基于coreslam的2d-slam建图无需ros 的说明全网总结

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

8 基于乐高surveyor J3的桌面建图

小v

121.69.31.66 Unknown BrowserOther

#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))

2020-06-01 14:22

小v

121.69.31.66 Unknown BrowserOther

@小v：https://github.com/Azatalion/BreezySlam/blob/master/mines.py

2020-06-01 14:25

基于coreslam的2d-slam建图无需ros 的说明全网总结

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