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SLAM Toolbox：适用于ROS的大规模地图的持久化建图与定位工具箱

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简介：
SLAM Toolbox是一款针对ROS平台设计的强大工具箱，专注于大规模环境下的实时地图构建和机器人定位，支持地图数据的长期存储与高效管理。 我们收到了用户的反馈，并让机器人在以下环境中使用 SLAM Toolbox 进行操作：零售、仓库、图书馆以及研究环境。SLAM Toolbox 目前是支持的 ROS2-SLAM 库之一，你可以查看有关如何使用的教程。 Slam Toolbox 是一组用于 2D SLAM 的工具和功能，由三星研究院维护，主要在开发者的业余时间进行更新与改进。该项目能够执行大多数其他可用的 SLAM 库（无论是免费还是付费）的功能。这包括： - 普通的傻瓜式 2D SLAM 移动机

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  • SLAM Toolbox：适用于ROS的大规模地图的持久化建图与定位工具箱
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    SLAM Toolbox是一款针对ROS平台设计的强大工具箱，专注于大规模环境下的实时地图构建和机器人定位，支持地图数据的长期存储与高效管理。 我们收到了用户的反馈，并让机器人在以下环境中使用 SLAM Toolbox 进行操作：零售、仓库、图书馆以及研究环境。SLAM Toolbox 目前是支持的 ROS2-SLAM 库之一，你可以查看有关如何使用的教程。 Slam Toolbox 是一组用于 2D SLAM 的工具和功能，由三星研究院维护，主要在开发者的业余时间进行更新与改进。该项目能够执行大多数其他可用的 SLAM 库（无论是免费还是付费）的功能。这包括： - 普通的傻瓜式 2D SLAM 移动机
     
  • SLAM中的地图构建与定位算法
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    本研究探讨了SLAM技术中地图构建和定位算法的关键问题，包括滤波方法、图优化及深度学习在SLAM中的应用，以提升机器人自主导航能力。 分享关于SLAM地图构建与定位算法的内容，其中包括了使用卡尔曼滤波和粒子滤波器的程序。如果有需要的话可以参考一下。
     
  • MATLAB SLAM Toolbox - slamtb-graph.zip工具箱
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    该MATLAB SLAM Toolbox提供了一个名为slamtb-graph的ZIP文件，内含执行 simultaneous localization and mapping (SLAM) 所需的核心算法和功能，适用于机器人技术和自动化领域。 SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）即同时定位与建图，在机器人领域是一个核心问题。Matlab SLAM Toolbox是一款专为实现SLAM算法而设计的工具箱，它提供了丰富的函数和工具，使得用户能够在Matlab环境下进行SLAM算法的研究、开发和验证。这款工具箱是开源项目，意味着开发者和研究者可以自由地访问源代码，进行定制化开发和优化。 在Matlab SLAM Toolbox中，`slamtb-graph.zip`可能包含图形界面或图优化算法相关功能的压缩包。在SLAM中，图优化是一种常用的方法，用于对传感器数据进行后处理以提高定位和地图构建精度。它通过最小化误差图来调整估计的机器人轨迹和地图点，从而实现全局一致性。 SLAM算法通常包括以下关键步骤： 1. **数据采集**：来自各种传感器（如激光雷达、相机、IMU等）的数据被收集并整合。 2. **前端处理**：原始数据经过预处理，例如滤波、特征提取和匹配，以减少噪声和提取有用信息。 3. **状态估计**：使用卡尔曼滤波器、粒子滤波器或非线性优化方法（如Gauss-Newton或Levenberg-Marquardt算法）来估计机器人的位置和环境的地图。 4. **图构建**：SLAM算法构建一个图，其中节点代表机器人的位置，边则表示传感器测量的约束。`slamtb-graph`可能与此环节密切相关，提供创建和操作这些图的工具。 5. **图优化**：通过迭代优化过程（如BA），来最小化所有连接误差以获得最佳轨迹和地图估计。 6. **后处理**：优化结果用于更新机器人的位姿估计和地图，进一步提高精度。 Matlab SLAM Toolbox提供的功能可能涵盖这些步骤，使用户能够方便地实验不同的SLAM策略，例如EKF-SLAM、GraphSLAM或其他先进的方法。通过这个工具箱，研究者可以快速原型设计、比较不同算法的效果，并进行性能评估。 为了充分利用Matlab SLAM Toolbox，你需要熟悉Matlab编程环境，了解SLAM的基本原理以及如何解读和分析输出结果。此外，由于该工具箱来源于GitHub，你也需要有一定的版本控制和协作知识以便跟踪更新、提交更改或报告问题。如果你打算深入研究，建议查阅相关的学术文献和教程以增强理解和实践能力。
     
  • slam-python:利用OpenCV和NumPy实现同时定位与地图构建（SLAM）
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    SLAM-Python是一款基于Python开发的开源软件包，它结合了OpenCV和NumPy库来实现同时定位与地图构建技术(SLAM)，适用于机器人自主导航研究。 SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）是机器人技术中的关键问题之一，它涉及到设备在未知环境中自主导航并构建环境地图的能力。在这个名为slam-python的项目中，我们将探讨如何利用Python、OpenCV和NumPy来实现SLAM算法。其中，OpenCV是一个强大的计算机视觉库，而NumPy则提供了高效的数值计算支持。SLAM的基本思想是通过传感器数据（如摄像头图像或激光雷达扫描）实时估计机器人位置，并同时构建环境地图。 在这个过程中，我们通常会遇到两个主要问题：位姿估计和地图构建。OpenCV在处理图像处理和特征检测方面表现出色，这些步骤对于解决这两个问题至关重要。当使用open3d进行3D重建时，我们可以处理来自RGB-D相机的数据并生成点云表示。作为开源的C++库，Open3D提供了一系列高级功能用于3D数据处理，包括点云可视化、几何操作和体素化等。在Python接口下，我们能够方便地读取、操作以及展示这些点云数据。 与此同时，matplotlib是常用的数据可视化工具，在2D投影中显示点云或机器人轨迹时十分有用。可以使用scatter函数来绘制点云，并用plot函数描绘机器人的运动轨迹。 项目中可能采用的关键技术包括特征匹配、关键帧选取、数据关联和卡尔曼滤波（Kalman Filter）或者粒子滤波（Particle Filter），这些都是SLAM算法中的常见组成部分。通过这些方法，我们能够确定不同图像之间的相对位姿，并降低计算复杂度；同时也能连接同一物体在不同时刻的观测值，并对连续的姿态估计进行平滑处理以减少噪声的影响。 代码结构可能包括以下几个部分： 1. 数据预处理：这部分涉及将原始数据转换为更易于分析的形式，例如灰度化、高斯滤波和角点检测（如SIFT、SURF或ORB）。 2. 特征提取与匹配：使用OpenCV中的特征检测函数找到图像的关键点，并通过特定算法找出对应关系。 3. 姿态估计算法：基于已知的特征匹配信息，利用极线几何和直接线性变换等方法来确定相机的位置变化。 4. 地图构建：将新获得的数据加入到现有的地图中。这一步可能需要用到如KD-Tree这样的数据结构以加速查询效率。 5. 稳定性和优化：通过卡尔曼滤波器对连续的位姿估计进行平滑处理，从而提升算法的整体性能。 通过这个项目的学习与实践，参与者不仅能够深入理解SLAM的基本原理和实现细节，还能提高自己在Python中解决计算机视觉问题的能力。每一步都需要仔细理解和调试相关代码以确保其正确性和效率。最终目标是对机器人导航、3D重建以及图像处理有更深刻的了解。
     
  • SatNav-ToolBox-3.0卫星定位工具箱.rar
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    SatNav-ToolBox-3.0是一款功能强大的卫星导航与定位软件资源包，内含多种算法和工具，适用于科研及工程应用中的GPS、北斗等系统数据处理。 卫星定位工具箱3.0版本包含超过40个惯性导航和GPS实例应用，并且每个实例都配有详细的注释。
     
  • 基于Cartographer的建图与定位（适用于Livox Mid-360）
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    本项目采用Cartographer算法并结合Livox Mid-360激光雷达，实现高精度环境建图及机器人自主定位导航系统。 本段落将深入探讨如何利用Livox Mid-360雷达传感器及其内置惯性测量单元（IMU）实现Cartographer的建图与定位功能。Cartographer是一款高效的实时SLAM解决方案，广泛应用于机器人导航及自动驾驶系统中。Ubuntu操作系统和ROS为这项任务提供了稳定且强大的开发环境。 首先，我们来了解Livox Mid-360雷达传感器。这款高性能激光雷达提供360度全方位视野，并具备高精度、远距离探测以及低功耗的特点。内置的IMU能够提供姿态及加速度数据，这对于Cartographer进行运动学估计和状态更新至关重要。 使用Cartographer实现建图与定位主要包括以下步骤： 1. 数据采集：Livox Mid-360雷达持续扫描环境并收集点云数据，同时IMU提供实时的动态信息。 2. 点云处理：通过ROS节点接收这些传感器的数据，并将它们转换为适用于SLAM算法格式的消息类型传递给Cartographer。 3. 扫描匹配：使用Horn变换等技术进行新扫描与现有地图之间的匹配来确定机器人位置。 4. 图形优化：对连续的扫描结果进行全局优化，以解决局部最优解的问题并提高定位精度。 5. 地图构建：持续累积和优化的结果最终将形成一个连贯且一致的地图。 在名为“carto_livox_mid360”的文件夹中包括了以下关键组成部分： - launch文件：用于启动ROS节点的配置脚本，通常会设置雷达与IMU的数据发布以及Cartographer的相关参数。 - lua配置文件：定义扫描匹配参数、传感器模型及地图分辨率等重要选项。 为了成功运行该系统，请执行如下操作： 1. 安装Ubuntu和ROS（例如Melodic或Noetic版本）； 2. 设置Livox驱动程序，确保雷达数据能被正确接收并处理； 3. 编译Cartographer：从官方仓库克隆代码库，并使用catkin工具进行编译安装。 4. 修改配置文件以适应硬件及环境需求。 5. 启动系统：运行launch文件来启动必要的节点。 通过以上步骤，可以实现利用Livox Mid-360雷达和Cartographer在Ubuntu+ROS环境中高效地完成建图与定位任务。需要注意的是，SLAM是一个复杂的过程，需要深入理解传感器特性、算法原理以及如何进行系统优化以达到最佳性能表现，在实际应用中可能还需要根据具体情况进行多次调整和改进。
     
  • MATLAB图论工具箱（Graph Theory Toolbox）
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    MATLAB图论工具箱提供了一系列函数用于创建、操作和分析复杂网络结构。它支持节点度计算、最短路径查找及社区检测等功能，是研究图形理论问题的强大资源。 Matlab图论工具箱（Graph Theory Toolbox）可以从matlab central下载。
     
  • 基于MATLAB的SLAM代码-Graph-SLAM-MATLAB：用MATLAB实现SLAM地图构建
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    该资源提供了一套基于MATLAB的Simultaneous Localization and Mapping (SLAM)算法实现，具体采用了图优化方法(Graph SLAM)，适用于学习和研究机器人自主定位与地图构建技术。 在使用MATLAB代码进行SLAM（同时定位与地图构建）的过程中，我首先放置了一些任意距离以使图SLAM开始运行。根据初始绘图结果，我发现需要对这些距离进行调整以便更准确地反映实际位置。 为了优化这一过程，我对所有度量因素的协方差进行了设定，并且保持了它们不变：对于地标测量的距离因子设置为1厘米的协方差（因为我明确地犯了一些错误，在测量中没有精确到毫米），而对于角度则设定了10度的协方差。运动的因素同样保留课堂上所设定的值，即x轴和y轴方向上的移动误差分别为10厘米，而转向角误差为2°。 调整后的结果显示出一些不理想的情况：状态2的位置与预期位置有所偏差；测量6显示了一种小范围内的协方差变化，这使得系统能够缩小其最终定位到一个较为合理的位置。同时观察到运动因子在x和y方向上的协方差非常大（10厘米），这意味着可能存在较大的不确定性。 为了进一步改善地图的拟合度，我将距离测量8和9的距离协方差调整为3厘米。这是因为，在较远距离的情况下，更有可能出现较高的误差值。通过这些调整后，图SLAM的结果更加接近实际环境中的真实情况。
     
  • UniApp定位持久化插件
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    UniApp定位持久化插件是一款专为UniApp框架设计的高效工具，能够实现地理位置信息的长期存储与调用，适用于需要频繁使用位置服务的应用场景。 在定位过程中，如果设备息屏并将应用置于后台，可能会导致定位失效的问题。
     
  • 基于单线激光雷达的SLAM建图与路径规划C++实现源码及项目说明（含SLAM建图、定位、路径规划）.zip
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    本资源提供基于单线激光雷达的SLAM算法C++实现，包含地图构建、实时定位和自动路径规划代码及相关文档。 【资源说明】 基于单线激光雷达SLAM建图与路径规划的C++实现源码及项目文档（包含SLAM建图、定位、路径规划）。 ### 硬件配置： - 自动化小车Autolabor Pro1 - 小觅双目相机S1030标准版 - Intel NUC迷你主机 - 显示器 - 2D激光雷达Delta-1A ### 软件环境： 操作系统：Ubuntu 16.04 LTS ROS版本：Kinetic 其他软件包：小觅驱动、Autolabor Pro1驱动程序、Delta-1A驱动程序，VINS-Fusion算法和ROS-navigation导航包，以及gmapping和cartographer_ros建图算法。 ### TF变换 在SLAM系统中使用以下坐标系转换： - map（地图坐标系）--> odom(里程计坐标系) --> base_link(小车基座坐标系) --> 传感器坐标系(lidar、camera) #### 坐标变换细节： 1. **map与odom**：由建图算法提供 2. **odom与base_link**：通过Autolabor Pro1驱动程序获得 3. **base_link到传感器（如激光雷达和相机）的转换**：根据安装位置确定，使用static_transform_publisher静态坐标变换进行设置。 ### 所需数据类型： - 传感器消息中的LaserScan用于Delta-1A发布的雷达扫描话题，其名称为scan。 - nav_msgs/Odometry类型的里程计信息由Autolabor Pro1发布，话题名为wheel_odom。 ## 建图 采用gmapping和cartographer_ros两种算法进行建图： #### gmapping： 打开终端并执行以下命令： ``` $ cd ~catkin_ws_lidar_slam $ source devel/setup.bash $ roslaunch autolabor_box_launch create_map_gmapping.launch ``` 通过键盘控制小车移动，开始构建地图。完成建图后，在新的终端中输入： ``` rosrun map_server map_saver -f map_name ``` #### cartographer_ros（雷达+小车）： 执行以下命令： ``` $ cd ~catkin_ws_lidar_slam $ source devel/setup.bash $ roslaunch autolabor_box_launch create_map_cartographer.launch ``` 通过键盘控制移动，开始构建地图。完成建图后，在新的终端中输入: ``` rosrun map_server map_saver -f map_name ``` #### cartographer_ros（雷达+小车+IMU）： 执行以下命令： ``` $ cd ~catkin_ws_lidar_slam $ roslaunch autolabor_box_launch create_map_cartographer_imu.launch ``` 通过键盘控制移动，开始构建地图。完成建图后，在新的终端中输入: ``` rosrun map_server map_saver -f map_name ``` ## 定位与路径规划 使用上述两种算法建立的地图进行定位和路径规划。 #### gmapping算法： 执行以下命令： ``` $ cd ~catkin_ws_lidar_slam $ source devel/setup.bash $ roslaunch autolabor_box_launch localization_gmapping.launch ``` 通过键盘控制小车移动，开始进行定位与路径规划操作。