Project-MANAS/slam_gmapping
Slam Gmapping for ROS2
🗺️ SLAM Gmapping cho ROS 2
SLAM_GMAPPING là bộ công cụ tạo bản đồ 2D từ dữ liệu laser và vị trí robot trên ROS 2.
dự án slam_gmapping là bản bọc (wrapper) ROS2 cho thư viện OpenSlam Gmapping, kết hợp hai package openslam_gmapping và slam_gmapping. Nó giúp robot tạo bản đồ môi trường không gian 2D dạng lưới chiếm chỗ (occupancy grid map) — tương tự bản đồ tầng nhà — từ dữ liệu LaserScan và pose.
✨ Điểm nổi bật
- ROS2 wrapper: tích hợp OpenSlam Gmapping vào hệ sinh thái ROS 2.
- Tạo bản đồ 2D: xây dựng occupancy grid map từ dữ liệu laser.
- Hỗ trợ LaserScan: node slam_gmapping đăng ký topic
scankiểu sensor_msgs/LaserScan. - Cần TF phù hợp: yêu cầu hệ tọa độ TF tương ứng giữa các khung.
- Xuất bản bản đồ: gửi OccupancyGrid lên topic
map. - Metadata & Entropy: xuất MapMetaData và Entropy lên topic
map_metadatavàentropy.
💡 Vì sao đáng chú ý
slam_gmapping mang công nghệ SLAM Gmapping — đã được chứng minh trên ROS 1 — sang ROS 2, phù hợp triển khai trên nền tảng robot mới hơn. Dự án hỗ trợ tạo bản đồ tự động từ robot di động, dùng trong lĩnh vực tự động hóa, robotics và nghiên cứu SLAM.
#ROS2 #SLAM #Mapping #Gmapping #Robotics #TiniX
Similar Projects
Discover other similar projects and AI models.
Cartographer is a system that provides real-time simultaneous localization and mapping (SLAM) in 2D and 3D across multiple platforms and sensor configurations.
GLIM: versatile and extensible point cloud-based 3D localization and mapping framework
Visual Inertial Odometry with SLAM capabilities and 3D Mesh generation.
Python sample codes and textbook for robotics algorithms.
Laser Odometry and Mapping (Loam) is a realtime method for state estimation and mapping using a 3D lidar.
Tightly coupled GNSS-Visual-Inertial system for locally smooth and globally consistent state estimation in complex environment.
Fast LOAM: Fast and Optimized Lidar Odometry And Mapping for indoor/outdoor localization IROS 2021