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作者Santos[6]在2013年的论文中讨论了HectorSLAM、Gmapping、KartoSLAM、CoreSLAM和LagoSLAM五种2D激光SLAM基于ROS系统在实际建图中的效果。通过对比发现,在建图过程中HectorSLAM、Gmapping、KartoSLAM和LagoSLAM的误差相差不大,KartoSLAM由于是采用SPA solver的full SLAM方法,所以在实际过程中对噪声的过滤较好,CoreSLAM算法的建图表现最差。在CPU的占用方面,HectorSLAM、Gmapping、KartoSLAM和CoreSLAM的占用率基本一致,而LagoSLAM的CPU占用最高。总体上Gmapping和KartoSLAM的表现最好,可以应用到移动机器人平台实践中。
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