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ROS的GMapping能否像谷歌的Cartographer一样适用于大规模地图?

可以通过修改GMapping的参数和使用适当的硬件来使其适用于大规模地图。以下是一些可尝试的方法:

1.增加GMapping节点的RAM和CPU资源:通过在launch文件中设置节点的参数,增加其RAM和CPU资源,可以提高GMapping在大规模地图上的性能。例如:

<node name="gmapping" pkg="gmapping" type="slam_gmapping" output="screen"> <param name="maxUrange" value="30"/> <param name="sigma" value="0.05"/> <param name="kernelSize" value="1"/> <param name="lstep" value="0.05"/> <param name="astep" value="0.05"/> <param name="iterations" value="5"/> <param name="lsigma" value="0.075"/> <param name="ogain" value="3.0"/> <param name="lskip" value="0"/> <param name="minimumScore" value="150"/> <param name="srr" value="0.1"/> <param name="srt" value="0.2"/> <param name="str" value="0.1"/> <param name="stt" value="0.2"/> <param name="linearUpdate" value="0.2"/> <param name="angularUpdate" value="0.1"/> <param name="temporalUpdate" value="1.0"/> <param name="resampleThreshold" value="0.5"/> <param name="particles" value="75"/> <param name="xmin" value="-20.0"/> <param name="ymin" value="-20.0"/> <param name="xmax" value="20.0"/> <param name="ymax" value="20.0"/> <param name="delta" value="0.05"/> <param name="llsamplerange" value="0.01"/> <param name="llsamplestep" value="0.01"/> <

本文内容通过AI工具匹配关键字智能整合而成,仅供参考,火山引擎不对内容的真实、准确或完整作任何形式的承诺。如有任何问题或意见,您可以通过联系service@volcengine.com进行反馈,火山引擎收到您的反馈后将及时答复和处理。
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