「ROS实践笔记」移动机器人定位方法汇总

蒙特卡罗定位（Particle Filter Localization）

所谓蒙特卡洛算法，实际上就是用频率估计概率。
蒙特卡洛方法可以用来求出积分，使用积分区域的面积比的方式估算。

这个算法的核心思想是用高斯分布描述机器人位置信息的噪音，用大量的粒子来描述机器人可能的位置。

有人会说，定位是不需要地图信息的。机器人知道初始位置，知道左右轮的速度，就可以算出在一段时间内左右轮分别走了多少距离，进而算出机器人的转角和位移，以便更新位置信息。但是显然，这种方法存在很大的问题。首先，速度是传感器获得的，然而传感器是有精度限制的，这就意味着误差的存在，对时间积分求距离误差就更大了；另外，机器人也可能存在打滑之类的机械问题。

结合地图来对机器人进行定位能有效减小误差。

占据栅格地图（Occupancy Grid Map）

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