gmapping 算法构建地图

gmapping（Grid-based mapping）算法是一种基于栅格的建图算法，可以用来构建机器人运动过程中环境的地图。它的核心思想是通过机器人的激光雷达数据，将环境转化为一个二维栅格地图，然后通过对机器人的运动进行估计，更新栅格地图中每个栅格的占据状态。

具体的实现步骤如下：

1. 传感器数据预处理：对激光雷达数据进行滤波、去除无效数据等预处理操作。

2. 激光雷达数据转化为栅格地图：将激光雷达数据投射到二维平面上，形成一组点云数据。将点云数据转化为栅格地图，每个栅格代表一个空间单元，栅格的值表示该单元的占据状态。

3. 运动模型：通过机器人的运动状态，推算机器人在上一时刻和当前时刻之间的运动情况。

4. 占据栅格地图更新：通过运动模型，更新栅格地图的占据状态。对于每个栅格，根据机器人运动轨迹和激光雷达数据，计算该栅格的占据概率，并更新栅格地图中对应栅格的值。

5. 重复执行：重复执行2-4步，直到机器人到达目标点或者地图构建完成。

最终，通过gmapping算法构建出的栅格地图可以用于机器人的路径规划、环境感知等任务。