miuav 人形机器人定位技能
用于开发人形机器人的定位和姿态估计系统
何时使用
当需要以下帮助时使用此技能：
- 实现室内定位
- 融合多传感器数据
- 估计机器人姿态
- GPS/RTK室外定位
快速参考
定位配置
humanoid_localization:
# 传感器
sensors:
- imu: /imu/data
- camera: /stereo/left/image
- lidar: /scan
# 滤波方法
filter: ekf / ukf / particle
# 地图
map_type: occupancy_grid / pointcloud
姿态估计
IMU-EKF 融合
class HumanoidPoseEstimator:
def __init__(self):
self.imu = IMUSubscriber('/imu/data')
self.ekf = ExtendedKalmanFilter(state_dim=15)
# 状态: [pos, vel, quat, bias_gyro, bias_accel]
self.state = np.zeros(15)
def predict(self, dt):
"""预测步骤"""
# IMU 积分
self.state[3:6] += self.state[6:9] * dt # velocity update
# ...
def update(self, measurement, measurement_type):
"""更新步骤"""
if measurement_type == 'vision':
self.ekf.update_vision(measurement)
elif measurement_type == 'gps':
self.ekf.update_gps(measurement)
地图定位
SLAM 集成
class HumanoidSLAM:
def __init__(self):
self.lidar = LaserScanSubscriber('/scan')
self.occupancy_map = OccupancyGrid(0.05) # 5cm resolution
def localization_step(self):
# 扫描匹配
scan = self.lidar.get_scan()
pose_hint = self.occupancy_map.match(scan)
return pose_hint
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