Cartographer，中文直译为建图者，是Google开源的一个ROS系统支持的2D和3D SLAM库。开发人员可以用这个库实现二维和三维定位及制图功能。其SLAM 算法结合了来自多个传感器（比如，LIDAR、IMU 和 摄像头）的数据，同步计算传感器的位置并绘制传感器周围的环境。开源 Cartographer 还搭配有开源机器人操作系统(ROS)，使得该技术库更易于部署到机器人、无人驾驶、无人机等系统。

Getting Started

Cartographer 是一个独立的C++函数库。如果想要快速感受SLAM的乐趣，Google也提供了ROS封装好的算法包。

  • Getting start with ROS
    刚开始接触SLAM时，即使对算法原理非常熟悉，但编写复杂代码仍然是非常费劲的。相比从一砖一瓦建筑大厦，不如通过充分利用现成的算法包，建立SLAM系统，快速实现SLAM功能。这样的学习方式，是站在一个较高的视角上认识SLAM的工作过程。同时，还能收获小小的成就感，从而激励自己更加深入地学习。

关于Cartographer_ROS的信息，请移步这里。

  • Getting start without ROS
    知其然，并要知其所以然。对于追求甚解的好奇宝宝们，Cartographer团队也提供了代码解读文档，详见这里。

同时，附上他们发表的论文：W. Hess, D. Kohler, H. Rapp, and D. Andor, Real-Time Loop Closure in 2D LIDAR SLAM, in Robotics and Automation (ICRA), 2016 IEEE International Conference on. IEEE, 2016. pp. 1271–1278.

System Requirements

官网上说，虽然Cartographer能够支持其他类型的系统配置，但保证能在以下系统配置下正常工作：
64-bit, modern CPU (e.g. 3rd generation i7)
16 GB RAM
Ubuntu 14.04 (Trusty) and 16.04 (Xenial)
gcc version 4.8.4 and 5.4.0

Cartographer ROS for TurtleBots

如果你打算用TurtleBots来玩SLAM， Cartographer团队也提供了 Cartographer SLAM for TurtleBots via Cartographer ROS，详见这里。
Cartographer_Turtlebot提供了很多资源，包含kobuki,kinect,hokuyo等，十分方便调用，绝对满足你的玩耍体验。另外，通过熟悉这一套系统框架，也可以为搭建自己的SLAM系统垫脚哦。

万事俱备啦，还不赶紧去Run the Demo，感受SLAM的乐趣吧～