基于gmapping地图与cartographer地图测试蒙特卡罗定位 最近这一段时间一直在调节基于蒙特卡罗定位的导航,前提是基于已经开源的基于激光雷达的SLAM算法。地图的建立,主要是参考网上的开源教程,根据实际情况,调整相关的参数文件。最终是实现了建图。建立的地图的精度还没有具体的分析,但从直观上看,应该是没什么问题。因此计划通...
1. gmapping: 源码链接:https://github.com/Project-MANAS/slam_gmapping 启动: 代码语言:javascript 复制 ros2 launch slam_gmapping slam_gmapping.launch.py 2. cartographer: 源码链接:https://github.com/ros2/cartographer_ros 3. littleslam: 源码链接:https://github.com/rsasaki0109/littleslam_ros2 4....
1. gmapping: 源码链接:https://github.com/Project-MANAS/slam_gmapping 启动: ros2 launch slam_gmapping slam_gmapping.launch.py 1. 2. cartographer: 源码链接:https://github.com/ros2/cartographer_ros 3. littleslam: 源码链接:https://github.com/rsasaki0109/littleslam_ros2 4. orb-slam2: 源码...
gmapping vs cartographer 携带一张地图。gmapping可以很好的利用里程计的信息来降低对使用的激光雷达频率的要求。机器人可以通过里程计把编码器的数据根据机器人当前的位姿计算求解出下一个时刻的位姿,然后再将每个粒子的激光传感器...完成的地图会相对正在构建的地图发生旋转偏移。针对出现的这种情况,分析可能造成的原因:...
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。 二、Hector SLAM 基于优化的算法(解最小二乘问题),优缺点:不需要里程计,但对于雷达帧率要求很高40Hz,估计6自由度位姿,可以适应空中或者地面...
【开源无人机】gmapping与cartographer实现室内无人机slam(下), 视频播放量 867、弹幕量 0、点赞数 11、投硬币枚数 4、收藏人数 15、转发人数 2, 视频作者 南京超维空间科技, 作者简介 ,相关视频:【开源无人机】ROS无人机同步建图与避障,【开源无人机】S2无人机桥梁巡
gmapping是目前应用最广的2D slam 方法,利用RBPF方法,故需要了解粒子滤波算法。scan-match方法在于估计机器人位置(pose),利用梯度下降的方法,在当前构建的地图,与当前的激光点,和机器人位置(pose)为初始估计值。 粒子滤波的方法一般需要大量的粒子来获取好的结果,但这必会引入计算的复杂度;粒子是一个依据过程的观测...
gmapping的github作者先后发布了slam和navigation的工作,如果只跑slam,运行下面前两行即可;如果对navigation感兴趣,也可以全部执行。 git clone https://github.com/ros-perception/openslam_gmapping.git git clone https://github.com/ros-perception/slam_gmapping.git ...
入门还是首选ros的，因为ros虽然现在越来越被人熟知，但还是小众的一个东西。ros出了问题还需要上谷歌，...