目前可以从很多地方得到RBPF的代码，主要看的是Cyrill Stachniss的代码，据此进行理解。 Author：Giorgio Grisetti; Cyrill Stachniss ://openslam.org/ https://github.com/Allopart/rbpf-gm
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2016-07-01 19:36:00
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问题描述：使用turtlebot时报错(执行一些命令时报错，类似问题都可以参考)roslaunch turtlebot3_slam turtlebot3_gmapping.launch 报错信息：ERROR: cannot launch node of type [gmapping/slam_gmapping]: gmappingROS path [0]=/opt/ros/melodic/share/rosROS path [1]=/opt/ros/melodic/share解决：确实.
原创
2021-10-22 17:01:07
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/* * slam_gmapping * Copyright (c) 2008, Willow Garage, Inc. * * Redistribution and use in source and binary forms, with or without * modification, are permitted provided that the following condi...
原创
2022-01-11 16:11:06
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gmapping 根据激光数据(或者深度数据模拟的激光数据)建立地图,在turtlebot里面应用的就是深度数据模拟的激光数据.如果没有激光雷达的话可以使用Kinect. SLAM 机器人在未知环境中从一个未知位置开始移动,在移动的过程中根据位置估计和地图进行自身定位,同时在自身定位的基础上建造增量
原创
2022-08-17 10:54:22
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Gmapping是基于滤波SLAM框架的开源算法，跟FastSLAM一样采用了RB粒子滤波器（RBPF），将复杂的SLAM问题
1>启动已有的机器人仿真环境。roslaunch mbot_gazebo view_mbot_with_laser_gazebo_suyunzzz_world.launch该launch文件如下<launch> <!-- 设置launch文件的参数 --> <arg name="world_name" value="$(find...
原创
2023-03-04 00:28:23
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ROS2经过6年的快速发展，在充分优化和大幅改进ROS1的基础上（点击了解2014年ROS2规划），功能已经非常完善了。orb-slam2目前（2019年10月9日）官方功能包已达687。ros-dashing功能包直接支持的SLAM包，有cartographer，案例turtlebot，使用说明也非常丰富，网上资料详细。ros2-cartographer这里以orb-slam2...
原创
2021-08-16 11:07:43
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本文介绍使用机器人记录的tf变换和激光扫描数据来建立2D地图.并在ROS的图形化模拟环境rviz中通过重新回放
原创
2022-08-20 00:02:39
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您真的懂了移动机器人是怎么构建地图的吗？1、前言假如，您现在已经拥有一辆ROS小车了，您已经完成了通过ROS节点发布的/cmd_vel话题控制小车的基本运动了。当然，这些都是底层部分，您也许还需要完成移动机器人的建图和导航工作。本篇文章以激光SLAM算法gmapping为例，向大家介绍移动机器人构建环境地图的必备条件、算法流程、算法原理。其实，使用gmapping算法实现建图的步骤十分简单，一般分
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2023-10-24 09:04:45
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在slam_pkg/launch文件中新建gmapping.launch。在rviz中添加机器人,map,雷达话题。
原创
2023-12-14 09:48:57
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实现“gmapping python”的步骤与代码
导言：
欢迎来到开发者世界！在这个领域里，我们经验丰富的开发者将会指导你如何实现“gmapping python”，从而帮助你成为一名出色的开发者。本文将详细介绍实现“gmapping python”的步骤，并提供相应的代码示例与注释。
整体流程：
下面的表格将展示实现“gmapping python”的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-01-05 07:37:14
64阅读
# Python GMapping：机器人定位与地图生成的利器
在移动机器人领域，定位与地图生成（SLAM, Simultaneous Localization and Mapping）是一个重要的研究方向。SLAM技术帮助机器人在未知环境中实时构建地图的同时，确定自己的位置。本文将介绍GMapping算法，并使用Python实现一个简单的示例。
## GMapping概述
GMapping
（1）Gmapping学习总结（2）FastSLAM算法源码GMapping阅读
原创
2021-07-27 15:22:53
294阅读
SLAM的定义及用途：如它的名字所告诉我们的：即同时定位（Localization）与建图（Mapping）。应用场景一般多见于机器人导航，场景识别等任务。SLAM的主要过程：跟踪运动中的相机，估算出其在每个时刻的位置和姿态（用一个包含旋转和平移信息的变量来表示：矩阵或者向量），并将相机在不同时刻获取的图像帧融合重建成完整的三维地图。传统的SLAM可分为视觉前端和优化后端两大模块。视觉前端：视觉前
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2022-09-30 11:37:51
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2021-09-07 14:04:27
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经典视觉SLAM框架整个视觉SLAM流程包括以下步骤：1. 传感器信息读取。在视觉SLAM中主要为相机图像信息的读取和预处理。2. 视觉里程计（Visual Odometry，VO）。视觉里程计的任务是估算相邻图图像间相机的运动，以及局部地图的样子。VO又称为前段。3. 后端优化（Optimization）。后端接受不同时刻视觉里程计测量的相机位姿以及回环检测的信息，
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2023-10-20 17:09:00
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SLAM包含了两个主要的任务：定位与构图，在移动机器人或者自动驾驶中，这是一个十分重要的问题：机器人要精确的移动，就必须要有一个环境的地图，那么要构建环境的地图就需要知道机器人的位置。在1990年，[1]首次提出使用EKF（扩展卡尔曼滤波器）来逐步估计机器人姿态的后验分布以及地标点的位置。实际上，机器人从未知环境的未知位置开始，通过反复观测运动过程中的环境特征来定位自身的位置和姿态，然后根据自身的
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2022-10-05 13:39:07
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slam, object slam
原创
2021-09-06 17:28:57
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%-------------------------------------------------------------------------% FILE: slam.m% AUTH: L
原创
2022-10-10 15:52:14
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介绍Slam：同步定位与建图，就是在定位的同时，建立环境地图。主要思路是根据运动学模型计算位姿，并通过传感得到的环境信息，对估计位姿调整优化，从而得到准确位姿，根据定位及感知数据绘制地图。下图为slam主流框架：传感器感知在视觉SLAM中主要为传感信息的读取和
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2023-02-05 09:57:31
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