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。