「视觉建图导航小车」-- ①仿真实验篇

目录

一、框架

二、实践

1、软件包安装

2、代码运行

3、遇到的问题


前言

最近实验室有个项目,要跑一个视觉建图导航小车,配置为Autolabor底盘+TX2开发板+ZED2相机。

记录实验过程,写成博客,希望能为做类似课题的本科生和研究生提供些许帮助。

第一步,先跑跑仿真实验,了解一下流程,为之后实物运行做准备。

一、框架

整体框架组成:

  • Gazebo仿真软件
  • Turtlebot3机器人
  • RTAB Map建图定位算法
  • Move base路径规划算法

大致介绍下各个部分

  • Gazebo是一款免费的机器人仿真软件,可对环境进行模拟,对传感器模型进行模拟。
  • Turtlebot3是ROS官方的第三代Turtlebot开源机器人,既有机器人实物,也有gazebo仿真模型。
  • RTAB Map是一个开源的实时定位和建图算法,它能告诉我们小车附近的环境,以及小车在环境中的某个位置。
  • Move base是一个开源的路径规划算法,在已知地图和小车自身位置的前提下,动态地规划小车前进路线,避开静态和动态障碍物,到达指定地点。

二、实践

计算机环境:Ubuntu16.04、ROS-Kinetic

1、软件包安装

# Gazebo
sudo apt install ros-kinetic-gazebo-ros-pkgs ros-kinetic-gazebo-ros-control

# Turtlebot3
sudo apt install ros-kinetic-turtlebot3-simulations ros-kinetic-turtlebot3-navigation

# RTAB map
sudo apt install ros-kinetic-rtabmap-ros

# Move base
sudo apt install ros-kinetic-move-base ros-kinetic-dwa-local-planner

2、代码运行

# 终端一:
export TURTLEBOT3_MODEL=waffle
roslaunch turtlebot3_gazebo turtlebot3_world.launch
# 终端二:
export TURTLEBOT3_MODEL=waffle
roslaunch rtabmap_ros demo_turtlebot3_navigation.launch

这里的export TURTLEBOT3_MODEL=waffle是指定Turtlebot3机器人的类型为waffe。

Turtlebot3一共有三种机器人类型:burger、waffle、waffle_pi

Turtlebot3机器人类型

运行终端一的程序,出现gazebo软件界面,其中并加载一个环境模型和机器人模型,机器人模型上有虚拟的激光雷达和深度相机:

运行终端二的程序,出现RTAB-Map界面和RVIZ界面。

RTAB-Map界面如下,可看到算法的建图效果:

 RVIZ界面中可看到RTAB-map的建图和Move base的costmap。

在此界面上点击[2D Nav Goal]并在地图中选择一个目标点和方向,算法会自动进行路径规划并移动至指定位置和方向,效果如下:

自主路径规划和运动

到达目的地

3、遇到的问题

运行 roslaunch turtlebot3_gazebo turtlebot3_world.launch 时,

报错

        Error [parser.cc:581] Unable to find uri[model://sun]
        Error [parser.cc:581] Unable to find uri[model://ground_plane]

原因

        少了两个gazebo模型文件:sun、ground_plane

解决办法

        下载gazebo模型,https://github.com/osrf/gazebo_models/archive/refs/heads/master.zip

        这个zip有点大,解压出sun和ground_palne文件夹,然后拷贝至~/.gazobo/models文件夹:

        (这里~/.gazobo/models文件夹就是gazebo默认的模型文件夹。)

ls ~/.gazebo/ 
# 如果没有models文件夹,自己创建一个。如果有,不用重新创建
mkdir -p ~/.gazebo/models
# 将sun、ground_plane文件夹复制到models/文件夹下
cp -r sun/ ~/.gazebo/models
cp -r ground_plane/ ~/.gazebo/models

        复制模型过去后,再重新运行程序,就正常啦!

<think>好的,用户想了解SLAM技术在机器人与导航中的应用和实现方案。首先,我需要回顾下SLAM的基本概念。SLAM即同步定位与,它允许机器人在未知环境中同时构并确定自身位置。根据用户提供的引用内容,特别是引用[3],里面提到了硬件和软件系统的设计,包括控制、感知、机械和驱动模块。这应该是回答的重要组成部分。 接下来,我需要整理SLAM的工作流程。通常包括传感器数据采集、前端扫描匹配、后端优化、地和定位导航这几个步骤。用户提供的引用中,引用[1]和[2]提到了激光雷达的使用和导航的启动命令,这可以作为具体实现的例子。 然后,实现方案部分需要分硬件和软件两个方面。硬件方面,感知模块中的激光雷达和IMU是关键,引用[3]详细说明了这些模块的作用。软件方面,可能需要提到开源框架如ROS,以及算法如Gmapping或Cartographer。用户提供的引用[3]还提到了优化算法,这点需要强调,因为后端优化对精度很重要。 应用场景部分,可以包括仓储物流、服务机器人、自动驾驶和探索救援,这些都是常见的SLAM应用领域。用户可能对这些实际用例感兴趣,所以需要具体说明。 用户可能还关心挑战和优化方向,比如动态环境处理、多传感器融合和算法效率。引用[3]提到的新算法探索可以在这里引用,说明当前的研究方向。 最后,生成相关问题需要考虑用户可能的后续疑问,比如动态环境中的SLAM优化、传感器选择、开源框架比较等。这些问题可以帮助用户深入理解。 需要确保回答符合格式要求:行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,中文回答,结构清晰。同时,引用要自然添加在段落末尾,检查引用编号是否正确对应。比如引用[^1]对应测试案例,引用[^2]对应仿真中的雷达信息,引用[^3]对应系统设计和算法。 现在组织内容,确保各部分逻辑连贯,覆盖用户的问题点,并正确引用提供的资料。</think>### SLAM技术在机器人与导航中的应用与实现方案 #### 1. SLAM技术核心原理 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping,同步定位与)通过融合多传感器数据,解决机器人在未知环境中**实时定位**与**地**的耦合问题。其数学模型可表示为: $$ P(x_t, m | z_{1:t}, u_{1:t}) \propto P(z_t | x_t, m) \cdot \sum_{x_{t-1}} P(x_t | x_{t-1}, u_t) P(x_{t-1}, m | z_{1:t-1}, u_{1:t-1}}) $$ 其中$x_t$为机器人位姿,$m$为环境地,$z_t$为观测数据,$u_t$为控制量[^3]。 #### 2. 典型工作流程 1. **传感器数据采集** 激光雷达(如Hokuyo UTM-30LX)提供$0.25^\circ$分辨率的2D点云,IMU(如MPU6050)输出$100Hz$的角速度与加速度数据。 2. **前端扫描匹配** 采用ICP算法或Gaussian Mixture Model实现相邻帧点云配准,计算位姿变化$\Delta x = (dx, dy, d\theta)$。 3. **后端优化** 基于优化的SLAM(如g2o框架),通过最小化约束误差函数$\sum \rho(||f_i(x)||^2)$优化位姿。 4. **地** 生成占据栅格地,栅格分辨率通常为$5cm \times 5cm$,概率模型为: $$ p(m_{i,j}) = \frac{1}{1+e^{-(\alpha \cdot hits_{i,j} + \beta \cdot misses_{i,j})}} $$ 5. **定位导航** 结合AMCL(自适应蒙特卡洛定位)算法,实现基于粒子滤波的实时定位,导航路径规划采用A*或DWA算法。 #### 3. 实现方案详解 **硬件系统(引用[^3])** | 模块 | 组件示例 | 性能指标 | |-------------|----------------------------|--------------------------| | 感知模块 | RPLIDAR A3激光雷达 | 8m测距,15Hz扫描频率 | | 控制模块 | NVIDIA Jetson Xavier NX | 6核CPU+384核GPU | | 驱动模块 | ODrive电机控制器 | 支持FOC控制,32位精度 | **软件架构** ```cpp // SLAM核心处理流程 void SLAMCore::processScan(const sensor_msgs::LaserScan& scan) { Pose2D odom_pose = odometry_.getPose(); // 获取里程计数据 current_scan_ = convertScanToPointCloud(scan); if (!initialized_) { map_.initialize(current_scan_); // 地初始化 graph_.addVertex(odom_pose); initialized_ = true; } else { Pose2D delta = scanMatcher_.match(last_scan_, current_scan_); // 扫描匹配 graph_.addEdge(last_pose_, current_pose_, delta); // 添加约束边 optimizer_.optimize(5); // 执行优化 } updateOccupancyGrid(); // 更新占据栅格地 } ``` #### 4. 典型应用场景 - **仓储物流**:AGV小车在$10,000m^2$仓库中实现$\pm2cm$定位精度 - **服务机器人**:酒店配送机器人构多层筑语义地 - **自动驾驶**:融合激光雷达与视觉的SLAM定位系统 - **灾害救援**:搜救机器人在坍塌筑中构3D点云地 #### 5. 技术挑战与优化方向 1. **动态环境处理**:采用RANSAC算法分离动态障碍物 2. **多传感器融合**:扩展卡尔曼滤波融合IMU与轮式里程计数据 3. **计算效率优化**:使用ORB-SLAM3的特征点提取加速技术 4. **长期运行稳定性**:引入因子滑动窗口机制,限制规模为$10^3$节点量级
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值