教程七 cartographer建图教程

2024-07-12 14:48| 来源: 网络整理| 查看: 265

目录 1 ugv02使用教程 2 功能包简介 3 例程 3.1 安装cartographer 3.2 创建功能包 3.3 编写cartographer建图配置 3.4 编译 3.5 运行测试 ugv02使用教程序章基于ros2开发ugv02功能目录教程一树莓派基于ros2开发ugv02底盘初始化操作教程二基于vscode的树莓派远程开发教程教程三底盘控制教程教程四手柄遥控教程教程五 ugv02使用雷达教程教程六 cartographer建图教程教程七 nav2导航教程教程八建图与导航同时进行教程功能包简介

Cartographer是一个开源的SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）库，用于在机器人或移动设备上进行实时建图和定位。它由Google开发并在ROS（Robot Operating System）中得到广泛应用。

Cartographer使用多个传感器（如激光雷达、惯性测量单元和相机）来获取环境的感知数据，并通过SLAM算法将这些数据融合在一起，实现同时定位和建图。它能够在未知环境中实时生成高质量的地图，并提供准确的机器人定位信息。

例程安装cartographer

使用apt安装cartographer

sudo apt install ros-humble-cartographer sudo apt install ros-humble-cartographer-ros

检查安装情况

ros2 pkg list | grep cartographer

输出下面字样则表示安装成功

cartographer_ros cartographer_ros_msgs 创建功能包

进入工作空间

cd */ugv02/src

创建功能包

ros2 pkg create ugv02_cartographer

创建launch、config文件夹

cd ugv02_cartographer mkdir config launch 编写cartographer建图配置

在ugv02_cartographer/config目录下创建建图配置文件cartographer_2d.lua文件。

include "map_builder.lua" include "trajectory_builder.lua" options = { map_builder = MAP_BUILDER, trajectory_builder = TRAJECTORY_BUILDER, map_frame = "map", -- 地图帧的名称 tracking_frame = "laser_link", -- 跟踪帧的名称 published_frame = "base_link", -- 发布帧的名称 odom_frame = "odom", -- 里程计帧的名称 provide_odom_frame = true, -- 是否提供里程计帧 publish_frame_projected_to_2d = false, -- 是否发布2d姿态 use_pose_extrapolator = false, use_odometry = false, -- 是否使用里程计 use_nav_sat = false, -- 是否使用导航卫星 use_landmarks = false, -- 是否使用地标 num_laser_scans = 1, -- 激光雷达的数量 num_multi_echo_laser_scans = 0, -- 多回波激光雷达的数量 num_subdivisions_per_laser_scan = 1, -- 每个激光扫描的细分数量 num_point_clouds = 0, -- 点云的数量 lookup_transform_timeout_sec = 0.2, -- 查找变换的超时时间（秒） submap_publish_period_sec = 0.3, -- 子地图发布周期（秒） pose_publish_period_sec = 5e-3, -- 姿态发布周期（秒） trajectory_publish_period_sec = 30e-3, -- 轨迹发布周期（秒） rangefinder_sampling_ratio = 1., -- 测距仪采样比率 odometry_sampling_ratio = 1., -- 里程计采样比率 fixed_frame_pose_sampling_ratio = 1., -- 固定帧姿态采样比率 imu_sampling_ratio = 1., -- IMU采样比率 landmarks_sampling_ratio = 1., -- 地标采样比率 } MAP_BUILDER.use_trajectory_builder_2d = true -- 是否启动2D SLAM TRAJECTORY_BUILDER_2D.submaps.num_range_data = 35 -- 2D轨迹构建器中子地图的范围数据数量 TRAJECTORY_BUILDER_2D.min_range = 0.1 -- 限制在雷达最小扫描范围，比机器人半径小的都忽略 TRAJECTORY_BUILDER_2D.max_range = 3.5 -- 限制在雷达最大扫描范围 TRAJECTORY_BUILDER_2D.missing_data_ray_length = 5. -- 限制在雷达最大扫描范围 TRAJECTORY_BUILDER_2D.use_imu_data = false -- 是否使用IMU数据 TRAJECTORY_BUILDER_2D.use_online_correlative_scan_matching = true -- 是否使用实时回环检测扫描匹配 TRAJECTORY_BUILDER_2D.motion_filter.max_angle_radians = math.rad(0.1) -- 1.0改成0.1,提高对运动的敏感度 POSE_GRAPH.constraint_builder.min_score = 0.65 -- 0.55改成0.65,Fast csm的最低分数，高于此分数才进行优化。 POSE_GRAPH.constraint_builder.global_localization_min_score = 0.7 --0.6改成0.7,全局定位最小分数，低于此分数则认为目前全局定位不准确 return options

在路径src/ugv02_cartographer/launch/下新建cartographer.launch.py文件，接下来将开始编写启动cartographer建图节点的launch文件。

import os from launch import LaunchDescription from launch.substitutions import LaunchConfiguration from launch_ros.actions import Node from launch_ros.substitutions import FindPackageShare def generate_launch_description(): # 定位功能包 pkg_share = FindPackageShare(package='ugv02_cartographer').find('ugv02_cartographer') #配置节点启动信息 use_sim_time = LaunchConfiguration('use_sim_time', default='true') # 地图的分辨率 resolution = LaunchConfiguration('resolution', default='0.05') # 地图的发布周期 publish_period_sec = LaunchConfiguration('publish_period_sec', default='1.0') # 配置文件夹路径 configuration_directory = LaunchConfiguration('configuration_directory',default= os.path.join(pkg_share, 'config') ) # 配置文件 configuration_basename = LaunchConfiguration('configuration_basename', default='cartographer_2d.lua') #声明节点 cartographer_node = Node( package='cartographer_ros', executable='cartographer_node', name='cartographer_node', output='screen', parameters=[{'use_sim_time': use_sim_time}], arguments=['-configuration_directory', configuration_directory, '-configuration_basename', configuration_basename]) cartographer_occupancy_grid_node = Node( package='cartographer_ros', executable='cartographer_occupancy_grid_node', name='cartographer_occupancy_grid_node', output='screen', parameters=[{'use_sim_time': use_sim_time}], arguments=['-resolution', resolution, '-publish_period_sec', publish_period_sec]) #启动文件 ld = LaunchDescription() ld.add_action(cartographer_node) ld.add_action(cartographer_occupancy_grid_node) return ld

打开src/ugv02_cartographer/CmakeLists.txt，添加安装指令，使编译后系统能找到这些文件。

install( DIRECTORY config launch DESTINATION share/${PROJECT_NAME} ) 编译

返回工作空间并编译

cd ~/ugv02 colcon build 运行测试

新开一个终端页面，进入工作空间，source一下，以及启动*教程五 ugv02使用雷达教程中的雷达（确保串口已授权）

cd ~/ugv02 source ./install/setup.bash ros2 launch ldlidar_stl_ros2 ld19.launch.py

新开一个终端页面，进入工作空间，source一下，以及启动建图

cd ~/ugv02 source ./install/setup.bash ros2 launch ugv02_cartographer cartographer.launch.py

在装有ubuntu系统及ros2的电脑（虚拟机）中，确保该电脑与树莓派连接了同一个网络或wifi，新开一个终端。

rviz2

点击rviz左下角的add按钮，在rviz中添加控件以显示地图地图效果如下接下来你可以按照*教程五 ugv02使用雷达教程在rviz中添加雷达点云数据显示及车辆坐标系，接着参照*教程三底盘控制教程控制小车移动，观察建图效果和过程。当你觉得图建的差不多的时候，使用以下命令保存地图。先安装地图管理功能包。

sudo apt install ros-humble-nav2-map-server

运行地图保存命令最后一个参数为地图路径及名字。

ros2 run nav2_map_server map_saver_cli -f ./map

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