SLAM-谷歌Cartographer学习资料

最新推荐文章于 2025-06-21 08:56:32 发布
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本文介绍了谷歌开源的SLAM算法Cartographer的快速安装过程及在Turtlebot上的应用案例。Cartographer是一款强大的同步定位与地图构建软件，适用于多种机器人平台。

谷歌Cartographer学习（1）-快速安装测试

http://www.cnblogs.com/hitcm/p/5939507.html


如何看待谷歌在10月6日开源的SLAM算法cartographer？

https://www.zhihu.com/question/51348391?q=Google%20开源的Cartographer


开源地址：

https://github.com/googlecartographer


谷歌开源SLAM库cartographer在Turltlebot的应用（易科实验室）

http://blog.exbot.net/archives/2834

大神博客：

http://blog.youkuaiyun.com/zyh821351004/article/details/52421005

cartographer学习整理
weixin_42784393的博客
06-06 564
本篇文章是自己在学习cartographer的过程，对各路知识的整理，很杂，但尽量做到有理可循。 学习cartographer，首先就要看它的整个系统流程图： 先从整体上对算法有一个把握，整体把握可以看一下我之前转载的博客Cartographer理论及实现浅析然后按照系统流程每一步的去探究，并且将每一步的内容去发散，探究每一步的具体技术所代表的的领域和其他同类的技术现状。下面就按照顺序介绍**（随...
cartographer源码学习1——整体框架介绍
qq_34997512的博客
04-26 1315
主要参考链接： April Lee的cartographer源码详细解读 slamcode的cartographer源码分析 cartographer 超详细注释代码 cartographer官网 一. 代码框架 cartographer开源代码主要包含两个部分：casrtographer、cartographer_ros。cartographer主要负责处理来自激光雷达、IMU、里程计的数据，并基于这些数据进行地图的构建，是cartographer理论的底层实现。cartographer_ros则是基
【免费下载】 Cartographer激光雷达建图与定位实战 - Livox Mid-360集成指南
gitblog_09708的博客
09-05 1777
Cartographer激光雷达建图与定位实战 - Livox Mid-360集成指南 【下载地址】Cartographer激光雷达建图与定位实战-LivoxMid-360集成指南 本项目专注于演示如何利用谷歌的Cartographer库，结合Livox Mid-360 3D激光雷达及其实测数据，实现室内或室外环境中的三...
Cartographer建图与定位（Livox Mid-360）
03-11
使用Livox Mid-360雷达及其内置IMU实现Cartographer建图与定位。 压缩文件内包含建图和定位对应的launch文件和lua配置文件。
谷歌Cartographer学习（1）-快速安装测试(转载)
weixin_30632883的博客
10-09 207
转载自谷歌Cartographer学习（1）-快速安装测试 代码放到个人github上,https://github.com/hitcm/ 如下，需要安装3个软件包，ceres solver、cartographer和cartographer_ros 1.首先安装ceres solver，选择的版本是1.11,路径随意。 git clonehttps://github.com/hitcm...
Cartographer学通学透（一）
panpanda
08-19 598
学习目标： 提示：学习Cartographer，每日一更，力求学通学透 学习内容： 提示：这里可以添加要学的内容 Catographer的编译和安装 （论文先不看呢，看不懂= = ） 学习时间： 提示：这里可以添加计划学习的时间 白天抽空，晚上9.30之前 886实习，舍友打呼噜鬼叫很厉害，不敢晚睡 学习产出： 提示：这里统计学习计划的总量 1、 技术笔记 1篇 具体内容：Catographer的编译和安装 编译使用的是网课脚本，就不放出来了。（就算报了网课也听不懂，得自己好好琢磨研究） 一、安装RO
SLAM- cartographer 简介与使用
weixin_44827364的博客
02-09 4088
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，实时获取相对较高精度的2D地图。考虑到基于模拟策略的粒子滤波方法在较大环境下对内存和计算资源的需求较高，cartographer采用基于图网络的优化方法。目前cartographer主...
SLAM-地图构建（Cartographer）
最新发布
07-08
Cartographer是谷歌开发的一个开源的SLAM解决方案，特别适用于2D和3D地图构建。 Cartographer通过融合来自机器人各种传感器的数据（例如激光雷达、IMU（惯性测量单元）和里程计），能够实时地创建出精确的地图。它...
调试 Cartographer Laser-SLAM -- Cartographer 算法流程
一步一脚印
04-07 7310
Cartographer Algorithm walkthrough for tuning @author 薛轲翰 @email1 kehan.xue@gmail.com @email2 17795832478@mail.nwpu.edu.cn 本文参考cartographer官方文档. cartographer基本思路简介 cartographer基本思路简介 cartographer的主要贡献...
2D 激光 SLAM-Cartographer 实战
weixin_43802726的博客
06-21 816
1.修改 cartgrapher_ros/cartprapher_files 下的 revo_lds.lua 文件，把下面的两个配置选项替换。/src/cartographer/configuration_files/trajectory_builder_3d.lua 中。参考 https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44314245/article/details/110881565。三是 Global SLAM 部分，也称为后端. 该部分的主要任务是进行 Loop Closure。
cartographer学习.zip
07-29
自己录的关于cartographer视频以及一些文献资料 包括源码分析，预期准备以及论文解读
Google Slam
11-30
Google开源的SLAM算法，另外还有相关的原理文章
cartographer、graphslam论文
05-28
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元是submap。一个submap是由一定数量的laser scan构成。将一个laser scan插入其对应的submap时，会基于submap已有的laser scan及其它传感器数据估计其在该submap中的最佳位置。submap的创建在短时间内的误差累积被认为是足够小的。然而随着时间推移，越来越多的submap被创建后，submap间的误差累积则会越来越大。因此需要通过闭环检测适当的优化这些submap的位姿进而消除这些累积误差，这就将问题转化成一个位姿优化问题。当一个submap的构建完成时，也就是不会再有新的laser scan插入到该submap时，该submap就会加入到闭环检测中。闭环检测会考虑所有的已完成创建的submap。当一个新的laser scan加入到地图中时，如果该laser scan的估计位姿与地图中某个submap的某个laser scan的位姿比较接近的话，那么通过某种 scan match策略就会找到该闭环。Cartographer中的scan match策略通过在新加入地图的laser scan的估计位姿附近取一个窗口，进而在该窗口内寻找该laser scan的一个可能的匹配，如果找到了一个足够好的匹配，则会将该匹配的闭环约束加入到位姿优化问题中。Cartographer的重点内容就是融合多传感器数据的局部submap创建以及用于闭环检测的scan match策略的实现。
Cartographer学习
laocui1的博客
01-26 656
6、编写launch文件。选择编号3，然后运行。
一起自学SLAM算法：8.2 Cartographer算法
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机器人研究猿-优快云
01-26 1万+
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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cartographer编译和运行 cartographer官方的编译文档的地址为： https://google-cartographer-ros.readthedocs.io/en/latest/compilation.html https://google-cartographer.readthedocs.io/en/latest/index.html 1 环境搭建 cartographer所依赖库有abseil-cpp、ceres-solver、protobuf，此外运行cartographer
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CSM：想象给定一个栅格地图（或者submap子图），拿到当前帧的点云之后，怎样才能知道激光雷达所在的位置呢？最简单的办法，把激光雷达放在地图的每个格子上，计算在这个位置时，点云是否与地图重合，重合程度最高的位置就是激光雷达的位姿；前端：scan2map的方式，采用CeresScanMatch(初值不错，效果就不错)，外部传感器提供的初值不佳时（无imu等），采用RealTimeCSM去求得不错的初值；位姿外推器：在前端匹配之前，融合多传感器数据（odom，imu，lidar），提供前端匹配的初值；
cartographer学习笔记
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cartographer学习笔记 cartographer理论及实现：添加链接描述 cartographer理解：添加链接描述 Cartographer代码阅读笔记：添加链接描述 cartographer生成ros格式地图：添加链接描述 另一博主注释版源码地址：添加链接描述 cartographer参数调试：添加链接描述 ...
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1.理论Cartographer理论及实现浅析点击打开链接
slam_toolbox cartographer
03-01
### SLAM Toolbox与Cartographer的功能对比 #### 功能特性 SLAM Toolbox 和 Cartographer 是两个广泛应用于机器人操作系统(ROS)环境下的同步定位与地图构建(SLAM)工具包。两者都旨在帮助移动机器人创建周围环境的地图并实现自我定位。 对于 **SLAM Toolbox**, 这是一个基于图优化的激光雷达SLAM解决方案, 它提供了灵活配置选项来适应不同的硬件平台和应用场景[^1]。该软件包支持多种传感器输入，包括但不限于2D/3D LiDAR数据，并且能够处理动态变化较大的室内室外混合环境。它还具有良好的实时性能，在资源受限设备上也能稳定运行。 而 **Cartographer** 则是由Google开发的一个高效能、高精度的多模态SLAM库，不仅限于LiDAR还可以融合IMU和其他感知源的信息以提高鲁棒性和准确性[^2]。其核心算法采用了概率模型来进行全局一致性估计，从而使得生成的地图更加精确可靠。此外，Cartographer 支持回环检测机制，可以有效减少累积误差带来的影响。 #### 易用性与维护成本 从易用性的角度来看，SLAM Toolbox 提供了一个相对简单的参数调整界面以及详尽的帮助文档，这有助于新手快速入门；相比之下，虽然 Cartographer 的安装部署过程较为复杂一些，但是官方给出了详细的教程指导用户完成设置工作[^3]。长期来看，由于 Google 对 Cartographer 的持续更新和支持力度较大，因此可能拥有更好的社区响应和技术保障服务。 #### 应用场景适用度 当面对结构化较强的静态环境时（比如工厂车间），两种方案都能很好地胜任任务需求。然而如果是在非结构性较强或者存在较多未知因素的情况下，则建议优先考虑采用具备更强泛化能力的 Cartographer 来应对挑战。另外值得注意的是，针对特定类型的项目，如需频繁切换不同规格型号的传感装置，那么灵活性更高的 SLAM Toolbox 或许会成为更佳的选择。 ```python import rospy from nav_msgs.msg import OccupancyGrid def compare_slam_toolbox_vs_cartographer(): # 假设这是用于比较两者的函数逻辑部分 slam_toolbox_map = get_slam_toolbox_map() cartographer_map = get_cartographer_map() print(f"SLAM Toolbox Map Info:\n{slam_toolbox_map.info}") print(f"\nCartographer Map Info:\n{cartographer_map.info}") if __name__ == '__main__': try: rospy.init_node('compare_slam') compare_slam_toolbox_vs_cartographer() except rospy.ROSInterruptException as e: pass ```
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