gmapping中lsigma
时间: 2024-01-28 20:04:11 浏览: 128
在gmapping中,lsigma是激光雷达数据的协方差矩阵的对角线元素的平方根。这个值用于计算激光雷达数据在粒子滤波器中的权重,即越小的lsigma值会使得激光雷达数据对应的粒子在重采样时被选中的概率越大。在gmapping中,lsigma通常是通过实验调整得到的,以使得算法能够在不同场景下都得到比较好的效果。
相关问题
gmapping中核心代码
GMapping是一种概率机器人建图算法,它使用了粒子滤波算法来对机器人的状态进行估计,并使用栅格地图来表示环境。
以下是GMapping中的一些核心代码:
1. 初始化地图
```
m_map = OccupancyGrid()
m_map.info.resolution = m_delta;
m_map.info.width = m_xsize;
m_map.info.height = m_ysize;
m_map.info.origin.position.x = -m_xsize * m_delta / 2;
m_map.info.origin.position.y = -m_ysize * m_delta / 2;
m_map.info.origin.orientation.w = 1.0;
m_map.data = [-1] * m_xsize * m_ysize
```
这段代码初始化了一个占据栅格地图,包括地图的分辨率、大小和原点位置。地图中每个栅格的值都被初始化为-1。
2. 进行地图更新
```
laser_pose = self.get_laser_pose(odo_pose)
m_particles = self.update_particles(m_particles, odo_pose, laser_pose, scan)
self.update_map(m_particles, scan, laser_pose)
```
这段代码进行了地图的更新,首先估计机器人的位姿,然后使用粒子滤波算法对机器人的状态进行估计。接着,使用估计后的机器人位姿和激光扫描数据来更新地图。
3. 栅格地图更新
```
def update_map(self, particles, scan, laser_pose):
# 将扫描数据转换为地图坐标系下的点云
cloud = self.scan_to_cloud(scan, laser_pose)
# 将点云投影到地图上
hits, misses = self.raytrace(cloud, particles)
# 更新地图
self.update_grid(hits, misses)
```
这段代码实现了地图的更新过程,首先将激光扫描数据转换为地图坐标系下的点云,然后使用raytrace方法将点云投影到地图上。接着,使用update_grid方法更新地图中每个栅格的占据概率值。
4. 粒子滤波算法
```
def update_particles(self, particles, odo_pose, laser_pose, scan):
# 计算机器人的运动位移
delta_pose = self.compute_pose_delta(odo_pose, self.m_last_odometry)
# 对每个粒子进行预测
for i in range(len(particles)):
particles[i] = self.sample_motion_model(particles[i], delta_pose, self.m_last_odometry)
# 计算每个粒子的权重
weights = self.compute_particle_weights(particles, laser_pose, scan)
# 归一化权重
weights /= np.sum(weights)
# 重采样
indices = self.resample_particles(weights)
particles = particles[indices]
# 更新上一次的位姿
self.m_last_odometry = odo_pose
return particles
```
这段代码实现了粒子滤波算法的一次迭代,首先计算机器人的运动位移,然后使用预测模型对每个粒子进行预测。接着,计算每个粒子的权重并归一化。使用重采样方法生成新的粒子集合,并更新上一次的位姿。
move_base中gmapping
move_base和gmapping都是ROS中常用的导航包,它们可以一起使用来实现机器人的自主导航。gmapping是一种基于激光雷达数据的SLAM算法,可以构建地图和定位机器人。move_base则是基于地图的路径规划和控制器,可以让机器人在已知地图上进行自主导航。
在使用move_base和gmapping时,首先需要使用gmapping构建地图。使用激光雷达获取环境数据,同时运行gmapping节点,即可在ROS中构建地图。构建好地图后,可以保存为rosbag包或者map文件。接着,使用move_base包中的导航功能,可以基于已有的地图进行路径规划和控制机器人的移动。在导航过程中,机器人会根据地图信息进行定位和避障,同时根据move_base中的算法进行路径规划和控制。这样,就可以实现机器人的自主导航。