今天开始尝试使用Lidar+IMU进行3D SLAM建图，本文记录下实验过程。
Pandar40P + H30IMU + LIO_SAM建图
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ROS—PGM地图文件的编辑
我们在使用SLAM建图后，为了提高显示及运行效果，通常需要对地图进行一些调整，比如点云毛刺清理、增加未知区域的边界防护等。本文主要讲解下如何对2D .gpm地图文件进行编辑修改的方法。
ROS—常见2D建图算法对比
本文主要针对常见的2D建图算法Gmapping、Hector、Karto、Cartographer进行对比，以确定在室内小场景、室外大场景下使用哪种建图算法更为合适。
ROS—Cartographer激光雷达SLAM建图
主流的激光SLAM算法有hector、gmapping、karto、cartographer。很多同学使用ROS默认自带的gmapping、hector等比较多，这次带大家一起尝试下传说中的google cartographer，看看效果差别有多大。
ROS—深度相机+激光雷达vSLAM建图导航
上一次，我们实现了激光雷达+自研底盘的SLAM建图和导航。这次将带大家学习如何使用深度相机实现机器人的视觉SLAM建图及导航。
机器人操作系统ROS—使用激光雷达RpLidar A1进行SLAM定位建图
移动机器人在环境中获取障碍物的具体位置、房间的内部轮廓等信息都是非常必要的，这些信息是机器人创建地图、进行导航的基础数据。考虑成本，买了一个SLAMTEC公司的低成本二维激光雷达RpLidar A1进行初步的学习，它可以最快10hz的频率检测360度范围内的障碍物信息，最远检测距离12米，适合室内移动机器人使用。本文讲解如何使用它感知周围环境。
多源融合SLAM的现状与挑战
全国SLAM技术论坛由中国图象图形学学会CSIG主办，每年举办一届，邀请学术界和企业届的专家围绕SLAM技术的研究、发展以及产业化应用作技术分享。本文整理自浙江大学刘勇教授在第二届全国SLAM技术论坛中的报告。
基于VL-SLAM的无GPS自动驾驶系统研究
随着自动驾驶技术的发展，在未知环境中智能汽车的定位技术成为该领域研究的核心。目前定位技术主要的解决方案是基于全球定位系统（GPS），但是在某些特殊的环境中如下车库，没有 GPS 信号如何解决定位问题就是本文研究的关键所在。