用python代码写的slam源程序

SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）是一种让机器人实时构建环境地图并确定自身位置的技术。Python因其丰富的库和易读性，在SLAM领域有着广泛的应用。以下是使用Python编写基本SLAM程序的一个简化示例，通常会结合ROS（Robot Operating System）和开源框架如ORB-SLAM、Cartographer等：

# 导入必要的库
import rospy
from sensor_msgs.msg import LaserScan
from nav_msgs.msg import Odometry

# 初始化节点
rospy.init_node('simple_slam')

# 创建激光雷达数据订阅者
sub = rospy.Subscriber('/scan', LaserScan, callback_lidar_data)

def callback_lidar_data(data):
    # 获取数据并处理
    ranges = data.ranges
    # ... 进行特征匹配、地图更新和位姿估计等步骤 ...

    # 发布机器人状态（假设）
    robot_pose = estimate_robot_pose()
    pub_odom = rospy.Publisher('/odom', Odometry, queue_size=10)
    odom_msg = create_odometry_message(robot_pose)
    pub_odom.publish(odom_msg)

# 自定义函数来估计机器人位置
def estimate_robot_pose():
    # ... 根据传感器数据计算 pose ...
    return PoseStamped()

# 创建Odometry消息的辅助函数
def create_odometry_message(robot_pose):
    # ... 将pose转换为nav_msgs/Odometry格式 ...
    return Odometry()

# 保持节点运行
rospy.spin()

这只是一个基础的框架，实际的SLAM算法会更复杂，涉及特征点检测、匹配、地图构建、优化以及滤波等环节。