2022年1月21日 · 本文讲一下不是很难的高中部分，主要是amcl及ekf，两种定位方法. 3.1 amcl定位

目前robot_pose_ekf已经被移出了Navigation模块，代之以AMCL来提供2D环境下的定位功能。 然而，由于其特性以及比较好的融合能力， robot_localization 包在现代机器人系统中有着不可或缺的地方，值得大家深入研究。

2023年3月8日 · 扩展 卡尔曼 滤波 （Extended Kalman Filter，EKF）：是标准卡尔曼滤波在非线性情形下的一种扩展形式， EKF算法是将非线性函数进行泰勒展开，省略高阶项，保留展开项的一阶项，以此来实现非线性函数线性化，最后通过卡尔曼滤波算法近似计算系统的状态估计值和方差估计值。 与卡尔曼滤波的不同点： 主要是是将非线性系统近似为线性系统，然后照着卡尔曼滤波来就行了。 写不出来，直接上原文： 后续文章慢慢分析。 文章浏览阅读142次。 文章介绍了卡 …

2023年12月25日 · 那基于2D平面场景，SLAM中最常见、最经典的算法是gmapping、cartographer或者karto，定位中常用的算法是EKF、AMCL和ICP的组合，导航中的路径规划和运动控制就都是基于 概率栅格地图 （pgm）的平面规划了。

首先有朋友可能要问，amcl发布的主题不是有一个/amcl_pose了吗？ 为什么还要使用rf2o + ekf这样的方法来定位呢？ 确实理论上可以使用/amcl_pose发布的信息直接进行定位，但/amcl_pose发布的频率太低了…根本没办法让高速移动的小车实现精准的定位，关于其频率可以 ...

2019年6月14日 · The original approach of wheeled mobile robot localization in rough terrain, that connects local hybrid particles-Kalman filtering and global SLAM-based pose tracking, has been presented in this paper. Authors, basing on Adaptive Monte-Carlo Localization (AMCL)...

2023年2月3日 · acml和robot_pose_ekf是两种估算机器人在map上位置的方法，它们的区别在于数据整合和坐标变换方式。 文章还讨论了小车漂移问题的排查和解决，包括检查里程计精度和调整gmapping参数。

use robot_pose_ekf for amcl and vi_orb. Contribute to slamjie/ekf_for_amcl_vio development by creating an account on GitHub.

2023年5月20日 · AMCL（Adaptive Monte Carlo Localization，自适应蒙特卡洛定位）是ROS中的另一个包，它基于粒子滤波算法，用于实时跟踪机器人在已知地图中的位置。AMCL能够处理在执行任务过程中机器人的位姿变化，对动态环境或...

2023年4月3日 · 在ROS中，有多种机器人定位方法，如AMCL、ekf_localization、robot_localization等，这些方法都可以采用雷达，里程计，IMU传感器数据来进行定位。 其中AMCL是基于粒子滤波器的方法，适用于在已有地图的环境中进行室内机器人定位；