目录【场景】仿真小车在Gazebo上进行Gmapping步骤：问题：【填坑过程】【知识储备】【解决办法】【修改尝试-0】【结论-0】odom由一个发布者发布【修改尝试-1】【结论-1】odom信息由模型中的

2D-slam激光slam:开源代码的比较HectorSLAMGmappingKartoSLAMCoreSLAMLagoSLAM作者：kint_zhao原文：https://blog.csdn.net/zyh821351004/article/details/47381135最近找到一篇论文比较了一下目前ros下2D激光slam的开源代码效果比较:详细参见论文:Anevaluationof2DSL

目录1什么是激光建图2激光建图初体验2.1gmmapping3.2准备工作3.3建图4自定义建图功能包1什么是激光建图即时定位与建图(Simultaneouslocalizationandmapping,SLAM)主要用于解决机器人在未知环境运动时的定位与地图构建问题。SLAM分为激光SLAM和视觉SLAM两个方向的技术，本专栏主要涉及激光SLAM。通常，激光SLAM系统通过对环境中获取的点云数据

目录main主函数startLiveSlam函数laserCallback激光处理回调函数initMapper初始化地图函数addScan激光数据处理函数processScan函数drawFromMotion运动模型数据更新函数scanMatch扫描匹配函数optimize位姿优化函数score函数likelihoodAndScore函数invalidateActiveArea函数computeA

今天将用树莓派装了个ros-noetic，准备用它和hokuyo激光雷达URG-04XL-UG01学一下SLAM,先跑一下gmapping算法，下面记录一下我安装URG-04XL-UG01在Ubuntu20.04

0x00概述在前面的文章中，我们介绍如何自动导航时，都是基于使用gmapping或者hector_mapping创建的地图。当然使用其他的建图方法创建的地图也可以，但是目前为止，无论使用哪种建图方法。

文章目录前言一、前期准备（一）创建工作空间（二）功能包racecar二、Gazebo搭建自己的虚拟环境（一）相关设置（二）运行小车模型（三）手动搭建环境（四）运行创建环境三、进行gmapping建图四、

---思岚rplidarA2代码见:https://github.com/crjxixixi/cleaner_robot1.git现在主要对自己的上位机代码进行一些解释：一、建图建立地图的方式有两种：gmapping

建图gmapping实例说明了解一下Gmapping是一个基于2D激光雷达使用RBPF（Rao-BlackwellizedParticleFilters）算法完成二维栅格地图构建的SLAM算法。

gmapping，从ROS的wiki教程：http://wiki.ros.org/cn/slam_gmapping/Tutorials/MappingFromLoggedData一步一步来，发现不能构建

ROS环境：ubuntu16.04&ROSkinetic激光雷达：EAI-X4orRPlidar-A1激光里程计：rf2o_laser_odometry建图：gmapping对于很多刚入门的同学，购买一台带有高精度轮式里程计的

ImprovedTechniquesforGridMappingWithRao-BlackwellizedParticleFilters全文翻译GmappingImprovedTechniquesforGridMappingWithRao-BlackwellizedParticleFiltersAbstract—Recently,Rao-Blackwellizedparticlefilters(R

本文是《ImprovedTechniquesforGridMapping_withRao-BlackwellizedParticleFilters》的大致翻译，难免有不通顺与错误的地方，如有错误请指出，谢谢！设想一个机器人在一个未知环境中移动，其目的是获得当前环境的地图。地图可以用一个储存每个网格单元颜色的矩阵表示，单元格的颜色只能为黑色或白色。由于传感器与电机都存在误差，运动很可能偏离目标方向，

一、环境准备1.软硬件情况本次使用的硬件为Kuboki小车底盘（Turtlebot2套件的底盘）XboxKinect2SLAMTEC（思岚）A2M8激光雷达WiFi环境车上工控机：类NUC迷你主机Ubuntu1864位ROSMelodic远程主机：笔记本电脑Ubuntu1864位ROSMelodic2.小车驱动配置小车驱动部分参考了以下教程https://www.ncnynl.com/archiv

参考文献：Turtlebot及相关软件安装实现gmapping建图实现AMCL自主导航材料：1.Turtlebot底盘2.RplidarA2雷达3.ubuntu16.04+ROSkinect笔记本电脑1

《ROS理论与实践》学习笔记（九）机器人自主导航课程内容ROS中的导航框架导航框架中的关键功能包move_baseamcl机器人自主导航案例导航仿真程序接口move_base+gmapping在学习《ROS

建图课程内容常用SLAM功能包应用gmappinghectorcartographerrtabmap本讲作业1.在Gazebo中构建一个用于建图和导航的虚拟环境2.将自己构建的机器人模型放置到虚拟环境中，使用gmapping

原文链接：http://www.ncnynl.com/archives/201611/1095.htmlTurtlebot入门教程-激光雷达(Rplidar)gmapping构建地图说明介绍Turtlebot

在学习ros进行gazebo_gmapping时，要使用roslaunch进行打开在gazebo的buildingeditor工具构建的地图模型，但是一直报错，报错的内容是processhasdied，

ROS中通过gmapping/hector/cartographer建图后得到的地图上，如何知道两点对应的实际距离值？ROS地图文件通常，建图保存后得到.pmg和.yaml两个文件。

copy过来一个大佬的代码，编译竟然出现了没遇见过的问题fastSLAMproject/src/gmapping/openslam_gmapping/scanmatcher/CMakeFil

参考博客：1．Turtlebot+RplidarA2使用Gmapping建图与导航：https://www.jianshu.com/p/4277243c786d2.Ros—RPLIDARA2激光雷达安装

比如说这里用到的激光SLAM（gmapping，cartographerLeGO-LOAM）,还有后续的全局

上篇文章讲解了如何在ROS中发布栅格地图，以及如何向栅格地图赋值．这篇文章来讲讲如何将激光雷达的数据构建成栅格地图．雷达的数据点所在位置表示为占用，从雷达开始到这点之间的区域表示为空闲．1GMapping

Turtlebot2+RplidarA2（四）AMCL导航及避障AMCL导航及避障参考文献注：前文链接：Turtlebot2+RplidarA2（一）Gmapping手动建图；Turtlebot2+RplidarA2

Turtlebot2+RplidarA2（三）Gmapping+explore自主探索建图1.安装explore_lite开源探索功能包2.调用explore_lite完成自主探索建图注：前文链接：Turtlebot2

Turtlebot2+RplidarA2（一）Gmapping手动建图实验准备1.安装Turtlebot2底盘驱动1.1安装对应版本的底盘驱动1.2安装turbot功能包集1.3安装turtlebot_apps

考虑将gmapping，hector，karto，cartographer，hdl，loam，lis-sam这几个SLAM算法中的某个模块抠出来重新实现一下。

考虑将gmapping，hector，karto，cartographer，hdl，loam，lis-sam这几个SLAM算法中的某个模块抠出来重新实现一下。

1、前言前一段时间看过我文章的都知道，我打算写一个SLAM源码阅读的文章，然后，我就去读了Gmapping的源码，感受良多，不足的地方是源码太乱了，阅读起来真的不香。

SummaryRBPFdividestheslamproblemintotwoparts:localizationandmappingdrawbacks:thenumberofparticlesandtheparticle-depletionproblemchallenges:reducesthequantityofparticlescontributionsinpaper[ImprovedTec

http://wiki.ros.org/gmappingGmapping包包含OpenSlam的Gmapping的一个ROS封装。

本篇文章以激光SLAM算法gmapping为例，向大家介绍移动机器人构建环境地图的必备条件、算法流程、算法原理。其实，使用gmapping算法实现建图的步骤十分简单，一般分

栅格值越大，障碍物存在的可能性越大与gmapping最大的区别是不需要里程计信息低成本激光雷达演示视频3.ROS中的导航框架白色部分是导航的核心部分，是ROS提供的，不需要自主实现。

基于激光雷达建图一gmapping建图1基于真实机器人与velodyne进行gmapping建图2基于仿真机器人与模拟的激光雷达数据进行gmapping建图二cartographer建图0基于真实机器人与

openslamgmapping中ICP匹配二维点云直接求解出了最优的转换矩阵，并未进行迭代，以下是我的一些理解：

RPLIDARS1的功能以及雷达点云图：ROS学习08-NVIDIAJETSONTX2安装配置激光雷达-思岚RPLIDARS1(在Rviz上显示点位图)但是我们如果要把渲染出来的地图保存出来的话就需要借助gmapping

turtlebot3搭建一个仿真的机器人及环境，这里是基于ROS1中的melodic版本首先安装turtlebot3系列包sudoaptinstallros-melodic-turtlebot3*slam(这里使用gmapping

机器人地图一般分为三种类型：栅格地图，拓扑地图，特征地图机器人在创建地图时，使用多个传感器融合数据，提高创建地图的精度『内部传感器数据的融合通过卡尔满滤波完成，在长时间的运行时会有较大的误差，可以通过外部的激光传感器或者深度相机进行机器人位置和姿态的修正数据关联：1.已经存在的环境特征2.新的环境特征3.噪声数据机器人对采集回来的数据（观测值）进行分析，若为已经存在的数据，则利用这一新的观测值去矫

根据个人习惯）sudoapt-getinstallvim软件2：boost库安装这个是因我的树莓派与嵌入式底盘通信用的是boost库的方式sudoapt-getinstalllibboost-dev软件3：gmapping

粒子滤波器被广泛的应用于机器人系统中，如著名的Gmapping算法便是在粒子滤波器的基础上实现的，但是当前网络中对粒子滤波器的描述往往浅尝则止或长篇大论，导致学习起来往往是了解大概流程而不懂实际代码实现

首先安装ROSKinetic对应Ubuntu16.04参考链接：创客智造其实就是官网翻译了一下…sudosh-c'echo"debhttp://packages.ros.org/ros/ubuntu$(lsb_release-sc)main">/etc/apt/sources.list.d/ros-latest.list'sudoapt-keyadv--keyserverhkp://ha.pool

在使用真实激光器发布数据的时候，出现了Laserismountedupward警告，以及slam_gmapping:/tmp/buildd/ros-hydro-openslam-gmapping-0.1.0

机器人导航运行起来的最基本节点如下：(1)、核心：导航包节点（gmapping、map、amcl，其他导航算法自行学习）-订阅里程计信息、深度信息、发布运动信息(2)、里程计节点：发布里程计信息、发布车的

深度摄像头建图ssh到小车启动bringupssh到小车启动深度摄像头>>roslaunchrikirobotastra_xtion_gmapping.launch虚拟机启动键盘控制和rviz，打开配置文件

机器人算法SLAM小狼@http://blog.csdn.net/xiaolangyangyangopenslam_gmapping源码分析代码整体流程openslam_gmapping核心函数是processScan

按照官网教程安装ros,但是每次安装完全版都不成功,每次在运行gmapping的时候就会报gmapping找不到,move_base等等也是,如果大家一开始的时候安装完整版之后能使用各种基本功能,后来不行了的话

利用gazebo、gmapping、amcl、move_base进行移动机器人仿真，基本流程如下：1、打开仿真环境roslaunchturtlebot3_gazeboturtlebot3_house.launchroslaunchturtlebot3

一、问题描述首先，我在用Gmapping建图的时候发现扫描出来的地图更新速度很慢然后还有就是地图的完整性不高容易变形扭曲，我们在一般在路径规划前需要用适当的建图算法把地图创建出来然后保存方可进行全局路径规划

看了一段时间的粒子滤波这一块的内容，感觉很高sen，但是国外对该算法的推动和运用比较多~~希望我写的能对一些人有用处~如果发现文章有什么差错，请亲们立即指出，咱们共同学习~好了，废话少说，直接开干~1.粒子滤波是一种蒙特卡洛算法，需要一定的计算量2.粒子滤波解决的是贝叶斯计算后验概率时无法求解积分的问题，即使用平均值来代替积分~不知道有没有说明白，这个我们记住就可以，下文我会拿出一个公式来对应~进