相比Hector SLAM对激光雷达频率要求低、鲁棒性高(Hector 在机器人快速转向时很容易发生错误匹配,建出的地图发生错位,原因主要是优化算法容易陷入局部最小值);而相比Cartographer在构建小场景地图时,Gmapping不需要太多的粒子并且没有回环检测因此计算量小于Cartographer而精度并没有差太多。Gmapping有效利用了车轮里程计信息,...
Gmapping建图是SLAM的问题之一,想要创建地图就必须知道机器人的实时轨迹位姿x_{1:t},x_{1:t}一方面在 控制量u_{1:t}作用下进行动态转变,另一方面需要传感器的观测值进行校核z_{1:t},因此建图问题就变成了求 p(x_{1:t},m|u_{1:t},z_{t}) Gmapping的FastSLAM算法独辟蹊径,采用RBPF方法,将SLAM算法...
Gmapping建图之openslam_gmapping模块代码分析(一) 这一讲开始进行openslam_gmapping的代码分析了。先来讲carwenwarapper文件夹,configfile文件夹和gfs-carmen文件夹。 1.carmenwrapper:线程处理与传感器数据处理 这个文件夹里只有一个carmenwrapper.cpp 以及与之对应的carmenwrapper.h。…阅读全文 赞同3 ...
Gmapping算法又名Grid Mapping算法,是一种基于RBpf粒子滤波算法,即将定位和建图过程分离,先进行定位再进行建图。 通过占有格栅(网格)的地图构建算法,在目前的市场中有着很多成功部署并应用的示例,如扫地机器人、服务机器人等。 占有格栅构建地图的好处 如果对连续...
第二种Gmapping, 目前激光2Dslam用得最广的方法,gmapping采用的是RBPF的方法,必须得了解粒子滤波的方法。 问题:粒子滤波是采用大量粒子引入进行计算来获取好的结果,一方面会增加计算复杂度,在粒子权重重新分配与收敛过程中,会产生粒子耗散问题(即小权重粒子消失), ...
ROS 2 安装 Gmapping 功能包及错误处理指南 在机器人领域,SLAM(同步定位与地图构建)是一个重要的研究方向。在 ROS 2(Robot Operating System 2)中,gmapping 是一个广泛使用的 SLAM 功能包,能够帮助机器人在环境中构建地图并进行自我定位。然而,在安装过程中,用户可能会遇到「unable to fetch some archives」的错误...
122 0 02:10 App Ailibot-m4入门教程-建图-gmapping建图 97 0 02:00 App Ailibot-o4入门教程-测试-测试底盘 132 0 01:54 App Ailibot-m4入门教程-建图-运行使用imu数据的cartographer建图 157 0 05:01 App Ailibot-o4入门教程-建图-cartographer 自定位 45 0 02:17 App ROS2与Ailibot2-O4入门教程-...
gmapping-02-基础介绍 17:43 gmapping-03-代码框架 08:24 gmapping-04-代码结构+参数初始化 31:02 gmapping-05-同步scan与odom帧 10:29 gmapping-06-laserCallback函数 20:37 gmapping-07-地图初始化01 24:28 gmapping-07-地图初始化02 18:35 gmapping-07-地图初始化03 35:15 gmapping-07-地图...
使用Python实现GMapping 在这个部分,我们将实现一个简化版本的GMapping。尽管我们不能实现GMapping的所有细节,但我们可以构建一个基本的框架来理解其工作原理。 安装依赖 首先,你需要确保安装了以下Python库: pipinstallnumpy matplotlib 1. 代码实现 以下是一个简化的GMapping示例代码: ...
gmapping算法原理 gmapping算法是一种基于激光雷达的机器人定位与地图构建方法。它采用栅格地图(grid map)来表示室内环境,利用激光雷达数据,以及机器人运动信息,来实现机器人位置估计和环境地图构建。 gmapping算法的工作流程如下: (1)激光雷达传感器对周围环境进行扫描,将激光数据转换成2D栅格地图。 (2)采用概率滤波算法...