如何从距离传感器数据估计机器人的姿态

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。

东西/原料

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：
[isUpdated,estimatedPose,covariance] = mcl(odometryPose,ranges,angles)
END