SLAM学习----使用rplidar运行Hector算法

SLAM学习----使用rplidar运行Hector算法

前言

雷达运行成功，便可跑算法了，于是我就从基本的Hector算法开始，通过参考各位大神的博客，经过多次报错终于成功了。（菜是原罪）

Basic Support：

1. Linux Ubuntu 16.04操作系统
2. ROS Kinetic
3. 安装了rplidar的驱动

理论简介：

Hector：

Hector整体算法很直接，就是将激光点与已有的地图“对齐”，即扫描匹配。扫描匹配就是使用当前帧与已经有的地图数据构建误差函数，使用高斯牛顿法得到最优解和偏差量。其工作是实现激光点到栅格地图的转换，t时刻所有的激光点都能变换到栅格地图中，也就意味着匹配成功。

优点：

对硬件要求低,相反 cartographer高
不需要里程计信息(不需要将雷达的坐标绑定到某个固定坐标系比如base_link)
可以结合IMU数据使用

没有闭环检测部分,精确度高。

可以适应空中或者地面不平坦的情况

缺点：

不需要里程计，但对于雷达帧率要求很高40Hz，估计6自由度位姿。初值的选择对结果影响很大，所以要求雷达帧率较高。

Hector_SLAM包

整个包包含的节点有

hector_pose_estimation         将sensor的值转换成imu咨询丟給tf处理。
hector_mapping                 不断地即時更新map，並publish, slam node
hector_map_