什么是slam

简介：

SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）SLAM是指通过使用机器人的传感器信息，同时构建地图和定位机器人在该地图中的位置

在ROS中，常用的SLAM算法有gmapping、cartographer等，它们能够利用激光雷达、摄像头等传感器采集的数据，通过算法实现对机器人自身位置和环境地图的估计和构建。

SLAM技术在机器人自主导航和环境感知等方面具有广泛的应用。

slam和amcl的区别

SLAM是一种同时实现机器人定位和环境建图的技术，可以让机器人在未知环境中自主导航。SLAM通常使用传感器数据和机器人运动信息，通过概率和图优化等算法实现地图的创建和机器人姿态的估计。

AMCL是一种机器人定位的技术，它使用蒙特卡罗方法，结合机器人传感器信息和地图，估计机器人在已知环境中的位置。AMCL可以处理不确定性传感器数据、不确定的地图信息以及不确定的环境条件，从而实现较为精确的定位。

因此，SLAM更侧重于在未知环境中同时完成机器人定位和地图建立，而AMCL则更专注于在已知环境中实现机器人定位

介绍gmapping

Gmapping是一种用于ROS的SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）算法包，它使用激光雷达传感器数据来实现机器人的定位和环境地图的构建。

其基本思路是根据机器人上搭载的激光雷达传感器，获取周围环境的激光数据，并通过粒子滤波算法将机器人在当前环境中的位置进行估计。

同时，它会将机器人所处环境的地图进行构建，并通过建立栅格地图来描述环境。

具体实现步骤如下：

1. 将激光雷达数据转换为ROS中的地图数据类型。
2. 运行gmapping节点，对机器人的位姿进行估计。
3. 通过激光雷达数据和估计的机器人位姿进行地图构建。
4. 通过rviz工具对地图进行可视化。

需要注意的是，gmapping算法对机器人硬件设备要求较高，通常需要使用较为精准的激光雷达传感器，并且机器人运动时需要尽可能平稳，避免出现过多噪声和抖动。

同时，gmapping的参数设置也对建图效果影响较大，需要根据具体场景进行调整。

怎么实现slam

　　

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<launch>   <!-- 启动 Gmapping 节点 -->   <node pkg="gmapping" type="slam_gmapping" name="slam_gmapping" output="screen">     <param name="base_frame" value="base_link" />小车机器人底盘参考系的名称     <param name="odom_frame" value="odom" />小车机器人里程计参考系的名称     <param name="map_frame" value="map" />地图参考系的名称     <param name="delta" value="0.1" />激光雷达运动补偿的时间     <param name="particles" value="30" />粒子滤波器中的粒子数量     <param name="map_update_interval" value="5.0" />更新地图的时间间隔     <param name="maxUrange" value="12.0" />激光雷达扫描的最大距离     <param name="sigma" value="0.05" />粒子滤波器中的高斯噪声方差     <param name="kernelSize" value="1" />计算扫描匹配分数的卷积核大小     <param name="lstep" value="0.05" />线性运动补偿的最小移动距离     <param name="astep" value="0.05" />角度运动补偿的最小旋转角度     <param name="iterations" value="5" />计算扫描匹配分数的迭代次数     <param name="lsigma" value="0.075" />计算扫描匹配分数的高斯噪声方差     <param name="ogain" value="3.0" />计算地图占用栅格的增益值     <param name="lskip" value="0" />跳过某些激光雷达数据的数量     <param name="srr" value="0.1" />前向运动误差的标准偏差     <param name="srt" value="0.2" />旋转运动误差的标准偏差     <param name="str" value="0.1" />侧向运动误差的标准偏差     <param name="stt" value="0.2" />角度误差的标准偏差     <param name="linearUpdate" value="0.5" />车机器人直线运动的距离误差阈值，超过该阈值才进行地图更新     <param name="angularUpdate" value="0.1" />小车机器人旋转的角度误差阈值，超过该阈值才进行地图更新     <param name="temporalUpdate" value="-1.0" />时间更新阈值，超过该阈值才进行地图更新     <param name="resampleThreshold" value="0.5" />重采样阈值，当粒子数小于该值时会触发重采样     <param name="particlesGuaranteed" value="0" />是否保证粒子数不低于指定数量   </node>     <!-- 启动 RViz -->   <node name="rviz" pkg="rviz" type="rviz" args="-d $(find gmapping)/rviz/gmapping.rviz"/> </launch>

　　

Slam建图之后该干什么

　　启动导航的文件