供的全局/局部路径规划器来达成自动行驶目标。具体做法是在launch文件里加入相应的参数声明和依赖关系描述,从而让整个机器人平台具备感知周围障碍物的能力并据此调整行动路线。 ```xml <!-- move_base.launch --> <node pkg="amcl" type="amcl" name="amcl"> <!-- AMCL parameters omitted for brevity --> </node> <include file="$(find velodyne_pointcloud)/launch/cloud_nodelet.launch"/> <node pkg="tf" type="static_transform_publisher" ... /> <node pkg="move_base" type="move_base" name="move_base"> <param name="base_local_planner" value="dwa_local_planner/DWAPlannerROS"/> <!-- Other planner configurations... --> </node> ``` 以上XML片段说明了怎样把Velodyne的数据源与其他组件结合起来形成完整的SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)解决方案的一部分。
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