gmaPPing流程图
时间: 2024-05-01 09:13:32 浏览: 14
以下是gmapping的流程图,其中包含了gmapping各个主要函数的功能以及对每一个关键函数的解释,同时还对processscan这个函数有详细的解释。
```
graph TD
A[激光雷达数据] --> B(滤波器)
B --> C(扫描匹配)
C --> D(运动模型)
D --> E(粒子滤波器)
E --> F(地图)
F --> G(输出地图)
```
其中,gmapping的主要流程如下:
1. 读取激光雷达数据。
2. 对激光雷达数据进行滤波处理,去除噪声和无效数据。
3. 进行扫描匹配,将激光雷达数据与地图进行匹配,得到机器人在地图上的位置。
4. 根据机器人的运动模型,对机器人的位置进行更新。
5. 使用粒子滤波器对机器人的位置进行估计。
6. 根据机器人的位置和地图,生成地图。
7. 输出地图。
相关问题
gmapping流程图
gmapping是一种用于建立二维地图的激光雷达SLAM算法。下面是gmapping的流程图:
1. 初始化:
- 初始化粒子滤波器,生成一组随机粒子。
2. 接收激光雷达数据:
- 获取激光雷达数据。
- 对激光数据进行预处理,如去除无效点、滤波等。
3. 运动更新:
- 获取机器人的里程计数据。
- 根据里程计数据,更新粒子的位姿。
4. 测量更新:
- 对每个粒子进行测量模型更新。
- 将激光雷达数据转换到地图坐标系下。
- 计算每个粒子的权重,衡量其与地图的匹配程度。
- 根据权重对粒子进行重采样,保留匹配度高的粒子。
5. 地图更新:
- 根据重采样后的粒子,更新地图。
- 将激光雷达数据转换为地图上的占据栅格。
6. 重复步骤2-5:
- 循环执行步骤2-5,以不断更新地图和粒子的位姿。
7. 输出地图:
- 输出最终建立的二维地图。
gmapping zenme yunxing
gmapping 是一种基于激光雷达数据的 SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) 算法,用于构建室内或室外环境的地图。它的运行流程大致如下:
1. 获取激光雷达数据,通常是通过 ROS (Robot Operating System) 的雷达驱动程序获取。
2. 对激光雷达数据进行预处理,如滤波、去除无效数据等。
3. 运行 gmapping 算法进行地图构建,该算法采用概率栅格地图(Occupancy Grid Map)的形式表示地图。
4. 在地图构建过程中,同时进行机器人的定位,即实现 SLAM。
5. 最终得到构建好的地图和机器人的位姿信息。
要运行 gmapping,需要安装 ROS 系统及相关的雷达驱动程序、gmapping 包等。在 ROS 中,可以通过运行 launch 文件来启动 gmapping 节点,并订阅激光雷达数据和机器人位姿信息,同时发布构建好的地图和机器人位姿信息。