navigation 之 amcl

最新推荐文章于 2023-11-15 20:33:11 发布
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原文链接：http://www.cnblogs.com/mercedes-Benz/p/6380181.html

http://blog.youkuaiyun.com/wangchao7281/article/details/53691351 参考下 movebase的设置

http://blog.youkuaiyun.com/chenxingwangzi/article/details/50388836

转载于:https://www.cnblogs.com/mercedes-Benz/p/6380181.html

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Navigation2之AMCL---map组件
2301_79843115的博客
07-23 14
本文深入解析了自适应蒙特卡洛定位(AMCL)技术中的地图组件实现。重点内容包括：1) map.c文件实现地图数据结构map_t的内存管理；2) map_cspace.cpp通过优先级队列和波前扩散策略高效计算栅格地图中每个点到最近障碍物的距离；3) 激光测距模拟采用Bresenham算法进行射线追踪。这些组件共同构建了AMCL定位的环境认知基础，为粒子滤波算法提供关键的地图数据和观测模型支持。文章详细分析了核心数据结构、算法流程及代码实现，为理解AMCL定位技术提供了技术参考。
Navigation2之AMCL---model组件
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2301_79843115的博客
07-23 19
本文深入分析了ROS2导航栈中AMCL算法的两种关键运动模型：差分运动模型和全向运动模型。差分模型适用于两轮差速机器人，将运动分解为旋转-平移-旋转三步骤，通过α₁-α₄参数控制运动噪声；全向模型则针对麦克纳姆轮机器人，增加了侧向移动自由度，使用α₁-α₅五个噪声参数。两种模型都通过里程计数据更新粒子分布，但全向模型计算复杂度更高。文章详细解析了两种模型的数学原理、算法实现及参数调优方法，为机器人精确定位提供了重要技术参考。
Navigation之AMCL
qq_29230261的博客
01-14 389
1、https://blog.youkuaiyun.com/u013834525/article/details/80166552 2、https://blog.youkuaiyun.com/ethan_guo/article/details/81809054 3、https://blog.youkuaiyun.com/chenxingwangzi/article/details/50038413 4、AMCL算法流程如下：h...
Navigation源码阅读之amcl
weixin_42048023的博客
01-03 1985
amcl（自适应蒙特卡罗）定位方法是目前比较流行的定位算法，它利用粒子表示置信度，通过把合适的概率运动模型与感知模型代入到粒子滤波算法模型中得到估算出的机器人状态。而根据tf树就可以看到，它实际上是估算了base_link到map的tf变换。 和local_planner相似，这个包的文件也很多，先在CmakeList看看它们的依赖关系，可以看到它生成了amcl_sensors，amcl_map...
ros的navigation之———amcl（localization）应用详解
lovely_yoshino的博客
06-14 5797
关于amcl amcl的英文全称是adaptive Monte Carlo localization，其实就是蒙特卡洛定位方法的一种升级版，使用自适应的KLD方法来更新粒子，这里不再多说（主要我也不熟），有兴趣的可以去看：KLD。 而mcl（蒙特卡洛定位）法使用的是粒子滤波的方法来进行定位的。而粒子滤波很粗浅的说就是一开始在地图空间很均匀的撒一把粒子，然后通过获取机器人的motion来移动粒子，比如机器人向前移动了一米，所有的粒子也就向前移动一米，不管现在这个粒子的位置对不对。使用每个粒子所处位置模拟一个传
ROS 编译时出现cfg: Permission denied 问题
qq_39779233的博客
01-15 1851
写在前面: 文章转载自 ROS 编译时cfg: Permission denied 问题 https://blog.youkuaiyun.com/qq_37868450/article/details/78894576 ROS 编译时出现cfg: Permission denied 问题 参考：https://answers.ros.org/question/252836/cfg-permission-den...
【ROS导航Navigation】三 | 导航实现 | gmapping建图 | map_server地图服务 | amcl定位 | move_base路径规划 | 导航实现
Akaxi的博客
11-15 4690
【ROS导航Navigation】三 | 导航实现 | gmapping建图 | map_server地图服务 | amcl定位 | move_base路径规划 | 导航实现
AMCL源码架构讲解与详细分析
Redglass的博客
04-14 7400
ROS里踩过的坑（三）AMCL源码分析AMCL算法简介AMCL包结构与通信CmakeLists研究体系结构与研究节点文件函数讲解订阅话题函数发布话题函数发布服务函数main函数库函数功能简介sensorsmappf AMCL算法简介 AMCL包结构与通信 CmakeLists研究 体系结构与研究 节点文件函数讲解 订阅话题函数 发布话题函数 发布服务函数 main函数 库函数功能简介 sensor...
ros_navigation_guide dwa amcl
11-04
在ROS中，导航堆栈（navigation stack）是一套为移动机器人提供自主导航功能的软件集合。为了使机器人可靠地从一个地点移动到另一个地点，需要对导航堆栈进行精确的参数调整，这通常涉及到对机器人动力学的理解以及...
机器人导航(仿真)(二)——amcl定位
蔡军帅
08-07 1万+
导航实现02_amcl定位 参考视频：【奥特学园】ROS机器人入门课程《ROS理论与实践》零基础教程_哔哩哔哩_bilibili 参考文档：http://www.autolabor.com.cn/book/ROSTutorials/ 所谓定位就是推算机器人自身在全局地图中的位置，当然，SLAM中也包含定位算法实现，不过SLAM的定位是用于构建全局地图的，是属于导航开始之前的阶段，而当前定位是用于...
ROS Navigation之amcl源码解析（更换markerdown格式显示有点问题，请转到下面地址看）
白夜行的狼
05-06 1万+
本文持续更新地址：https://haoqchen.site/2018/05/06/amcl-code/
对Navigation基础的了解
lanhuadechenmo的博客
07-01 7424
对Navigation基础的了解         在尝试完成用AMCL来导航和避障后，下面对Navigation的理解作下总结。本篇的主要内容包括：控制架构，三个接口，tf变换，AMCL，move_base参数解析。结合笔者的开发经验，参考众多前辈的经验以及《ros by example》，给出自己的理解，最后给出自己的思考。希望对大家有所帮助，难免有错误和不足之处，请各位指导。  参考（谢谢
amcl中手动定位自主定位问题
weixin_40114832的博客
10-25 1万+
amcl手动和自动定位问题   首先定位问题要基于建好的地图上，相信大家已经建好了自己的地图，建图方法其他博主写的很详细，在这里不做过多的介绍。本博客只介绍博主在学习ROS中遇到的各种问题，希望以后的朋友们不要再陷入这样的“坑”。    言归正传，我们在做小车的导航时，都需要在rviz图形界面下进行小车的位姿矫正，点击2D pose estimates进行大致位置的估计，如图所示：
AMCL定位
EAIBOT的博客
06-19 9040
在上一节建图的基础上，讨论下如何定位。运行如下命令，启动定位程序roslaunch dashgo_nav amcl_demo.launch rosrun dashgo_bringup teleop_twist_keyboard.py roslaunch turtlebot_rviz_launchers view_navigation.launch注意： 在amcl_demo.launch需要修改地图
navigation stack 中amcl 源码解读
xyz599的博客
10-27 7478
amcl运用在地图地位中的算法（见Probabilistic Robotics ） 再熟悉源码的时候需要弄清楚几个结构体所包含
ROS探索总结（十五）——amcl（导航与定位）
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古月居
09-27 7万+
在理解了move_base的基础上，我们开始机器人的定位与导航。gmaping包是用来生成地图的，需要使用实际的机器人获取激光或者深度数据，所以我们先在已有的地图上进行导航与定位的仿真。         amcl是移动机器人二维环境下的概率定位系统。它实现了自适应（或kld采样）的蒙特卡罗定位方法，其中针对已有的地图使用粒子滤波器跟踪一个机器人的姿态。 一、测试         首先运行
机器人定位（amcl）与导航
捡玉米的猴子
06-13 1万+
机器人定位（amcl）与导航说明 在gmapping成功构建地图的基础上进行定位与导航的仿真 amcl是移动机器人二维环境下的概率定位系统，根据订阅到的地图数据配合激光扫描特征，使用粒子滤波获取最佳定位点 move_base包可以用来达到一个给定的导航目标点。当选择机器人行走的路径时，move_base包合并base_local_planner基本局部规划器、全局代价地图和局部代价地图的里程数据。
ROS Navigation-----amcl简介
倔强不倒翁的博客
11-29 1万+
amcl简介
AMCL
03-19
<think>好的，我现在需要帮助用户了解AMCL（自适应蒙特卡洛定位）的实现和使用方法。首先，我得回忆一下AMCL的基本概念。AMCL是基于粒子滤波的定位算法，主要用于机器人在已知地图中的定位。用户可能是在做机器人导航或者自动驾驶相关的项目，需要定位方面的指导。 接下来，我应该分解AMCL的关键组成部分。粒子滤波是核心，所以需要解释粒子滤波的原理，以及AMCL如何自适应调整粒子数量。可能还需要提到ROS中的实现，因为用户提到了Gazebo仿真和TurtleBot，这通常与ROS相关。 然后，使用步骤方面，用户可能需要知道如何安装、配置参数、启动节点以及可视化结果。ROS中的amcl包是常用的，所以需要提及安装命令和launch文件的示例。参数调整部分很重要，比如min_particles和max_particles，以及激光和里程计的模型参数，这些影响定位效果。 实现细节方面，初始化粒子群、重要性采样、重采样和自适应调整粒子数都是关键点。可能需要简要说明每个步骤的作用，比如如何根据传感器数据更新粒子权重，如何避免粒子退化问题。 用户可能遇到的问题包括定位丢失、粒子发散或收敛慢，需要给出解决方法，比如检查传感器数据、调整噪声参数或增加粒子数量。同时，引用提到的Yaw角计算，可能需要联系到AMCL中姿态估计的部分，比如如何利用里程计数据中的Yaw信息。 最后，生成相关问题时要考虑用户可能的后续需求，比如与路径规划的结合、参数调优方法、与其他定位算法的比较，以及在动态环境中的使用。这些问题可以帮助用户进一步深入研究和应用AMCL。 需要确保回答结构清晰，分点说明，并正确引用提供的参考资料。同时，按照用户要求，所有数学公式用$...$，独立公式用$$...$$，比如粒子权重更新公式。检查LaTeX语法是否正确，使用中文回答，并在引用处添加[^1]。</think>### AMCL（自适应蒙特卡洛定位）的实现与使用方法 #### 1. **算法原理** AMCL基于**粒子滤波**，通过动态调整粒子数量实现机器人在已知地图中的高效定位。其核心步骤如下： 1. **粒子初始化**：在地图自由空间随机生成粒子（假设位姿）。 2. **运动模型更新**：根据里程计数据预测粒子移动，公式为： $$x_t = x_{t-1} + \Delta x + \epsilon$$ 其中$\epsilon$为高斯噪声。 3. **观测模型修正**：通过激光雷达数据计算粒子权重，权重更新公式： $$w_i = p(z_t | x_t^{(i)})$$ 4. **重采样**：按权重重新分布粒子，避免退化问题。 5. **自适应调整**：根据粒子集的有效数量（$N_{eff} = 1/\sum w_i^2$）动态增减粒子数。 #### 2. **ROS中的实现步骤** ```bash # 安装ROS导航包 sudo apt-get install ros-<distro>-navigation # 启动AMCL节点（示例launch文件） roslaunch amcl amcl_diff.launch ``` **关键参数配置**： - `min_particles`/`max_particles`：粒子数范围（默认50-5000） - `laser_model_type`：激光传感器模型（推荐`likelihood_field`） - `odom_model_type`：里程计模型（差分驱动机器人用`diff`） #### 3. **定位效果优化技巧** | 问题现象 | 解决方法 | |----------------|------------------------------| | 定位丢失 | 增大`recovery_alpha_slow` | | 粒子发散 | 调小`odom_alpha1`（平移噪声）| | 收敛速度慢 | 增加`update_min_d`阈值 | #### 4. **代码接口示例** ```cpp // 订阅激光数据 ros::Subscriber laser_sub = nh.subscribe("scan", 1, laserCallback); // 发布粒子云 ros::Publisher particlecloud_pub = nh.advertise<geometry_msgs::PoseArray>("particlecloud", 1); ``` : 引用自路径规划与Gazebo仿真项目中关于航向角计算的方法，适用于TurtleBot等差分驱动机器人。
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