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