Cartographer学习系列之二: 使用 EAI YDLIDAR 实现 Cartographer 2d slam

安装Cartographer 安装turtlebot_apps $ cd ~/slam_ws/src # turtlebot建图依赖包 $ git clone https://github.com/turtlebot/turtlebot_apps #编译 $ cd ~/slam_ws $ catkin_make_isolated –install –use-ninja 安装YDLIDAR 驱动 修改YDLIDAR 驱动 中的lidar.lanch文件 修改lidar.lanch文件为如下: <launch> <node name=”ydlidar_node” pkg=”ydlidar” type=”ydlidar_node” output=”screen”> <param name=”port” type=”string” value=”/dev/ydlidar”/> <param name=”baudrate” type=”int” value=”115200″/> <!–param name=”frame_id” type=”string” value=”base_laser”/> –> <param name=”frame_id” type=”string” value=”laser”/> <param name=”angle_fixed” type=”bool” value=”true”/> <param name=”low_exposure” type=”bool”…

Cartographer学习系列之一:初体验

Cartographer 是Google开源的slam方案。 github链接:https://github.com/googlecartographer 本文主要记录一下安装和测试的过程: 系统配置 os: ubuntu16.04LTS ROS 版本:kinetic 下载和安装 需要翻墙 # Install wstool and rosdep. sudo apt-get update sudo apt-get install -y python-wstool python-rosdep ninja-build # Create a new workspace in ‘catkin_ws’. mkdir catkin_ws cd catkin_ws wstool init src # Merge the cartographer_ros.rosinstall file and fetch code for dependencies. wstool merge -t src https://raw.githubusercontent.com/googlecartographer/cartographer_ros/master/cartographer_ros.rosinstall…

每周点评之第八期:概率机器人

不知不觉,已经到了第八期。 这一期,推荐被称为谷歌无人车之父的Sebastian Thrun 写的《概率机器人》,他是第一个将概率引进机器人学的大师。《概率机器人》包含了机器人相关的基础知识、定位、地图构建、规划与控制四大部分。良心推荐给搞机器人或无人驾驶的童鞋。 另推荐github上的一个开源项目,PythonRobotics 使用Python实现了机器人系列算法。值得学习。