大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 基于环境自然导航的激光导航叉车AGV中，机器人在运动过程中通过编码器结合IMU计算得到里程计信息，运用机器人的运动模型得到机器人的位姿初估计，然后通过机器人装载的激光传感器获取的激光数据结合观测模型（激光的扫描匹配）对机器人位姿进行精确修正，得到机器人的精确定位，最后在精确定位的基础上，将激光数据添加到栅格地图中，反复如此，机器人在环境中运动，最终完成整个场景地图的构建。
在完成场景地图构建后，需要在所构建的地图基础上进行基于地图的位置和路径规划来实现叉车AGV的导航。叉车AGV运动过程中，通过里程计信息结合激光传感器获取的激光数据与地图进行匹配，不断地实时获取AGV在地图中的精确位姿，同时，根据当前位置与任务目的地进行路径规划（动态路线或者固定路线，且每次的路线都略微不同），根据规划得到的轨迹给叉车AGV发送控制指令，使叉车AGV实现自动行驶。
简单来说，粒子滤波法是指通过寻找一组在状态空间传播的随机样本对概率密度函数进行近似，以样本均值代替积分运算(状态方程)，从而获得状态最小方差分布的过程。 粒子滤波主要步骤如下： （1）初始化阶段： 规定粒子数量，将粒子平均的分布在规划区域，规划区域需要人为或者通过特征算法计算得出，比如人脸追踪，初始化阶段需要人为标出图片中人脸范围或者使用人脸识别算法识别出人脸区域。对于SLAM来说，规划区域一般为用来进行定位的地图，在初始化时，将需要设置的特定数量粒子均匀的撒满整张地图。 （2）转移阶段： 这个阶段所做的任务就是对每个粒子根据状态转移方程进行状态估计，每个粒子将会产生一个与之相对应的预测粒子。这一步同卡尔曼滤波方法相同，只是卡尔曼是对一个状态进行状态估计，粒子滤波是对大量样本（每个粒子即是一个样本）进行状态估计。 （3）决策阶段： 决策阶段也称校正阶段。在这一阶段中，算法需要对预测粒子进行评价，越接近于真实状态的粒子，其权重越大，反之，与真实值相差较大的粒子，其权重越小。此步骤是为重采样做准备。在SLAM中权重计算方式有很多，比如机器人行走过程中，激光雷达或者深度摄像头会返回周围位置信息，如果这些信息与期望值相差较大，亦或者在运动中某些粒子本应该没有碰到障碍或者边界，然而在运算中却到达甚至穿过了障碍点或边界，那么这种粒子就是坏点粒子，这样的粒子权重也就比较低一些。 （4）重采样阶段： 根据粒子权重对粒子进行筛选，筛选过程中，既要大量保留权重大的粒子，又要有一小部分权重小的粒子；权重小的粒子有些会被淘汰，为了保证粒子总数不变，一般会在权值较高的粒子附近加入一些新的粒子。 （5）滤波： 将重采样后的粒子带入状态转移方程得到新的预测粒子，然后将它们继续进行上述转移、决策、重采样过程，经过这种循环迭代，最终绝大部分粒子会聚集在与真实值最接近的区域内，从而得到机器人准确的位置，实现定位。 （6）地图生成： 每个粒子都携带一个路径地图，整个过程下来，我们选取最优的粒子，即可获得规划区域的栅格地图。
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