advoard_localization:使用卡尔曼滤波方法的uwbodom和激光雷达进行ROS定位 源码
ROS ADVOARD AGV本地化 在这个项目中,我们旨在开发一个可以在ROS环境中工作并且可以本地化的系统。 这些软件包已在turtlebot3下进行了测试,但也可以在安装了超宽带测距传感器和里程计传感器的任何其他系统上使用。 也可以初始化机器人并将初始姿态估计发送到导航堆栈,而无需在RViz窗口上手动进行初始化,但是请记住,要使用此功能,需要使用LiDAR。 AMCL还需要初始姿势,因此此功能对于拥有完全自治的系统非常关键。 我们目前提供带有合成UWB数据的仿真程序包,但是可以对其进行调整,以便可以在具有真实UWB传感器的现实机器人中使用它。 建立 首先,您将需要利用至少4个UWB传感器
文件列表
advoard_localization-master.zip
(预估有个19文件)
advoard_localization-master
src
particle_filter_UWB_V3.py
8KB
kalman_filter_localization.py
5KB
sqrrange_leastsqr_localization.py
3KB
map_matcher.pyc
3KB
initialpose_lidar_uwb.py
5KB
.vscode
c_cpp_properties.json
3KB
settings.json
164B
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