1.Navigation2源码剖析:（二）启动
2.在SLAM中如何拼接使用多个激光雷达传感器数据
3.Gmapping-移动机器人是激光激光怎么构建地图
4.不可错过的gmapping算法使用与详细解释
5.激光雷达导航技术的优势有哪些？请说具体一点！
6.开源科学工程技术软件介绍 – 点云处理软件CloudCompare

Navigation2源码剖析:（二）启动

       Navigation2源码剖析:（二）启动

       Nv2源码中的bringup包和svl-robot-bringup负责LgSvl仿真和Nv2项目的启动，它们是程序程序整个工程的入口。

       主车设计采用两轮差分驱动，源码源码如Turtlebot3，激光激光由两个动力轮控制轮速，雷达雷达安卓测网速源码实现前进和转向，程序程序万向轮作为支撑。源码源码其控制模型基于开环系统，激光激光可通过添加负反馈形成闭环，雷达雷达以提高控制精度。程序程序

       Nv2的源码源码传感器配置包括2D激光雷达（Lidar）、深度相机和imu模块。激光激光Lidar用于建图、雷达雷达定位和代价地图生成，程序程序depth-camera提供障碍物信息，imu则用于里程计数据的计算和漂移校正。在Gazebo仿真中，IMU直接作为输入。

       在LGCloi中，已预置6种传感器，选择Nav2-PointCloud或Navigation2配置，主要区别在于Lidar数据类型。为适配Nv2需求，需使用pointcloud_to_laserscan包将PointCloud2转换为LaserScan类型，这一过程涉及数据压缩和转换，如图[5]所示。

       svl-robot-bringup和nav2_bringup模块在项目启动过程中起关键作用，详细内容可参考相关附录[4]。

在SLAM中如何拼接使用多个激光雷达传感器数据

       为了确保激光雷达能够全面覆盖°的环境，计划在我的车上安装三个雷神线激光雷达，它们以前二后一的顺序安装，大致的位置如在世衡图中所示。其中，蓝色区域是由雷达1所收集的点云数据覆盖的，**区域是由雷达2覆盖的，绿色区域是由雷达3覆盖的，这样就可以实现对整个车辆周围环境的全覆盖。但是，这种布局可能会降低激光雷达系统的鲁棒性，因为如果其中一个激光雷达出现故障或者被污渍遮挡，就可能产生数据点云的盲区。因此，我计划尝试融合多个激光雷达的matlab车牌识别源码点云数据。关于激光雷达的IP配置，雷神线激光雷达出厂时的默认IP地址是..1.，UDP设备包端口号是，UDP数据包端口号是。使用多个激光雷达时，只需要将它们连接到一个交换机上，以形成一个局域网。当然，也可以使用路由器，只要它们处于同一网段即可，如果处于不同网段，就需要配置电脑的网关。这里，我将它们配置在同一个网段中。在同一个网段中，可以为不同的主机设置不同的IP地址，也可以为相同的IP地址分配不同的端口号，我选择后者，即使用不同的端口号。但务必确保激光雷达的IP地址和本机的IP地址不冲突。

       在激光雷达的IP配置中，可以通过修改雷神激光雷达提供的上位机软件中的参数来更改激光雷达的IP地址和端口号。具体的操作流程并不复杂。修改完端口号后，可以直接使用launch文件同时启动三个激光雷达。默认的launch文件中提供了同时启动两个激光雷达的方法，启动三个激光雷达的方法与之类似，只需分别启动三个node节点，当然，每次启动时都需要为节点赋予不同的名称，以避免冲突导致系统崩溃。

       三个激光雷达的激光点云数据分别在它们自己的坐标系下，即laser_link_left，laser_link_right，laser_link_rear。关于雷神激光雷达的坐标系，根据售后提供的信息，其方向是不确定的。当前使用的激光雷达坐标系是以x轴指向雷达后方的右手系。在提供的launch文件中，可以通过修改参数来确定激光雷达的起始角度和终止角度。由于0°方向是水平向左（以雷神标志为前方向），且没有负值，pcsx2 源码因此根据角度切割会比较麻烦。为了避免这种情况，直接在将激光点（范围，角度）转换成点云数据（x,y,z）的过程中，根据坐标将重叠区域的点云数据过滤掉。

       接下来，需要对三个激光雷达进行外参标定。使用Autoware提供的开源算法包，通过NDT算法来计算两组点云的外参。提供一个初始的外参数，输入两组点云数据后，可以得到标定的外参。标定完成后，选择其中一个激光雷达作为主传感器，将其他传感器的点云数据平移旋转到主传感器的坐标系下，进行点云拼接。在这里，选择laser_link_right作为主传感器。

       当得到标定后的tf关系后，使用四元数进行坐标值的旋转。由于这里是固定的静态tf关系，直接变换会更快，因此为了提高实时性，直接在生成激光点云的地方进行tf变换，即在rawdata.cc中，发布在同一个frame_id下的三个topic名称。

       在使用雷神线激光雷达的过程中，发现了一些问题：

       1. 雷神的is_dense设置为false，而在velodyne中是true，这可以在源码中直接修改。

       2. 在雷神中，超过设定范围的点会被设置为NAN，我就直接修改成了跳过continue。

       3. 雷神中的线数不叫ring，而叫lines。

       4. 雷神的自定义点云中没有time。

       这些问题导致不能直接适配某些SLAM算法，需要对自定义的点云结构体进行修改。

Gmapping-移动机器人是怎么构建地图

       本文将深入解析移动机器人如何利用gmapping算法构建地图，帮助您理解算法原理和流程。首先，gmapping是基于2D激光雷达的RBPF算法，它在室内环境中表现出色，vxworks5.5源码构建精度高，对扫描频率要求低。但随着环境增大，其内存和计算需求也会显著增加，不适合大规模场景。

       使用gmapping，首先需要安装算法功能包，它依赖/tf（机器人关节变换）和/scan（激光雷达扫描数据）。/tf负责机器人姿态的转换，确保地图构建的准确性。在启动前，确保TF树结构正确，然后通过命令查看。gmapping的流程包括理解算法、安装、配置参数、执行算法和保存地图。

       算法核心在于概率描述和迭代式位姿估计。从源码角度看，gmapping是通过一系列函数调用来实现地图构建的。通过学习这些步骤，您可以清晰地理解每个环节的作用和目的。对于更深入的内容，如gmapping源码解读和相关理论，后续文章会陆续发布。

       粒子滤波在gmapping中起到关键作用，它通过机器人不断运动、感知环境信息，逐步缩小位置不确定度，最终实现精准定位。这个过程就像“我”根据机器人观察到的下雪、雾霾和特定语音信息，逐步确定其位置，最终锁定在“北京”。

       总结来说，gmapping构建地图是一个结合算法、硬件和感知数据的过程，通过逐步减少不确定性，为机器人导航提供可靠的地图。对于想要深入了解这一技术的读者，后续内容将提供更详尽的教程和资料。

不可错过的gmapping算法使用与详细解释

       了解移动机器人构建地图的必备条件、算法流程及原理，微信竞猜源码对gmapping算法的应用与解释进行深入探讨。gmapping是一个基于2D激光雷达使用RBPF算法完成二维栅格地图构建的SLAM算法，具有实时构建室内环境地图、计算量小、地图精度高、对激光雷达扫描频率要求低等优点。然而，随着环境增大，构建地图所需的内存和计算量增大，不适用于大场景构图。

       gmapping算法的使用步骤包括了解算法、安装算法、更改参数、执行算法和保存地图。首先，需要理解gmapping基于RBPF算法的工作原理和其在小场景中的优势。接下来，通过ROS提供的功能包，以二进制方式安装gmapping算法，确保机器人具备运行所需的话题和服务，如/tf、/odom和/scan。在更改参数后，启动gmapping算法，其TF树应满足特定的配置。最后，通过命令保存地图至map.pgm和map.yaml文件。

       深入探讨gmapping的前世今生，SLAM问题通过概率描述和分解为机器人定位和地图构建两个问题进行理解。FastSLAM算法采用RBPF方法，将问题分解为估计机器人轨迹和已知机器人位姿进行地图构建。在gmapping中，为解决内存爆炸和粒子耗散问题，提出降低粒子数量和选择性重采样的方法。通过极大似然估计和激光雷达观测模型优化粒子数量，同时通过权重离散程度控制重采样操作，保证算法的有效性。

       gmapping算法流程清晰，从SLAM问题的概率描述到算法分解，再到机器人位姿估计的迭代转换，直至gmapping算法的伪代码，每一步都有其明确的目的和作用。深入理解gmapping源码、已知位姿构建地图算法以及贝叶斯滤波、粒子滤波等主题的相关文章，将在未来陆续发布。

       了解gmapping论文、带中文注释的源码以及相关课件，可关注公众号获取。

       粒子滤波概念通过一个趣味解释进行了形象描述，从理论层面阐述了粒子滤波在机器人定位问题中的应用，如何根据机器人的感受逐步缩小搜索范围，最终得到准确的定位结果。

       总结gmapping算法进行地图构建的流程，从SLAM问题的全面理解到gmapping算法的具体实现，每一步都清晰明了。深入分析算法原理和流程，有助于掌握移动机器人构建地图的关键技术和方法。

激光雷达导航技术的优势有哪些？请说具体一点！

       杭州艾豆智能激光SLAM 智能扫地机器人开源系统

       一、说明

       杭州艾豆智能科技有限公司，专注于机器人的室内定位与导航、自主运动，智能避障和视觉技术的研究。在SLAM算法，扫地机的运动控制，视觉等技术领域有六年多技术积累。

       我们致力于为高性能消费级机器人提供室内定位导航及视觉解决方案，主要的产品有：°扫描激光雷达SLAM定位导航套件，固定式激光雷达定位导航套件，及深度摄像头定位导航套件，陀螺仪惯导套件、智能扫地机器人控制主板、通用型激光SLAM 机器人底盘，智能消毒机器人。

       我们积累了丰富的智能机器人室内导航定位系统，产品广泛应用与智能扫地机器人，智能全自动消毒机器人。

       杭州艾豆智能，基于激光SLAM的智能扫地机人源码是一套完整的量产的源码。基于STM和linux下C语言开发，基于本代码可以创建完整的商业级激光SLAM智能扫地机器人。

       二、功能简介

       1．功能

       杭州艾豆智能科技有限公司的激光SLAM智能扫地机人源码，具备完整的智能扫地机器人功能，功能包括。

       1）LDS激光雷达度全方位扫描，赫兹自适应扫描频率。

       2）不低于8米的测距范围，测量量程1%的解析。

       3） Class 1 激光安全标准。

       4）激光SLAM定位，建图，导航功能。

       5）快速全屋扫描地图算法，快速生成室内二维地图。

       6）弧形掉头，工字清扫功能。

       7）沿边清扫功能，支持激光沿边和红外沿边。

       8）红外碰撞，碰撞块处理机制。

       9）悬崖传感器，跌落计算处理。

       ） 以房间为单位划分区域，智能清扫策略，路径规划功能。

       ） 计算导航路径，导航算法。

       ） 后轮电机、滚刷电机、边刷电机，风机的驱动和调速功能。

       ） 后轮电机、滚刷电话，边刷电机，风机堵转保护功能。

       ） 自动回充对接充电桩功能。

       ） APP地图显示、控制功能。

       ） 遥控器功能

       ） 手动遥控功能

       ） 智能避障

       ） 预约功能

       ） 虚拟墙功能

       ） 禁区功能

       ） 指哪去哪功能。

       ） 区域清扫功能

       ） 断点续扫功能。

       ） 智能语音功能。

       ） OTA远程升级功能

       2．技术特色

       杭州艾豆智能科技有限公司激光SLAM智能扫地机器人采用自持专利算法，有别其他开源项目。

       1) 完全自主知识产权激光SLAM算法。

       2) 不采用传统开源SLAM算法，无需操作系统支持，支持裸奔，支持嵌入式linux，抛弃臃肿的ubuntu和ROS系统。

       3) 快速识别门和房间，全屋快速扫描，生成地图算法。适用于室内自动扫描建图系统。

       4) 快速重定位功能，只要建好图，机器人随便扔，都能快速拟合重定位。

       三、系统结构

       1．系统结构

       本激光SLAM导航智能扫地机器人系统由以下单元组成：

       1) 主控系统

       2) 激光SLAM算法板

       3) 传感器板

       4) 电机驱动器

       系统结构图如下：

       2．主控系统

       主控系统采用STM或GD系统，用于电机运动控制和清扫策略计算，以及各个传感器的数据采集，分析。

       3．激光SLAM算法板

       激光SLAM算法板实现SLAM算法，房屋识别，门识别，分区算法。

       4．传感器模块

       传感器模块用于采集各种外围传感器数据。

       电机控制模块

       电机控制模块用于控制左行动轮，右行动轮，边刷电机，滚刷电机，风机，并通过编码器反馈形成电机闭环控制。

       反馈监视电机电流，以便主控系统计算电机堵转。

       四、快速入门

       1．快速使用

       从艾豆智能科技有限公司获取到激光SLAM智能扫地机器人源码。源码分三部分：

       1) 主控板源码，采用Keil uVision编译。

       2) SLAM算法源码，基于linux编译。

       3) APP代码，基于linux编译。

       第一步：打开主控板源码。

       使用Keil uVision V5..1.0打开“RE\USER”目录下的irobot.uvprojx 文件，编译，生成hex或bin文件，烧录hex或bin文件。

       本代码使用Source Insight编辑，建议使用者也采用SI编辑，如使用Keil编辑，可能会存在代码不对齐的情况。

       第二步：打开SLAM源码：

       进入slam 的build目录，执行make命令，生成slam文件，将slam

       文件通过网络上传到linux算法板的update目录下。

       第三步：打开APP源码。

       在linux下，进入app的build目录，执行make命令，生成app文件，将app上传到linux算法板的update目录下。

       重启系统，听到“系统载入中”的语音，稍后，开始按键，配网，使用APP进行控制，建图。

开源科学工程技术软件介绍 – 点云处理软件CloudCompare

       点云（Point Cloud）是一种空间中的点数据集，主要用于表示三维形状或对象，通常通过三维扫描仪、激光雷达、摄像头、RGB-D相机等设备获取。每个点的位置由一组笛卡尔坐标（X，Y，Z）描述，可能还包含色彩信息（R，G，B）或物体反射面强度（Intensity）信息。

       点云广泛应用于多个领域，例如建模、设计、质量控制、逆向工程、虚拟现实、增强现实等。CloudCompare就是一款专门用于处理三维点云和三角形网格的软件，最初设计目的是在两个三维点云或点云与三角形网格之间进行比较，即“云比较”。它采用八叉树结构进行优化，能够处理大量点云数据，通常超过万个点，甚至高达1.2亿个点，内存占用超过2GB。

       CloudCompare使用C++开发，用户界面基于Qt，图形渲染使用OpenGL，支持Windows、MacOS和Linux操作系统。用户可以从其官方网站cloudcompare.org下载安装程序，源代码则在Github上：/ProjectPhysX/CloudCompare。该软件自年开始开发，年开源，年7月开始在GitHub上发布版本，最新的2..1版发布于年3月。

       CloudCompare功能丰富，包括但不限于数据导入、导出、可视化、滤波、统计、对齐、几何变换等操作。用户可以访问官方网站获取更多详细信息和功能介绍，或者在GitHub上查找最新的开发动态和用户社区。

       在科学工程领域，还有许多其他开源软件，如用于数据处理的Silx，用于机器人开发的rviz，用于可视化中间件的Visualization Library，用于科学可视化分析的Graphia等。此外，还有用于科学可视化和数据可视化的工具，如用于医学图像计算平台的3D Slicer，用于数据可视化的PyVista，用于地理信息的GeoJS等。