整理内容来自：http://wiki.ros.org/amcl
1、AMCL订阅的节点：
scan (sensor_msgs/LaserScan)：激光数据
tf (tf/tfMessage)：各种转移矩阵，如laser_scan->base_link；base_link->odom
initialpose (geometry_msgs/PoseWithCovarianceStamped)：初始位姿
map (nav_msgs/OccupancyGrid)：栅格地图
2、发布的节点：
amcl_pose (geometry_msgs/PoseWithCovarianceStamped)：amcl算法估计出来的位姿
particlecloud (geometry_msgs/PoseArray)：粒子点云，用于rviz可视化显示
tf (tf/tfMessage)：这里发布的是odom->map的转移矩阵，通过base_link->map和base_odom求得的
3、主要参数
（1）全局滤波参数
~min_particles (int, default: 100)：最小粒子数
~max_particles (int, default: 5000)：最大粒子数
~kld_err (double, default: 0.01)、~kld_z (double, default: 0.99)：KLD算法的两个误差评估参数，kdl_err是真实分布和估计分布之间的KL散度最大误差，表征两个分布的接近程度；两个参数选默认值即可
~update_min_d (double, default: 0.2 meters)：运动超过0.2米时，更新粒子
~update_min_a (double, default: π/6.0 radians)：旋转角度超过30°，更新粒子
~resample_interval (int, default: 2)：重采样间隔
~recovery_alpha_slow (double, default: 0.0 (disabled))
~recovery_alpha_fast (double, default: 0.0 (disabled))：机器人被绑架，重新恢复时的粒子最快衰减率（参考Argument_MCL）
~initial_pose_x (double, default: 0.0 meters)
~initial_pose_y (double, default: 0.0 meters)
~initial_pose_a (double, default: 0.0 radians)：初始位姿（x,y,theta）
~initial_cov_xx (double, default: 0.5*0.5 meters)
~initial_cov_yy (double, default: 0.5*0.5 meters)
~initial_cov_aa (double, default: (π/12)*(π/12) radian)：初始位姿协方差，使粒子均匀围绕初始点
（2）激光模型参数
~laser_min_range (double, default: -1.0)：激光最小角度范围
~laser_max_range (double, default: -1.0)
~laser_max_beams (int, default: 30)：滤波器观测更新时,最大的激光束间隔
~laser_z_hit (double, default: 0.95):高斯噪声模型参数
~laser_z_short (double, default: 0.1):意外对象(人的干扰)噪声模型,呈指数分布
~laser_z_max (double, default: 0.05):激光失效噪声模型
~laser_z_rand (double, default: 0.05):随机测量噪声模型
~laser_sigma_hit (double, default: 0.2 meters):方差
~laser_lambda_short (double, default: 0.1):意外对象噪声模型的系数
~laser_likelihood_max_dist (double, default: 2.0 meters)：这个参数和运动膨胀有关
~laser_model_type (string, default: "likelihood_field")：激光观测模型
（3）里程计参数（参考博客：https://blog.csdn.net/qq_29796781/article/details/80001355）
~odom_model_type (string, default: "diff")：里程计模型，可选 "diff", "omni", "diff-corrected" or "omni-corrected".
diff：2轮差分 omni：全向轮 y方向有速度
~odom_alpha1 (double, default: 0.2)：转角分量的运动噪声 增大该值，机器人发生有旋转运动时，就会出现扇形噪声粒子云
~odom_alpha2 (double, default: 0.2)：横向分量运动噪声，噪声在机器人左右两边分布
~odom_alpha3 (double, default: 0.2)：纵向分量运动噪声，沿着机器人前进方向分布
~odom_alpha4 (double, default: 0.2)： 斜角方向上的运动噪声
~odom_alpha5(double, default: 0.2)：第五个参数 对于 2轮差分diff 里程计模型无用，可忽略 该参数只对全向运动模型有用
~odom_frame_id (string, default: "odom")：里程计坐标系
~base_frame_id (string, default: "base_link")：机器人坐标系
~global_frame_id (string, default: "map")：世界坐标系
~tf_broadcast (bool, default: true)：默认开启，表示发布出里程计到世界坐标系下的tf转换
注：参数 odom_alpha1~odom_alpha4里程计运动模型噪声 根据实际模型的精度情况来设定
4、转移矩阵示意图
理想情况下，里程计坐标系和世界坐标系是重合的，但是因为传感器有噪声或者机器人车轮打滑或被搬移，里程计坐标系和世界坐标系有了偏差，AMCL可以估计这个偏差量。
5、完整tf树
当amcl节点未启动时，odom->map的信息是没有的，laser_scan到map的数据也是没有的（定位数据），tf树不完整。
更新:
amcl参数dynamic_reconfigure,动态参数可配置
在运行amcl节点后, rosrun rqt_reconfigure rqt_reconfigure,有gui的界面配置参数,调参
里程计初始坐标,是机器人上电后的坐标,和建图的时候一致
意外对象(人的干扰)概率模型