gmapping算法的python完整代码

GMapping (Grid Mapping) 算法是一种用于构建环境地图的SLAM（Simultaneous Localization And Mapping）算法，常用于移动机器人导航。Python 中的 Gmapping 通常会结合ROS（Robot Operating System）库进行应用，因为它提供了一整套处理传感器数据、规划路径和构建地图的功能。

完整的 GMapping Python 代码由于其复杂性和依赖库众多，不可能在这里完全展示。不过，我可以为你提供一个基本的框架以及关键步骤：

# 导入必要的ROS包
import rospy
from nav_msgs.msg import OccupancyGrid, MapMetaData
from geometry_msgs.msg import PoseWithCovarianceStamped

# ROS节点初始化
rospy.init_node('g_mapping')

# 创建一个占用率网格发布者
grid_pub = rospy.Publisher('/map', OccupancyGrid, queue_size=1)

# 定义回调函数处理激光雷达数据
def callback_laser(data):
    # 这里通常会包含激光雷达数据解析和更新地图的部分
    # 数据通常来自sensor_msgs/LaserScan或者其他适合的传感器消息
    ...

# 订阅激光雷达数据
sub_laser = rospy.Subscriber('/scan', LaserScan, callback_laser)

# 等待一定时间让数据开始流动
rospy.sleep(5)

# ...其他SLAM算法的核心部分，如创建grid地图，优化等等...

# 结束节点
rospy.spin()

要运行这个代码，你需要安装ROS，并且配置好激光雷达传感器的数据流。此外，你还需要从`move_base`或类似导航栈中获取构建地图所需的高级功能，例如概率后验滤波（Particle Filter）、局部最优解等。