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学习目标:

  • 2Dslam介绍
  • 3Dslam介绍

学习内容:

1.2Dslam介绍

        1.slam_gmapping            

                        Gmapping是应用最为广泛的2D slam方法,主要是利用RBPF(Rao-Blackwellized                 ParticleFilters)方法,所以需要了解粒子滤波的方法(利用统计特性描述物理表                              达式下的结果)。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。

                        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,Gmappin

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