Lidar SLAM Based Mobile Robot Project

@Brief：该仓库是AMASLAB 基于激光SLAM的移动机器人系统（Lidar SLAM Based Mobile Robot Project）项目文档。

@Author：Dong Li

@Date：2022-10-13

@Github Link：https://github.com/SUSTech-AMASLAB/Lidar_SLAM_Based_Mobile_Robot_Project

@Project Author：Dong Li

Introduction

Project：Lidar SLAM Based Mobile Robot Project /基于激光SLAM的移动机器人系统

Requirements：

• 1.基于相关硬件，分别用2D 激光SLAM和3D激光的方案 构建场景地图，并完成自主导航等功能；其中2D激光SLAM算法包括：Gmapping、Karto SLAM、Cartographer。
• 2.在本仓库上，撰写相关学习、调试、方案以及相关问题文档，并将能实现上述功能的可重复 系统框架 整合到仓库中。

Device：松灵TRACER-MINI移动底盘、EPIC-KBS9工控机、LDS-E300-E 2D激光雷达、C16-121B 3D激光雷达。

Outline

1.阅读实验室协作项目文档

Requirements：掌握项目完成流程和相关要求。

Reference：https://github.com/SUSTech-AMASLAB/AMASLAB_Collaboration_Project_Doc

2.基础内容学习

Requirements：linux（Ubuntu）、Python、C++、ROS

Reference：https://github.com/SUSTech-AMASLAB/Tutorial_for_Direction_Of_Robotics

3.相关硬件调试

项目相关硬件如下：

• 1.EPIC-KBS9工控机：https://github.com/SUSTech-AMASLAB/EPIC-KBS9
• 2.松灵TRACER-MINI移动底盘：https://github.com/SUSTech-AMASLAB/TRACER-MINI
• 3.C16-121B 3D激光雷达：https://github.com/SUSTech-AMASLAB/Lidar_C16-121B
• 4.Lidar LDS-E300-E激光雷达：https://github.com/SUSTech-AMASLAB/Lidar_LDS-E300-E

3.相关算法框架学习

• Gmapping：https://wiki.ros.org/slam_gmapping
• Karto SLAM：https://github.com/tu-darmstadt-ros-pkg/hector_slam
• Cartographer：https://github.com/cartographer-project/cartographer
• ROS Navigation：http://wiki.ros.org/navigation

4.项目参考方案实现

Reference :

• 1.cartographer2D激光雷达SLAM算法实现 ：https://github.com/cartographer-project/cartographer
• 2.3D激光雷达SLAM实现：
  • LOAM：https://github.com/cuitaixiang/LOAM_NOTED

5.整理相关项目资料

整理项目视频、图片、文档和工程代码 , 同时项目发布者和协同项目完成者制作项目主页 .

File Description

• README.md：项目总体文档，