扩展卡尔曼滤波(EKF)用一阶导数来对非线性模型做局部线性化,而无迹卡尔曼滤波UKF使用所谓“统计线性化”方法,从一个已知的分布中做采样,也就是“生成sigma points”,来“模拟”非线性模型的随机分布。UKF也包含经典的“预测”和“更新”过程,只不过多了一步sigma points的采样。 参考: SLAM笔记六——Unscented Kalman Filter unscente
在气象预测领域,很多时候,模型具有O ( 10 e 8 ) O(10e8)O(10e8)以上的量级,如果使用传统的卡尔曼滤波,协方差矩阵的更新将是一个~10 e 22 10e2210e22量级的计算操作,因此传统的卡尔曼滤波并不适用。集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman filter)用sample covariance模拟原本的协方差矩阵,用一个小的多的量级的矩阵运算代替原本的协方差矩
最近在看滤波slam算法相关的东西,从KF到EKF到EKF slam都有相应的python程序可以学习演示,没想到到了msckf这一步仍然有人写了python版本,还是双目的:stereo_msckf 顺便安利一下作者uoip,这位hub主写了好几个python版的视觉slam相关算法,包括Stereo-PTAM、rgbd-PTAM等。 uoip的stereo_msckf直接翻译自Kumar版
3 EKF SLAM 在上一节中我们看到的是扩展卡尔曼滤波在定位中的应用,EKF同样可以应用于SLAM问题中。在定位问题中,机器人接收到的观测值是其在二维空间中的x-y位置。如果机器人接收到的是跟周围环境有关的信息,例如机器人某时刻下距离某路标点的距离和角度,那么我们可以根据此时机器人自身位置的估计值,推测出该路标点在二维空间中的位置,将路标点的空间位置也作为待修正的状态量放入整个的状态向量中。
2 扩展卡尔曼滤波EKF 在上一节中,我们了解到了卡尔曼滤波的计算公式。卡尔曼滤波基于线性系统的假设,如果运动模型或者观测模型不能用线性系统来表示(大部分现实问题都无法遵从线性系统的假设),那么我们仍然可以使用卡尔曼滤波的思想,只不过我们使用一阶雅克比矩阵来代替状态转移矩阵来进行计算(证明略),这就是扩展卡尔曼滤波EKF: Localization process using Extendte
EKF ekf是扩展卡尔曼滤波的缩写:Extended Kalman Filter 本文将从概率论中的相关概念说起,逐步讲解到贝叶斯滤波、卡尔曼滤波、和扩展卡尔曼滤波。重点将放在两个例子上:ekf定位和ekf slam的python程序。(不涉及卡尔曼增益的推导) 1 卡尔曼滤波 概率论基础 关于随机变量、概率密度函数、正态分布、贝叶斯法则等建议首先了解基本概念。 随机变量的期望:
在ROS answers上有这样一条链接: How to run multiple Independent Gazebo instances on the same machine? 讨论的是:解决多用户同时使用同一计算平台开启多个ROS+Gazebo核心的问题,这样可以实现部署一个强计算能力核心,用其他终端访问核心同时进行仿真计算的场景。 思路非常简单,设置不同的ROS_MASTER_U
如何获得gazebo仿真中的机器人位姿真值(这里主要讨论轮式移动机器人),这是一个很简单的问题。主要有三种方法。 订阅gazebo话题 / 请求gazebo服务 在官网教程Tutorial: ROS Communication中,介绍了gazebo向ros发布的rostopic,例如: Topics: /clock : rosgraph_msgs/Clock - Publish si
Gazebo的官方网站上有一系列的教程(但存在针对的版本较老、不成体系、更新慢等问题),值得按照步骤自己操作一遍。例如以下这个Intermediate: Velodyne教程,涉及gazebo建模、加入plugins、连接ros等。 首先,在生成可视化模型时,需要相关软件:freecad(用来将step文件转换成dae文件)和blender(用来编辑dae文件:调整尺寸单位、坐标系等) 注
写在最前:本文纯属标题党,我只是下载了这个包附赠的仿真环境试了试,没有测评exploration算法。 原仓库:gbplanner_ros 这篇来自挪威科技大学的论文提出了一种用于地下环境中基于图的自主探索路径规划的新策略。地下矿洞环境一般来说具有覆盖面积大、狭长走廊多等特点(而我们知道长走廊对slam算法是很不友好的)。 论文信息: @inproceedings{dang2019grap
当我们已有现成地图的时候,ros的Navigation程序包可以根据已有地图进行定位导航,其中的move_base程序包应用ros的actionlib机制接收全局目标点,进行路径规划,然后对移动机器人进行控制行进至目标点。本文将展示用c++和python如何应用actionlib来向move_base发送目标点。 参考: Map-Based Navigation 【1】 ROS学习 Py
在移动机器人仿真中,二维地图真值可以用来评价slam建图结果,也可以直接给路径规划算法提供输入。 利用gazebo进行仿真时,有很多方法都可以获取静态仿真环境的二维地图真值,本文将对以下链接: hyfan1116/pgm_map_creator 进行使用测试。 该仓库的README对安装编译和使用已经讲解得比较清楚了: pgm_map_creator Create pgm map from
以下是一些关于如何加速gazebo仿真的话题。 gazebo仿真提速:(无gpu加速)论坛上的相关帖子:How can I speed up simulation in Gazebo? 在不考虑用gpu的情况下,肯定首先考虑的是内部调整参数。 提高real_time_update_rate当然可以提高仿真速度,但很显然在计算机硬件的限制下,real_time_update_rate提高到一定数值后
1. 在gazebo world中用以下方式加载模型时: <include> <uri>model://one_building</uri> </include> 要让gazebo能够找到uri中的自建model,需要将 export GAZEBO_MODEL_PATH=~/<path>/my_package_example/
有的时候gazebo会出现进程崩溃的现象,比如exit code 255、134等,表现如: [gazebo-1] process has died [pid XXXXX, exit code 255 …… 在有些情况下,gazebo在出现进程崩溃后自主终止进程有困难,或者人为终止进程后gazebo进程终止耗时长或者不响应,都会直接影响后续gazebo的重新启动,这时只要进行的操作就好了(一般都是
我们都知道,gazebo可以在自带的gui中创建模型、导入模型,然后将一批模型组成的仿真环境保存为一个world文件: 例如上图所示的场景,我们可以从模型库中导入一些模型,然后或直接输入坐标或使用拖拽功能,将模型放置在需要的位置。(模型库下载:3dgems模型库)在菜单中File->Save as World可以将这些模型组成的仿真环境保存成一个world文件: 下面我们打开保存的test
机器人仿真软件gazebo作为一款开源仿真软件,具有广泛的受众。gazebo的能力很均衡,但是在三维可视化模型的精细程度上,肯定不如Unreal、Unity这种专业的游戏引擎。网络上也鲜有比较丰富的gazebo三维模型库,今天我就来介绍一个由加拿大York University的学者制作的三维gazebo模型库: 官方链接 (模型库的csdn下载链接附在最后。) 论文: A.Rasouli, J.
本文记录一个古老的error,仅供参考。 出现error时的配置:ubuntu 16.04,GeForce GTX 1070OGRE是gazebo使用的三维图形渲染引擎(直到现在的ignition仍在使用),我曾经在某次使用roslaunch启动gazebo时遇到过一个相关error: (非本机原始error信息,以下摘自网络相同错误的信息) gzserver: /build/ogre-1.9-m
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