选择slam 是A-LOAM还是Cartographer
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新人想做slam和惯性导航相关内容，
是采用A-LOAM框架还是Cartographer框架 -
对于新人想要涉足SLAM（同时定位与地图构建）和惯性导航相关内容，选择A-LOAM框架还是Cartographer框架，可以从以下几个方面进行考虑：
A-LOAM框架
1. 特点与优势
- 实时性：A-LOAM设计精巧，能够在嵌入式系统上实时运行，满足快速决策需求。
- 鲁棒性：针对空中机器人的优化，能够有效地抵抗重影、遮挡和动态物体的影响，实现稳健的SLAM。
- 可定制化：作为开源项目，开发者可以根据具体应用场景进行二次开发和优化。
2. 应用场景
- 无人机自主飞行：用于精准避障和路径规划。
- 室内机器人导航：如仓库自动化、服务机器人等。
- 自动驾驶汽车：为车辆提供高精度的位置和周围环境信息。
3. 技术细节
- 使用了Eigen和Ceres求解器来简化代码结构，代码简洁明了。
- 抛弃了LOAM中的IMU信息的融合，但不影响通过A-LOAM学习LOAM的思想。
Cartographer框架
1. 特点与优势
- 通用性：可以应用于各种机器人平台和应用场景。
- 高效性：使用了多种技术提高地图构建和定位的效率和可扩展性。
- 精度：能够处理传感器噪声和不确定性，提高定位的精度和鲁棒性。
2. 应用场景
- 移动机器人：如无人车、移动机器人等。
- 工业机器人：如AGV、工业机器人等。
- 服务机器人：如清洁机器人、送餐机器人等。
- 家庭机器人：如扫地机器人、智能家居机器人等。
3. 技术细节
- 使用了基于图优化的方法，能够实现对机器人在未知环境中的实时定位和地图构建。
- 支持多种传感器数据融合，如激光扫描仪、IMU和相机，以获取高质量的感知数据。
- 使用了基于submap的数据结构，确保地图的连续性和一致性。
选择建议
- 对于新人：A-LOAM的代码结构较为简洁明了，适合作为入门学习材料。而Cartographer虽然功能强大，但技术细节和复杂度可能相对较高。
- 应用场景：如果主要关注无人机或自动驾驶汽车等特定领域，A-LOAM可能更适合；如果需要在多种机器人平台上应用，或者对通用性和可扩展性有较高要求，Cartographer可能更为合适。
- 传感器融合：如果计划使用IMU进行惯性导航，需要注意A-LOAM并没有直接融合IMU信息，而Cartographer则支持多种传感器数据的融合。
综上所述，根据个人的学习需求、应用场景和传感器使用计划，可以综合考虑选择A-LOAM或Cartographer框架。
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