pytho在机器人方向怎么用(pytho机器人)

导语：python机器人算法之定位算法

针对定位算法逐个看下。先说定位算法包括有如下几种。

扩展的卡尔曼滤波定位(EKF Extended Kalman Filter localization)

无损卡尔曼滤波定位（UKF Unscented Kalman Filter localization）

蒙特卡罗定位法(Particle filter localization)

直方图定位法(Histogram filter localization）

1、扩展的卡尔曼滤波定位 EKF

这是一个传感器融合定位，用EKF(扩展的卡尔曼滤波)算法。

如下图。

蓝色线是真的轨迹。黑色线是惯性导航的轨迹。

绿色线是gps定位，红色线是EFK推定的轨迹。

2、无损卡尔曼滤波定位（UKF）

这也是一个传感器融合定位，用的UKF(无损卡尔曼滤波)算法。

如下图。

3、蒙特卡罗定位法 PF

这是用蒙特卡罗定位法的传感器融合定位算法。

如图。

蓝色线是真的轨迹。黑色线是惯性导航的轨迹。

红色线是PF推定的轨迹。

这个的前提假设是机器人能测量与landmark的距离。

因为PF定位用这个测量。

4、直方图定位法

这是用直方图过滤的2D定位演示。

红色叉是真的位置，黑色点是RFID定位。

蓝色网格显示了直方图过滤的可能位置。

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