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【cartographer_ros】八： 官方Demo参数配置和效果
上一节介绍cartographer的主要配置参数。 本节会研究一下这些参数改动，对算法的影响和效果，cartographer的调参一直是一个比较复杂的过程。 1，官方调参文档 官方文档 (1):调整本地 SLAM 关闭全局 SLAM 以免干扰本地调优： POSE_GRAPH.optimize_every_n_nodes = 0 设置正确的子图大小【cartographer_ros】六： 发布和订阅路标landmark信息
上一节介绍了陀螺仪Imu传感数据的订阅和发布。 本节会介绍路标Landmark数据的发布和订阅。Landmark在cartographer中作为定位的修正补充，避免定位丢失。 这里着重解释一下Landmark，它与Scan，Odom，Imu数据不同，并不是直接的传感数据。它是地图上的特征点，通常是易被识别的物体。 在cartogcartographer安装：vmware ubuntu20.04 + noetic
cartographer安装：vmware ubuntu20.04 + noetic 为方便以后使用，在此记录一下自己安装 cartographer的过程。 在安装过程中，参考了以下教程： https://blog.csdn.net/yqziqian2/article/details/118100338 在参考次教程前，我也查看了博主安装 cartographer 时参考的教程，其中涉及到cartographer概率栅格地图更新过程
1.占据栅格地图理论推导 对于一个点，它要么有（Occupied状态，下面用1来表示）障碍物，要么没有（Free状态，下面用0来表示）障碍物。在占据栅格地图中，对于一个点，我们用 p ( subuntu18.04安装cartographer记录
按照官网指导上的指令安装下来，在个别步骤上可能会因为长城的缘故，导致安装失败，一波三折。费了一天时间，终于把cartographer安装成功，翻阅了各种博客文章，结合自己碰到的问题，总结记录一下。 安装依赖包 sudo apt-get update sudo apt-get install -y python-wstool python-rosdep安装Cartographer教程及踩坑
Cartographer安装教程及踩坑实录 版权声明：本文转载自CSDN博主「白色小靴」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_44684139/article/details/104708387 因为在用胡春旭的书学习ros，现在看到cartographecartographer安装配置及相关原理
硬件配置要求 a. 64位现代CPU（例如第三代i7） b. 16 GB RAM c. Ubuntu 16.04(Xenial),18.04(Bionic),20.04(Focal) d. gcc版本4.8.4、5.4.0、7.5.0、9.3.0系统框图（代码逻辑与结构） Cartographer主要理论是通过闭环检测来消除构图过程中产生的累积误差[1]。用于闭环检测的基本单cartographer参考资料
Cartographer ROS Integration_小C的博客-CSDN博客 https://blog.csdn.net/qq_26617115/article/details/78902371 【泡泡机器人原创专栏-Cartographer】Cartographer理论及实现浅析 https://mp.weixin.qq.com/s/LdbFp-Zvkr02-_25ILb16g? Cartographer 代码逻辑_LilyNothingcartographer 第三讲
第三讲 【cartographer】 添加功能以从RVIZ为纯本地化模式设置初始姿势 第一讲【ROS-SLAM】2D激光雷达 cartographer构建地图 第二讲 【cartographer】Ubuntu16.04 kinetic 最新版cartographer安装（2020/11/4更新） 第三讲 【cartographer】 添加功能以从RVIZ为纯本地Cartographer_ros编译
Cartographer_ros编译 系统要求 Cartographer_ros的安装依赖项与Cartographer相同 目前支持以下的ROS发行版本： KineticMelodicNoetic 编译和安装 为了构建 Cartographer ROS，推荐使用 wstool 和 rosdep。 为了更快的构建，还建议使用 Ninja。 在装有 ROS Noetic 的 Ubuntu FocalNvidia Xavier NX安装并测试Cartographer
这里写自定义目录标题 前言安装过程软件包 前言 最近成功在Nvidia Xavier NX和Nvidia Xavier AGX安装并测试了谷歌的开源激光slam算法Cartographer，在此记录下过程中的一些坑。 安装过程 首先需要安装ROS，需要注意的是Nvidia Xavier NX和Nvidia Xavier AGX都是安装的Ubuncartographer不经过线程池，直接的删除路径
1-首先是结束建图路径 void PoseGraph2D::FinishTrajectory(const int trajectory_id) { /* AddWorkItem([this, trajectory_id]() LOCKS_EXCLUDED(mutex_) { absl::MutexLock locker(&mutex_); CHECK(!IsTrajectoryFinished(trajectory_id)); data_.traject使用Velodyne 16线激光雷达跑SLAM- cartographer算法
使用Velodyne 16线激光雷达跑SLAM- cartographer算法（包含常见的报错） 2016年10月5日，谷歌宣布开放一个名为cartographer的即时定位与地图建模库，开发人员可以使用该库实现机器人在二维或三维条件下的定位及建图功能。cartograhper的设计目的是在计算资源有限的情况下，实时获取相cartographer的集中架构分析
1.注册机制非常优秀：cartographer/io/ RegisterBuiltInPointsProcessors 基于模板的一种注册机制，可以把注册到pipeline中的所有template类通过调用Process（）来运行。 2.thread_pool的运行机制，创建多个线程来运行不同的任务cartographer/common/rplidar的安装与使用
rplidar的安装与使用 1、rplidar的安装 2、RPLIDAR驱动下载 3、将RPLIDAR连接好后，检测串口是否连接成功 4、编译工作空间并设置环境变量 5、检查RPLIDAR A2的串行端口的权限并添加写权限（都是在RPLIDAR当前路径下配置的） 6、查看RPLIDAR显示的图形 6、进行雷达实cartographer的后端核心，后端优化OptimizationProblem2D::Solve
简介：cartograoher使用位姿图优化来slam，从代码上来看是一股脑的处理所有数据，这样当数据不断增长时就很不利，可以试试因子图的方案，或者是vins的策略。cartographer也不是一点也没有，他使用了frozen_trajectories的策略，就是该路径不需要再优化就设置为frozen，但是何时设置为Frozencartographer如何使用2个反光柱子作为一个landmark
2个反光柱的摆放要求：靠着墙摆，因为我们只能从一侧看到2个反光柱，从两侧都看到至少需要3个反光柱来定位。 landmark检测原理：因为我们是从一侧看到2个反光柱，所以看到2个反光柱在一帧激光数据中会有顺序，有2种情形，如下图 这两种情形，我们发现 情形1: 这种情形2个反光柱子被检测到的cartographer资源占用分析
简易介绍：通过阅读代码，前端做了很多畸变矫正和多激光传感器数据融合的工作，还有使用CSM或者ceres激光匹配的工作，后端通过分支界定匹配算法进行类似CSM的激光匹配（所以当约束增加时会增加计算量），后端另一个是使用ceres解优化方程（这一部分我感觉资源消耗并不高）。所以我认为优化的方开源自主导航小车MickX4（七）cartographer 室外3D建图
开源自主导航小车MickX4（七）cartographer 室外3D建图 1 cartographer 3D建图demo1.1 cartographer 安装1.2 3D数据集建图1.3 3D定位 2 小车上的3D建图2.1 配置TF 关系2.2 配置lua参数文件2.3 小结参考资料 首先，在前面我们已经实现了2D建图，为什么还要测试室外的3D建图？ 前面ROS使用总结（AGV方向）
目录 1. ros安装1.1. 添加源1.2. 添加私钥1.3. 更新软件列表1.4. 安装ros1.5. 初始化1.5.1. 问题11.5.2. 问题2 1.6. 环境变量配置1.7. 安装rosinstall1.8. 测试小乌龟1.9. 测试rviz1.10. 卸载ros 2. 注意注意3. 创建工作空间与功能包3.1. 创建工作空间3.2. 编译工作空间3.室内无源定位—激光SLAM在无人机上的飞行测试
室内无源定位—激光SLAM在无人机上的飞行测试开篇关于开源SLAM-Cartographer的无人机飞行测试总结从0开始构建激光SLAM 开篇 关于无人机、无人车的室内定问题一直是一个老大难问题，目前的定位方案分为外部定位和自主定位，其中，外部定位方案已经相对成熟，例如UWB、wifi、蓝牙等都cartographer-sensor-internal-ordered_muti_queue
ordered_multi_queue.cc OrderedMultiQueue主要函数为； 类中定义一个queues_，包含很多个带有key的Queue，每个Queue负责一种传感器数据收集和处理。 void OrderedMultiQueue::Add(const QueueKey& queue_key, std::unique_ptr data)； 如果了解ROS ,会经常用到call_back,怎样实现的内，本cartographer_common_block_queue
class BlockingQueue 是线程安全的阻塞队列,(生产者消费者模式) 函数： 构造函数初始化队列大小,kInfiniteQueueSize=0默认不限制容量。queue_size限制容量：通过条件变量做到. 不可拷贝不可赋值 Push() ：添加元素,容量不够时,阻塞等待 Pop() ：删除元素,没有元素时,阻塞等待 Peek() ：返cartographer_common_configuration_file_resolver
class FileResolver 读lua参数文件程序接口 cartographer中大部分接口函数定义为纯虚函数，然后通过另一个子类实现。 如FileResolver类： class FileResolver { public: virtual ~FileResolver() {} virtual std::string GetFullPathOrDie(const std::string& basename) = 0;cartographer安装
参考链接：https://blog.csdn.net/qq_26482237/article/details/92676267 ROS版本为kinetic 系统为Ubuntu16.04 工作空间名称为carto_ws 安装工具 sudo apt-get update sudo apt-get install -y python-wstool python-rosdep ninja-build 初始化工作空间 cd carto_ws wst