前言：
Hector slam利用高斯牛顿方法解决scan-matching问题，对传感器要求较高。
缺点：需要雷达（LRS）的更新频率较高，测量噪声小。所以在制图过程中，需要robot速度控制在比较低的情况下，建图效果才会比较理想，这也是它没有回环（loop close）的一个后遗症；且在里程计数据比较精确的时候，无法有效利用里程计信息。
优点：不需要使用里程计，所以使得空中无人机及地面小车在不平坦区域建图存在运用的可行性；利用已经获得的地图对激光束点阵进行优化, 估计激光点在地图的表示,和占据网格的概率；利用高斯牛顿方法解决scan-matching 问题，获得激光点集映射到已有地图的刚体变换（x,y,theta）；为避免局部最小而非全局最优，使用多分辨率地图；导航中的状态估计加入惯性测量系统（IMU），利用EKF滤波等
一、ROS安装
https://blog.csdn.net/weixin_40599145/article/details/84980712
二、工作空间构建
https://blog.csdn.net/weixin_40599145/article/details/87733964
三、raplidar_ros
cd ~/catkin_ws/src
git clone https://github.com/robopeak/rplidar_ros.git
在rplidar_ros/launch/目录下添加slam.launch文件:
<launch>
<node pkg="hector_mapping" type="hector_mapping" name="hector_mapping" output="screen">
<!-- Frame names -->
<param name="pub_map_odom_transform" value="true"/>
<param name="map_frame" value="map" />
<param name="base_frame" value="base_link" />
<param name="odom_frame" value="base_link" />
<!-- Tf use -->
<param name="use_tf_scan_transformation" value="true"/>
<param name="use_tf_pose_start_estimate" value="false"/>
<!-- Map size / start point -->
<param name="map_resolution" value="0.05"/>
<param name="map_size" value="2048"/>
<param name="map_start_x" value="0.5"/>
<param name="map_start_y" value="0.5" />
<param name="laser_z_min_value" value = "-1.0" />
<param name="laser_z_max_value" value = "1.0" />
<param name="map_multi_res_levels" value="2" />
<param name="map_pub_period" value="2" />
<param name="laser_min_dist" value="0.4" />
<param name="laser_max_dist" value="5.5" />
<param name="output_timing" value="false" />
<param name="pub_map_scanmatch_transform" value="true" />
<!--<param name="tf_map_scanmatch_transform_frame_name" value="scanmatcher_frame" />-->
<!-- Map update parameters -->
<param name="update_factor_free" value="0.4"/>
<param name="update_factor_occupied" value="0.7" />
<param name="map_update_distance_thresh" value="0.2"/>
<param name="map_update_angle_thresh" value="0.06" />
<!-- Advertising config -->
<param name="advertise_map_service" value="true"/>
<param name="scan_subscriber_queue_size" value="5"/>
<param name="scan_topic" value="scan"/>
</node>
<node pkg="tf" type="static_transform_publisher" name="base_to_laser_broadcaster" args="0 0 0 0 0 0 /base_link /laser 100"/>
<node pkg="rviz" type="rviz" name="rviz"
args="-d $(find hector_slam_launch)/rviz_cfg/mapping_demo.rviz"/>
</launch>四、hector_slam
git clone https://github.com/tu-darmstadt-ros-pkg/hector_slam五、构建
cd ~/catkin_ws
catkin_make六、测试
打开两个终端
终端1：
roslaunch rplidar_ros slam.launch终端2：
roslaunch rplidar_ros rplidar.launch
注意：
因为hector_slam算法没有融合imu的数据，需要雷达（LRS）的更新频率较高，测量噪声小。所以在制图过程中，需要robot速度控制在比较低的情况下，建图效果才会比较理想，如果晃动太激烈节点会挂掉。
参考：
https://blog.csdn.net/geerniya/article/details/84837832