2015年11月25日 · 在ROS中，进行导航需要使用到的三个包是： （1） move_base：根据参照的消息进行路径规划，使移动机器人到达指定的位置； （2） gmapping：根据激光数据（或者深度数据模拟的激光数据）建立地图； （3） amcl：根据已经有的地图进行定位。

amcl is a probabilistic localization system for a robot moving in 2D. It implements the adaptive (or KLD-sampling) Monte Carlo localization approach (as described by Dieter Fox), which uses a particle filter to track the pose of a robot against a known map. This node is derived, with thanks, from Andrew Howard's excellent 'amcl' Player driver.

在Ros实现中，有一个 AMCL 的package，用的就是自适应滤波算法。这里主要记录下自主定位在ros中的实现方式。 我们知道在粒子滤波定位的时候，需要结合地图数据和机器人的初始位姿通过不断的移动之后们，机器人就可以知道自己所在的位置。

2021年8月7日 · 本文档介绍了ROS中AMCL (Adaptive Monte Carlo Localization)的使用，AMCL是一个2D移动机器人概率定位系统，采用粒子滤波器进行定位。 主要内容包括AMCL简介、节点说明、启动配置及执行步骤，涉及里程计模型选择、坐标系设置等参数调整，并通过launch文件集成地图服务、AMCL节点与rviz显示，实现实时机器人定位。 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： …

2013年9月27日 · 本文详细介绍如何使用ROS环境下的amcl和move_base实现机器人的自主导航。 包括如何在已知地图上进行定位与导航的仿真测试，以及如何实现机器人在真实环境中的自主定位与导航。

AMCL是 Adaptive Monte Carlo Localization （也即是自适应蒙特卡洛定位）的简称，是基于多种蒙特卡洛融合算法在ROS/ROS2系统中的一种实现。有人说这个不应该是Adaptive的意思，应该是Augmented的意思。

2018年5月17日 · amcl的英文全称是adaptive Monte Carlo localization，即自适应蒙特卡罗定位，它是2D机器人运动的概率定位系统，它实现了自适应（或KLD采样）Monte Carlo定位方法，该方法使用粒子滤波器跟踪已知地图上的机器人姿态。 好了，废话就这么多，接下来开始介绍配置过程，面向小白哦。 首先官网安装教程网址： http://wiki.ros.org/indigo/Installation/Ubuntu ，如果你不想看英文，那么对于下面的东西，一路复制粘贴就ok了。 # ------------下面几个不同功能的版 …

2023年6月27日 · AMCL（Augmented Monte Carlo Localization）是扩展版的蒙特卡洛定位（MCL）算法，AMCL算法的伪代码如下。 AMCL算法的提出主要是为了解决传统MCL算法的“绑架”问题，解决思路是在每次迭代时 启发式地插入随机采样点。 监控传感器的测量概率. p(zt|z1:t−1,u1:t,m) p (z t | z 1: t − 1, u 1: t, m) 并将其与平均测量概率联系在一起。 在粒子滤波中，用粒子的权重平均值来近似平均测量概率，即. wavg = 1 M M ∑ m=1w[m] i ≈ …

2021年8月7日 · AMCL (adaptive Monte Carlo Localization) 是用于2D移动机器人的概率定位系统，它实现了自适应（或KLD采样）蒙特卡洛定位方法，可以根据已有地图使用粒子滤波器推算机器人位置。 amcl已经被集成到了navigation包，navigation安装前面也有介绍，命令如下: amcl 功能包中的核心节点是:amcl。 为了方便调用，需要先了解该节点订阅的话题、发布的话题、服务以及相关参数。 关于launch文件的实现，在amcl功能包下的example目录已经给出了示例，可以作为 …

2023年5月18日 · AMCL（Adaptive Monte Carlo Localization）是ROS中实现机器人自定位的重要算法之一。 自适应采样（Adaptive Sampling）是 AMCL 中一个关键的优化机制，用于动态调整粒子数量以提高 定位 的效率和精度。