1、robot_pose_ekf扩展卡尔曼位姿估计算法

于 2024-12-12 08:39:49 发布
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文章标签： 系统架构 机器人 人工智能 算法 架构
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【定位模块算法】robot_pose_ekf扩展卡尔曼位姿估计算法
qq_35635374的博客
11-09 160
认知有限，望大家多多包涵，有什么问题也希望能够与大家多交流，共同成长！无人车&无人机导航合集robot_pose_ekf扩展卡尔曼位姿估计算法原理基于扩展卡尔曼滤波器（EKF），通过融合多传感器数据，实现对机器人位姿的实时估计和更新本文先对robot_pose_ekf扩展卡尔曼位姿估计算法做个简单的介绍，具体内容后续再更，其他模块可以参考去我其他文章提示：以下是本篇文章正文内容。
[学习SLAM]ROS下robot_pose_ekf扩展卡尔曼融合包的使用案例（robot_pose_ekf） 篇章 (3)
开源节流
03-04 3540
最近在使用imu进行数据融合，使用的是robot_pose_ekf的融合包，发现网上的教程太不详细，折腾了1个月，终于搞定了。于是乎，想写一个关于ekf包的使用教程。里程计和惯导模块imu的数据融合来得到一个不易丢失的机器人姿态。首先，你得有一个imu，而且得校准好，我使用的是razor 9dof的imu，通过ros包pub一个Imu的data类型。 这是我google的比较有用的一个ekf包的使用教程 首先，先给大家看下我的tf! 单里程计的tf 这张图是单使用里程计的tf图片，你可以...
robot_pose_ekf  的安装与使用
qcxyliyong的博客
12-26 3557
robot_pose_ekf环境安装：https://github.com/ros-planning/robot_pose_ekf 使用参考：https://www.ncnynl.com/archives/201708/1909.html http://wiki.ros.org/robot_pose_ekf https://blog.youkuaiyun.com/shenghuaijing3314/a...
使用robot_pose_ekf对传感器信息融合
weixin_33743661的博客
12-30 1229
 　　robot_pose_ekf是ROS Navigation stack中的一个包，通过扩展卡尔曼滤波器对imu、里程计odom、视觉里程计vo的数据进行融合，来估计平面移动机器人的真实位置姿态，输出odom_combined消息。robot_pose_ekf只适用于平面上的轮式移动机器人，因此odom信息中的z，pitch和roll分量可以被忽略。IMU可以提供车体坐标系相对于世界坐标系的姿...
robot_pose_ekf
llz56的博客
05-04 381
The Robot Pose EKF package is used to estimate the 3D pose of a robot, based on (partial) pose measurements coming from different sources. It uses an extended Kalman filter with a 6D model (3D positio...
机器人之POSE_EKF
旋风小短腿
07-12 1147
ros中EKF里程计的介绍
robot_pose_ekf——基于EKF的Odometry+IMU+VO+GPS融合定位
W_Tortoise的博客
11-21 9823
了解ROS的robot_pose_ekf软件包中扩展卡尔曼滤波器的用法： robot_pose_ekf软件包用于基于来自不同来源的（部分）位姿测量值来估计机器人的3D姿势。它使用带有6D模型（3D位置和3D方向）的扩展卡尔曼滤波器，将来自车轮里程计，IMU传感器和视觉里程计的测量结果结合起来。基本思想是提供与不同传感器的松散耦合集成，其中传感器信号以ROS消息的形式接收。 主页：http:/...
robot_pose_ekf:用于ROS Melodic及更高版本的robot_pose_ekf软件包
05-07
总结，`robot_pose_ekf`是ROS中一个重要的位姿估计工具，利用EKF算法实现了多传感器数据融合，提高了机器人定位的准确性。通过对C++源代码的深入理解，开发者可以灵活地适应各种机器人平台和应用场景，实现更精确的...
robot pose ekf
qq_35451217的博客
01-10 2466
参考链接 github源码https://github.com/ros-planning/navigation/tree/kinetic-devel/robot_pose_ekf 创客智造教程https://www.ncnynl.com/archives/201708/1909.html csdn修改参考https://blog.youkuaiyun.com/shenghuaijing3314/ar...
ROS EKF 机器人位姿估计功能包：robot_pose_ekf 安装（Ubuntu20.04）
月照银海似蛟龙的博客
06-07 1857
robot_pose_ekf软件包用于基于来自不同来源的（部分）位姿测量值来估计机器人的3D姿势。它使用带有6D模型（3D位置和3D方向）的扩展卡尔曼滤波器，将来自车轮里程计，IMU传感器和视觉里程计的测量结果结合起来。基本思想是提供与不同传感器的松散耦合集成，其中传感器信号以ROS消息的形式接收。
ROS源代码阅读（12）——robot_pose_ekf
qzyj99的博客
12-25 2051
2021SC@SDUSC ROS源代码阅读（12）
Navigation源码阅读之robot_pose_ekf
weixin_42048023的博客
11-28 4076
卡尔曼滤波器是传感器融合的利器，而navigation源码中的对于小车感知这一块的处理也是依靠EKF来实现，我们来阅读一下这个包的实现方法，以及网上的贝叶斯滤波的官方API，在实际使用时，可以更快地定位错误与改写。 一、首先看看cmakelists，这个包只生成一个节点，主函数在odom_estimation_node.cpp中，定位到OdomEstimationNode类的构造函数，这里有一溜...
ROS EKF 机器人位姿估计功能包：robot_pose_ekf | 仿真环境实践
月照银海似蛟龙的博客
06-09 2388
imu消息无法从firefly/imu_link 到 base_footprint ， 这是因为仿真的模型没有base_footprint，imu的坐标系是firefly/imu_link。可以看到 /robot_pose_ekf/odom_combined 话题下面可以正常输出融合后的里程计信息。仿真环境为 一个无人机，具备3D POSE里程计数据，和imu数据。再运行robot_pose_ekf节点，则不会出现下面这个报错。原来在仿真环境里面，里程计的噪声设置为0了，与真实无人机高度吻合。
ROS EKF 机器人位姿估计功能包：robot_pose_ekf 详解
月照银海似蛟龙的博客
06-08 6098
假定机器人上次更新位姿滤波器在t_0时刻， 该node只有在收到每个传感器测量值（时间戳>t_0）之后才会进行下一次的滤波器更新。例如，在odom topic收到一条消息时间戳（t_1 > t_0）, 且在imu_data topic上也收到一条消息（ 其时间戳t_2 > t_1 > t_0）, 滤波器将被更新到所有传感器信息可用的最新时刻，这个时刻是t_1。红色线是robot_pose_ekf的输出, robot_pose_ekf整合了轮式里程计和IMU的信息，给出了红色的结束位置点。
推荐项目：robot_pose_ekf - 精准的机器人位姿估计框架
最新发布
gitblog_00014的博客
05-25 633
推荐项目：robot_pose_ekf - 精准的机器人位姿估计框架 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 1. 项目介绍 robot_pose_ekf 是一个ROS（Robot Operating System）中的核心组件，它是一个基于扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF）的定位模块。这个开源项目旨在为移动机器人提供高精度的三维空间...
ROS导航小车5 robot_pose_ekf(仅作个人记录)
lx的博客
12-26 2191
robot_pose_ekf
Turtlebot学习指导第四篇＿使用robot_pose_ekf包,EKF(扩展卡尔曼滤波器)对机器人位置进行校正
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天空中的太阳和月
04-21 1万+
我们使用 robot_pose_ekf 包对通过结合'odom'和'gyro data'信息对机器人位置进行校正. 1,配置 这个包里有个默认的配置文件可以修改,大致如下 freq:滤波的频率,不会改变准确度 sensor_timeout:传感器停止向滤波器发送信息之后,等待多久接收下一个传感器的信息 odom_used, imu_used, vo_used: 确认是否输入
ROS Navigation-----robot_pose_ekf简介
倔强不倒翁的博客
11-30 1万+
robot_pose_ekf简介
四.卡尔曼滤波器(EKF)开发实践之四: ROS系统位姿估计包robot_pose_ekf详解
okgwf的博客
09-01 1万+
本系列文章主要介绍如何在工程实践中使用卡尔曼滤波器,分五个小节介绍: 一.卡尔曼滤波器开发实践之一: 五大公式 二.卡尔曼滤波器开发实践之二: 一个简单的位置估计卡尔曼滤波器 三.卡尔曼滤波器(EKF)开发实践之三: 基于三个传感器的海拔高度数据融合 四.卡尔曼滤波器(EKF)开发实践之四: ROS系统位姿估计包robot_pose_ekf详解 也就是本文 五.卡尔曼滤波器(EKF)开发实践之五: 编写自己的EKF替换robot_pose_ekf中EKF滤波器 ----...
掌握ROS robot_pose_ekf扩展卡尔曼融合包的应用
在本段中，将详细解析给定文件信息中涉及的IT知识点，特别是围绕ROS环境下robot_pose_ekf扩展卡尔曼融合包的使用，以及与之相关的时分复用和matlab源码的概念与实践。 ### ROS下robot_pose_ekf扩展卡尔曼融合包的...
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