Gmapping建图源代码
时间: 2023-08-03 20:05:03 浏览: 53
Gmapping的源代码可以在GitHub上找到,它是在ROS中使用的一个开源SLAM算法。以下是Gmapping在ROS Kinetic版本下的安装和使用方法:
1. 安装ROS Kinetic
2. 安装Gmapping
```
sudo apt-get install ros-kinetic-gmapping
```
3. 启动ROS
```
roscore
```
4. 启动机器人的激光雷达数据接收节点
```
rosrun laser_publisher laser_publisher
```
5. 启动Gmapping节点
```
rosrun gmapping slam_gmapping scan:=laser_scan
```
6. 在RViz中查看地图
```
rosrun rviz rviz
```
在RViz中添加Map和LaserScan视图,可以看到机器人构建的地图和激光雷达数据。
以上是Gmapping在ROS Kinetic版本下的使用方法,如果使用其他版本的ROS,请相应地更改命令。如果需要查看Gmapping的源代码,可以在以下链接中找到:
https://github.com/ros-perception/slam_gmapping
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。
A1M8激光雷达gmapping建图具体代码步骤
以下是A1M8激光雷达gmapping建图具体代码步骤:
1. 安装gmapping包
在终端中输入以下命令安装gmapping包:
```
sudo apt-get install ros-<ros版本>-gmapping
```
2. 启动激光雷达
将A1M8激光雷达连接到电脑,并在终端中输入以下命令启动激光雷达:
```
roslaunch rplidar_ros rplidar.launch
```
3. 启动gmapping
在新的终端中输入以下命令启动gmapping:
```
roslaunch gmapping slam_gmapping.launch
```
4. 订阅激光雷达数据
在新的终端中输入以下命令订阅激光雷达数据:
```
roslaunch turtlebot_teleop keyboard_teleop.launch
```
5. 运行建图
使用键盘控制机器人移动,绘制地图。在新的终端中输入以下命令保存地图:
```
rosrun map_server map_saver -f <地图名称>
```
以上就是A1M8激光雷达gmapping建图具体代码步骤。