ROS2使用lidar激光雷达(rplidar和ydlidar)

本文详细介绍了如何在ROS2环境中配置和使用YDLIDARX4激光雷达,包括从GitHub下载源代码、编译功能包、运行节点及在RVIZ2中可视化激光雷达数据的方法。此外,还探讨了如何利用激光雷达数据创建实际环境地图,并提供了参考案例。

源代码在github上自行查找并下载。

这里以ydlidar x4为例:

编译功能包:

colcon build --packages-select ydlidar

运行节点:

ros2 run ydlidar ydlidar_node

启动和关闭

 

查看frame_id

 

rviz2可视化效果

 

思考题:

使用激光雷达数据在ros2中建立实际环境地图。

参考turtlebot3案例。


 

### 激光雷达ROS中的配置方法 激光雷达作为机器人感知系统的重要组成部分,在ROS(Robot Operating System)中具有广泛的应用场景。以下是关于如何在ROS中配置使用激光雷达的相关说明。 #### 1. 配置激光雷达硬件 为了使激光雷达能够在ROS环境中正常工作,首先需要确认设备的物理连接以及驱动程序安装情况。例如,对于思岚A1激光雷达,可以按照以下方式操作: 通过运行特定的`roslaunch`文件来启动激光雷达节点[^3]: ```bash $ roslaunch rplidar_ros rplidar.launch ``` 此命令会加载预定义的参数设置,并初始化用于读取激光数据的节点。 #### 2. 数据格式与消息类型 在ROS系统中,激光雷达的数据通常被封装成标准的消息结构。常见的消息类型包括`sensor_msgs/LaserScan``sensor_msgs/PointCloud2`。其中,`LaserScan`主要用于二维平面扫描数据,而`PointCloud2`则适用于三维点云表示[^1]。 当开发基于YDLIDAR X2的产品时,开发者需确保所使用的SDK版本兼容目标ROS发行版,并测试其功能是否稳定[^2]。 #### 3. 可视化工具RViz 一旦成功发布来自激光传感器的主题(topic),就可以利用RViz软件对其进行直观展示。打开RViz界面后,添加相应的显示插件(如"Laser Scan")即可观察实时采集到的距离信息流。 另外,在更复杂的项目里可能还会涉及到SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)技术应用实例;比如采用Cartographer框架配合指定型号的激光测距仪完成地图构建任务[^4]。 #### 4. 自动驾驶领域内的角色定位 值得注意的是,除了常规移动平台外,现代高级辅助驾驶系统也大量依赖于高精度固态或者机械旋转式LiDAR装置提供周围障碍物检测服务[^5]。这些精密仪器帮助车辆实现精准路径规划及避障决策等功能。 --- ### 示例代码片段 下面给出一段简单的Python脚本示例,演示订阅`/scan`主题并将接收到的内容打印出来的过程: ```python import rospy from sensor_msgs.msg import LaserScan def scan_callback(msg): print(f"Received {len(msg.ranges)} range measurements") if __name__ == "__main__": rospy.init_node('laser_subscriber') sub = rospy.Subscriber('/scan', LaserScan, scan_callback) rospy.spin() ``` 上述代码创建了一个名为`laser_subscriber`的新节点,它监听由其他进程发布的距离测量数组,并将其长度输出至终端窗口。 ---
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