本文深入探讨了移动机器人定位中的两种关键方法：栅格定位(Grid Localization)与蒙特卡罗定位(Monte Carlo Localization, MCL)，详细介绍了这两种定位算法的工作原理、算法流程及其实现过程。栅格定位通过在位姿空间的栅格分解上应用直方图滤波来近似后验概率；而蒙特卡罗定位则利用粒子滤波器来估计机器人位置。
【学习记录】移动机器人定位：栅格与蒙特卡罗
一、 介绍：
两种定位方法：1、栅格定位（Grid Localization）2、蒙特卡罗定位（MCL）
二、栅格定位
在整个位姿空间的栅格分解上使用直方图滤波来近似后验，栅格定位具有多模分布的能力。
离散贝叶斯滤波：
bel(xt)={
pk,t}bel(x_t)= \{ p_{k,t} \} bel(xt)={
pk,t}
每个概率pk,tp_{k,t}pk,t定义在一个栅格单元xkx_kxk上，
合法位姿空间：
domain(Xt)=x1,t∪x2,t∪...xk,tdomain(X_t)=x_{1,t}\cup x_{2,t} \cup...x_{k,t}domain(Xt)=x1,t∪x2,t∪...xk,t
栅格定位算法：
1：Algorithm Grid_localization({
pk,t−1,ut,zt,m}\{ p_{k,t-1}, u_t, z_t, m \}{
pk,t−1
最低0.47元/天 解锁文章
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
