2022年6月18日 · 1. **AMCL（Adaptive Monte Carlo Localization）**：这是ROS中一个强大的粒子滤波定位算法，能够适应环境变化并在线估计机器人的位置。AMCL利用激光雷达数据与先验地图进行比较，不断更新机器人位置的概率分布。 2...

2013年9月27日 · AMCL是机器人在二维地图移动过程中的概率定位系统。它应用自适应的蒙特卡洛定位方式（或者KLD采样），采用微粒过滤器来跟踪已知地图中机器人的位姿。 1.算法 在Probabilistic Robotics一书中，很好的对AMCL算法和参数进行描述。建议用户查看更多的细节。

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 …

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，可以作为参 …

在《ROS2下编写orbbec相机C++ package并Rviz显示》的基础上，继续添加depth图像的获取及显示

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。 在传统 粒子滤波 中，粒子的数量是固定的，而在AMCL中，通过自适应采样机制，粒子数量可以根据机器人的不确定性动态变化，使得算法在资源利用和定位精度之间取得平衡。 本文将围绕AMCL的自适应采样展开详细讨论，包括其原理、实现方法、部署步骤和代码解 …

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 …

2020年4月20日 · amcl是移动机器人二维环境下的概率定位系统。 它实现了自适应（或KLD采样）的蒙特卡罗定位方法，其中针对已有的地图使用粒子滤波器跟踪一个机器人的姿态。

2020年7月28日 · rviz是ROS自带的图形化工具，可以很方便的让用户通过图形界面开发调试ROS。 操作界面也十分简洁，如图29，界面主要分为上侧菜单区、左侧显示内容设置区、中间显示区、右侧显示视角设置区、下侧ROS状态区。 （2）添加显示内容. 如图30，启动rviz界面后，首先要对 Global Options进行设置，Global Options里面的参数是一些全局显示相关的参数。 其中的Fixed Frame 参数是全局显示区域依托的坐标系，我们知道机器人中有很多坐标系，坐标系之间 …

2022年9月24日 · amcl_pose(geometry_msgs/PoseWithCovarianceStamped)：机器人在地图中的位姿估计。 particlecloud(geometry_msgs/PoseArray)：位姿估计集合，rviz中可以被 PoseArray 订阅然后图形化显示机器人的位姿估计集合。