激光雷达SLAM算法构建地图

本文详细介绍了使用ROS进行机器人SLAM操作的步骤,包括启动机器人节点、雷达SLAM、配置rviz、键盘控制及地图保存。特别强调了在Ubuntu下运行rviz时可能遇到的问题及解决方法,以及如何在树莓派端正确保存地图。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

ssh rikirobot@robot.local

1启动roslaunch rikirobot stm32bringup.launch

2启动雷达roslaunch rikirobot lidar_slam.launch

3ubuntu下运行rviz,在左上角打开catkin_ws/src/rikirobot_project/rikirobot/rviz目录下的slam.rviz

  RobotModel的错误不用管,Map的状态是Status:Ok即可

  运行rviz 可能不报错但显示libcurl.so.4没有可用的版本信息,可参照如下网址更改

  https://www.htcp.net/3766.html

然后按照路径打开文件,你的rviz 突然不显示了,很大的可能是它跑到了屏幕的哪一个边上,把它拉出来即可。

4开启键盘控制,保持网络通信良好。

5一定在树莓派一端保存地图 ,在不熟悉ROS是尽量保存在catkin_ws/src/rikirobot_project/rikirobot/maps下

重新开终端ssh到树莓派一端   roscd rikirobot

cd maps

cat map.sh

在catkin_ws/src/rikirobot_project/rikirobot/maps给其权限,运行  chmod +x map.sh

查看保存过的地图  ll -h 

保存地图,运行  ./map.sh

可以再次查看保存过的地图  ll -h 

(保存地图rosrun map_server map_saver -f 地图名)

### 常见2D激光雷达SLAM算法 #### HectorSLAM HectorSLAM采用最小二乘法来匹配扫描点,该方法高度依赖于高精度的激光雷达数据。由于其对传感器质量的要求较高,对于像Kinect这样具有较大噪声和较小扫描角度的设备并不适用,在这种情况下,可能会导致地图构建混乱并容易陷入局部最优解[^1]。 #### KartoSLAM KartoSLAM是一个开源项目,它利用优化框架来进行位姿估计与过程中的闭环检测。此算法能够处理更大范围内的特征提取,并且支持多机器人协作模式下的联合映射功能[^2]。 除了上述两种之外还有其他几种重要的2D激光雷达SLAM算法: - **GMapping** GMapping实现了概率网格映射模型,通过粒子滤波器跟踪机器人的姿态变化情况。这种方法能够在动态环境中保持较好的鲁棒性和准确性。 - **Cartographer** Cartographer由Google开发,提供了高效的回环闭合机制以及全局一致性修正能力。借助于因子结构化表示方式,可以在大规模场景下完成高质量的地图任务。 - **Lego-LOAM (LiDAR Odometry and Mapping)** 尽管最初设计用于三维空间,但也有适用于平面环境的简化版本。该方案结合了里程计测量与即时定位技术,适合户外复杂地形条件下的自主导航应用需求。 ```python # 示例代码片段展示如何初始化一个简单的ROS节点运行gmapping包 import rospy from nav_msgs.msg import OccupancyGrid def gmapping_node(): rospy.init_node('slam_gmapping', anonymous=True) map_subscriber = rospy.Subscriber("/map", OccupancyGrid, callback_function) if __name__ == '__main__': try: gmapping_node() except rospy.ROSInterruptException: pass ```
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