Neste repositório se encontra a implementação do algoritmo Monte Carlo Localization para o robô Pioneer 3DX desenvolvida para a disciplina Sistemas Autónomos do Instituto Superior Técnico - Universidade de Lisboa.
Para avaliar a performance da implementação, foram gravadas rosbags em 3 diferentes ambientes da Torre Norte do IST e o algoritmo foi executado em modo de pose tracking e global localization e comparado com o pacote amcl, como pode ser visto nas imagens abaixo.
Para mais informações sobre o projeto e resultados, é possível acessar o relatório completo na raiz do repositório.
| Pose tracking | Global localization |
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Os parâmetros da execução do programa são controlados alterando-se os arquivos load_mcl.launch, onde são escolhidas as bags, e config.yaml, em que encontram-se o número de partículas, frequência do mcl_node, forma de plot, dentre outros.
O arquivo onde o node é definido se encontra em src/mcl_python/mcl_node.py.
As classes criadas encontram-se em src/classes. E os scripts auxiliares (dentre os quais as microssimulações para teste dos algoritmos) encontram-se em src/scripts
- Crie um workspace do catkin:
cd ~
mkdir -p catkin_ws/src
cd catkin_ws
catkin build- Incluir esse repositório na pasta catkin_ws/src:
cd src
git clone https://github.com/mhteixeira/monte-carlo-localization.git- Fazer o build do pacote:
cd ~/catkin_ws
catkin build- Incluir a linha seguinte em ~/.bashrc (using e.g. 'nano ~/.bashrc'):
source $HOME/catkin_ws/devel/setup.bashe depois dar source:
source ~/.bashrc- Rodar o arquivo .launch do projeto:
roslaunch mcl_python load_mcl.launch