一、hector
hector采用泰勒展開近似優化激光雷達數據的匹配過程,因此兩次激光雷達采集數據時位姿變化不能太大,否則余項誤差過大,造成建圖失敗——這也是為什么在hector論文中需要使用到掃描頻率高達40Hz的激光雷達,如果使用10Hz的激光雷達,很容易建圖失敗(尤其在轉向速度較大的時候)。
二、gmapping
gmapping采用粒子濾波方法,但其基本匹配過程仍然是通過odom獲得初始位姿估計,然后迭代比較(scanmatcher)優化激光雷達數據的匹配過程,其匹配范圍可以簡單地通過(步長*迭代次數)確定,意味着超過迭代范圍的誤差將導致建圖失敗,因此如果odom是通過簡單的差速計算得到的,那么在轉向速度較大的時候,odom誤差將急劇增加,很容易導致建圖失敗,可以通過卡爾曼濾波(robot_pose_ekf等)加入慣導數據提高odom的精度,從而提高gmapping實際建圖過程中的穩定性。