树莓派4B开发所遇问题

在尝试用树莓派进行视觉案例开发时遇到了烧录问题,官方的balena工具未能成功,但使用了一个旧版本的balena完成了烧录。此外,执行sudoapt-getupdate时,系统提示仓库的Suite值从testing变为了stable,作者分享了这一过程中的挑战和解决方案。

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最近无意发现公司有一块树莓派,想用它搞点视觉案例,所以有下面这篇文章。

 这里记录一下遇到的问题:

1、烧录的时候使用官方下载的balena出错

我使用官方下载的balena烧录时老是出错,所以又找了一个旧版的,结果烧录成功,这个问题可能以后不是问题了。

2、sudo apt- get update提示错误

(79条消息) 输入sudo apt-get update后出现仓库将其‘Suite‘值从‘testing‘修改到了‘stable‘_wcy10086的博客-优快云博客

<think>好的,我需要帮用户解决在ROS Noetic上使用TurtleBot3进行ORB-SLAM2和Cartographer外参标定,以及能否同时运行这两个算法的问题。首先,用户已经安装了这些包,现在需要外参标定,可能是指传感器之间的坐标变换,比如相机和雷达或IMU之间的TF关系。 首先,外参标定通常涉及确定传感器间的相对位置和姿态,即他们的平移和旋转参数。对于TurtleBot3,常见的传感器是RGB-D相机(如Kinect)和激光雷达。ORB-SLAM2主要基于视觉,而Cartographer通常用激光雷达数据,所以可能需要标定相机与雷达之间的外参。 用户可能需要知道如何获取这两个传感器的数据,并使用标定工具。例如,可以使用ROS中的camera_lidar_calibration包,或者手动方法。手动方法可能包括记录两个传感器的数据,找到共同的特征点,计算变换矩阵。或者使用标定板,同时让两个传感器检测标定板,通过它们的检测结果计算外参。 然后,用户可能想知道如何将标定结果应用到TF树中,确保ORB-SLAM2和Cartographer能正确获取传感器数据的位置关系。需要编写一个静态TF发布节点,或者在URDF中添加相应的link和joint。 接下来,关于同时运行ORB-SLAM2和Cartographer的可能性。TurtleBot3的硬件资源可能有限,尤其是如果使用单板计算机如Raspberry Pi,同时运行两个SLAM算法可能导致资源不足。但如果硬件足够强大,理论上可以同时运行,但需要处理可能出现的TF冲突或计算资源竞争。此外,两个算法同时发布地图和定位信息可能会导致导航系统混乱,需要在实际应用中选择主次,或者进行融合。 用户可能需要具体的步骤,比如如何启动各个节点,如何配置参数文件,如何验证标定结果是否正确。例如,使用rviz查看各个传感器的坐标系是否对齐,或者通过录制bag包并回放来测试标定效果。 可能到的问题包括TF树中的坐标系命名冲突,时间同步问题,以及标定精度不足导致的SLAM效果差。需要指导用户如何排查这些问题,例如检查TF树结构,使用tf_echo工具查看坐标变换,调整标定参数等。 另外,需要确认用户使用的TurtleBot3型号,不同型号(Burger或Waffle)的传感器配置不同,可能影响标定步骤。例如,Waffle有RGB-D相机,而Burger可能只有激光雷达,需要外接相机才能使用ORB-SLAM2。 总结来说,回答需要分步骤说明外参标定的方法,提供具体命令和工具,讨论同时运行两个SLAM的可行性及注意事项,并给出验证标定结果的方法。同时,提醒用户硬件资源限制和可能的冲突问题,确保他们能顺利实施。</think>在ROS Noetic中实现TurtleBot3与ORB-SLAM2/Cartographer的联合使用,需分以下步骤操作: --- ### 一、外参标定(传感器坐标系对齐) **核心目标**:确定相机(ORB-SLAM2使用)与激光雷达(Cartographer使用)之间的相对位姿变换(即$T_{cam}^{lidar}$)。 #### 1. 手动标定法(快速验证) ```bash # 启动TurtleBot3基础驱动 roslaunch turtlebot3_bringup turtlebot3_robot.launch # 启动相机节点(如Realsense) roslaunch realsense2_camera rs_camera.launch # 查看坐标系关系 rosrun tf view_frames ``` - 通过`tf_echo`手动测量: ```bash rosrun tf tf_echo [lidar_frame] [camera_frame] ``` - 在URDF或静态TF中手动定义变换(需根据实测值修改): ```xml <node pkg="tf" type="static_transform_publisher" name="lidar_to_cam" args="0.1 0 0.2 0 0 0 base_scan camera_link 100"/> ``` #### 2. 自动标定(推荐) 使用`lidar_camera_calibration`工具包: ```bash # 安装标定工具 sudo apt-get install ros-noetic-lidar-camera-calibration # 启动标定节点 roslaunch lidar_camera_calibration find_transform.launch ``` - 需打印AprilTag标定板,同时出现在激光雷达点云和相机视野中 - 通过RVIZ观察标定结果,自动生成`calibration.yaml` --- ### 二、ORB-SLAM2与Cartographer的集成运行 #### 1. 硬件可行性分析 - **TurtleBot3 Waffle Pi**(推荐配置): - 树莓派4B(4GB RAM)+ Intel RealSense D435 - 可并行运行ORB-SLAM2(单目/RGB-D模式)与Cartographer #### 2. 典型启动流程 ```bash # 终端1:启动基础驱动 roslaunch turtlebot3_bringup turtlebot3_robot.launch # 终端2:启动ORB-SLAM2(RGB-D模式) rosrun ORB_SLAM2 RGBD Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/RGB-D/Turtlebot3.yaml # 终端3:启动Cartographer roslaunch turtlebot3_slam turtlebot3_cartographer.launch # 终端4:可视化监控 rviz -d $(rospack find turtlebot3_slam)/rviz/turtlebot3_cartographer.rviz ``` #### 3. 关键配置修改 - **ORB-SLAM2参数文件**(Turtlebot3.yaml): ```yaml Camera.fps: 30 Camera.bf: 40.0 # 基线长度需匹配实际相机 ``` - **Cartographer配置**(turtlebot3_lds_2d.lua): ```lua TRAJECTORY_BUILDER_2D.use_imu_data = false # TurtleBot3无IMU需关闭 ``` --- ### 三、性能优化建议 1. **资源分配策略**: - 为ORB-SLAM2绑定大核(Linux调度优化): ```bash taskset -c 2,3 rosrun ORB_SLAM2 RGBD ... ``` 2. **通信优化**: - 降低激光雷达采样频率至10Hz: ```bash rosparam set /scan/hz 10 ``` 3. **算法降负**: - ORB-SLAM2中减少特征点数: ```yaml ORBextractor.nFeatures: 1000 # 原值2000 ``` --- ### 四、典型问题排查 1. **TF树冲突**: - 使用`rqt_tf_tree`检查坐标系连接 - 确保无重复的静态TF发布 2. **时间同步问题**: - 添加硬件时间同步: ```xml <param name="use_sim_time" value="false"/> ``` 3. **内存不足**: - 增加SWAP空间: ```bash sudo fallocate -l 2G /swapfile sudo chmod 600 /swapfile sudo mkswap /swapfile sudo swapon /swapfile ``` --- ### 五、扩展应用建议 可尝试融合方案: 1. 使用ORB-SLAM2输出作为Cartographer的初始位姿 2. 通过`robot_pose_ekf`融合视觉与激光SLAM的输出 3. 开发中间件实现动态权重切换(如场景突变时自动切换主导算法) 实际部署时需根据场景复杂度选择主算法:视觉SLAM在纹理丰富环境表现更优,激光SLAM在结构化场景更稳定。
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