Pythonはリアルタイムスラムには遅すぎるため、スラムアルゴリズムは通常C ++で実装されます。ただし、スラムアルゴリズムの構築に使用できるPythonライブラリがあります。たとえば、OpenSlamのGMAPPINGパッケージを使用すると、ユーザーはPython APIを使用して独自のSLAMシステムを作成できます。このライブラリは、レーザーレンジファインダーと臭気センサーへのアクセスを提供し、不明な環境のマップを構築すると同時に、同じ環境内に自らをローカライズできます。さらに、OpenSlamには、より複雑なアプリケーションを作成するためのビルディングブロックとして使用できるスラムアルゴリズムの広範なライブラリもあります。これらのツールを使用すると、Pythonでゼロからコーディングしようとした場合よりも、堅牢なSLAMソリューションを開発しやすくなります。
SLAM algorithms are typically implemented in C++, as Python is too slow for real-time SLAM. However, there are Python libraries available that can be used to build a SLAM algorithm. For example, OpenSLAM's Gmapping package allows users to create their own SLAM system using the Python API. This library provides access to laser rangefinders and odometry sensors, allowing it to construct maps of unknown environments while simultaneously localizing itself within those same environments. Additionally, OpenSLAM also has an extensive library of SLAM algorithms which can be used as building blocks for creating more complex applications. Using these tools makes it easier and faster to develop robust SLAM solutions than if you had tried coding them from scratch in Python.