使用本地化和姿势估计算法在您的环境中定位您的车辆。传感器姿势估计使用过滤器来改善和组合IMU,GPS等传感器读数。本地化算法,如蒙特卡罗本地化和扫描匹配,使用范围传感器或激光读数估算已知地图中的姿势。姿态图跟踪您的估计姿势,可以基于边缘约束和循环闭合优化。对于同时本地化和映射,请参阅sl。
此示例显示如何使用6轴和9轴融合算法来计算方向。
此示例显示了如何对齐和预处理记录的传感器数据。
此示例显示如何使用球面线性插值(SLERP)来创建四元数和低通滤波器嘈杂轨迹的序列。
此示例显示了如何以不同的速率熔断传感器来估算姿势。
惯性传感器融合滤波器的适用性和限制。
此示例显示如何使用互补滤波器从Arduino流和估算方向进行流。
此示例显示了如何从Invensense MPU-9250 IMU传感器获取数据,并在传感器数据中使用6轴和9轴融合算法来计算设备的方向。
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对象是一个复杂的扩展卡尔曼滤波器,估计设备姿势。
此示例演示了Monte Carlo本地化(MCL)算法在MurtleBot®中的应用程序在模拟的Gazebo®环境中的应用。
使用匹配
用于计算一系列激光扫描之间的姿势差异的功能。
该示例显示了如何使用惯性测量单元(IMU)来最小化扫描匹配算法的旋转角度的搜索范围。
此示例显示如何使用3-D姿态图优化来减少单眼相机的估计轨迹(位置和方向)的漂移。
Monte Carlo定位(MCL)算法用于估计机器人的位置和方向。
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(机器人系统工具箱)粒子过滤器,必须指定诸如粒子,初始粒子位置和状态估计方法的参数。
粒子过滤器是递归,贝叶斯状态估计器,使用离散粒子来近似估计状态的后部分布。