orb slam建图如何用nav2导航？

[Jeff]

nav2导航定位需要雷达的输入，如果传感器只有摄像头，需要把视觉点云转换成雷达格式的输入吗？还是nav2也支持视觉定位？请各位大佬指教，谢谢

[小鱼]

@Jeff 你有地图吗，建议研究下amcl模块，nav2中负责定位的，只要能取代amcl就行，但后续的规划都需要地图才能进行。

[Jeff]

@小鱼 多谢请问 Nav2除了栅格地图，还支持什么地图格式？

[小鱼]

@Jeff 其实只要能支持搜路和避障,啥地图都行,其他地图你也可以栅格化后给nav2用

另外就是看你说的其他地图是哪种地图了

见:https://fishros.com/d2lros2/#/humble/chapt10/basic/1.图像常见格式及存储

1.地图分类
我们根据地图所表达信息的不同可以将地图分为三类：

1.1 尺度地图（Metric Map）
尺度地图用于表示尺寸距离，可以理解为把真实世界按比例缩小，尺度地图中每个点都可以使用一个经纬值进行表示。

因为尺度地图是按照真实世界按比例缩小，所以要有比例尺来表示缩小比例。

1.2 拓扑地图（Topological Map）
拓扑地图用于表示点与点之间的连接信息，比如地铁轨道交通图。

1.3 语义地图（Semantic Map）
语义地图可以理解为在上面两个地图上增加了语义，比如尺度地图中某处是红绿灯、斑马线。拓扑地图中某个点是深圳北站。

在机器人领域，尺度地图常用于定位于地图构建（Mapping）、定位（Localization）和同时定位与地图构建（Simultaneous Localization And Mapping，SLAM），拓扑地图常用于路径规划（Path Planning），而语义地图常用于人机交互（Human Robot Interaction）。

[Jeff]

@小鱼 您说的有道理，多谢nav2需要雷达的实时输入生成local cost map用来避障和更新路径，如果是视觉导航的话，需要把视觉图像的点云转成雷达点云吗？不知这样是否可行？

[小鱼]

@Jeff 是的，大概就是这么个道理，激光雷达和深度相机最终提供的都是环境深度信息，没有本质区别

[Jeff]

@小鱼 嗯，好的，多谢，我先按照这个思路尝试一下