详细介绍
GMapping 是一种基于粒子滤波的二维激光雷达 SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，同时定位与地图构建）算法。它由 Giorgio Grisetti、Cyrill Stachniss 和 Wolfram Burgard 等人开发，主要用于机器人在未知环境中构建地图并同时进行定位。GMapping 是 ROS（Robot Operating System）中常用的 SLAM 算法之一，广泛应用于移动机器人、自动驾驶等领域。
GMapping 的核心思想是通过粒子滤波来估计机器人的位姿（位置和方向），并利用激光雷达数据来构建环境地图。它能够处理传感器噪声和动态环境中的不确定性，具有较强的鲁棒性。
主要功能
- 实时地图构建：GMapping 能够实时处理激光雷达数据，生成环境的地图。
- 定位与地图更新：在构建地图的同时，GMapping 能够估计机器人的当前位置，并动态更新地图。
- 粒子滤波：通过粒子滤波算法，GMapping 能够处理传感器噪声和环境不确定性，提高定位和地图构建的精度。
- ROS 集成：GMapping 与 ROS 深度集成，可以方便地在 ROS 环境中使用和扩展。