# B.4  State Estimation

state estimation မှာပါဝင်ရမည့် အဓိက နှစ်ခုကတော့ transformation နှစ်ခုပါပဲ။ သိခဲ့ပြီးတဲ့အတိုင်း map => odom ( from positioning system ) နဲ့ odom => base\_link ( from odometry system ) ပေါ့ဗျာ။&#x20;

#### Positioning System

Position System မှာဆိုရင်တော့ Nav 2 နဲ့ တွဲသုံးဖို့ Adaptive Monte-Carlo Localization technique ကိုလုပ်ပေးထားတယ်။ သူက map => odom ကိုထုတ်ပေးမှာ။&#x20;

သူ့လို့ပဲ လုပ်ပေးနိုင်တာက slamtoolbox ပေါ့။ သူကတော့ position အပြင် map ကိုပါ ထုတ်ပေးနိုင်ပါတယ်။&#x20;

အဲ့တော့ တကယ်က positioning system မှာထုတ်ပေးနေတာက position , map , metadata တွေရောပါပါတယ်။ ဒါပေမဲ့ အရေးကြီးဆုံးအချက်က ဒီ position တွေသည် ကောင်းမွန်မှန်ကန်နေဖို့လိုပါတယ်။&#x20;

Robot မှာ Position စနစ်အတွက် position system အမျိုးမျိုးရှိတယ်ဆိုရင်တော့ အဲ့ကောင်တွေကို fuse လုပ်ပြီးသုံးလို့ရပါတယ်။ ekf ( extended Kelman Filter ) လိုကောင်တွေနဲ့ fuse လုပ်ပြီး robot localization ပြုလုပ်လို့ရပါတယ်။ နောက်ပိုင်းကျရင် ဆွေးနွေးမယ်။&#x20;

#### Odometry System

နောက်တခုက odom => base\_link ကို ထုတ်ပေးမည့် odometry system ၊  odom အတွက် source တွေကတော့ lidar, wheel encoder, imu ဒါမျိုးတွေပေါ့။ odom system ရဲ့ ရည်ရွယ်ချက်က smooth ဖြစ်ပြီး continuous ဖြစ်တဲ့ transform frame တွေကို ထုတ်ပေးဖို့ပဲ။&#x20;
