AMCL amcl采用的是结合自适应（增强蒙特卡洛Augmented_MCL）和库尔贝克-莱不勒散度采样KLD_Sampling_MCL（蒙特卡洛定位的一个变种）。 1.KLD_Sampling_MCL随时间改变粒子数，改良了度过初期后的蒙特卡洛大样本集合的资源浪费。两个kld_配置参数就是KLD的参数。对于每次粒子滤波迭代，KLD采样以概率1-δ确定样本数（1-δ就是kld_z配置参数），使得

目录 1 导航概述 2 导航简介 2.1 导航模块简介 1.全局地图 2.自身定位 3.路径规划 4.运动控制 5.环境感知 2.2 导航坐标系odom、map 1.简介 2.特点 3.坐标系变换 2.3 导航条件说明 1.硬件 2.软件 3 导航实现 3.1 创建本篇博客的功能包 3.2 建图--gmapping 3.2.1 gmapping简介 3.

机器人定位（mobile robot localization)：  机器人定位，就是相对外部的参考系来估计机器人坐标的问题。给定了环境地图，机器人需要参照传感器数据，定位自己在地图上的相对位置。比如，已知环境中有三个相同的门，机器人的任务就是要通过检测和运动找到自己在哪。     这种特定的定位问题为成为全局定位（global localizaiton)。在全局定位中，机器人被放置在已知

在前期构建地图的基础上，本文将利用 amcl（自适应蒙特卡洛定位算法）来在地图中定位机器人，然后在此基础上利用move_base 在地图中对机器人导航。主要内容如下： 1、amcl（自适应蒙特卡洛定位算法）节点基本原理 2、move_base 节点基本工作原理 3、在地图中定位机器人 4、在rivz中导航 5、编写代码导航 1、amcl（自适应蒙特卡洛定位算法）节点基本原理 1.1、