里程计核心算法代码示例

里程计是指通过传感器（如激光雷达、摄像头）获取的数据来计算移动物体在空间中的运动轨迹。下面是一个基本的里程计算法代码示例：

import numpy as np

class Odometry:
    def __init__(self):
        self.x = 0.0
        self.y = 0.0
        self.theta = 0.0

    def update(self, v, w, dt):
        if w == 0:
            self.x += v * dt * np.cos(self.theta)
            self.y += v * dt * np.sin(self.theta)
        else:
            r = v / w
            self.x += -r * np.sin(self.theta) + r * np.sin(self.theta + w * dt)
            self.y += r * np.cos(self.theta) - r * np.cos(self.theta + w * dt)
            self.theta += w * dt

if __name__ == '__main__':
    # 测试代码
    odom = Odometry()
    v = 0.2  # 线速度
    w = np.pi / 4  # 角速度
    dt = 0.1  # 时间间隔
    for i in range(10):
        odom.update(v, w, dt)
        print(f'x: {odom.x:.2f}, y: {odom.y:.2f}, theta: {odom.theta:.2f}')

该代码使用了简单的运动学模型，根据当前线速度、角速度和时间间隔来更新机器人的位置和姿态。更新公式中使用了三角函数来计算机器人的新位置和姿态。在实际应用中，里程计算法需要结合传感器数据（如激光雷达数据）进行融合，以提高位置和姿态的精度。