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本文将深入解析移动机器人如何利用gmapping算法构建地图，帮助您理解算法原理和流程。首先，gmapping是基于2D激光雷达的RBPF算法，它在室内环境中表现出色，构建精度高，对扫描频率要求低。但随着环境增大，其内存和计算需求也会显著增加，不适合大规模场景。使用gmapping，首先需要安装算法功能包，它依赖/tf（...
在新冠病毒肆虐的特殊时期，我们提醒大家务必保持健康与安全。利用春节假期，作者整理了关于Gmapping的工程代码笔记，旨在与SLAM领域的同行分享。这是一份技术笔记，侧重于算法的实现和项目重构的准备，参考了以下文献：【1】 gaoyichao.com/Xiaotu/... 【2】 blog.csdn.net/roadseek_... 【3】 ...
本文将深入分析grid部分与gridfastslam部分，作为gmapping建图过程中的关键模块。在grid部分，首先关注的是栅格单元的状态管理。在accesstate.h头文件中，定义了栅格单元状态为Outside（超出边界）与Inside（在边界内）。array2d.h与harray2d.h则分别负责栅格单元的内存分配和管理，尤其着重处理边界内栅格的...
从grid和gridfastslam的讲解转向新的章节：scanmatcher，意指匹配过程。这里首先介绍与AMCL定位相似的方法，包括对称矩阵分解与Bresenham画线技术。对称矩阵分解与Bresenham画线 在eig3.h和eig3.cpp中，采用了AMCL包中相似的对称矩阵分解技术；gridlinetraversal.h文件中则实现了Bresenham算法。scanmatcher核心...
Filter-based算法EKF-SLAM 时间：90年代 特点：利用扩展卡尔曼滤波（EKF）进行SLAM，是早期SLAM算法的代表。FastSLAM 时间：02~03年 特点：采用Rao-Blackwellized粒子滤波（RBPF），实现了对机器人位姿和地图特征的同时估计，提高了SLAM的效率和精度。Gmapping 时间：07年 特点：在RBPF算法基础上进行了改进，...
在ROS中运行SLAM算法（如gmapping或cartographer），订阅/scan话题：roslaunch turtlebot_gmapping gmapping.launch手动或通过自动导航控制机器人移动，使激光雷达扫描整个环境。保存与优化地图 扫描完成后，使用map_server保存地图：rosrun map_server map_saver -f my_map对生成的地图进行后处理（如膨胀腐蚀、...
机器人研究领域涉及多个关键问题，包括建图、定位、路径规划和运动规划。其中，同步定位与建图（SLAM）问题连接了定位与建图两者的交集。SLAM的核心任务是在未知环境中逐步建立地图，并据此确定机器人的位置，进而实现定位。在ROS环境中，可以使用如Gmapping、Karto、Hector、Cartographer等常用SLAM算法实现这一...
ROS（机器人操作系统）：提供丰富的功能包（如gmapping、move_base），开发者可直接调用现有模块实现建图、导航等基础功能，聚焦算法优化而非底层开发。Ardupilot（开源自动驾驶系统）：支持航点规划、自主避障等飞行器级功能移植到地面无人车，例如通过MissionPlanner地面站配置任务参数，验证多车协同控制策略...
Fast_SLAM算法 Fast_SLAM是一个基于粒子滤波的SLAM框架，是众多现代SLAM框架的前身，经典的gmapping算法就是基于FastSLAM进行改进的。本文将通过论文和代码对FastSLAM算法框架和原理进行深入介绍。一，算法概述 SLAM技术是自主移动机器人领域的重要挑战，在众多应用中扮演关键角色。FastSLAM通过利用机器人位姿的后...
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张3
发布于 2026-02-21
