SLAM是什么?ROS 中常用 SLAM 功能包有什么?
时间: 2023-08-14 11:07:18 浏览: 74
SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)是一种利用传感器信息实现机器人同时定位和地图构建的技术。其主要任务是在未知环境中,通过机器人的移动和传感器的观测,实时地估计机器人的位置和绘制环境地图。
在ROS中,常用的SLAM功能包有:
1. gmapping:基于激光雷达的2D SLAM算法,能够构建2D地图。
2. hector_mapping:基于激光雷达和惯性测量单元(IMU)的SLAM算法,能够构建2D和3D地图。
3. cartographer:基于激光雷达的2D和3D SLAM算法,能够构建高质量的地图,并支持多个传感器数据融合。
4. rtabmap:能够处理多种传感器数据,包括激光雷达、RGB-D相机、视觉传感器等,能够构建2D和3D地图,并支持增量式地图更新。
5. karto:基于激光雷达的2D SLAM算法,能够构建高质量的地图,并支持多线程运行。
这些功能包都是ROS中常用的SLAM算法,可以根据不同的应用场景选择使用。
相关问题
ros slam建图
回答: 如果你想在ROS中进行SLAM建图,你可以按照以下步骤进行操作。首先,确保你的rosdep正常工作。如果不正常,你可以通过手动安装依赖清单来解决。你可以使用以下命令来安装所需的依赖项:
sudo apt-get update
sudo apt-get install ros-$ROS_DISTRO-teleop-twist-keyboard ros-$ROS_DISTRO-amcl ros-$ROS_DISTRO-move-base ros-$ROS_DISTRO-slam-gmapping ros-$ROS_DISTRO-slam-karto ros-$ROS_DISTRO-cartographer ros-$ROS_DISTRO-cartographer-ros ros-$ROS_DISTRO-dwa-local-planner ros-$ROS_DISTRO-teb-local-planner ros-$ROS_DISTRO-uvc-camera ros-$ROS_DISTRO-map-server ros-$ROS_DISTRO-hector-slam* ros-$ROS_DISTRO-global-planner ros-$ROS_DISTRO-navfn -y
\[1\]
接下来,你可以参考GitHub上提供的示例launch文件来编写你自己的launch文件。这个示例文件可以在ros-perception/slam_gmapping仓库中找到。\[2\]
在创建功能包时,确保导入以下依赖项: gmapping、map_server、amcl和move_base。gmapping用于构建地图,map_server用于保存和读取地图,amcl用于定位,move_base用于路径规划。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [基于ROS的SLAM建图、自动导航、避障(冰达机器人)](https://blog.csdn.net/weixin_45509406/article/details/125387424)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [ROS学习第四十一节——SLAM建图](https://blog.csdn.net/qq_45685327/article/details/130335143)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [ROS导航实现:SLAM建图(slam_gmapping)与保存(map_server)](https://blog.csdn.net/weixin_45205599/article/details/129739968)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
foxy运行orbslam2——ros
ORB_SLAM2是一个基于特征点的视觉SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)系统,它可以在ROS(Robot Operating System)中运行。
在使用ORB_SLAM2进行SLAM时,首先需要加载ORB_SLAM2的ROS包到ROS工作空间中。然后,在启动ROS的核心功能(例如ROS Master)之后,可以使用roslaunch命令来启动ORB_SLAM2节点。启动节点时,可以指定相机的参数(如相机的设置文件、相机的模型等)来进行相机的校准。
一旦ORB_SLAM2节点成功启动,它就会接收相机数据流,并通过图像处理步骤来提取特征点并构建地图。ORB_SLAM2使用ORB特征描述子来检测和匹配特征点,然后使用RANSAC算法来估计相机的运动姿态。同时,ORB_SLAM2还会通过优化方法(如图优化)来提高地图的精度和稳定性。
在ORB_SLAM2运行过程中,它会输出实时的相机位姿信息和地图数据,这些信息可以用于导航、定位、环境建模等应用。此外,ORB_SLAM2还支持保存和加载地图,以便在不同的场景中进行重定位或跟踪。
总之,通过将ORB_SLAM2集成到ROS中,我们可以利用ROS的强大功能和ORB_SLAM2的高性能来实现实时的视觉SLAM。这对于机器人导航、自主驾驶汽车和增强现实等领域的应用具有重要意义。