SLAM二维离线建图

SLAM 2D 离线建图技术与工具
SLAM (Simultaneous Localization And Mapping) 是一种让机器人在未知环境中移动的同时构建地图并定位的技术。对于二维离线建图而言，主要关注的是基于已有数据集来创建环境的地图。
数据收集阶段
为了实现有效的二维离线建图，通常会先通过传感器（如激光雷达LIDAR、摄像头等）采集大量关于环境的数据。这些数据可以被存储下来，在后续处理过程中用于生成精确的地图模型[^1]。
常见算法和技术

Graph-based SLAM: 这种方法将整个轨迹表示成节点之间的连接关系，并试图最小化误差函数以优化位置估计。它适合于大规模场景下的全局一致性调整。

EKF/UKF-SLAM: 扩展卡尔曼滤波器(Extended Kalman Filter, EKF) 和无迹卡尔曼滤波器(Unscented Kalman Filter, UKF) 可以在线性或近似线性的假设下工作得很好，但对于非线性情况则可能效果不佳。这类方法适用于实时应用较少而更注重精度的情况。

Feature-based SLAM: 特征提取是该类方法的核心部分；通过对图像或其他感知输入中的显著特征进行识别和跟踪，从而建立稀疏但可靠的地标关联网络。这种方法特别适合视觉主导型的任务。

工具支持
多个开源软件包提供了强大的功能来进行二维离线建图：

GMapping: 使用粒子滤波器实现了高效的概率网格映射方案，能够很好地适应室内室外不同类型的地形变化。

Cartographer: Google 开发的一个专注于解决回环检测问题的库，不仅支持ROS平台上的在线操作也允许导入预先录制好的bag文件完成离线重建过程。

LOAM(Lidar Odometry and Mapping): 针对三维点云设计但在某些情况下也可以简化应用于平面内的运动估计和平面扫描仪所获取的信息上。

import cartopy.crs as ccrs
from matplotlib import pyplot as plt

def plot_map(map_data):
ax = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree())
ax.stock_img()

lons = map_data['longitude']
lats = map_data['latitude']

plt.scatter(lons, lats, transform=ccrs.Geodetic(), s=.01)

plot_map(your_2d_slam_output)
plt.show()
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