咨询关于Cartographer雷达算法与无人机室内自主导航的相关问题

dckwin 2019-02-27 04:48:29

最近准备使用cartographer+2D雷达进行无人机室内定位与导航，遇到以下两个问题：

1. tx2在运行slam算法的时候，仅有一个cpu满负荷工作，而其他cpu基本没有负载变化。我已经开启了tx2的性能模式（0），请问各位大神是否遇到过相关情况，如有解决办法还望赐教。
2. 在ros上面集成了一些导航算法包（如gmapping），想问下cartographer和已有的功能包（move_base等）进行结合是否有相关的开源代码或者参考资料。

有兴趣的可以一起讨论讨论，共同进步

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~O 2021-10-16

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请问楼主有没有进展,我也想做一下,目前已经可以利用自己搭的小车和激光雷达实现cartographer实时建图,不知道怎么路径规划以及用什么通信形式驱动小车,也尝试过利用move_base包但失败了,不知道可不可以加一下微信交流一下,微信:M-J000111

<?php use Tackk\Cartographer\AbstractSitemap; class MockAbstractSitemap extends AbstractSitemap { protected function getRootNodeName() { return 'urlset'; } protected function getNodeName() { return 'url'; } } class AbstractSitemapTest extends PHPUnit_Framework_TestCase { /** * @var Tackk\Cartographer\AbstractSitemap */ protected $abstractMock; public function setUp() { $this->abstractMock = new MockAbstractSitemap(); } public function testFormatDateWithDates() { $this->assertEquals('2005-01-01T00:00:00 00:00', $this->callProtectedMethod('formatDate', ['2005-01-01'])); $this->assertEquals('2005-01-01T00:00:01 00:00', $this->callProtectedMethod('formatDate', ['2005-01-01 12:00:01am'])); }Google Cartographer利用同步定位与建图技术绘制室内建筑平面图，可以用于二维和三维空间的建图，可以在非ros（机器人操作系统）系统和ros系统中使用。根据google的说明，该技术易于部署机器人、无人驾驶、无人机等系统。Google在官方声明中提到，Cartographer的SLAM算法结合了来自多个传感器的数据，比如LiDAR激光雷达传感器、IMU惯性测量单元，还有来自多个摄像头的数据。综合这些庞杂的数据，得以计算传感器及传感器周围的环境。据报道Cartographer现已经支持Toyota HSR、TurtleBots、PR2、RevoLDS这几个机器人平台。

连载文章，长期更新，欢迎关注：Gmapping代码实现相对简洁，非常适合初学者入门学习。但是Gmapping属于基于滤波方法的SLAM系统，明显的缺点是无法构建大规模的地图，这一点已经在第7章中讨论过了。而基于优化的方法则可以构建大规模的地图，基于优化的方法实现的激光SLAM算法也有很多，比如Hector、Karto、Cartographer等。

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基于激光雷达slam的无人车室内导航比较分析

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