Ubuntu 安装hector slam

最新推荐文章于 2025-05-23 19:20:12 发布
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#hector slam #ubuntu

本文详细介绍了在Ubuntu16.04中如何安装并配置ROS HectorSLAM环境，包括创建工作空间、下载源码、编译设置及运行示例。通过实践操作，演示了如何利用HectorSLAM进行地图构建。
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Ubuntu16.04版本安装Hector slam

建立一个ros的hector slam的workspace,并在其中创造一个src文件

mkdir -p ~/hector_ws/src

进入src文件，下载hector slam代码

cd ~/hector_ws/src
git clone https://github.com/tu-darmstadt-ros-pkg/hector_slam.git

编译，设置路径

cd ~/hector_ws
catkin_make
source devel/setup.bash

下载包文件

wget https://storage.googleapis.com/google-code-archive-downloads/v2/code.google.com/tu-darmstadt-ros-pkg/Team_Hector_MappingBox_RoboCup_2011_Rescue_Arena.bag

启动hector slam系统

roslaunch hector_slam_launch tutorial.launch

得到如下结果
在这里插入图片描述

打开另外一个终端

cd ~/hector_ws
rosbag play Team_Hector_MappingBox_RoboCup_2011_Rescue_Arena.bag  --clock

会发现在Rvzi中有地图构建出来，如下所示：
在这里插入图片描述

如果出现了以下情况

在这里插入图片描述
首先设置一下路径，再重新启动一下试试

catkin_make                              ''如果没有编译过，还需再加上这一条命令''
source devel/setup.bash
roslaunch hector_slam_launch tutorial.launch

OVER～

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<think>我们正在处理用户的问题：在Ubuntu 22.04上使用ROS2安装hector-slam包以实现Camsense X1的SLAM功能。 由于ROS2的版本（如Humble）对应Ubuntu 22.04，而hector-slam原本是ROS1的包，因此需要寻找ROS2的替代或移植版本。 目前，hector-slam在ROS2中有一个正在开发的版本，名为hector_slam_ros2，但可能不是官方支持。用户需要从源码编译安装。 步骤： 1. 确保已经安装ROS2（推荐Humble版本）和必要的依赖。 2. 创建工作空间并下载hector_slam_ros2源码。 3. 编译安装。 4. 配置Camsense X1的激光雷达驱动（rplidar_ros2）并运行hector_slam。 注意：Camsense X1的ROS2驱动可能需要用户自行编译安装，因为官方可能不直接提供。我们可以使用rplidar_ros2驱动（因为Camsense X1与RPLIDAR A1/A2兼容）。 具体步骤： 1. 安装ROS2 Humble（如果未安装）： 参考官方文档：https://docs.ros.org/en/humble/Installation/Ubuntu-Install-Debians.html 2. 创建ROS2工作空间（如果已有可跳过）： ```bash mkdir -p ~/ros2_ws/src cd ~/ros2_ws/src ``` 3. 克隆hector_slam_ros2源码： ```bash git clone https://github.com/tu-darmstadt-ros-pkg/hector_slam_ros2.git ``` 4. 安装依赖： ```bash cd ~/ros2_ws rosdep install --from-paths src --ignore-src -r -y ``` 5. 编译： ```bash colcon build --symlink-install ``` 6. 安装Camsense X1的驱动（使用rplidar_ros2）： 由于Camsense X1兼容RPLIDAR，我们可以使用rplidar_ros2驱动： ```bash cd ~/ros2_ws/src git clone https://github.com/Slamtec/rplidar_ros2.git ``` 然后再次编译： ```bash cd ~/ros2_ws colcon build --symlink-install ``` 7. 配置环境变量： ```bash echo "source ~/ros2_ws/install/setup.bash" >> ~/.bashrc source ~/.bashrc ``` 8. 运行hector_slam： 首先，启动激光雷达节点： ```bash ros2 launch rplidar_ros2 rplidar_launch.py ``` 然后，启动hector_slam节点（需要编写一个launch文件，因为hector_slam_ros2可能没有提供现成的launch文件，或者查看其文档）。 我们可以创建一个launch文件，例如`hector_slam_launch.py`，放在`~/ros2_ws/src/hector_slam_ros2/hector_slam_launch/launch`目录下（如果没有则创建相应目录）。 示例launch文件内容（参考hector_slam_ros2的示例）： ```python from launch import LaunchDescription from launch.actions import DeclareLaunchArgument from launch.substitutions import LaunchConfiguration from launch_ros.actions import Node def generate_launch_description(): return LaunchDescription([ Node( package='hector_mapping', executable='hector_mapping', name='hector_mapping', output='screen', parameters=[{ 'map_frame': 'map', 'base_frame': 'base_link', 'odom_frame': 'odom', 'map_resolution': 0.05, 'map_size': 2048, 'scan_topic': '/scan' }] ) ]) ``` 然后，我们需要修改rplidar_ros2的launch文件，确保发布的激光话题为`/scan`（默认就是，所以不用改）。 启动hector_slam节点： ```bash ros2 launch hector_slam_ros2 hector_slam_launch.py ``` 同时，可以使用RVIZ2进行可视化。 注意：hector_slam_ros2可能还在开发中，如果遇到问题，可以查看其GitHub页面上的issue。 另外，用户可能需要设置正确的坐标系转换（如base_link到激光雷达的tf）。如果激光雷达没有提供tf，需要用户发布静态tf变换。 例如，如果激光雷达安装在基座上，且与base_link的坐标变换为（x:0, y:0, z:0.2, roll:0, pitch:0, yaw:0），则可以发布静态tf： ```bash ros2 run tf2_ros static_transform_publisher 0 0 0.2 0 0 0 base_link laser_frame ``` 其中`laser_frame`是激光雷达的frame_id（在rplidar_ros2中，默认为`laser`）。 因此，在启动hector_slam之前，需要确保激光雷达的坐标系和base_link的坐标系关系正确。 总结步骤： 1. 安装ROS2 Humble 2. 创建工作空间，下载hector_slam_ros2和rplidar_ros2源码 3. 编译 4. 编写hector_slam的launch文件（如果需要） 5. 启动激光雷达节点和hector_slam节点，并发布静态tf（如果需要） 注意：由于ROS2生态在不断变化，以上步骤可能随着软件包更新而调整。 生成相关问题： 1. 如何验证hector_slam在ROS2中是否正确安装？ 2. 如何调整hector_slam的参数以提高建图精度？ 3. 如何将hector_slam生成的地图保存为图片？ 4. Camsense X1在ROS2中需要哪些特定配置？</think>### 在Ubuntu 22.04上使用ROS2安装配置hector-slam支持Camsense X1 #### 步骤1：环境准备 1. **安装ROS2 Humble**（Ubuntu 22.04官方支持版本）： ```bash sudo apt update sudo apt install ros-humble-desktop echo "source /opt/ros/humble/setup.bash" >> ~/.bashrc source ~/.bashrc ``` 2. **安装依赖工具**： ```bash sudo apt install python3-colcon-common-extensions git wget ``` #### 步骤2：安装hector-slam ROS2版 hector-slam的官方ROS2移植版本为`hector_slam_ros2`，需源码编译： ```bash # 创建工作空间 mkdir -p ~/hector_ws/src && cd ~/hector_ws/src # 克隆源码 git clone https://github.com/tu-darmstadt-ros-pkg/hector_slam_ros2.git # 安装依赖 cd ~/hector_ws rosdep install --from-paths src --ignore-src -r -y # 参考引用[2]的依赖安装方式 # 编译 colcon build --symlink-install echo "source ~/hector_ws/install/setup.bash" >> ~/.bashrc source ~/.bashrc ``` #### 步骤3：配置Camsense X1驱动 1. **安装雷达ROS2驱动**： ```bash cd ~/hector_ws/src git clone https://github.com/Slamtec/rplidar_ros2.git cd ~/hector_ws colcon build --packages-select rplidar_ros2 ``` 2. **修改雷达配置**（适配Camsense X1）： 编辑`~/hector_ws/src/rplidar_ros2/launch/rplidar_launch.py`： ```python # 修改帧名称和话题（Camsense X1默认设置） node_params = { 'serial_port': '/dev/ttyUSB0', # 确认设备端口 'frame_id': 'laser', # 与hector-slam的frame_id保持一致 'angle_compensate': True, 'scan_mode': 'Standard' } ``` #### 步骤4：启动hector-slam 1. **创建启动文件** `~/hector_ws/src/launch/camsense_slam.launch.py`： ```python from launch import LaunchDescription from launch_ros.actions import Node def generate_launch_description(): return LaunchDescription([ # 启动雷达驱动 Node( package='rplidar_ros2', executable='rplidar_node', name='rplidar_node', parameters=[{'frame_id': 'laser'}] ), # 启动hector-slam Node( package='hector_mapping', executable='hector_mapping', name='hector_mapping', parameters=[{ 'map_frame': 'map', 'base_frame': 'base_link', 'odom_frame': 'odom', 'scan_topic': '/scan', # 雷达数据话题 'map_size': 2048, # 地图分辨率 'pub_map_odom_transform': True }] ) ]) ``` 2. **运行SLAM**： ```bash ros2 launch camsense_slam.launch.py ``` #### 步骤5：验证与调试 - **查看地图**：使用`rviz2`添加`Map`和`LaserScan`显示层 - **检查TF树**：`ros2 run tf2_tools view_frames` - **常见问题处理**： - 若雷达数据未接收：检查`/dev/ttyUSB*`权限（`sudo chmod 666 /dev/ttyUSB0`） - 若TF报错：确认`base_frame`和`laser`的静态TF关系（可通过`static_transform_publisher`发布） > **关键配置说明**： > hector-slam无需里程计数据，但需保证激光雷达的`frame_id`（如`laser`）与`base_frame`（如`base_link`）存在TF关联[^1]。Camsense X1的扫描频率需设置为10Hz（默认兼容RPLIDAR配置）。
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