slam建图

slam建图算法¶

Gmapping：它是基于RBPF（Rao-Blackwellisation局部滤波器）方法的机器人中使用最多的SLAM软件包。

HectorSlam：它将2D SLAM系统和3D导航与扫描匹配技术和惯性传感系统结合在一起。

Cartographer ：这是Google的SLAM系统。它采用了子地图和闭环检测，以实现更好的产品级性能。该算法可以跨多个平台和传感器配置以2D和3D提供SLAM。

KartoSLAM：这是一个基于图的SLAM系统。

LagoSLAM：其基础是基于图的SLAM，这是最小化非线性非凸代价函数的方法。

CoreSLAm：这是一种在性能损失最小的情况下可以理解的算法。

Loam：这是一种使用3D Lidar 进行状态估计实时构建地图的方法。它还具有来回旋转版本（应该是指激光扫描的方式）和连续扫描2D激光雷达版本。

Lego-Loam：它从Velodyne VLP-16激光雷达（水平放置）和可选的IMU数据中输入点云作为输入。该系统实时输出6D姿态估计，并具有全局优化和闭环检测。

Cartographer：它支持2D和3D SLAM 。

IMLS-SLAM：它提出了一种新的低漂移SLAM算法，该算法仅基于基于扫描模型匹配框架的3D LiDAR数据。

1.启动gazebo节点

roslaunch turtlebot3_gazebo turtlebot3_autorace_2020.launch

2.打开键盘控制节点,移动到起点

roslaunch turtlebot3_teleop turtlebot3_teleop_key.launch

3.打开slam建图

roslaunch turtlebot3_slam turtlebot3_slam.launch

移动小车实现完整建图

4.建图结束保存建图

rosrun map_server map_saver -f 名称

会保存.pgm文件和.yaml文件