1、创作初衷

先说明一下个人情况，目前硕士在读，研究方向为激光slam。作为一名激光slam研究菜鸡，入门前不可避免的就要研究gmapping算法（大佬除外）。虽然现在已经对运行算法毫无问题，不就是rosrun ××× ××× 或者roslaunch ××× ×××，但是运行完之后呢？你真的明白这个算法了吗？是不是心里面空空如也，啥也不知道。网上当然有许多关于gmapping的解析教程等相关内容，但是我觉得都不太详细或者系统的讲解，很多都是粗枝大叶的略过（也可能有非常详细的内容，只是我没有发现，如果大家发现有这样的内容，请告诉我），让人还是对gmapping算法还是一知半解（可能我太菜了）。

因此，我将按照我的理解为大家一步一步揭开gmapping算法的神秘面纱，搞清楚一个个变量的含义用途，搞明白一行行代码的作用，搞明白一个个函数的功能，努力做到让小白也能理解。

2、致谢

首先，要感谢csdn博主 白茶-清欢，本教程参考他提供的简化版gmapping源码，其地址为 csdn 白茶-清欢: https://blog.csdn.net/zhao_ke_xue/article/details/109712355
其次，要感谢博主 无处不在的小土 ，部分内容参考了他对gmapping的讲解，他的博客地址为 https://gaoyichao.com/Xiaotu/?book=turtlebot&title=index
大家可以去看看他们的文章，相信你会对gmapping算法有更深的理解。

由于需要用到编程知识，所以我希望你在阅读接下来的代码讲解部分之前，已经掌握c/c++的知识，比如：类，结构体，继承，模板，函数重载等。

3、资料获取

大家可以关注我的微信公众号 巧学slam，回复对应关键字，即可获取以下资料
公众号将同步更新教程内容

由于没有实验器材，因此我使用gazebo搭建了一个阿克曼小车，上面搭载了激光雷达，imu,摄像机等，并且创建了一个简单的室内环境，来模拟真实的房间，使用上面提到的简化版gmapping算法对所建环境建图,如下图所示
小车模型：黄色圆柱体为雷达，橘黄色方块为imu,灰色的是深度相机，绿色的是相机

随便搭建的房间环境

这是使用简化gmapping算法所构建的地图，效果看着很不好，发生了明显的偏移。我只是控制小车从里到外随便走了一圈，还有算法本身的局限，所以效果不太好。不过，这不是我们目前的研究重点，只要能够实现建图就行，后面有机会的话再对此进行优化，我们的研究重点是该算法如何一步步建成这个图，这个图是怎么来的。

在接下来的教程中，我将带大家搞清楚这个过程。本人也是边学边向大家分享，如果有说错的地方，请大家指出来，大家共同进步，也欢迎你关注我的公众号，后续有更多精彩好文。