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搜索资源列表

  1. mcl-rs:在Rust中实现的Monte Carlo本地化算法-源码

  2. MCL-RS：Rust中的蒙特卡洛本地化 （VERY WIP）Rust中各种Monte Carlo本地化算法的实现，它们利用SIMD和并行性来提高速度，并利用特质来实现模块化。 对我来说主要是学习经历 资料来源： 塞巴斯蒂安·特伦（Sebastian Thrun）的概率机器人（2005） 很棒的基本概述 来实施MCL Saarinen等人的NDT MCL github悟性-oru示例实现 Dieter Fox的KLD抽样 CDDT：快速近似2D射线投射以加速定位 github Rang

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：17kb
    • 提供者：weixin_42174176

  1. 蒙特卡洛本地化-源码

  2. 蒙特卡洛本地化

  3. 所属分类：其它

  1. Where_Am_I：一个本地化项目，机器人使用蒙特卡洛算法（粒子滤波方法）来确定给定地图上的位置-源码

  2. Where_Am_I：一个本地化项目，机器人使用蒙特卡洛算法（粒子滤波方法）来确定给定地图上的位置

  3. 所属分类：其它

  1. overlay_localization：chen2020iros：学习基于重叠的3D LiDAR定位观察模型-源码

  2. 基于重叠的3D LiDAR蒙特卡洛定位 此存储库包含IROS2020论文的代码：学习用于3D LiDAR定位的基于重叠的观测模型。 它使用训练用于蒙特卡洛定位的观测模型，并通过3D LiDAR扫描实现全局定位。 由和。 基于重叠的蒙特卡洛本地化的本地化结果。 出版物 如果您在学术工作中使用我们的实施方法，请引用相应的： inproceedings{chen2020iros, author = {X. Chen and T. L\"abe and L. Nardi and J. Behl

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：14mb
    • 提供者：weixin_42121086

  1. quickmcl：QuickMCL-ROS的蒙特卡洛本地化-源码

  2. QuickMCL 该软件包实现了基于（Thrun等人，2005）以及所做的逆向工程的MCL本地化节点。 在分析了与AMCL相比QuickMCL的CPU和内存使用情况，事实证明QuickMCL更好。 这是机器人学硕士课程的课程工作，但我认为事实证明它足够好，值得在事后公开提出。 如果对项目感兴趣，我可能会对其进行改进。 这已经通过ROS Kinetic，Melodic＆Noetic进行了测试，但是我看不出为什么它不能与更新的ROS一起使用。 就像AMCL一样，此程序包会估计base_li

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：138kb
    • 提供者：weixin_42166918

  1. slam.net：C＃的同时本地化和映射库-源码

  2. SLAM.NET C＃的同时本地化和映射（SLAM）库 这是两个C＃SLAM实现：CoreSLAM和HectorSLAM。 两者都使用BaseSLAM库中的基类。 CoreSLAM 这基于Oussama El Hamzaoui的Bruno Steux的CoreSLAM算法（我找不到与它的真实链接...）。 蒙特卡洛搜索功能已经从其他一些C和C ++实现中找到，但我做的却不同。 首先，总是有固定的迭代次数才能获得稳定的速度。 此外，搜索是在多个线程上完成的，以在多核平台上获得最佳性能。 它还使

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：94kb
    • 提供者：weixin_42139871

  1. RoboND-localization:在凉亭模拟环境中将移动机器人定位在地图内-源码

  2. 机器人本地化 带有差动驱动的2轮机器人的仿真*使用自适应蒙特卡洛本地化（AMCL）对其进行本地化。 您有两种选择来控制机器人： 如果焦点在终端窗口上，则可以使用键盘来控制机器人。 请参阅 或者，您可以在Rviz中设置2D导航目标，然后机器人自动计算到达目标的路径。 AMCL提供了许多参数，可以针对给定场景优化算法。 有关详细信息，请参见 。 目录结构 . ├── LICENSE ├── my_robot │   ├── CMakeLists.txt │   ├── config

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-30
    • 文件大小：314kb
    • 提供者：weixin_42104181

  1. localization_tesse-源码

  2. 可交付成果 截止日期 简报（8分钟的演示文稿+ 3分钟的问答时间）（幻灯片在） 4月14日，星期三，美国东部标准时间下午1:00 报告（在） 4月16日，星期五，美国东部标准时间晚上11:59 Gradescope自动分级机提交的内容 4月16日，星期五，美国东部标准时间晚上11:59 推送代码 4月16日，星期五，美国东部标准时间晚上11:59 4月16日，星期五，美国东部标准时间晚上11:59 实验5：蒙特卡洛本地化（MCL） 介绍 在已知的环境（也称为定位）中确定机器人的方向和位

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-30
    • 文件大小：827kb
    • 提供者：weixin_42112894