二维激光slam导航算法move_base改进版本 通过在move_base_params.yaml中配置参数可实现移动机器人的二次调整，解决机器人定位精度设置太高而影响到达目标点的概率底的问题。 pid_kp: 0.5 pid_kd: 0.5 pid_ki: 0.1 #超时时间 pid_time_out: 200 #目标位置精度,不依靠导航调整,自动通过pid调整 pid_xy_goal_tolerance: 0.005 #目标角度精度,不依靠导航调整,自动通过pid调整 pid_yaw_goal_tolerance: 0.005 #目标位置精度容忍值 pid_tolerate_xy_goal_tolerance: 0.01 #目标角度精度容忍值 pid_tolerate_yaw_goal_tolerance: 0.01 #大于30cm时不能调整，误差太大 pid_distance_threshold: 0.3 pid_isStartPid: true #是否是全向底盘 isOmni: false 视频地址：https://b23.tv/JYhZ8ig

二维激光雷达SLAM数据集

激光扫描技术是以激光扫描仪为核心发展迅速的一种新型空间数据获取手段。利用低成本的二维激光扫描仪实现针对目标物体的三维重建，为此对基于二维激光扫描技术的三维重建过程中所涉及的相关技术进行了研究分析，为后续开展三维重建的实验研究奠定理论基础。同时在构建基于二维激光扫描仪（LMS291）的三维重建实验系统的基础上，研究分析了LMS291在平动和转动两种不同工作模式下的工作特点并通过Matlab编写程序进行数据处理，利用Matlab和Fledermaus软件生成三维重建效果图，得出并分析了重建结果。通过以上内容验证了构建的模型和所用方法的可行性及工作系统的可靠性，对进一步展开相关研究具有一定意义。

文中针对二维激光雷达数据中存在的噪声、离散化误差以及数据缺失的问题,分别采用均值滤波法、欧氏距离分割法以及改进的动态阈值线特征提取法完成二维点云数据的预处理。利用实验对所采用方法的可行性和精度进行了分析评价,结果表明,即使采用廉价的二维激光雷达,也可获得亚分米级的匹配结果,能够满足一般室内定位的要求。

sick二维激光雷达程序.zip