맵 작성 및 위치추정

ROS 또는 ROS 2 네트워크를 통해 위치추정 및 맵 작성 애플리케이션을 설계하고 배포

ROS Toolbox를 사용하면 ROS 또는 ROS 2 네트워크에서 자율 시스템이 맵 작성과 위치추정을 수행하는 독립 실행형 애플리케이션을 설계하고 배포할 수 있습니다. 시뮬레이션된 로봇의 센서 데이터를 ROS 네트워크를 통해 가져오거나 기록된 ROS bag 데이터를 사용하여 SLAM(동시적 위치추정 및 지도작성)으로 로봇의 환경 맵을 빌드할 수 있습니다.

SLAM은 카메라 데이터 또는 라이다 데이터를 사용하여 위치추정, 맵 작성, 자세 추정 알고리즘으로 로봇 환경의 맵을 작성하면서 동시에 이 환경에서 로봇의 위치를 추정합니다.

추천 예제

Build a Map Using Lidar SLAM with ROS in MATLAB

Use 2-D lidar data from a simulated robot in Gazebo to build a map.

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Build and Deploy Visual SLAM Algorithm with ROS in MATLAB

In this example, you implement a visual simultaneous localization and mapping (SLAM) algorithm to estimate the camera poses for the TUM RGB-D Benchmark [1] dataset. You then generate C++ code for the visual SLAM algorithm and deploy it as a ROS node to a remote device using MATLAB®.

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