本文前言 *转载请注明出处 @梦凝小筑 本人的研究方向为激光SLAM,因此对于Google Cartographer 的经典算法十分感兴趣,但是苦于该算法的论文是英文写作,且该论文有着公式多,解释少的特点。因此在看了原论文和网上的各种论文解读,都没有能够完全把这块硬骨头吃下去。 机缘巧合,本人研究生课程高等运筹学大作业需要运用和Google Cartographer 中的闭环检测 相同的
*转载请注明出处 @梦凝小筑 1.2 Cartographer 源码软件结构 Cartographer 的源码中,主要有两大部分: 1,Cartographer 算法核心代码,在Cartographer文件夹中, 2,Cartographer 在 ros 平台的接口,在Cartographer_ros文件夹中 * 还有一个ceres-solver goo
*转载请注明出处 @梦凝小筑 前言 本人研一主要研究室内2D激光SLAM,对应的项目是激光AGV。现在项目也已经完结,这里分享下Cartographer用于机器人定位的经验。 我看到大部分使用Cartographer的人只用Cartographer进行建图,并没有用其进行定位。大多还是用的Cartographer + AMCL + MoveBase这一套。本人一
本人研究生关于激光SLAM的一部分工作(激光SLAM的论文有人收真的不容易,感谢机器人期刊),有条件的欢迎下载,代码其实完整性不足,之后正式发表可以开源,希望有感兴趣的同学可以一起完善。 论文下载链接:基于多分辨率搜索与多点云密度匹配的快速ICP-SLAM方法 这里附一下摘要和部分建图结果: 摘要:针对激光SLAM (同步定位与地图创建)的实时性和定位精度问题,为了克服初始位姿不准确情况下增大搜索
一、前言 本文的最后目的是实现Google的cartographer SLAM算法跑在Turtlebot3机器人的仿真环境上 作者这样做的目的是为了横向对比三大经典SLAM算法(hector、gmapping、cartographer) 本文主要内容: turtlebot3环境搭建 在Turtlebot3上的仿真环境跑cartographer建图算法 二、先直接上结果 就上一个视频截图吧,gaze
1 overview cartographer可以看作是两个独立但相关的子系统。第一个是本地SLAM(有时候 也称为前端或局部轨迹构建器)。它的工作是建立一系列submap。每个submap都意味着在短时间内一致,但我们接受local SLAM随着时间的推移而漂移。大多数local SLAM选项都在install_isolated/share/cartographer/configurati
一、前言 该篇为本文的重点,主要内容为 cartographer_turtlrbot3源码库的安装 二、cartographer_turtlebot源码库安装 这里基本参考创客智造的安装教程,但是由于教程中安装的一些包版本已经更新,如果完全按照教程走的话 会发现最后编译会报错(大坑之所在!!!) 所以我在这里重新更改了部分过程,应该可以一遍通过! 环境依旧是:ubuntu16.04 + ROSk
本人为了对比研究三大经典SLAM算法(Gmapping、Cartographer、Hector)的优缺 因此考虑在Turtlebot3仿真环境下对这三个SLAM算法进行测试。 没想到测试第一个算法(Google的cartographer)就花了我将近一天的时间,现在把个人实现过程记录下来。 一、环境准备 ubuntu16.04 + ROSkinetic版本 如果只想跑下google的carto
*转载请注明出处 @梦凝小筑 1.1 Cartographer 整体结构 解析: (1)数据获取(Input Sensor Data) Input Sensor Data:传感器输入,主要包含——激光雷达数据、底盘odom数据、imu数据、fixed frame pose? 激光雷达数据:2d 扫描点云原生数据 ——> 体素滤波器(Voxel Filter) ——> 自适
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