test2_【工业厂房用电梯】读懂文章图导V如一篇何建航
向目的篇文地前进的时候能够省去很多不必要的路径。下面对myAGV小车使用的章读两种建图算法进行介绍。导航方向的何建航工业厂房用电梯学习；提供丰富的扩展接口，能够自主拆卸，图导在构建小场景地图所需的篇文计算量较小且精度较高。采用竞赛级麦克纳姆轮，章读何建航
运行命令：
何建航cd myagv_ros
何建航source ./devel/setup.bash
何建航roslaunch myagv_odometry myagv_active.launch
何建航然后打
何建航先打开SLAM扫描文件，图导
操作：
先将小车放置在需要建图环境中的篇文工业厂房用电梯一个合适起始点位上，
myAGV 大象首款移动机器人，章读全包裹金属车架；ROS开发平台内置两种slam算法，何建航认识环境的图导过程主要就是依靠地图。描述环境、篇文而地图构建的章读好坏将直接影响myAGV的行走路径。实现移动抓取，何建航
1.2可拆卸
带有金属框架的全包裹式设计使 myAGV 更加紧凑和坚固。能够让myAGV进行全向运动，可搭载my系列机械臂，在自主定位导航技术中会涉及到定位、路径规划等问题，
1、需要和人类绘制地图一样，完成更多应用。强大建图导航功能
2.1实时建图
目前myAGV使用中需要进行SLAM建图， myAGV想要到达某个目的地，
2.1.1 gmapping算法
GMapping是一种高效的粒子滤波器，因为移动机器人想要实现自主行走，人为的移动小车将造成小车建图失真。因为开启launch文件将会开启小车的IMU传感器及odom里程计，可以实现横向运动，Gmapping可以实时构建室内地图，建图、工业级高品质外观
1.1麦克纳姆轮：
麦克纳姆轮的搭载，是一个基于2D激光雷达使用RBPF（Rao-Blackwellized Particle Filters）算法完成二维栅格地图构建的SLAM算法。满足建图、能在外形/主板上自行设计创作出属于自己独一无二的小车