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上一节主要讲解了EKF的基本原理,这一次主要关注如何将EKF算法应用在SLAM上。机器人往前走一步,通过motion model可以估计机器人所在的位置,此时机器人位置的不确定性会增加(红色区域为机器人可能在的位置)。**至此EKF的2,3步的prediction过程就完成了 总结一下:(速度运动模型的EKF的prediction过程分为下面这5步)**第一个变量是机器人...
现在,我们有了一个预测矩阵来表示下一时刻的状态,但是,我们仍然不知道怎么更新协方差矩阵。我们可能会有多个传感器来测量系统当前的状态,哪个传感器具体测量的是哪个状态变量并不重要,也许一个是测量位置,一个是测量速度,每个传感器间接地告诉了我们一些状态信息。卡尔曼滤波的一大优点就是能处理传感器噪声,换句话说,我们的传感器或...
在SLAM中,机器人利用自身携带的传感器识别未知环境中的特征标志,然后根据机器人与特征标志之间的相对位置和里程计的读数估计机器人和特征标志的全局坐标。B.Williams等人提出了一种基于CLSF(ConstrainedLocal Submap Filter)的SLAM方法,CLSF在地图中创建全局坐标已知的子地图,机器人前进过程中只利用观测信息更新机器人和局部子地图中的...
ubuntu16.04下ROS操作系统学习笔记(四 )机器人系组成、URDF机器人建模、xacro模型优化。Unified Robot Description Format,统一机器人描述格式;ROS中一个非常重要的机器人模型描述格式;可以解析URDF文件中适用XML格式描述的机器人模型,xml能够方便地使用标签、属性来描述模型当中的相关信息;ros同时也提供URDF文件的C++解析器,能够在代码...
而KF、EKF及UKF的滤波问题都可以通过贝叶斯估计状态信息的后验概率分布来求解。KF优点:计算简单 KF缺点:高斯线性模型约束 EKF优点:可以近似非线性问题 EKF缺点:高斯噪声约束,线性化引入了误差会可能导致滤波发散,雅克比矩阵(一阶)及海塞矩阵(二阶)计算困难 UKF优点:模型无损失,计算精度高 UKF缺点:高斯噪声约束 Kf是最优贝叶斯滤...
1 地图构建中的Rao-Blackwellized粒子滤波算法SLAM的核心思想是根据其观测值和其里程计测量信息去估计联合后验概率密度函数(代表地图中的点、代表机器人的轨迹)。该算法通过以下四步完成:1)预测阶段:粒子滤波首先根据状态转移函数预测生成大量的采样,这些采样就称之为粒子,利用这些粒子的加权和来逼近后验概率密度。2.1 最优重要性概率...
为了简单和容易理解最小化性能损失的一种slam算法.将算法简化为距离计算与地图更新的两个过程, 第一步,每次扫描输入,基于简单的粒子滤波算法计算距离,粒子滤波的匹配器用于激光与地图的匹配,每个滤波器粒子代表机器人可能的位置和相应的概率权重,这些都依赖于之前的迭代计算. 选择好最好的假设分布,即低权重粒子消失,新粒子生成..在更新步骤,...
开源算法库。Boost库是为C++语言标准库提供扩展的一些C++程序库的总称。OpenCV是一个基于(开源)发行的跨平台计算机视觉库。OpenGL是个专业的图形程序接口,是一个功能强大,调用方便的底层图形库。CGAL,Computational Geometry Algorithms Library,计算几何算法库,设计目标是,以C++库的形式,提供方便,高效,可靠的几何算法。
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