1.4.AMCL包源码分析 | 传感器模型与sensor文件夹
2.5.AMCL包源码分析 | 粒子滤波器模型与pf文件夹(一)
3.7.AMCL包源码分析 | 粒子滤波器模型与pf文件夹(三)
4.Gmapping-移动机器人是粒滤滤波怎么构建地图
5.不可错过的gmapping算法使用与详细解释

4.AMCL包源码分析 | 传感器模型与sensor文件夹

       AMCL包在机器人定位中扮演关键角色，通过粒子滤波器实现对机器人位姿的波源估计。本文将深入探讨AMCL包的码粒核心组成部分：运动模型与观测模型，以及它们对输出位姿的源码影响机制。运动模型与观测模型共同协作，粒滤滤波确保粒子滤波器能够准确地跟随机器人运动，波源nas的源码输出并通过观测更新粒子的码粒权重，最终输出机器人在环境中的源码估计位姿。

       在AMCL包中，粒滤滤波传感器模型主要体现在两个重要类的波源定义：AMCLSensor和AMCLSensorData。AMCLSensor类提供了一组接口，码粒用于根据运动模型更新粒子滤波器，源码同时定义运动模型中的粒滤滤波位姿。与此并行的波源是AMCLSensorData类，它负责组织AMCLSensor类的码粒实例，确保它们能够协同工作以实现高效的粒子滤波。

       运动模型是AMCL包中的核心组件之一，它主要关注于根据机器人当前的运动类型（如差分驱动或全向驱动）来选择相应的运动模型。这些模型通过更新粒子样本的位姿来反映机器人的运动情况。运动模型通常涉及定义不同输入参数，并通过模拟机器人的物理运动来更新粒子滤波器的状态。

       观测模型则负责对粒子滤波器进行观测更新，即根据传感器输入（如激光雷达或里程计数据）计算每个粒子样本的权重。观测模型的选择通常取决于所使用的传感器类型，例如激光雷达传感器可能采用波束模型、似然域模型或极大似然域模型等。doxygen 源码在实现中，观测模型通过定义测量值、最大测量距离和激光射线数目等参数来描述传感器特性，并基于这些参数计算粒子样本的权重。

       运动模型与观测模型之间的关系至关重要。运动模型通过更新粒子样本的位姿来反映机器人的运动，而观测模型则基于这些更新后的位姿计算权重。两者相辅相成，共同驱动粒子滤波器的迭代更新，最终输出机器人在环境中的估计位姿。

       在AMCL包中，运动模型和观测模型的实现涉及多个层次的细节，包括对运动模型的参数化、对观测模型的选择和配置、以及粒子滤波器的更新算法。这些组件共同协作，确保AMCL包能够提供准确、实时的机器人定位和定位修正能力。

       综上所述，AMCL包通过运动模型和观测模型的协同作用，为机器人提供了强大的定位能力。这些模型在实现中紧密集成，确保了粒子滤波器的高效运行和准确性。AMCL包的传感器部分不仅提供了对运动和观测的详细建模，还为后续的wzebra 源码机器人定位应用提供了坚实的基础。

5.AMCL包源码分析 | 粒子滤波器模型与pf文件夹(一)

       粒子滤波器这部分内容较为复杂，涉及众多理论与数据结构，我们将分多个部分进行介绍。本部分内容主要对pf文件夹进行简要分析，包括蒙特卡罗定位在pf中的代码实现、KLD采样算法的理论介绍及其在pf中的具体实现。

       pf文件夹主要由以下部分组成：3✖3对称矩阵的特征值和特征向量的分解、kdtree的创建与维护方法、Gaussian模型与概率密度模型采样生成粒子、三维列向量、三维矩阵、实现pose的向量运算、局部到全局坐标的转换以及全局坐标到局部坐标的转换。

       接下来，我们将对各个头文件进行简要分析。

       粒子滤波器是AMCL定位的理论基础，属于粒子滤波的一种。关于粒子滤波的原理及代码效果演示，可以参考相关资料。

       AMCL包中的粒子滤波器作用如下：首先，参考pf.cpp中的pf_update_action函数，了解sample_motion_model代码实现；其次，参考pf.cpp中的pf_update_sensor函数，了解measurement_model的代码实现。

       AMCL引入KLD采样理论，mmb源码对蒙特卡罗定位进行再次改进。参考《概率机器人》第8章，讨论粒子滤波器的效率及采样集大小的重要性。KLD采样是蒙特卡罗定位的一个变种，它能随时间改变粒子数，降低计算资源的浪费。

       3.1 KLD_Sampling_MCL算法介绍：算法将以前的采样集合、地图和最新的控制及测量作为输入，要求统计误差界限err和sigma。在满足统计界限之前，KLD采样将一直产生粒子。算法产生新粒子，直到粒子数M超过Mx和使用者定义的最小值Mx（min）。

       3.2 KLD采样算法在AMCL包中的具体应用：代码在pf.cpp中的pf_update_resample函数中实现。接下来，我们将详细分析pf文件夹里每个CPP文件的代码逻辑。

7.AMCL包源码分析 | 粒子滤波器模型与pf文件夹(三)

       在上一讲中，我们深入探讨了pf.cpp文件，它将Augmented-MCL算法和KLD-sampling算法融合使用。重点在于pf_pdf_gaussian_sample(pdf)函数、pf_init_model_fn_t初始化模型以及pf->random_pose_fn方法进行粒子初始化。粒子的插入和存储采用kd树数据结构，同时kd树也表达直方图的k个bins，通过叶子节点数展现。

       本讲聚焦kd树在粒子滤波器模型中的pbrt 源码作用（pf_kdtree.cpp）、概率密度函数pdf与特征值分解的关系（eig3.cpp、pf_vector.cpp）以及如何利用pdf生成随机位姿（pf_pdf.cpp），同时解释kd树与直方图的对应关系。

       在概率密度函数pdf的创建中，我们首先定义一个高斯PDF结构体pf_pdf_gaussian_t，包含均值和协方差的描述，接着进行协方差矩阵的分解，通过Housholder算子和QR分解完成特征值分解过程。

       通过pdf结构体实现随机位姿的生成，具体在pf_pdf.cpp中pf_pdf_gaussian_sample函数实现，使用无均值带标准差的高斯分布进行生成。

       kd树数据结构在pf_kdtree.cpp中定义，包括节点和树的初始化，以及新位姿的插入。kd树的插入依据树的性质，通过计算max_split、中位数和分支点维数来定位新节点位置。查找节点和计算给定位姿权重则通过kd树结构实现，最终将树中叶子节点打标签，以统计特性如均值和协方差计算整个粒子集。

       kd树在AMCL中承担直方图功能，以叶子节点数目表示bin个数（k），概率密度函数pdf依赖于输入的均值和协方差生成，用于随机位姿的产生。此外，kd树还用于判断粒子集是否收敛。最后，kd树表达直方图的过程在pf.cpp中pf_update_resample函数中实现，而pf_resample_limit函数用于设定采样限制。

       kd树在粒子滤波器模型中的作用包括存储粒子样本集、查找和插入新位姿，以及统计特性计算。概率密度函数pdf的使用除了初始化粒子位姿外，还有判断粒子收敛的作用。下一讲将探讨amcl_node.cpp的处理内容，包括初始位姿、激光数据和坐标系转换，以及粒子滤波器pf的运用。

Gmapping-移动机器人是怎么构建地图

       本文将深入解析移动机器人如何利用gmapping算法构建地图，帮助您理解算法原理和流程。首先，gmapping是基于2D激光雷达的RBPF算法，它在室内环境中表现出色，构建精度高，对扫描频率要求低。但随着环境增大，其内存和计算需求也会显著增加，不适合大规模场景。

       使用gmapping，首先需要安装算法功能包，它依赖/tf（机器人关节变换）和/scan（激光雷达扫描数据）。/tf负责机器人姿态的转换，确保地图构建的准确性。在启动前，确保TF树结构正确，然后通过命令查看。gmapping的流程包括理解算法、安装、配置参数、执行算法和保存地图。

       算法核心在于概率描述和迭代式位姿估计。从源码角度看，gmapping是通过一系列函数调用来实现地图构建的。通过学习这些步骤，您可以清晰地理解每个环节的作用和目的。对于更深入的内容，如gmapping源码解读和相关理论，后续文章会陆续发布。

       粒子滤波在gmapping中起到关键作用，它通过机器人不断运动、感知环境信息，逐步缩小位置不确定度，最终实现精准定位。这个过程就像“我”根据机器人观察到的下雪、雾霾和特定语音信息，逐步确定其位置，最终锁定在“北京”。

       总结来说，gmapping构建地图是一个结合算法、硬件和感知数据的过程，通过逐步减少不确定性，为机器人导航提供可靠的地图。对于想要深入了解这一技术的读者，后续内容将提供更详尽的教程和资料。

不可错过的gmapping算法使用与详细解释

       了解移动机器人构建地图的必备条件、算法流程及原理，对gmapping算法的应用与解释进行深入探讨。gmapping是一个基于2D激光雷达使用RBPF算法完成二维栅格地图构建的SLAM算法，具有实时构建室内环境地图、计算量小、地图精度高、对激光雷达扫描频率要求低等优点。然而，随着环境增大，构建地图所需的内存和计算量增大，不适用于大场景构图。

       gmapping算法的使用步骤包括了解算法、安装算法、更改参数、执行算法和保存地图。首先，需要理解gmapping基于RBPF算法的工作原理和其在小场景中的优势。接下来，通过ROS提供的功能包，以二进制方式安装gmapping算法，确保机器人具备运行所需的话题和服务，如/tf、/odom和/scan。在更改参数后，启动gmapping算法，其TF树应满足特定的配置。最后，通过命令保存地图至map.pgm和map.yaml文件。

       深入探讨gmapping的前世今生，SLAM问题通过概率描述和分解为机器人定位和地图构建两个问题进行理解。FastSLAM算法采用RBPF方法，将问题分解为估计机器人轨迹和已知机器人位姿进行地图构建。在gmapping中，为解决内存爆炸和粒子耗散问题，提出降低粒子数量和选择性重采样的方法。通过极大似然估计和激光雷达观测模型优化粒子数量，同时通过权重离散程度控制重采样操作，保证算法的有效性。

       gmapping算法流程清晰，从SLAM问题的概率描述到算法分解，再到机器人位姿估计的迭代转换，直至gmapping算法的伪代码，每一步都有其明确的目的和作用。深入理解gmapping源码、已知位姿构建地图算法以及贝叶斯滤波、粒子滤波等主题的相关文章，将在未来陆续发布。

       了解gmapping论文、带中文注释的源码以及相关课件，可关注公众号获取。

       粒子滤波概念通过一个趣味解释进行了形象描述，从理论层面阐述了粒子滤波在机器人定位问题中的应用，如何根据机器人的感受逐步缩小搜索范围，最终得到准确的定位结果。

       总结gmapping算法进行地图构建的流程，从SLAM问题的全面理解到gmapping算法的具体实现，每一步都清晰明了。深入分析算法原理和流程，有助于掌握移动机器人构建地图的关键技术和方法。