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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

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