AMCL理解（一）

最新推荐文章于 2025-04-01 21:25:51 发布
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【定位模块算法】amcl（蒙特卡洛）粒子滤波定位算法（附C++代码）
qq_35635374的博客
10-25 3707
系列文章目录 提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加 TODO:写完再整理 文章目录系列文章目录前言（1）amcl定位框架介绍（2）amcl定位框架组成（1）ROS-TF坐标转换树【ROS的工具】（2）robot_pose_ekf扩展卡尔曼位姿估计算法（3）定位amcl自适应蒙特卡洛定位，adaptive monte carlo localizaion**（3）amcl定位节点的订阅与发布（4）amcl定位功能包用法(1)编写amcl节点相关的launch(amcl_omni.l
AMCL算法原理讲解
Redglass的博客
04-13 2万+
ROS进阶教程（二）AMCL算法原理讲解AMCL算法理解蒙特卡洛定位算法蒙特卡洛定位算法自适应变种里程计运动模型测距仪模型波束模型似然域模型 AMCL算法理解 AMCL(adaptive Monte Carlo Localization)自适应蒙特卡洛定位 ，源于MCL算法的一种增强，那么为什么要从MCL升级为AMCL呢？首先应该了解MCL的算法原理 本教程是对Dr. Sebastian Thr...
AMCL原理概述
ethan_guo的博客
08-19 2万+
看了很多资料，讲amcl用法的很多，原理和概念能说清的很少，大都是一带而过稀里糊涂。这里，先把概念区分开来，后面将对原理进行讲解。 1,粒子滤波和蒙特卡洛    蒙特卡洛：是一种思想或方法。举例：一个矩形里面有个不规则形状，怎么计算不规则形状的面积？不好算。但我们可以近似。拿一堆豆子，均匀的撒在矩形上，然后统计不规则形状里的豆子的个数和剩余地方的豆子个数。矩形面积知道的呀，所以就通过估计得到了...
AMCL（Adaptive Monte Carlo Localization，自适应蒙特卡洛定位）详尽解析
最新发布
m0_73640344的博客
04-01 1345
AMCL（Adaptive Monte Carlo Localization）是一个基于粒子滤波器的定位算法，用于在已知地图中估计移动机器人的位姿（位置和朝向）。它通过结合机器人运动模型和传感器数据（主要是激光扫描）来不断更新和优化位姿估计。
AMCL相关知识
qq_39734379的博客
03-02 794
看了很多资料，讲amcl用法的很多，原理和概念能说清的很少，大都是一带而过稀里糊涂。这里，先把概念区分开来，后面将对原理进行讲解。 1,粒子滤波和蒙特卡洛 蒙特卡洛：是一种思想或方法。举例：一个矩形里面有个不规则形状，怎么计算不规则形状的面积？不好算。但我们可以近似。拿一堆豆子，均匀的撒在矩形上，然后统计不规则形状里的豆子的个数和剩余地方的豆子个数。矩形面积知道的呀，所以就通过估计得到了...
AMCL介绍
weixin_41469272的博客
05-27 5989
AMCL介绍 AMCL( Adaptive Mentcarto Localization)，自适应蒙特卡洛定位，基于粒子滤波器的定位算法，与gmapping的定位方法类似，但主要实现定位功能。 MCL：蒙特卡洛定位介绍 MCL算法流程： 随机生成粒子，粒子权重相等。更常用是位置初始化可以设为(0,0,0)。 根据运动模型估计新时刻位姿 根据观测模型及观测值，更新该时候粒子携带位姿的权重 重采样，调整粒子分布，收紧粒子(去掉可信度低的粒子，增加新的) 计算粒子权重的均值和方差，得到最佳位置估计。
amcl
weixin_30430169的博客
01-27 201
todo 古月居 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。 （1） 加载机器人驱动 （2） 加载地图 （3） 启动move_base节点，并且加载配置文件 （4） 运行amcl节点 （5） 然后加载nav_test.py执行文件，进行随机导航 转载于:https://www.cnbl...
gazebo-plugin-amcl-pose:该存储库是一个Gazebo插件，用于模拟amcl姿势
03-29
在机器人技术领域，Gazebo 是一个广泛应用的三维仿真环境，它允许开发者在虚拟...通过理解和应用这个插件，开发者能够在一个可控的环境下验证 AMCL 的性能，优化参数，从而提高实际机器人在复杂环境下的定位准确性。
amcl.zip_ROS_ROS AMCL_amcl_zip
09-24
通过这个包，开发者可以深入理解AMCL的工作原理，以及如何将其集成到自己的ROS项目中，实现机器人的自主定位功能。 总结来说，ROS的AMCL包是机器人定位的重要工具，它利用蒙特卡洛方法解决了机器人在未知环境中定位...
amcl代码很详细的注释
03-25
总的来说，这个详细的AMCL代码注释是一个宝贵的资源，对于想要深入理解ROS导航系统和概率机器人定位的人来说，提供了实践和理论的结合，有助于他们在实际项目中应用和优化AMCL。通过深入学习和实践，开发者可以更好...
AMCL-master.zip
11-11
在这个"AMCL-master.zip"压缩包中，包含了AMCL在GitHub上网友分享的带有注释的源代码，这对于理解和应用AMCL算法提供了宝贵的参考资料。 AMCL算法基于概率框架，利用蒙特卡洛方法来估计机器人在环境中的位置。其...
Robot Localization AMCL原理以及代码
sinat_37011812的博客
10-04 4283
先讲几个坐标系的关系吧，在机器人定位中很重要。 base_link 一般指的是机器人自身的坐标系，随着机器人的移动而移动。 odom的原点是机器人刚启动时刻的位置，理论上这个odom坐标系是固定的不会变化的，但是odom是会随着时间发生漂移且存在累积误差，因此odom坐标系实际上会随着时间移动 map是地图的坐标系，当地图建立完成之后，map坐标系就固定下来了，不会随时间发生变化。 一般我...
ros的navigation之———amcl（localization）应用详解
热门推荐
chenxingwangzi的博客
11-25 6万+
关于amclamcl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
移动机器人定位（amcl）
weixin_55803637的博客
11-14 3675
1.定位（amcl） 1.1找到amcl自带功能包 amcl_diff.launch： <launch> <node pkg="amcl" type="amcl" name="amcl" output="screen"> <!-- Publish scans from best pose at a max of 10 Hz --> <param name="odom_model_type" value="diff"/> <param nam
AMCL简介
qq_41986495的博客
04-29 2521
概述 amcl是一种机器人二维运动的概率定位系统。它实现了自适应(或kld采样)蒙特卡罗定位方法(如Dieter Fox所述)，该方法使用粒子过滤器跟踪机器人对已知地图的姿态。 1 算法 只适用于激光扫描 2 example amcl scan:=base_scan 3 节点 3.1 amcl 3.1.1 订阅 scan (sensor_msgs/LaserScan) tf (tf/tfMessa...
AMCL介绍及参数说明
Forrest's Space
03-17 2万+
软件包摘要amcl是机器人在2D中移动的概率定位系统。它实现了自适应（或KLD采样）蒙特卡罗定位方法，其使用粒子滤波器来针对已知的地图跟踪机器人的姿势。算法许多算法及其参数在本文中有详细描述。用户是建议检查有更多的细节。使用以下算法： sample_motion_model_odometry， beam_range_finder_model， likelihood_field_range_f
amcl 相机
03-14
### AMCL与相机集成 AMCL（Adaptive Monte Carlo Localization），即自适应蒙特卡洛定位算法，主要依赖于激光雷达数据和里程计来进行机器人在已知地图中的精确定位[^1]。然而，在某些应用场景下，仅依靠这两种传感器可能无法满足需求，尤其是当环境缺乏足够的特征供激光雷达识别时。此时可以考虑引入视觉信息来增强系统的鲁棒性和准确性。 #### 使用相机作为补充感知源 为了实现AMCL与相机的有效集成，通常采用以下几种方式： - **融合多模态传感数据**：通过将来自不同类型的传感器的数据结合起来处理，比如把RGB-D摄像头获取的颜色图像及深度图同LIDAR扫描结果相融合。这种做法能够显著提高对周围物体的理解能力并改善定位精度。 ```cpp sensor_msgs::ImageConstPtr img_msg; cv_bridge::CvImagePtr cv_ptr; try { cv_ptr = cv_bridge::toCvCopy(img_msg, sensor_msgs::image_encodings::BGR8); } catch (cv_bridge::Exception& e) { ROS_ERROR("cv_bridge exception: %s", e.what()); return; } ``` - **基于视觉SLAM/VO辅助校正**：利用单目或多目摄像机构建即时定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)，或是执行视觉测程法(Visual Odometry, VO)，以此获得额外的姿态更新线索，从而减少因轮式编码器积累误差带来的影响。 此外还可以借助ORB-SLAM2等开源框架快速搭建起一套完整的解决方案，并将其输出的结果反馈给AMCL模块用于修正预测轨迹。 - **语义分割引导重采样策略**：对于复杂场景下的目标跟踪任务而言，可运用卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)提取特定类别对象的位置分布情况，进而指导粒子权重调整过程，使得更有可能接近真实状态的样本得以保留下来参与后续迭代计算。 综上所述，虽然传统意义上的AMCL并不直接支持从彩色图片中读取有用的信息，但凭借现代计算机视觉技术的支持完全可以做到这一点。值得注意的是，实际操作过程中还需充分考虑到硬件资源消耗、实时性能等因素的影响。
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