Solution」による少なくとも2014年以来、Googleは屋内3DマッピングのためのCartographerシステムに取り組んできました。このシステムには、独自の3Dマッピングハードウェアと、センサーデータをマップに処理するソフトウェアが含まれています。SLAMライブラリを発表しました。Mapping)は、屋内空間などのGPSローカライゼーションが利用できない場合の正確なマッピングを可能にします。SLAMアルゴリズムは、LiDARおよびIMUデータを使用して、センサの位置を特定し、その周囲の一貫したマップを生成します。SLAMアルゴリズムと並んで、Googleはテストに使用した3年間のLiDARデータを公開している。同社は、より多くの種類のセンサーのサポートを追加する予定で、既存のマップ内のデバイスのローカライゼーションと「生涯マッピング」を追加する予定です。Cartographer」によるROSをサポートする2Dおよび3Dのリアルタイム同時ローカリゼーションおよびマッピング(SLAM)ライブラリであるCartographerのオープンソースリリースをお知らせいたします。SLAMアルゴリズムは、様々なセンサ(例えば、LIDAR、IMU、およびカメラ)からのデータを組み合わせて、センサの位置およびセンサの周辺のマップを同時に計算する。自動化されたフォークリフト、ロボット式掃除機、UAVなどの自律型プラットフォームの必須コンポーネントです。地図作成は、幅広いセンサー構成で、マップをリアルタイムで構築します。2016ペーパーに記載されています。SLAMに重点を置いている。ローカライズなどの新機能の両方を追加したいと考えている。Modesraulmur/ORB_SLAM新しいORB-SLAM2(単眼、ステレオ、RGB-D)をチェックしてください。Mapping)を提供するシステムです。ethz-asl/segmatchSegMatchは、3Dセグメントのマッチングに基づく信頼性の高いループクロージャ検出アルゴリズムです。Indigoでテストされています。これは今後変更される予定の進行中のリサーチコードであることを覚えておいてください。いくつかの新しい機能やデモンストレーションが追加されます。System)はソフトウェア開発者のロボット・アプリケーション作成を支援するライブラリとツールを提供しています。具体的には、ハードウェア抽象化、デバイスドライバ、ライブラリ、視覚化ツール、メッセージ通信、パッケージ管理などが提供されています。VIEWSCarlのフォトアルバムファインダー越しの絶景を集めて。