Lokalisierungsalgorithmen
Lokalisierungsalgorithmen wie Monte-Carlo-Lokalisierung und Scan-Matching schätzen Ihre Position auf einer bekannten Karte anhand von Entfernungssensor- oder Lidar-Messwerten. Pose-Graphen verfolgen Ihre geschätzten Posen und können basierend auf Randbeschränkungen und Schleifenschlüssen optimiert werden. Informationen zur gleichzeitigen Lokalisierung und Zuordnung finden Sie unter SLAM.
Funktionen
Themen
- Compose a Series of Laser Scans with Pose Changes
Use the
matchScansfunction to compute the pose difference between a series of laser scans. - Minimize Search Range in Grid-based Lidar Scan Matching Using IMU
This example shows how to use an inertial measurement unit (IMU) to minimize the search range of the rotation angle for scan matching algorithms.
- Monte Carlo Localization Algorithm
The Monte Carlo Localization (MCL) algorithm is used to estimate the position and orientation of a robot.
- Particle Filter Workflow
A particle filter is a recursive, Bayesian state estimator that uses discrete particles to approximate the posterior distribution of the estimated state.
- Particle Filter Parameters
To use the
stateEstimatorPF(Robotics System Toolbox) particle filter, you must specify parameters such as the number of particles, the initial particle location, and the state estimation method.





