ROS中已經集成了AMCL（自適應蒙特卡洛定位）的解決方案，按照要求測試一般都沒問題。

源碼或者相關細節分析參考：機器人學習--定位算法AMCL詳解_GGY1102的博客-CSDN博客_amcl定位

AMCL源碼解析_shoufei403的博客-CSDN博客

amcl的基本原理分析：amcl算法問題_遍歷WORLD的博客-CSDN博客_amcl定位算法

問題1： 使用amcl需要手動在rviz中設定初始位置，如何開機后自動運行識別初始位置？（也就是初始化的時候用全局定位 Global localization； 之后的位姿跟蹤用 local localization 或者 pose tracking的方法）

方法1： 調用函數 global_localization service（調用命令 rosservice call /global_localization "{}"）； 調整位姿的協方差參數

：

amcl中手動定位自主定位問題_遍歷WORLD的博客-CSDN博客

：ros的navigation之———amcl（localization）應用詳解_chenxingwangzi的博客-CSDN博客_amcl

：AMCL定位_EAIBOT的博客-CSDN博客_amcl定位

方法2：通過視覺信息輔助實現全局定位，即給定初始位置的大概估計，撒粒子和基本權重

：深入AMCL(四):相機如何輔助AMCL自動全局定位_yuanguobin01的博客-CSDN博客

手動定位后如何實現主動定位：深入AMCL(三):AMCL手動初始化后如何自動定位_yuanguobin01的博客-CSDN博客

總結

以上是生活随笔為你收集整理的机器人学习--定位算法AMCL全局定位方案的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。