激光雷达的SLAM算法
ROS系统通常由大量节点组成，其中任何一个节点都可以通过发布/订阅的方式与其他节点进行通信。例如，机器人上的位置传感器，如雷达单元，可以用作ROS的节点。雷达单元可以将雷达获取的信息以信息流的形式发布，发布的信息可以由其他节点获取，如导航单元、路径规划单元等。
ROS的通信机制:
ROS(机器人操作系统)中SLAM的一些功能包也是一些常用的SLAM算法，比如Gmapping，Karto，Hector，Cartographer等等。我们不会关注算法背后的数学原理，而是更关注工程实现的方法，告诉你SLAM算法包是如何工作的，如何快速构建SLAM算法。
地图:ROS中的地图很好理解，只是普通的灰度图像，通常是pgm格式。该图中黑色像素代表障碍物，白色像素代表可行区域，灰色为未探索区域。
地图在ROS中是以主题的形式维护和呈现的，这个主题名叫做/map。因为/map实际上存储的是一张图片，所以为了减少不必要的开销，这个话题经常以锁存的方式发布。如果地图不更新，上次发布的内容不变。此时，如果有新的订阅者订阅该消息，则只会收到一条/map的消息，也就是上次发布的消息。只有在地图更新的时候(比如SLAM建立新的地图)才会/map发布新的内容。这种方法非常适合变化缓慢、相对固定的数据(比如地图)，然后只发布一次。与发布相同的不确定消息相比，锁存方法不仅可以减少通信中的带宽占用，还可以减少消息资源维护的开销。
Gmapping，Gmapping算法是目前基于lidar和里程计方案的比较可靠和成熟的算法。它基于粒子滤波，RBPF方法效果稳定。很多基于ROS的机器人都在运行gmapping_slam。
gmapping的功能是根据激光雷达和里程计的信息，构建环境地图，估计自身状态。所以它的输入应该包括激光雷达和里程表的数据，输出应该有自己的位置和地图。
论文支持:R-Lins:Robo中央激光雷达——鲁棒和有效导航的惰性状态估计器。
6轴IMU:高频，专注自身运动，不采集外界环境数据。
3D LiDAR:低频，聚焦车身运动，收集外部环境数据。
R-LINS使用上述两个传感器来估计机器人的运动姿态。对于任何传感器来说，仅仅依靠自身的数据很难构建地图。比如纯雷达模型中使用的传感器是激光雷达，可以很好的探测外界环境信息。但同样也会受到这些信息的干扰，在长期的运行中会产生一定的累积误差。为了防止这种误差干扰后续的地图构建，需要使用另一种传感器来修正机器人本身的位姿信息，即IMU传感器。因为IMU传感器是用于自身运动估计的传感器，它收集自身运动的所有姿态信息。它可以很好地修正激光雷达里程计的位置和姿态信息。因此，通常采用激光雷达和惯性导航进行数据融合，修正姿态信息。
一个* * *分为三大块: