常见的激光雷达slam算法
时间: 2023-07-26 12:50:15 浏览: 177
常见的激光雷达SLAM算法包括:
1. 基于滤波器的SLAM算法,如扩展卡尔曼滤波(EKF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)和粒子滤波(Particle Filter)。
2. 基于图优化的SLAM算法,如最小二乘法(Least Squares)、非线性优化(Non-linear Optimization)和因子图优化(Factor Graph Optimization)。
3. 基于前后端分离的SLAM算法,如ORB-SLAM、LSD-SLAM和S-PTAM。
4. 基于深度学习的SLAM算法,如DeepSLAM、DeepTIO和LidarSLAM。
这些算法在不同的应用场景中具有各自的优缺点,需要根据具体的需求和实际情况选择合适的算法。
相关问题
常见的2D激光雷达slam算法
### 常见2D激光雷达SLAM算法
#### HectorSLAM
HectorSLAM采用最小二乘法来匹配扫描点,该方法高度依赖于高精度的激光雷达数据。由于其对传感器质量的要求较高,对于像Kinect这样具有较大噪声和较小扫描角度的设备并不适用,在这种情况下,可能会导致地图构建混乱并容易陷入局部最优解[^1]。
#### KartoSLAM
KartoSLAM是一个开源项目,它利用图优化框架来进行位姿估计与建图过程中的闭环检测。此算法能够处理更大范围内的特征提取,并且支持多机器人协作模式下的联合映射功能[^2]。
除了上述两种之外还有其他几种重要的2D激光雷达SLAM算法:
- **GMapping**
GMapping实现了概率网格映射模型,通过粒子滤波器跟踪机器人的姿态变化情况。这种方法能够在动态环境中保持较好的鲁棒性和准确性。
- **Cartographer**
Cartographer由Google开发,提供了高效的回环闭合机制以及全局一致性修正能力。借助于因子图结构化表示方式,可以在大规模场景下完成高质量的地图创建任务。
- **Lego-LOAM (LiDAR Odometry and Mapping)**
尽管最初设计用于三维空间,但也有适用于平面环境的简化版本。该方案结合了里程计测量与即时定位技术,适合户外复杂地形条件下的自主导航应用需求。
```python
# 示例代码片段展示如何初始化一个简单的ROS节点运行gmapping包
import rospy
from nav_msgs.msg import OccupancyGrid
def gmapping_node():
rospy.init_node('slam_gmapping', anonymous=True)
map_subscriber = rospy.Subscriber("/map", OccupancyGrid, callback_function)
if __name__ == '__main__':
try:
gmapping_node()
except rospy.ROSInterruptException:
pass
```
单线激光雷达slam算法
单线激光雷达SLAM算法是指使用单线雷达建构二维地图的SLAM算法,也被称为2D Lidar SLAM。其中一些著名的单线激光雷达SLAM算法包括gmapping、hector、karto和cartographer。这些算法通常将数据和运动限制在二维平面内,并且运动平面与激光扫描平面平行。其中,gmapping是一个被广泛使用的2D Lidar SLAM算法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [有哪些激光雷达SLAM算法?](https://blog.csdn.net/qq_29462849/article/details/118160110)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [激光雷达定位算法.docx](https://download.csdn.net/download/qq_41169924/12498274)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
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