随笔分类 - AMCL
摘要：1、退化现象，随着滤波迭代次数的增加，大部分粒子的权重会变得很小，只有很少的粒子具有较大的权重。 2、退化现象会造成：1）后验概率只由少数几个权重较大的粒子表示，大多粒子对后验概率密度贡献接近于0 2）造成计算资源的浪费，使大量的计算浪费在对状态估计贡献甚微的粒子点上。 3、减少退化现象：1）增加粒
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摘要：因为去年读过一次AMCL的源码，那时候读的时候，并不能完全理解某些模块，如map，求粒子簇的这块内容，所以再看的时候，是以地图为切入点看的，然后就是pf。这两部分弄差不多了，再重头开始整理下流程。 1、从main函数中的new AmclNode()开始 AmclNode::AmclNode() :
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摘要：在看AMCL过程中，对坐标转移的关系不太清晰，整理下： 1、tf2::Transform map_pose = latest_tf_.inverse() * odom_pose_tf2;表示的是： void AmclNode::savePoseToServer() { // We need to a
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摘要：上一章讲粒子滤波的初始化时，说到初始化kd tree以及插入节点。这一章，单独讲kdtree在这里面的应用。 其实这部分代码之前也看过，但是迷迷糊糊。后来刷了一些二叉排序树的题后，又回头看这部分代码，理解也清晰了很多。 基本上就是一个多维度的二叉排序树。划分的维度由Pose的坐标（x,y,theta
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摘要：从地图数据的处理中，有粒子滤波器的初始化，以及用Pose初始值初始化滤波器，这就不得不开始看滤波器部分了。 上篇文章，讲到初始化函数pf_alloc、pf_init。在开始说明这些函数前，先了解下粒子滤波器的一些数据结构。 1、粒子滤波器的各种数据结构 滤波器的定义：定义了粒子集pf_sample_
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摘要：之前看AMCL只是关注粒子滤波的流程，对于地图数据怎么转换没仔细看。现在有空就简单理理。 1、处理地图数据的入口是函数：handleMapMessage。ROS地图数据转换、粒子滤波器的初始化、创建传感器对象及其模型参数的初始化，均在处理地图数据的时候进行。 void AmclNode::handl
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摘要：整理内容来自：http://wiki.ros.org/amcl 1、AMCL订阅的节点： scan (sensor_msgs/LaserScan)：激光数据 tf (tf/tfMessage)：各种转移矩阵，如laser_scan->base_link；base_link->odom initial
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