gmapping中lsigma

在gmapping中，lsigma是激光雷达数据的协方差矩阵的对角线元素的平方根。这个值用于计算激光雷达数据在粒子滤波器中的权重，即越小的lsigma值会使得激光雷达数据对应的粒子在重采样时被选中的概率越大。在gmapping中，lsigma通常是通过实验调整得到的，以使得算法能够在不同场景下都得到比较好的效果。

相关问题

gmapping中核心代码

GMapping是一种概率机器人建图算法，它使用了粒子滤波算法来对机器人的状态进行估计，并使用栅格地图来表示环境。

以下是GMapping中的一些核心代码：

1. 初始化地图

m_map = OccupancyGrid()
m_map.info.resolution = m_delta;
m_map.info.width = m_xsize;
m_map.info.height = m_ysize;
m_map.info.origin.position.x = -m_xsize * m_delta / 2;
m_map.info.origin.position.y = -m_ysize * m_delta / 2;
m_map.info.origin.orientation.w = 1.0;
m_map.data = [-1] * m_xsize * m_ysize

这段代码初始化了一个占据栅格地图，包括地图的分辨率、大小和原点位置。地图中每个栅格的值都被初始化为-1。

2. 进行地图更新

laser_pose = self.get_laser_pose(odo_pose)
m_particles = self.update_particles(m_particles, odo_pose, laser_pose, scan)
self.update_map(m_particles, scan, laser_pose)

这段代码进行了地图的更新，首先估计机器人的位姿，然后使用粒子滤波算法对机器人的状态进行估计。接着，使用估计后的机器人位姿和激光扫描数据来更新地图。

3. 栅格地图更新

def update_map(self, particles, scan, laser_pose):
    # 将扫描数据转换为地图坐标系下的点云
    cloud = self.scan_to_cloud(scan, laser_pose)

    # 将点云投影到地图上
    hits, misses = self.raytrace(cloud, particles)

    # 更新地图
    self.update_grid(hits, misses)

这段代码实现了地图的更新过程，首先将激光扫描数据转换为地图坐标系下的点云，然后使用raytrace方法将点云投影到地图上。接着，使用update_grid方法更新地图中每个栅格的占据概率值。

4. 粒子滤波算法

def update_particles(self, particles, odo_pose, laser_pose, scan):
    # 计算机器人的运动位移
    delta_pose = self.compute_pose_delta(odo_pose, self.m_last_odometry)

    # 对每个粒子进行预测
    for i in range(len(particles)):
        particles[i] = self.sample_motion_model(particles[i], delta_pose, self.m_last_odometry)

    # 计算每个粒子的权重
    weights = self.compute_particle_weights(particles, laser_pose, scan)

    # 归一化权重
    weights /= np.sum(weights)

    # 重采样
    indices = self.resample_particles(weights)
    particles = particles[indices]

    # 更新上一次的位姿
    self.m_last_odometry = odo_pose

    return particles

这段代码实现了粒子滤波算法的一次迭代，首先计算机器人的运动位移，然后使用预测模型对每个粒子进行预测。接着，计算每个粒子的权重并归一化。使用重采样方法生成新的粒子集合，并更新上一次的位姿。

melodic的gmapping中设置Laser Pose的方法

要设置Laser Pose，可以在melodic的gmapping中使用以下命令：

rosrun gmapping slam_gmapping scan:=<scan_topic> _odom_frame_id:=<odom_frame> _base_frame:=<base_frame> _map_frame:=<map_frame> _laser_frame:=<laser_frame>

其中，需要将 <scan_topic> 替换为你的激光雷达的topic名称，<odom_frame> 替换为你的里程计坐标系的名称，<base_frame> 替换为你的机器人底盘坐标系的名称，<map_frame> 替换为地图坐标系的名称，<laser_frame> 替换为激光雷达坐标系的名称。

例如，如果你的激光雷达topic名称为 "/scan"，里程计坐标系为 "odom"，机器人底盘坐标系为 "base_link"，地图坐标系为 "map"，激光雷达坐标系为 "laser"，可以使用以下命令：

rosrun gmapping slam_gmapping scan:=/scan _odom_frame_id:=odom _base_frame:=base_link _map_frame:=map _laser_frame:=laser

这样就可以启动gmapping，并设置激光雷达的Laser Pose。