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0. 写在最前面
这篇文章记录下自己在阅读amcl源码过程中的一些理解，如有不妥，欢迎评论或私信。
本文中所有代码因为篇幅等问题，都只给出主要部分，详细的自己下载下来对照着看。
作者是在校研究生，会长期跟新自己学习ROS以及SLAM过程中的一些理解，喜欢的话欢迎点个关注。
1. amcl是干什么的
Amcl is a probabilistic localization system for a robot moving in 2D. It implements the adaptive (or KLD-sampling) Monte Carlo localization approach (as described by Dieter Fox), which uses a particle filter to track the pose of a robot against a known map.
以上是官网的介绍，说白了就是2D的概率定位系统，输入激光雷达数据、里程计数据，输出机器人在地图中的位姿。用的是自适应蒙特卡洛定位方法，这个方法是在已知地图中使用粒子滤波方法得到位姿的。
如下图所示，如果里程计没有误差，完美的情况下，我们可以直接使用里程计信息（上半图）推算出机器人（base_frame）相对里程计坐标系的位置。但现实情况，里程计存在漂移以及无法忽略的累计误差，所以AMCL采用下半图的方法，即先根据里程计信息初步定位base_frame，然后通过测量模型得到base_frame相对于map_frame（全局地图坐标系），也就知道了机器人在地图中的位姿。（注意，这里虽然估计的是base到map的转换，但最后发布的是map到odom的转换，可以理解为里程计的漂移。）
2. 总体情况
2.1 CMakeLists
研究一个ROS包，肯定要先看CMakeLists。我们可以看到，这个包会生成
三个库：
- amcl_pf
- amcl_map
- amcl_sensors
- amcl
2.2 其中amcl的订阅与发布：
发布话题：- amcl_pose： geometry_msgs::PoseWithCovarianceStamped，后验位姿+一个6*6的协方差矩阵（xyz+三个转角）
- particlecloud：geometry_msgs::PoseArray，粒子位姿的数组
- 一个15秒的定时器：AmclNode::checkLaserReceived，检查 15上一次收到激光雷达数据至今是否超过15秒，如超过则报错。
发布服务：
- global_localization：&AmclNode::globalLocalizationCallback，这里是没有给定初始位姿的情况下在全局范围内初始化粒子位姿，该Callback调用pf_init_model，然后调用AmclNode::uniformPoseGenerator在地图的free点随机生成pf->max_samples个粒子
- request_nomotion_update：&AmclNode::nomotionUpdateCallback没运动模型更新的情况下也暂时更新粒子群
- set_map：&AmclNode::setMapCallback
- dynamic_reconfigure::Server动态参数配置器。
订阅话题：
- scan_topic_：sensor_msgs::LaserScan，AmclNode::laserReceived，这里是tf订阅，转换到odom_frame_id_
- initialpose：AmclNode::initialPoseReceived，这个应该就是订阅rviz中给的初始化位姿，调用AmclNode::handleInitialPoseMessage，只接受global_frame_id_（一般为map）的坐标，并重新生成粒子
- map：AmclNode::mapReceived这个在use_map_topic_的时候才订阅，否则requestMap();我这里也没有订阅，因为只使用了一个固定的地图。
3.amcl_node.cpp
这个文件实现了上述的amcl节点功能。
3.1 main
int main(int argc, char** argv)
{
ros::init(argc, argv, "amcl");
ros::NodeHandle nh;
// Override default sigint handler
signal(SIGINT, sigintHandler);
// Make our node available to sigintHandler
amcl_node_ptr.reset(new AmclNode());
if (argc == 1)
{
// run using ROS input
ros::spin();
}
}
没啥好说的，主要就是定义了amcl节点，初始化了一个AmclNode的类对象，最关键的中断函数配置都在该类的构造函数中实现。
3.2 AmclNode
AmclNode::AmclNode()
{
boost::recursive_mutex::scoped_lock l(configuration_mutex_);
//测量模型选择，具体参考《概率机器人》第6章内容，这里默认的likelihood_field是6.4节的似然域模型
std::string tmp_model_type;
private_nh_.param("laser_model_type", tmp_model_type, std::string("likelihood_field"));
//机器人模型选择，具体参考《概率机器人》5.4节里程计运动模型内容，这里默认的diff应该是差分型（两轮驱动）的机器人？，另外一个是全向机器人？
private_nh_.param("odom_model_type", tmp_model_type, std::string("diff"));
//从参数服务器中获取初始位姿及初始分布
updatePoseFromServer();
//定义话题及订阅等，具体在本文第2章有讲
pose_pub_ = nh_.advertise<geometry_msgs::PoseWithCovarianceStamped>("amcl_pose", 2, true);
}
3.3 requestMap
这里请求服务static_server提供map，然后调用handleMapMessage处理地图信息。这里的地图类型是nav_msgs::OccupancyGrid，这里不介绍，有兴趣自己去看数据类型。然后获取初始位姿、初始化粒子、里程计信息等。
AmclNode::requestMap()
{
//一直请求服务static_map直到成功，该服务在map_server这个包的map_server节点中进行定义
while(!ros::service::call("static_map", req, resp))
{
ROS_WARN("Request for map failed; trying again...");
ros::Duration d(0.5);
d.sleep();
}
handleMapMessage( resp.map );
}
AmclNode::handleMapMessage(const nav_msgs::OccupancyGrid& msg)
{
//free相应的指针
freeMapDependentMemory();
//转换成标准地图，0->-1(不是障碍);100->+1（障碍）;else->0（不明）
map_ = convertMap(msg);
//将不是障碍的点的坐标保存下来
#if NEW_UNIFORM_SAMPLING
// Index of free space
free_space_indices.resize(0);
for(int i = 0; i < map_->size_x; i++)
for(int j = 0; j < map_->size_y; j++)
if(map_->cells[MAP_INDEX(map_,i,j)].occ_state == -1)
free_space_indices.push_back(std::make_pair(i,j));
#endif
// Create the particle filter，定义了一个回调，尚未清除干啥
pf_ = pf_alloc(min_particles_, max_particles_,
alpha_slow_, alpha_fast_,
(pf_init_model_fn_t)AmclNode::uniformPoseGenerator,
(void *)map_);
// 从参数服务器获取初始位姿及方差放到pf中
updatePoseFromServer();
// 定义里程计与激光雷达并初始化数据
// Odometry
delete odom_;
odom_ = new AMCLOdom();
ROS_ASSERT(odom_);
odom_->SetModel( odom_model_type_, alpha1_, alpha2_, alpha3_, alpha4_, alpha5_ );
// Laser
delete laser_;
laser_ = new AMCLLaser(max_beams_, map_);
// In case the initial pose message arrived before the first map,
// try to apply the initial pose now that the map has arrived.
applyInitialPose();
}
3.4 laserReceived
其中变量pose是base相对于odom的位姿；pf_odom_pose_则是上一时刻base相对于odom的位姿，用于后续得到机器人的相对运动程度。
AmclNode::laserReceived(const sensor_msgs::LaserScanConstPtr& laser_scan)
{
// Do we have the base->base_laser Tx yet?感觉这里是支持多个激光雷达的，找到当前响应的激光雷达之前存储的信息，
//如相对于base的转换，是否更新等，使用map结构直接通过id来找到对应序号即可
//如果之前没有备案则在map结构中备案，然后存到frame_to_laser_及lasers_中下次备用
if(frame_to_laser_.find(laser_scan->header.frame_id) == frame_to_laser_.end())
{
frame_to_laser_[laser_scan->header.frame_id] = laser_index;
} else {
// we have the laser pose, retrieve laser index
laser_index = frame_to_laser_[laser_scan->header.frame_id];
}
// Where was the robot when this scan was taken?获得base在激光雷达扫描时候相对于odom的相对位姿
pf_vector_t pose;
if(!getOdomPose(latest_odom_pose_, pose.v[0], pose.v[1], pose.v[2],
laser_scan->header.stamp, base_frame_id_))
{
ROS_ERROR("Couldn't determine robot's pose associated with laser scan");
return;
}
pf_vector_t delta = pf_vector_zero();
//如果不是第一帧，看运动幅度是否超过设定值需要更新（第一帧是指更新了地图或者更新初始位姿）
if(pf_init_)
{
// Compute change in pose
//delta = pf_vector_coord_sub(pose, pf_odom_pose_);
delta.v[0] = pose.v[0] - pf_odom_pose_.v[0];
delta.v[1] = pose.v[1] - pf_odom_pose_.v[1];
delta.v[2] = angle_diff(pose.v[2], pf_odom_pose_.v[2]);
// See if we should update the filter
bool update = fabs(delta.v[0]) > d_thresh_ ||
fabs(delta.v[1]) > d_thresh_ ||
fabs(delta.v[2]) > a_thresh_;
update = update || m_force_update;
m_force_update=false;
// Set the laser update flags
if(update)
for(unsigned int i=0; i < lasers_update_.size(); i++)
lasers_update_[i] = true;
}
//第一帧则初始化一些值
bool force_publication = false;
if(!pf_init_)
{
// Pose at last filter update
pf_odom_pose_ = pose;
// Filter is now initialized
pf_init_ = true;
}
// If the robot has moved, update the filter
else if(pf_init_ && lasers_update_[laser_index])//如果已经初始化并需要更新则更新运动模型
{
//这是amcl_odom.cpp中最重要的一个函数，实现了用运动模型来更新现有的每一个粒子的位姿（这里得到的只是当前时刻的先验位姿）
// Use the action data to update the filter
odom_->UpdateAction(pf_, (AMCLSensorData*)&odata);
}
bool resampled = false;
// If the robot has moved, update the filter
if(lasers_update_[laser_index])
{//接下来一大片都是对原始激光雷达数据进行处理，转换到AMCLLaserData。包括角度最小值、增量到base_frame的转换、测距距离最大值、最小值。
//具体看代码，篇幅限制不详细列了
try
{
tf_->transformQuaternion(base_frame_id_, min_q, min_q);
tf_->transformQuaternion(base_frame_id_, inc_q, inc_q);
}
ldata.range_max = std::min(laser_scan->range_max, (float)laser_max_range_);
range_min = std::max(laser_scan->range_min, (float)laser_min_range_);
ldata.ranges = new double[ldata.range_count][2];
for(int i=0;i<ldata.range_count;i++)
{
// amcl doesn't (yet) have a concept of min range. So we'll map short
// readings to max range.//激光雷达传上来的数据只标记了最大值最小值，但是没做处理，直接将原始数据传上来，
if(laser_scan->ranges[i] <= range_min)//这里将最小值当最大值处理，因为在类似likelihood_field模型中，会直接将最大值丢弃
ldata.ranges[i][0] = ldata.range_max;
}
//注意这里是amcl_laser.cpp的UpdateSensor，不是amcl_sensor.cpp的。通过判断前面设置的测量模型调用pf_update_sensor，
//该函数需要传入相应模型的处理函数，这里所有的测量模型在《概率机器人》的第六章有详细讲，具体自己看，后面只针对自己使用的likelihood_field模型讲一下
//pf_update_sensor实现对所有粒子更新权重，并归一化、计算出《概率机器人》8.3.5的失效恢复的长期似然和短期似然
lasers_[laser_index]->UpdateSensor(pf_, (AMCLSensorData*)&ldata);
lasers_update_[laser_index] = false;
pf_odom_pose_ = pose;
//多少次激光雷达回调之后进行重采样呗，我这里resample_interval_=0.5，只有一个激光雷达，每次都更新。
// Resample the particles
if(!(++resample_count_ % resample_interval_))
{
//按照一定的规则重采样粒子，包括前面说的失效恢复、粒子权重等，然后放入到kdtree，暂时先理解成关于位姿的二叉树，
//然后进行聚类，得到均值和方差等信息,个人理解就是将相近的一堆粒子融合成一个粒子了，没必要维持太多相近的@TODO
pf_update_resample(pf_);
resampled = true;
}
// Publish the resulting cloud
// TODO: set maximum rate for publishing
if (!m_force_update) {
//将新粒子发布到全局坐标系下，一般是map
particlecloud_pub_.publish(cloud_msg);
}
}
if(resampled || force_publication)
{
//遍历所有粒子簇，找出权重均值最大的簇，其平均位姿就是我们要求的机器人后验位姿，到此一次循环已经所有完成
for(int hyp_count = 0;
hyp_count < pf_->sets[pf_->current_set].cluster_count; hyp_count++)
{
if (!pf_get_cluster_stats(pf_, hyp_count, &weight, &pose_mean, &pose_cov))
{
break;
}
hyps[hyp_count].weight = weight;
hyps[hyp_count].pf_pose_mean = pose_mean;
hyps[hyp_count].pf_pose_cov = pose_cov;
if(hyps[hyp_count].weight > max_weight)
{
max_weight = hyps[hyp_count].weight;
max_weight_hyp = hyp_count;
}
}
//将位姿、粒子集、协方差矩阵等进行更新、发布
if(max_weight > 0.0)
{
geometry_msgs::PoseWithCovarianceStamped p;
// Fill in the header
p.header.frame_id = global_frame_id_;
p.header.stamp = laser_scan->header.stamp;
// Copy in the pose
p.pose.pose.position.x = hyps[max_weight_hyp].pf_pose_mean.v[0];
p.pose.pose.position.y = hyps[max_weight_hyp].pf_pose_mean.v[1];
tf::quaternionTFToMsg(tf::createQuaternionFromYaw(hyps[max_weight_hyp].pf_pose_mean.v[2]),
p.pose.pose.orientation);
// Copy in the covariance, converting from 3-D to 6-D
pf_sample_set_t* set = pf_->sets + pf_->current_set;
for(int i=0; i<2; i++)
{
for(int j=0; j<2; j++)
{
p.pose.covariance[6*i+j] = set->cov.m[i][j];
}
}
p.pose.covariance[6*5+5] = set->cov.m[2][2];
pose_pub_.publish(p);
last_published_pose = p;
//这里就是所说的，map～base减去odom～base得到map～odom，最后发布的是map～odom。
// subtracting base to odom from map to base and send map to odom instead
tf::Stamped<tf::Pose> odom_to_map;
try
{
tf::Transform tmp_tf(tf::createQuaternionFromYaw(hyps[max_weight_hyp].pf_pose_mean.v[2]),
tf::Vector3(hyps[max_weight_hyp].pf_pose_mean.v[0],
hyps[max_weight_hyp].pf_pose_mean.v[1],
0.0));
tf::Stamped<tf::Pose> tmp_tf_stamped (tmp_tf.inverse(),
laser_scan->header.stamp,
base_frame_id_);
this->tf_->transformPose(odom_frame_id_,
tmp_tf_stamped,
odom_to_map);
}
catch(tf::TransformException)
{
ROS_DEBUG("Failed to subtract base to odom transform");
return;
}
latest_tf_ = tf::Transform(tf::Quaternion(odom_to_map.getRotation()),
tf::Point(odom_to_map.getOrigin()));
latest_tf_valid_ = true;
if (tf_broadcast_ == true)
{
// We want to send a transform that is good up until a
// tolerance time so that odom can be used
ros::Time transform_expiration = (laser_scan->header.stamp +
transform_tolerance_);
tf::StampedTransform tmp_tf_stamped(latest_tf_.inverse(),
transform_expiration,
global_frame_id_, odom_frame_id_);
this->tfb_->sendTransform(tmp_tf_stamped);
sent_first_transform_ = true;
}
}
else
{
ROS_ERROR("No pose!");
}
}
else if(latest_tf_valid_)//if(resampled || force_publication)
{
}
}
3.5 AMCLOdom::UpdateAction
首先获取上一帧的位姿，然后根据自己前面选择的机器人模型进行运动模型更新。这里由于我自己的模型是ODOM_MODEL_DIFF，所以只针对这个模型进行讲解，剩下的原理应该一样，细节上有区别，自己看。代码中有讲到，利用到的算法是《Probabilistic Robotics 2》136页的内容，如果是Probabilistic Robotics 1或者中文版其实就是5.4节中的采样算法，这里不再细述。
我直白一点的理解就是，已知上一时刻所有粒子的后验位姿、上一时刻到现在两个轮子的编码器值，给所有粒子随机采样当前时刻的先验位姿。为什么是随机，不是确定的直接从编码器计算得到呢？因为编码器等存在误差，所以采样到的每个粒子的先验位姿都是不确定的，但理论上是服从一个分布的（这里是正态，书本上给出三种分布），跟实际运动有关，如果运动越大、则采样到的跟直接里程计计算得到的值就越有可能相差的比较大（算法上表示为方差越大）。
// Apply the action model
bool AMCLOdom::UpdateAction(pf_t *pf, AMCLSensorData *data)
{
set = pf->sets + pf->current_set;
pf_vector_t old_pose = pf_vector_sub(ndata->pose, ndata->delta);
switch( this->model_type )
{
case ODOM_MODEL_DIFF:
{
// Implement sample_motion_odometry (Prob Rob p 136)
double delta_rot1, delta_trans, delta_rot2;
double delta_rot1_hat, delta_trans_hat, delta_rot2_hat;
double delta_rot1_noise, delta_rot2_noise;
//计算里程计得到的ut，即用旋转、直线运动和另一个旋转来表示相对运动
// Avoid computing a bearing from two poses that are extremely near each
// other (happens on in-place rotation).
if(sqrt(ndata->delta.v[1]*ndata->delta.v[1] + //如果原地旋转的情况，定义第一个旋转为0，认为所有旋转都是第二个旋转做的
ndata->delta.v[0]*ndata->delta.v[0]) < 0.01)
delta_rot1 = 0.0;
else
delta_rot1 = angle_diff(atan2(ndata->delta.v[1], ndata->delta.v[0]),
old_pose.v[2]);
delta_trans = sqrt(ndata->delta.v[0]*ndata->delta.v[0] +
ndata->delta.v[1]*ndata->delta.v[1]);
delta_rot2 = angle_diff(ndata->delta.v[2], delta_rot1);
//这里作者比书本多考虑了一种情况，就是机器人旋转小角度，然后往后走的情况，比如旋转-20°，然后往后走，计算出来可能是160°，
//但实际只转了20°。按书本可能是比较大的方差（160°），不太准确，但这里的话还是按照比较小的方差来采样。
//但我表示怀疑，万一真的转了160°再前向运动的话怎么办？还是用比较小的方差来采样，可能会使得采样的准确率下降。
//实际中，编码器采样率很高，且设定了一个很小的变化角度就进行运动模型更新，所以我说的这种情况几乎不会发生
// We want to treat backward and forward motion symmetrically for the
// noise model to be applied below. The standard model seems to assume
// forward motion.
delta_rot1_noise = std::min(fabs(angle_diff(delta_rot1,0.0)),
fabs(angle_diff(delta_rot1,M_PI)));
delta_rot2_noise = std::min(fabs(angle_diff(delta_rot2,0.0)),
fabs(angle_diff(delta_rot2,M_PI)));
//对每个粒子用书本的方法进行更新
for (int i = 0; i < set->sample_count; i++)
{
pf_sample_t* sample = set->samples + i;
// Sample pose differences
delta_rot1_hat = angle_diff(delta_rot1,
pf_ran_gaussian(this->alpha1*delta_rot1_noise*delta_rot1_noise +
this->alpha2*delta_trans*delta_trans));
delta_trans_hat = delta_trans -
pf_ran_gaussian(this->alpha3*delta_trans*delta_trans +
this->alpha4*delta_rot1_noise*delta_rot1_noise +
this->alpha4*delta_rot2_noise*delta_rot2_noise);
delta_rot2_hat = angle_diff(delta_rot2,
pf_ran_gaussian(this->alpha1*delta_rot2_noise*delta_rot2_noise +
this->alpha2*delta_trans*delta_trans));
// Apply sampled update to particle pose
sample->pose.v[0] += delta_trans_hat *
cos(sample->pose.v[2] + delta_rot1_hat);
sample->pose.v[1] += delta_trans_hat *
sin(sample->pose.v[2] + delta_rot1_hat);
sample->pose.v[2] += delta_rot1_hat + delta_rot2_hat;
}
}
}
return true;
}
3.6 LikelihoodFieldModel
算法原理请参看《概率机器人》6.4节，这里会给每个粒子（代表一个位姿）计算概率、更新概率，然后返回所有粒子概率的总和。
double AMCLLaser::LikelihoodFieldModel(AMCLLaserData *data, pf_sample_set_t* set)
{
// Compute the sample weights遍历所有激光雷达数据点，
for (j = 0; j < set->sample_count; j++)
{
sample = set->samples + j;
pose = sample->pose;//遍历每个粒子，这是粒子对应的位姿，是经运动模型更新后先验位姿
// Take account of the laser pose relative to the robot
//这个应该是通过机器人与全局坐标系的位姿（每个粒子的位姿），计算激光雷达相对于全局坐标系的位姿。方便后续将激光雷达扫描的终点转换到全局坐标系
//点进去pf_vector_coord_add这个函数，b对应的就是《概率机器人》P128,6.4第一个公式中的机器人在t时刻的位姿，a代表“与机器人固连的传感器局部坐标系位置”
pose = pf_vector_coord_add(self->laser_pose, pose);//这里的laser_pose其实是laserReceived函数一开始初始化每个激光雷达时得到的激光雷达在base中的位姿
p = 1.0;
// Pre-compute a couple of things
double z_hit_denom = 2 * self->sigma_hit * self->sigma_hit;//测量噪声的方差
double z_rand_mult = 1.0/data->range_max;//无法解释的随机测量的分母
//因为时间问题，并不是全部点都进行似然计算的，这里只是间隔地选点，我这里设置的是一共选择60个点～～～
step = (data->range_count - 1) / (self->max_beams - 1);
for (i = 0; i < data->range_count; i += step)
{
obs_range = data->ranges[i][0];
obs_bearing = data->ranges[i][1];
//继续上面《概率机器人》P128的后半段公式，得到激光雷达点最远端的世界坐标
// Compute the endpoint of the beam
hit.v[0] = pose.v[0] + obs_range * cos(pose.v[2] + obs_bearing);
hit.v[1] = pose.v[1] + obs_range * sin(pose.v[2] + obs_bearing);
//转换到栅格坐标
// Convert to map grid coords.
int mi, mj;
mi = MAP_GXWX(self->map, hit.v[0]);
mj = MAP_GYWY(self->map, hit.v[1]);
//这是提前计算好的最近距离，计算函数在map_cspace.cpp的map_update_cspace中实现遍历计算，该函数是被AMCLLaser::SetModelLikelihoodField调用
//而这个函数则只在AmclNode::handleMapMessage中调用？？？而这个handle在多个地方调用，暂时未清楚@TODO
// Part 1: Get distance from the hit to closest obstacle.
// Off-map penalized as max distance
if(!MAP_VALID(self->map, mi, mj))
z = self->map->max_occ_dist;
else
z = self->map->cells[MAP_INDEX(self->map,mi,mj)].occ_dist;
//书本算法流程的公式
// Gaussian model
// NOTE: this should have a normalization of 1/(sqrt(2pi)*sigma)
pz += self->z_hit * exp(-(z * z) / z_hit_denom);
// Part 2: random measurements
pz += self->z_rand * z_rand_mult;
// TODO: outlier rejection for short readings
assert(pz <= 1.0);
assert(pz >= 0.0);
// p *= pz;
// here we have an ad-hoc weighting scheme for combining beam probs
// works well, though...
p += pz*pz*pz;//这里有点不太懂。。。理论上应该是上面注释掉的公式。这里应该是为了防止噪声，比如某个出现错误的0，其余都不管用了
}//每个粒子的所有激光雷达点循环
sample->weight *= p;
total_weight += sample->weight;
}//粒子循环
return(total_weight);
}