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Articles tagged with #ros2

Regulated Pure Pursuit: The nav2 Default Controller — 3 Regulation Mechanisms Deep Dive
Curvature, proximity, and preemptive collision regulation — 85% path error reduction over vanilla Pure Pursuit
Apr 19, 20268 min read
Regulated Pure Pursuit: nav2 기본 컨트롤러의 3가지 규제 메커니즘 완전 분석
곡률 규제·장애물 근접 규제·선제 충돌 감지 — PP 대비 경로 오차 85% 감소의 비밀
Apr 19, 20267 min read2
AMCL: The Localization Algorithm That Survived 20 Years — Particle Filter + KLD-Sampling Deep Dive
TL;DR AMCL (Adaptive Monte Carlo Localization) is a probabilistic localization algorithm that estimates a robot's pose on a pre-built 2D map. The key idea: represent the position probability distribution using a particle filter, and dynamically adjus...
Apr 16, 202610 min read
AMCL: 20년 넘게 살아남은 로봇 로컬라이제이션 — Particle Filter + KLD-Sampling 완전 해부
TL;DR AMCL(Adaptive Monte Carlo Localization)은 사전에 만들어진 2D 맵 위에서 로봇이 자신의 위치를 추정하는 확률론적 로컬라이제이션 알고리즘입니다. 핵심: 입자 필터(Particle Filter)로 위치 확률 분포를 표현하고, KLD-Sampling으로 입자 수를 동적으로 조절합니다. 수렴 전에는 수천 개의 입자로 넓은 불확실성을 표현하고, 수렴 후에는 최소 입자만 유지해 계산량을 아낍니다. Dieter F...
Apr 16, 20268 min read1
FAST-LIVO2: LiDAR-IMU-Visual 완전 통합 — Sparse-Direct + Sequential ESIKF로 10~100배 정확도 향상
TL;DR FAST-LIVO2는 HKU MARS Lab이 개발한 타이트 커플링 LiDAR-IMU-Visual Odometry 시스템입니다. FAST-LIO2의 LiDAR-IMU 파이프라인에 Sparse-Direct Visual Odometry를 완전 통합한 완성형으로, 세 센서가 하나의 voxel map과 하나의 ESIKF에서 순차적으로 업데이트됩니다. 핵심 혁신: (1) LiDAR 평면을 prior로 활용한 affine photometric ...
Apr 15, 20267 min read
FAST-LIO2: 100Hz LiDAR Odometry Without Features
Direct point registration + ikd-Tree — 8x faster than LIO-SAM, more accurate across 19 benchmark sequences
Apr 13, 20267 min read2