advoard_localization采用卡尔曼滤波算法，结合UWB、odom和激光雷达数据进行ROS定位。

简介：
在本项目中，ROS ADVOARD AGV本地化系统扮演着关键角色，我们的目标是构建一个能够在ROS环境下运行并具备自主定位能力的系统。这些软件包已经通过在turtlebot3平台上的测试得到了验证，并且同样适用于安装了超宽带测距传感器和里程计传感器的任何其他机器人平台。此外，该系统能够自动初始化机器人，并将初始姿态信息直接发送至导航堆栈，无需用户在RViz窗口中进行手动配置。然而，为了充分发挥此功能，必须配备LiDAR传感器。AMCL算法同样需要初始姿态数据，因此这一特性对于实现完全自主的机器人系统至关重要。目前，我们提供了一个包含合成UWB数据的仿真程序包，并允许用户对其进行定制化调整，从而使其能够应用于配备真实UWB传感器的实际机器人应用。首先需要准备至少四个UWB传感器以完成此项工作。