안녕하세요 SLAM kr!저도 처음 SLAM이나 localization을 공부할 때 코드 구현에 익숙치 않았는데요,김기섭 (Paul Giseop Kim) 을 본받아 저는 실제 2D LiDAR 데이터로 Monte Carlo Localization을 구현했던 c++ 기..
SLAM/code 2019. 11. 12. 11:04안녕하세요 SLAM kr!
저도 처음 SLAM이나 localization을 공부할 때 코드 구현에 익숙치 않았는데요,
김기섭 (Paul Giseop Kim) 을 본받아 저는 실제 2D LiDAR 데이터로 Monte Carlo Localization을 구현했던 c++ 기반 ROS 코드 공유합니다. :)
https://github.com/LimHyungTae/mcl_2d_lidar_ros
Indoor환경(그렇게 로봇이 빠르게 움직이지 않는 환경)에서 sensor sync 맞추는 것부터
수식으로 보던 odometry 모델 기반 prediction, weightening, resampling하는 것을 실제 rosbag을 돌려보면서 경험해볼 수 있어
아직 전체 프레임워크에 익숙치 않은 분들이 살펴보시면 좋을 것 같습니다.
SLAM의 optimization의 익숙치 않음을 피하기위해 Map을 만들 때에도 모션캡쳐를 이용해서 만들었습니다.
★코드의 전체적인 틀은 저희 연구실의 초-에이스인 송승원 박사과정 학생이 슬린이들도 쉽게 이해할 수 있도록 구현했습니다.
https://www.facebook.com/groups/DataScienceGroup/permalink/2765440956851110/?sfnsn=mo
저도 처음 SLAM이나 localization을 공부할 때 코드 구현에 익숙치 않았는데요,
김기섭 (Paul Giseop Kim) 을 본받아 저는 실제 2D LiDAR 데이터로 Monte Carlo Localization을 구현했던 c++ 기반 ROS 코드 공유합니다. :)
https://github.com/LimHyungTae/mcl_2d_lidar_ros
Indoor환경(그렇게 로봇이 빠르게 움직이지 않는 환경)에서 sensor sync 맞추는 것부터
수식으로 보던 odometry 모델 기반 prediction, weightening, resampling하는 것을 실제 rosbag을 돌려보면서 경험해볼 수 있어
아직 전체 프레임워크에 익숙치 않은 분들이 살펴보시면 좋을 것 같습니다.
SLAM의 optimization의 익숙치 않음을 피하기위해 Map을 만들 때에도 모션캡쳐를 이용해서 만들었습니다.
★코드의 전체적인 틀은 저희 연구실의 초-에이스인 송승원 박사과정 학생이 슬린이들도 쉽게 이해할 수 있도록 구현했습니다.
https://www.facebook.com/groups/DataScienceGroup/permalink/2765440956851110/?sfnsn=mo
