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教程一:如何在没有ros的系统上实现slam建图
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  • 作者:小v
  • 2020年4月30日 16:48 星期四
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  • 目前大多人群所知的建图slam知识,局限于使用LIDAR进行SLAM(同时定位和地图绘制)在功能强大的计算机上使用ROS。

    这样的话存在两个问题:1)强大的计算机(成本,大小)2)ROS(复杂性,开销,复杂的ui)

    好消息:您不再需要任何一个。


    Simon Levy最近更新了他非常高效的BreezySLAM python代码  (本文描述在此处),以支持新一代廉价强大的LIDAR和单板计算机,包括:
    使用RPLidar Python库的Slamtech系列LIDAR(A1,A2,A3)。我推荐A1,价格仅为499元,范围为1200万,每秒采样8000个。
    运行rpslam.py示例,查看它是否正常运行单板计算机。尽管它可以在Raspberry Pi 3上运行,但我还是推荐Odroid XU4,它的价格仅为1000元,运行速度是它的两倍,在Linux下也可以正常工作.

    迷你电脑。基于Atom的x86微型PC的成本仅比单板计算机高一点,并且更易于扩展。BreezySLAM已在此服务器上进行了测试(116美元,包括Windows,您应该忽略它,而应运行Linux!),并且运行良好。
    另外,也可以使用功能齐全的Intel NUC,它虽然价格较高,但可以以更高的分辨率运行BreezySLAM,并具有大量的处理开销来完成其他任务,例如机器学习和计算机视觉。如果您买到这台($ 339),则需要内存和存储空间 
    当然,它也可以在任何运行Linux的PC上运行
    如果您将Odroid和RP-Lidar A1结合使用,则可以以不到200美元的价格获得功能强大的完整Lidar SLAM解决方案!
    一些注意事项:
     请在此处按照BreezySLAM的说明进行操作。如果您使用的是RP Lidar设备(推荐!),请不要忘记先安装RPLidar librar:“ sudo pip3 install rplidar”
    根据您计算机的速度,每次更新可能需要采样较少的数据点,您可以通过修改代码中的“ MIN_SAMPLES”行来完成。例如,在上面的Atom Mini PC上,我只能获得195个样本,然后才能显示如下所示的“无死亡地图”:
    在Intel NUC上,每次通过可以得到210分。
    在Odroid上我可以获得200分
    在Atom Mini PC上,我可以得到195
    在Raspberry Pi 3上,一次更新一次只能得到75,而且有很多工件,因此还没有真正有用。
    我的建议:搭配RP Lidar A1和Odroid。不到200美元,效果很好。


    文章来源:https://aerospacerobotics.com/

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    本文作者:小v      文章标题: 教程一:如何在没有ros的系统上实现slam建图
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