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基于coreslam的2d-slam建图无需ros 的说明全网总结
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  • 作者:小v
  • 2020年5月26日 14:41 星期二
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  • slam 建图当前最流行的是基于ROS平台的gmapping ,cartographer等,ros平台相对庞大,roslaunch  rosrun 指令操作复杂。

    对于研究者有大把时间的人可以放开了去学习。本文介绍国外的breezyslam 建图方案,使用python实现,脱离ros只要有python的环境

    就可以将2d-slam激光建图跑起来。他的好处就是指令简单,高效相对ros来说,里程计odom可适配有或者无,采用粒子滤波的方式

    基于coreslam (tinyslam)的核心思想实现的slam建图。

    欢迎相关专业的学生进行学习和总结。

    一基础

    1     教程一:如何在没有ros的系统上实现slam建图

    2    一、自主移动机器人智能车入门的起点介绍

    3   二、自主移动机器人智能车使用python版本的breezyslam 进行测试

    4  教程二:breezyslam 如何开始使用?



    二 升华


    5 教程三:vreezyslam建图log2pgm

    6 教程四:树莓派搭建breezyslam环境的说明

    7 breezyslam建图2d-slam建图测试一






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    本文作者:小v      文章标题: 基于coreslam的2d-slam建图无需ros 的说明全网总结
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    #считаем одометрию для обоих колес
        errorCode, x_left = vrep.simxGetJointPosition(clientID, left_motor_handle, vrep.simx_opmode_streaming)
        dx_left = abs(x_left - prev_pos_left)
        prev_pos_left = x_left
        dx_left = (dx_left + math.pi) % (2 * math.pi) - math.pi
        
        errorCode, x_right = vrep.simxGetJointPosition(clientID, right_motor_handle, vrep.simx_opmode_streaming)
        dx_right = abs(x_right - prev_pos_right)
        prev_pos_right = x_right
        dx_right = (dx_right + math.pi) % (2 * math.pi) - math.pi
        
        #обновляем информацию об изменении координат колес, угле между ними и времени
        velocities = robot.computePoseChange(time.time(), abs(dx_left), abs(dx_right))
    @小v:https://github.com/Azatalion/BreezySlam/blob/master/mines.py
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