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『SLAM入門 ロボットの自己位置推定と地図構築の技術』の実装レポジトリ

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『SLAM入門 ロボットの自己位置推定と地図構築の技術』の実装レポジトリ.

著者 友納 正裕

出版社 オーム社

発行年 2018/03/05

ISBN 978-4-274-22166-8

ゼロから再実装

ROSのRvizとの連携まで進めたいと思っているのだが,そもそも本書のサンプルプログラムは分かりにくい.理由は

  • すべての章のプログラムを1つにまとめている
  • 最適化計算や地図のサイズなどのパラメータがソースコード中に分散してハードコーディングされていている.修正がしにくいし,自分でも構成が理解しづらい
  • 論理時刻が各クラスで重複している

など.ブラックボックスのまま表面だけをいじるのは嫌なので.サンプルプログラムを見ながらスクラッチから再実装した.気をつけたのは

  • インクリメンタル に実装する.第n章の実装は,第n章で必要なクラスのみで構成すること.
  • パラメータの定義は1つの箇所で集中して行う.ParamServer なるクラスを用意して,ParamServer::Set("map_size", 40), map_size = ParamServer::Get("map_size") の形でパラメータを得る.ROSのパラメータサーバーに似ている.論理時刻も CounterServer::Increment(), cnt = CounterServer::Get() の形でインクリメントしたり取得したりしている.シングルトンパターンを用いている.
  • ユニットテストを行うこと.第6章,7,8章で必要になるクラスの多くはテストケースを用意して機能をチェックしている.テストフレームワークとしては Gtest を用いている.各章ごとに,travis-ci 上でテストを行っている.
  • その他C++に慣れること.CMakeでビルドする際に自動で clang-format で各ファイルをフォーマットしている.

最適化計算での閾値や地図のサイズなどのパラメーターのノミナル値は, すべて include/slam/parameters.h に定義を集中している.

License

MPL-2.0

Original

https://github.com/furo-org/LittleSLAM