安装cartographer和hector

### Cartographer 和 Hector 的安装指南 #### 安装 Cartographer Cartographer 是一款由 Google 开发的开源 SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）库，支持 2D 和 3D 地图构建。以下是基于 Ubuntu 18.04 和 ROS Melodic 的安装步骤： 1. **设置环境依赖项** 需要先安装一些必要的工具和依赖包来配置开发环境[^3]。 ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get install -y \ curl \ gnupg2 ``` 2. **安装 Bazel 构建工具** Cartographer 使用 Bazel 进行构建管理。按照官方说明完成 Bazel 的安装[^1]。 ```bash echo "deb [arch=amd64] https://storage.googleapis.com/bazel-apt stable jdk1.8" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/bazel.list curl https://bazel.build/bazel-release.pub.gpg | sudo apt-key add - sudo apt-get update && sudo apt-get install bazel ``` 3. **克隆并编译 Cartographer** 下载 Cartographer 源码仓库，并切换到目标版本 `0.2.0`。 ```bash git clone https://github.com/cartographer-project/cartographer.git ~/cartographer cd ~/cartographer git checkout v0.2.0 ./configure.sh bazel build //... ``` 4. **集成至 ROS 环境** 接着需要安装 `cartographer_ros` 并将其与 ROS 整合。 ```bash sudo apt-get install ros-melodic-tf2-sensor-msgs python-catkin-tools mkdir -p ~/catkin_ws/src cd ~/catkin_ws/src git clone https://github.com/cartographer-project/cartographer_ros.git -b melodic-devel . catkin config --cmake-args -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release catkin build source devel/setup.bash roslaunch cartographer_ros demo_backpack_2d.launch ``` --- #### 安装 Hector_SLAM Hector_SLAM 是一种轻量级的激光雷达 SLAM 方法，适用于无里程计数据的情况。 1. **添加 hector_slam 软件包** 可通过源代码方式获取最新版软件包[^2]。 ```bash cd ~/catkin_ws/src git clone https://github.com/tu-darmstadt-ros-pkg/hector_slam.git ``` 2. **编译工作空间** 编译整个 Catkin 工作区以确保所有依赖关系被满足。 ```bash cd ~/catkin_ws/ catkin_make source devel/setup.bash ``` 3. **运行测试节点** 启动仿真器或连接真实硬件设备后执行以下命令验证功能正常。 ```bash roslaunch hector_mapping mapping_default.launch ``` 如果希望保存生成的地图，则可以参照提供的方法操作: ```bash roscd robot_navigation/maps/ rosrun map_server map_saver -f my_map_name ``` --- ### 总结对比 | 特性 | Cartographer | Hector_SLAM | |---------------------|--------------------------------------|----------------------------------| | 支持维度 | 2D & 3D | 主要是 2D | | 数据需求 | 至少需要 IMU 或轮速编码器 | 不需额外传感器输入 | | 计算复杂度 | 较高 | 较低 | 尽管两者都能实现高质量地图绘制，但在资源受限场景下推荐选用后者；而对于精度要求较高的场合则倾向于前者。