摘要：|__all together ship |__SLAM__ |__Graph SLAM__ |__完成约束 |__完成Graph SLAM__ | |__完成约束（格子） | |__加入地标 | |__ Ω和§ | |__编程(Init_pos,move1,move2) | |__加入检测(加入每 阅读全文

摘要：|—平滑化算法 |—PID控制—|—P控制器编程 |—PD控制编程 |—PID控制编程 |—参数优化 |—实验P、PD、PID对减小系统误差的作用 这里讨论怎么将路径转变成行动指令(生成平滑的路径)，用到PID去控制。 从出发点到目的地，实际的路径不能像之前的path plan(蓝色)，没有car能 阅读全文

摘要：|—search()—|—添加一个列表变量Expend,存储每个小格扩展时为第几步，可打印出 | |—打印运动表 |—A*—|— heuristic() |—Dynamic programming(动态规划)—|—Value编程 | |—应用于现实 | |—algorithm simulation 阅读全文

摘要：|—粒子滤波原理 |—基础代码的建立—|—前进 | |—转弯 | |—噪音（误差） |—创建粒子并模拟运动 |—粒子替换聚集编程—|—重要重量设置编程 | |—重采集（归一化后设阈值滤筛） | |—新粒子组—|—重采集轮 |—对方向编程 |—eval()性能评估 |—一切背后的数学原理 |—车辆模型 阅读全文

摘要：|—定位—|—蒙特卡洛方法（定位自身） | |—卡尔曼滤波器（定位其他车辆） |—高斯函数 |—循环两个过程—|—测量（测量更新） | |—运动（预测值） |—更高维度的高斯和卡尔曼 |—追踪的核心代码（一个二维卡尔曼滤波器） 卡尔曼滤波和蒙特卡洛定位方法主要区别： 卡尔曼滤波器的输入数据来源于(激 阅读全文

摘要：Localization (using Histogram Filters) 定位指的是在传感器和移动之间来回的迭代，使得能够保持跟踪目标对象的位置、方向和速度。 这篇将写一个程序来实施定位，与GPS相比，这个的程序将极大的降低误差范围。 假设一个汽车或者机器人所处在一个一维世界，它在没有得到任何提 阅读全文