软件包摘要
这个包包含一个用于OpenSlam的Gmapping的ROS包。gmapping包提供基于激光的SLAM（同时定位和建图），作为称为slam_gmapping的ROS节点。使用slam_gmapping，您可以从移动机器人收集的激光和姿势数据创建2-D占用网格地图（如建筑平面图）。
1、外部文档
这主要是第三方包; 底层的GMapping库是外部文档。查看有关下面列出的许多参数的详细信息。
2、硬件要求
要使用slam_gmapping，您需要一个移动机器人，它提供里程数据，并配备有水平安装的固定激光测距仪。该slam_gmapping节点将尝试每个传入的扫描转换成odom（里程计）TF框架。有关所需变换的更多信息，请参阅“ 必需的Tf变换 ”。
3、例子
要从具有激光发布扫描的机器人上创建地图base_scan主题：
rosrun gmapping slam_gmapping scan：= base_scan4、节点
4.1 slam_gmapping
该slam_gmapping节点发生在sensor_msgs /激光扫描信息，并建立一个映射（nav_msgs / OccupancyGrid）。可以通过ROS 主题或服务检索地图。
4.2 订阅主题
(1) tf（tf / tfMessage）
需要进行激光，基准和测距的相关框架转换（见下文）
(2) scan （sensor_msgs / LaserScan）
激光扫描从中创建地图
4.3 发布主题
(1) map_metadata（nav_msgs / MapMetaData）
从此主题获取地图数据，将其锁定并定期更新。
(2) map（nav_msgs / OccupancyGrid）
从此主题获取地图数据，将其锁定并定期更新
(3) 〜entropy （std_msgs / Float64）
机器人姿态分布的熵的估计值（较高的值表示较大的不确定性）。
4.4 服务
dynamic_map（nav_msgs / GetMap）
调用此服务以获取地图数据
4.5 参数
(1)〜inverted_laser（string，默认：“false”）
（改为使用变换数据）激光是正面朝上（扫描按CCW排序）还是上下颠倒（扫描按顺序排列）？
(2)〜throttle_scans（int，默认：1）
处理1每次这许多扫描（将其设置为更高的数字，以跳过更多的扫描）
(3)〜base_frame（string，默认：“base_link”）
框架连接到移动基座。
(4)〜map_frame（string，默认：“map”）
框架附加到地图。
(5)〜odom_frame（string，默认：“ odom ”）
框架连接到里程计系统。
（6）〜map_update_interval（float，默认值：5.0）
在更新地图之间的时间长度（以秒为单位）。降低该数量更频繁地更新占用网格，代价是更大的计算负荷。
（7）〜maxUrange（float，默认值：80.0）
激光的最大可用范围。光束被裁剪为该值。
（8）〜sigma（float，默认值：0.05）
贪心终点匹配使用的sigma
（9）〜kernelSize（int，default：1）
内核中要查找一个对应关系
（10）〜lstep（float，default：0.05）
翻译的优化步骤
（11）〜astep（float，默认值：0.05）
旋转中的优化步骤
（12）〜iterations（int，default：5）
扫描匹配器的迭代次数
（13）〜lsigma（float，默认值：0.075）
用于计算的波束可能性的sigma
（14）〜ogain（float，默认值：3.0）
在评估可能性时使用的增益，用于平滑重采样效果
（15）〜lskip（int，默认值：0）
每次扫描中要跳过的光束数。
（16）〜minimumScore（float，default：0.0）
考虑扫描结果的最小分数匹配好。当使用具有有限范围（例如5m）的激光扫描仪时，可以避免在大的开放空间中跳跃姿态估计。分数上升到600+，例如当遇到跳跃估计问题时，尝试50。
（17）〜srr（float，默认值：0.1）
作为平移函数的平移误差（rho / rho）
（18）〜srt（float，默认值：0.2）
作为旋转的函数的平移误差（rho / theta）
（19）〜str（float，默认值：0.1）
作为平移函数的旋转中的测量误差（θ/ rho）
（20）〜stt（float，默认值：0.2）
作为旋转的函数的旋转中的测量误差（θ/θ）
（21）〜linearUpdate（float，default：1.0）
每次机器人翻译远处时，处理一次扫描
（22）〜angularUpdate（float，default：0.5）
每次机器人旋转这么远时处理一次扫描
（23）〜temporalUpdate（float，default：-1.0）
如果上次扫描处理的时间早于更新时间（秒），则处理扫描。小于零的值将关闭基于时间的更新。
（24）〜resampleThreshold（float，default：0.5）
基于Neff的重采样阈值
（25）〜particles（int，默认值：30）
过滤器中的粒子数
（26）〜xmin（float，默认值：-100.0）
初始地图大小X最小值
（27）〜ymin（float，默认值：-100.0）
初始地图大小Y最小值
（28）〜xmax（float，默认值：100.0）
初始地图大小X最大值
（29）〜ymax（float，默认值：100.0）
初始地图大小Y最大值
（30）〜delta（float，默认值：0.05）
地图的分辨率
（31）〜llsamplerange（float，默认值：0.01）
可能性的平移采样范围
（32）〜llsamplestep（float，默认值：0.01）
可能性的平移采样步骤
（33）〜lasamplerange（float，默认值：0.005）
角度采样范围的可能性
（34）〜lasamplestep（float，默认值：0.005）
角度采样步骤的可能性
（35）〜transform_publish_period（float，默认值：0.05）
转换发布之间的时间长度（以秒为单位）。
（36）〜occ_thresh（float，默认：0.25）
gmapping的占用值的阈值。具有较大占用率的单元被认为是占用的（即，在所得的sensor_msgs / LaserScan中设置为100 ）。
（37）〜maxRange（float）
传感器的最大范围。如果传感器范围内没有障碍物的区域在地图中显示为自由空间，则设置maxUrange <实际传感器的最大范围<= maxRange。
4.6 必需的tf转换
（1）<传入激光数据的框架> → base_link
通常是固定值，由robot_state_publisher或tf static_transform_publisher定期广播。
（2）base_link → odom
通常由里程表系统（例如，移动基座的驱动器）提供，
4.7 提供tf转换
(1) 地图 → odom
在地图框架内的机器人姿势的当前估计