Lidar実装のROS自律移動ロボットに欠かせないSLAM
※wikipedia: 「SLAM（スラム）とは、自己位置推定と環境地図作成を同時に行うことを言う。正式名称は、Simultaneous Localization and Mapping、位置の推定やマップ作成にはレーザーレンジスキャナー(測域センサ)、カメラ、エンコーダ、マイクロフォンアレイなどが利用されることが多い。」
SLAM実現するための三角法・TOF法等の原理を活用したレーザLidar装置を実装したロボットがある他、RGBDデプスカメラ、RGB 2眼・単眼カメラを実装してSLAMを実現するロボット、またLidarにRGBDデプスカメラの両方混在のロボットもあるようだ。以下、Lidar SLAMと呼ばれる、Gmapping、Hector、Google Cartographer（以下Cartographerに簡略化する）の諸元を比較してみる。
| 諸元 | Gmapping | Hector | Cartographer |
|---|---|---|---|
| アルゴリズム・ベース | RBPF(Rao-Blackwell→Particle Filter) | Scan-Matching+拡張Kalman filter | Graph-base |
| Loop-Closing | なし | なし | あり |
| DOF | 3DOF(Odom+Lidar) | 3DOF(Lidar)／6DOF(IMU+Lidar) | 3DOF(Lidar)／6DOF(IMU+Lidar) |
| メリット | 屋内環境、メジャー | 不整地、odom情報いらない | 屋内環境向け、odom情報いらない |
| デメリット | odom情報が必須、不整地、広域に不向き | Lidarフレーム更新頻度、精度に要求高い | CPUにかかる計算負荷が大きい |
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