Cartographer 项目教程
2026-01-16 09:50:01作者:卓艾滢Kingsley
1. 项目目录结构及介绍
Cartographer 的目录结构如下:
cartographer/
├── CMakeLists.txt # 主CMake构建文件
├── README.md # 项目说明文件
├── azimuth_bias_estimation # 方位角偏置估计工具
│ └── ... # 相关源代码和脚本
├── bags # 示例数据包存放目录
│ └── ... # 数据包文件
├── benchmarks # 性能基准测试工具
│ └── ... # 测试相关资源
├── common # 公共库和工具
│ └── ... # 包括配置模板等
├── contrib # 第三方贡献的扩展
│ └── ... # 各种扩展文件
├── examples # 示例应用
│ └── ... # 包含示例配置文件
├── include # 头文件
│ └── ... # 库的头文件
├── internal # 内部实现细节
│ └── ... # 详细源码
├── projects # 项目配置文件
│ └── ... # Bazel构建文件
├── README.rst # 项目文档(ReStructuredText格式)
├── scripts # 脚本工具
│ └── ... # 帮助编译和运行的脚本
└── src # 源代码
├── cartographer # 核心 Cartographer 代码
│ └── ... # 各种源文件
└── cartographer_ros # Cartographer 的ROS集成部分
└── ... # 包含ROS特定的源码和配置
这个结构中,src/cartographer 存放了 Cartographer SLAM 算法的核心代码,而 src/cartographer_ros 则是 Cartographer 与ROS系统的接口。
2. 项目的启动文件介绍
在 Cartographer ROS 中,主要的启动文件通常是 .launch 文件,位于 cartographer_ros/launch 目录下。例如 demo_2d.launch 和 demo_3d.launch 是用于演示 Cartographer 在2D和3D环境下的SLAM功能的。
这些启动文件通常会包含以下元素:
- Node:定义运行 Cartographer 的节点。
- Bag file:指定用于回放的ROS数据包。
- Config file:用于设置 Cartographer 的Lua配置文件。
- Subscribers and Publishers:连接输入传感器数据和输出结果,如激光雷达(LIDAR)话题订阅和occupancy grid映射发布。
要启动一个示例,可以在终端中使用 roslaunch 命令,例如:
roslaunch cartographer_ros demo_2d.launch pb_file:=path/to/map_proto.pbtxt
3. 项目的配置文件介绍
Cartographer 使用 Lua 语言编写配置文件来定制SLAM行为。配置文件通常以 .lua 结尾,如 example_2d.lua 或者 example_3d.lua,并存放在 cartographer_ros/configs 目录下。
配置文件主要包括以下几个方面:
- Submaps: 定义子图的参数,如分辨率、点云合并策略等。
- Trajectory Builders: 设置轨迹构造器的参数,如滤波器、扫描匹配器等。
- Constraint Builders: 配置约束构造器,用于估计不同时间步之间的相对运动。
- Sensor Configuration: 指定传感器数据流,比如激光雷达或IMU的数据读取。
- Options: 提供全局选项,如是否开启调试模式、地图存储路径等。
配置文件中的每一项都有详细的注释,可以根据需要进行调整以适应不同的硬件平台和传感器配置。
要了解更多关于配置文件的信息,可以参考 Cartographer ROS 的文档,包括 lua_configuration_reference_documentation 和 ros_api_reference_documentation。
以上是对 Cartographer 项目的基本介绍,包括目录结构、启动文件以及配置文件。实际操作时,还需要安装必要的依赖并按照官方文档的步骤编译和运行项目。如果你对某个具体步骤有疑问或者需要更深入的指导,请查阅项目仓库的README文件和相关文档。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
532
3.74 K
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
336
178
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
886
596
Ascend Extension for PyTorch
Python
340
404
暂无简介
Dart
771
191
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
986
247
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
416
4.21 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355