介绍gmapping算法的文献或者书籍
时间: 2024-02-01 10:12:33 浏览: 31
gmapping算法是一种常用的SLAM算法,主要用于构建2D地图。以下是一些介绍gmapping算法的文献和书籍:
1. Gmapping: A probabilistic approach to robot mapping,Sebastian Thrun等人在2002年发表于IEEE Robotics and Automation Society的文章,是gmapping算法最初的介绍文献。
2. Probabilistic Robotics,Sebastian Thrun等人编写的一本介绍机器人感知、控制和状态估计的书籍中详细介绍了gmapping算法。
3. ROS机器人程序设计,作者是中国科学院机器人研究所的高翔等人,其中第10章介绍了gmapping算法的实现原理和代码实现。
4. Learning ROS for Robotics Programming,Enrique Fernandez等人编写的一本介绍ROS机器人编程的书籍中也有简单介绍gmapping算法的部分。
以上是一些比较常见的介绍gmapping算法的文献和书籍,可以根据自己的需要选择阅读。
相关问题
gmapping算法介绍
gmapping算法是一种基于激光雷达的SLAM算法,用于构建在移动机器人上的室内或室外环境地图。该算法由Giorgio Grisetti、Cyrill Stachniss和Wolfram Burgard等人于2005年提出。
gmapping算法主要分为两个步骤:建图和定位。
建图:在建图阶段,gmapping算法通过激光雷达扫描环境并提取地图特征,如墙角、门框等。然后,利用这些地图特征将环境划分为小的网格,并使用贝叶斯滤波器来估计每个网格的占用状态。最终,通过将这些网格组合起来形成地图。
定位:在定位阶段,gmapping算法使用粒子滤波器来估计机器人的位姿。在这个过程中,机器人通过激光雷达扫描环境,将扫描数据与地图进行匹配,然后使用滤波器来估计机器人的位姿。
整个gmapping算法是一个迭代过程,通过多次建图和定位迭代来不断优化地图和机器人位姿的估计精度。该算法已经成为移动机器人SLAM领域中最常用的算法之一。
详细介绍Gmapping算法实现slam的整个过程
Gmapping算法是一种基于激光雷达数据的SLAM算法,它可以实现机器人在未知环境中的自主定位和建图。具体实现过程包括以下几个步骤:
1. 数据采集:机器人通过激光雷达扫描周围环境,获取激光点云数据。
2. 特征提取:对激光点云数据进行处理,提取出环境中的特征点,如墙角、门窗等。
3. 建图:根据特征点的位置和激光雷达的测距数据,建立环境地图。
4. 机器人定位:通过比对机器人当前位置和地图中的特征点位置,确定机器人在地图中的位置。
5. 运动估计:根据机器人的运动信息,预测机器人下一时刻的位置,并更新地图。
6. 循环迭代:重复以上步骤,直到建立完整的地图并确定机器人在地图中的位置。
总的来说,Gmapping算法通过激光雷达数据的采集、特征提取、建图、机器人定位、运动估计和循环迭代等步骤,实现了机器人在未知环境中的自主定位和建图。
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