优点:Gmapping可以实时构建室内地图,在构建小场景地图所需的计算量较小且精度较高。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...
为了讲解Gmapping源码,我们首先要搞懂Gmapping的原理: 一、理论基础 1、概念一:大数定理 以下摘自:《概率论与数理统计》- 茆诗松 辛钦大数定律提供了一个求随机变量数学期望 E(X) 的近似方法,设想对随机变量 X 独立重复的观察n次,第k 次的观察值为Xk,则,,,X1,X2,X3,...Xn相互独立,且他们的分布应该与X...
内存消耗:由于每个粒子都携带一幅地图,因此Gmapping算法在构建大场景地图时内存消耗较大。这也是Gmapping算法的一个主要限制。 五、应用场景 Gmapping算法广泛应用于扫地机器人、服务机器人等领域,这些领域通常需要对室内环境进行精确建图以实现自主导航和避障等功能。 综上所述,Gmapping算法是一种基于粒子滤波的2D-SLAM算...
一、Gmapping是基于粒子滤波的算法。 缺点:严重依赖里程计,无法适应无人机及地面不平坦的区域,无回环(激光SLAM很难做回环检测),大的场景,粒子较多的情况下,特别消耗资源。 源码的核心函数:processScan() 算法框架: ① drawFromMotion()运动模型(因为有这步,所以特别依赖里程计信息) ② scanMatch()扫描匹配... ...
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...
Gmapping原理和代码流程 里程计的依赖,就是相信传感器传来的数据程度。dth为角度变化量。线性距离也是这样的。计算当前位姿的角度和初始角度的区别,如果里程计比较可靠的话,那么进行匹配的时候就需要对离初始位姿比较远的位姿施加惩罚...轴上高一个单位的一个点,用这个点来判断激光雷达是否发生了倾斜。接下来就是根据...
书名:移动机器人原理与应用(基于ROS操作系统) 作者名:何顶新 刘智伟 胡春旭 顾强编著 本章字数:2908字 更新时间:2024-12-31 20:32:55 后续精彩内容,请登录阅读 上QQ阅读APP看书,第一时间看更新
gmapping原理图解 最近把gmapping的论文看了一下,虽然很多关于概率论的东西没看太明白但是了解了大概吧。 Improved Techniques for Grid Mapping with Rao-Blackwellized Particle Filters Giorgio Grisetti, Cyrill Stachniss, Wolfram Burgard 这篇主要给刚入门的同学看一下,了解一下gmapping的原理。如有理解错误或者有问题...
1、Gmapping是基于滤波SLAM框架的常用开源SLAM算法。 2、Gmapping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。 3、Gmapping在RBpf算法上做了两个主要的改进:改进提议分布和选择性重采样。 优缺点: 优点:Gmapping可以实时构建室内地图,在构建小场景地图所需的计算量较小且精度较高。相比Hector ...