移动机器人定位是确定其在未知环境中所处位置的过程，是实现移动机器人自动导航能力的关键。依据机器人所采用传感器类型的不同，其定位方式有所不同。目前应用较广泛的传感器有里程计、超声波、激光器、摄像机、红外
基本原理 关于机器人运动控制系统架构，在《ros by example》 chapter 7一章第二节中介绍了控制机器人的5个层次，从低到高依次是：motor controllers anddrivers-> ROS base controller ->Frame-Base Motion（move_base）->Frame-Base Motion（gmapping + amcl）->Semantic Goals。总结起来如下图所示：
粒子滤波（particle filter）是一种常见的滤波算法，广泛应用于目标跟踪、移动机器人等领域。网络上有不少关于粒子滤波的资料，但大多是直接给出了粒子滤波的相关公式和证明，或较为直观上的解释。作者在学习粒子滤波的过程中对一些概念和操作时常感到突兀，后来发现想要完整了解粒子滤波，需要首先了解前因，逐渐深入才能理解粒子滤波，而不是直接学习粒子滤波这个方法。
卡尔曼滤波（Kalman Filtering）是一种用于状态估计和信号处理的全局最优滤波器。它基于状态空间模型，通过将观测数据和模型进行融合，实现对未知变量和噪声的估计。在Matlab中，我们可以使用内置的kalman滤波函数来实现Kalman滤波算法。 本文将介绍如何在Matlab中使用Kalman滤波器对数据进行滤波和估计。
所有滤波问题其实都是求感兴趣的状态的后验概率分布，只是由于针对特定条件的不同，可通过求解递推贝叶斯公式获得后验概率的解析解（KF、EKF、UKF），也可通过大数统计平均求期望的方法来获得后验概率（PF）。
同时定位与建图（SLAM）在视觉机器人导航等下游应用中仍然具有挑战性，原因包括但不限于快速转弯、无特征墙壁、图像质量差等。本文作者提出了一种粒子滤波的SLAM网络（Particle SLAM-net）和一种导航框架，可以使平面机器人能够在以前没见过的室内环境中进行导航。SLAM网络将基于粒子滤波的SLAM算法编码到可微计算图中，通过粒子滤波算法进行反向传播学习面向任务的神经网络组件。由于它能够为最终目标联合优化所有模型组件，SLAM-net能够在具有挑战性的条件下保持鲁棒性。作者在Habitat平台上用不同的真实RGB和RGB-D数据集进行了实验。SLAM-net在噪声环境下的性能明显优于广泛采用的ORB-SLAM。本文采用SLAM网络的导航架构大大提高了Habitat Challenge 2020 PointNav任务的最新水平（成功率从37%到64%）。
前两天在GitChat上总结了自己当初研究粒子滤波跟踪时的一些经验与总结：http://gitbook.cn/gitchat/activity/5abf7d5d3deaad78002799ee。 此处对部分章节略有删改，整理如下。
粒子滤波也是一个十分经典的算法，它与卡尔曼滤波的不同之处在于卡尔曼滤波假设概率分布是高斯分布，然后在计算后验概率（pdf）时，利用正态分布的性质，可以计算出来；而粒子滤波的后验概率分布是通过蒙特卡洛方法采样得到的。蒙特卡洛方法很清楚的一点是采样的粒子越多，概率分布越准确，但是计算速度会下降。也就是说如何分布你的有限个数的采样粒子来得到更为准确的后验概率分布是粒子滤波一直在做的事情。在本文中粒子滤波的改善一个是局部采样，另一个是采样时更好的概率分布来得到更精确的后验概率。在闭环检测这里则是应用了深度学习的方法。具体实现可以随笔者一起看下面的文章。
AMCL(adaptive Monte Carlo Localization)自适应蒙特卡洛定位，A也可以理解为augmented，是机器人在二维移动过程中概率定位系统，采用粒子滤波器来跟踪已经知道的地图中机器人位姿，对于大范围的局部定位问题工作良好。对机器人的定位是非常重要的，因为若无法正确定位机器人当前位置，那么基于错误的起始点来进行后面规划的到达目的地的路径必定也是错误的。
目标跟踪是机器视觉中一类被广为研究的重要问题，分为单目标跟踪与多目标跟踪。前者跟踪视频画面中的单个目标，后者则同时跟踪视频画面中的多个目标，得到这些目标的运动轨迹。
本文是来自MHV(Mile High Video)2019的演讲，演讲者来自于Twitter公司的Sebastiaan Van Leuven。本次演讲主要讲述如何评价移动端上播放视频的用户体验。
本节将介绍自动驾驶汽车的定位技术下，包括：激光雷达定位和视觉定位，以及Apollo框架是如何解决定位问题的。
打车有时也会职业病发作，琢磨一下车辆调度是怎么做的，路径规划算法要怎么写，GPS偏移该怎么纠正等等。不过就是想想而已，并没有深究。这篇是Lyft（美帝第二大打车平台）工程师分享的最近上线的地图匹配算法，非常有参考价值。
自动驾驶对定位的精度的要求在厘米级的，如何实现厘米级的高精度定位呢？一种众所周知的定位方法是利用全球定位系统(GPS)，利用多颗卫星的测量结果，通过三角测量(Triangulation)机制确定目标的位置，GPS定位的原理见自动驾驶硬件系统(十一)-Global Navigation Satellite Systems (GNSS)，但是GPS并不总是提供高精度定位数据，在GPS信号强的情况下，定位精度在1~3m范围内，在GPS信号弱的情况下，定位精度下降到10~50m范围内。虽然依赖于RTK，可以将卫星定位的精度提高到厘米级，但是在GPS信号弱的场景下，定位精度仍然不能满足应用需求。所以仅仅使用GPS不能实现高可靠的高精度定位的。
2、Gmapping基于RBpf粒子滤波算法，即将定位和建图过程分离，先进行定位再进行建图。
定位（Location）是让无人驾驶汽车知道自身确切位置的技术，这是一个有趣且富有挑战的任务，对于无人驾驶汽车来说非常重要。
注：最近学习ROS的激光导航知识，需要理清ROS的SLAM、环境感知(costmap)、与导航算法。为防止自己忘记，将觉得有价值的内容收集于此。对AGV来说，SLAM是个大大坑，环境感知和局部运动控制也是大坑，学习的过程就是学会怎么从坑里爬出来的过程
机器人发布nav_msgs/Odometry格式的里程计信息，相应的TF变换给导航功能包，然后导航功能包输出geometry_msgs/Twist格式的控制指令，最终通过这些指令控制机器人完成相应的运动。
基于惊喜的学习允许代理快速适应以突然变化为特征的非平稳随机环境。我们表明，在一个层次模型中，精确的贝叶斯推理会在忘记旧的观察值和将它们与新的观察值相结合之间产生一个令人惊讶的平衡。这种调制依赖于一个概率比，我们称之为“贝叶斯因素惊奇”，它用当前信念来检验先前信念。我们证明，在几个现有的近似算法中，贝叶斯因子惊奇调制适应新观测值的速率。我们推导了三个新的基于惊讶的算法，一个属于粒子滤波器族，一个属于变分学习族，另一个属于消息传递族，它们在观测序列长度上具有恒定的标度，并且对于指数族中的任何分布具有特别简单的更新动力学。实验结果表明，这些基于惊奇的算法比替代的近似方法更好地估计参数，并且达到与计算上更昂贵的算法相当的性能水平。贝叶斯因素惊奇与香农惊奇相关但不同。在两个假设的实验中，我们对生理指标进行了可测试的预测，将贝叶斯因素惊奇与香农惊奇分离开来。将各种方法视为基于惊喜的学习的理论见解，以及所提出的在线算法，可以应用于动物和人类行为的分析，以及非静态环境中的强化学习。
粒子滤波是一种基于蒙特卡洛模拟的非线性滤波方法，其核心思想是用随机采样的粒子表达概率密度分布。
通知：这篇推文有10篇论文速递信息，涉及人脸表情识别、人脸替换、3D人脸重建、Re-ID、目标检测和目标跟踪等方向 Note：最近一直有童鞋私聊问我，有没有相关的讨论群，于是今天我新建了CVer微信讨论群。愿意加入群聊的童鞋请下拉至文末，扫码进群，谢谢 往期回顾 [计算机视觉] 入门学习资料 [计算机视觉论文速递] 2018-03-16 [计算机视觉论文速递] 2018-03-14 人脸 [1]《Deep Structure Inference Network for Facial Action Un
机器之心专栏 国防科技大学徐凯教授团队 近日，国防科技大学徐凯教授团队提出了基于随机优化求解快速移动下的在线 RGB-D 重建方法 ROSEFusion，在无额外硬件辅助的条件下，仅依靠深度信息，实现了最高 4 m/s 线速度、6 rad/s 角速度相机移动下的高精度在线三维重建。 自 2011 年 KinectFusion 问世以来，基于 RGB-D 相机的实时在线三维重建一直是 3D 视觉和图形领域的研究热点。10 年间涌现出了大量优秀的方法和系统。如今，在线 RGB-D 重建已在增强现实、机器人等领
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 基于环境自然导航的激光导航叉车AGV中，机器人在运动过程中通过编码器结合IMU计算得到里程计信息，运用机器人的运动模型得到机器人的位姿初估计，然后通过机器人装载的激光传感器获取的激光数据结合观测模型（激光的扫描匹配）对机器人位姿进行精确修正，得到机器人的精确定位，最后在精确定位的基础上，将激光数据添加到栅格地图中，反复如此，机器人在环境中运动，最终完成整个场景地图的构建。
在计算机监控软件中，滤波算法可是个非常重要的技术，它的任务是处理监控数据里烦人的噪声和那些没用的东西，然后提高数据的质量和准确性。对于电脑监控软件来说，滤波算法的性能分析和优化也是至关重要的，这两个可是能让软件跑得更快、更稳定的关键。下面就来给大家介绍一下相关的性能分析与优化方法：
Created with Raphaël 2.2.0 开始 选择正交变换，把时域信号转变为变换域信号 变换后的信号用其能量的平方根归一化 采用某一自适应算法进行滤波 结束
今天讨论自动驾驶汽车中高精定位相关的基础原理之一，同时也是机器人技术中的基础算法-贝叶斯滤波器(Bayes Filter)。
目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要问题，目前广泛应用在体育赛事转播、安防监控和无人机、无人车、机器人等领域。
ImHex 是一个用于逆向工程师、程序员和在凌晨 3 点时还关心视网膜的人们的十六进制编辑器。该项目具有以下主要功能：
粒子滤波是对预测粒子进行评价，添加不同的权重，越接近于真实状态的粒子，其权重越大；否则，就加的权重小一些。步骤：
PythonRobotics 是用 Python 实现的机器人算法案例集合，该库包括了机器人设计中常用的定位算法、测绘算法、路径规划算法、SLAM、路径跟踪算法。 Github 地址： https://github.com/AtsushiSakai/PythonRobotics 需求 Python 3.6.x numpy scipy matplotlib pandas cvxpy 如何使用 安装所需的库 Clone 该库 在每个目录中执行 python 脚本 如果你喜欢这个库，请 star ：）
【磐创AI导读】：本篇文章主要介绍了自动驾驶是如何工作的以及SLAM简介，希望对大家有所帮助。查看上篇关于本专栏的介绍：PyTorch专栏开篇。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
在本文中，我们研究了跟踪可能非常复杂背景的视频中运动物体轨迹的挑战性问题。与大多数仅在线学习跟踪对象外观的现有跟踪器相比，我们采用不同的方法，受深度学习架构的最新进展的启发，更加强调（无监督）特征学习问题。具体来说，通过使用辅助自然图像，我们离线训练堆叠去噪自动编码器，以学习对变化更加鲁棒的通用图像特征。然后是从离线培训到在线跟踪过程的知识转移。在线跟踪涉及分类神经网络，该分类神经网络由训练的自动编码器的编码器部分构成，作为特征提取器和附加分类层。可以进一步调整特征提取器和分类器以适应移动物体的外观变化。与一些具有挑战性的基准视频序列的最先进的跟踪器进行比较表明，当我们的跟踪器的MATLAB实现与适度的图形处理一起使用时，我们的深度学习跟踪器更准确，同时保持低计算成本和实时性能单位（GPU）。
最近因为有些重要工作需要处理，系列文章因此搁置，月底时间稍微充裕，我们继续上一次的主题，聊一聊3D几何语义中的边界属性，感兴趣的同学可以回顾一下上一篇分享。
slam (Simultaneous Localization and Mapping)叫即时定位与建图，它主要的作用是让机器人在未知的环境中，完成定位（Localization)，建图(Mapping)和路径规划(Navigation)。
出处：http://hi.baidu.com/icekeydnet/blog/item/965b25154a19f3dea6ef3ffe.html
Neural optimal feedback control with local learning rules2111.06920.pdf
FastSLAM是用于机器人技术的一种主流的实时执行同步定位和建图算法，包括自动驾驶汽车、自动化机器人和无人机 （UAV）。FastSLAM 将粒子过滤器与基于特征的建图相结合，以实现高效准确的定位和建图功能。
3,基于高分辨率谱图估计法 MUSIC多重信号分类 ESPRIT（旋转不变子空间）
高翔老师2023全新力作《自动驾驶与机器人中的SLAM技术：从理论到实践》（全彩）来啦！
文章：LiDAR-based SLAM for robotic mapping: state of the art and new frontiers
基于图优化方法的激光SLAM有cartographer，基于滤波器的方法有GMapping。
#经典SLAM过程 什么是SLAM SLAM (simultaneous localization and mapping),也称为CML (Concurrent Mapping and Localization), 即时定位与地图构建，或并发建图与定位。 SLAM技术的应用 1）室内机器人 国内的科沃斯、塔米扫地机通过用SLAM算法结合激光雷达或者摄像头的方法，让扫地机可以高效绘制室内地图，智能分析和规划扫地环境，从而成功让自己步入了智能导航的阵列。 2）AR 目前基于SLAM技术开发的代表性产品有微软的
算法系统由几部分组成：第一，传感，并从传感器原始数据中提取有意义信息；第二，感知，以定位无人车所在位置及感知现在所处的环境；第三，决策，以便可靠、安全地抵达目的地。
基于滤波的方法不适合大型场景，因为误差慢慢累积，没办法修复。 贝叶斯与频率学派相对应，贝叶斯估计概率，频率估计数值 粒子滤波：贝叶斯中的一个特例
今天我们对概率图模型（Probabilistic Graphical Model，PGM）做一个总结。
计算机视觉研究的最终目标是使计算机能通过视觉观察和理解世界,具有自主适应环境的能力，在深度学习发展起来后，卷积神经网络被广泛应用到图像定位、目标检测、目标分割、目标跟踪、行为识别等应用方面。
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