手把手教学 。 创建一个MonteCarloLocalization对象 ， 分配一个传感器模型 ， 并使用step方法计算一个poseestimate 。
需要这些哦
matlab
电脑
方式/
1%建立一个MCL对象 。
号令行键入：
mcl = robotics.MonteCarloLocalization;

2%将带有占用网格映射的传感器模子分派给对象 。
号令行键入：
sm = robotics.LikelihoodFieldSensorModel;



3号令行键入：
p = zeros(200,200);



4号令行键入：
sm.Map = robotics.OccupancyGrid(p,20);



5号令行键入：
mcl.SensorModel = sm;



6%建立样品激光扫描数据输入 。
号令行键入:
ranges = 10*ones(1,300);
ranges(1,130:170) = 1.0;
angles = linspace(-pi/2,pi/2,300);
odometryPose = [0 0 0];



7%估量机械人的姿态和协方差 。
号令行键入：
【如何从距离传感器数据估计机器人的姿态】[isUpdated,estimatedPose,covariance] = mcl(odometryPose,ranges,angles)




以上内容就是如何从距离传感器数据估计机器人的姿态的内容啦 ， 希望对你有所帮助哦！

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