机器人如何使用cartographer进行slam定位建图同时使用navigation实现导航???

本文档介绍了如何使用ROS和Cartographer进行实时SLAM(同时定位和映射)以及导航。首先,需要克隆并安装jackal_cartographer_navigation存储库,然后在Gazebo中启动仿真环境。接着,启动Cartographer节点进行SLAM,并在Rviz中进行可视化。通过2DNav目标工具设置移动目标,观察地图构建过程。最后,可以使用map_saver保存地图并调整Cartographer参数以优化性能。文章还提供了配置文件链接以帮助调整参数。

turtlebot3官方实现案例:


现有大部分资料都是使用cartographer先进行环境地图构建,然后保存地图后,再使用其导航。故学生有如下提问:

这个问题本身非常有价值!

只能试探性给出一些建议,未必准确。

当然也可以多机器人同时环境探索并实现地图构建!

简要说明一下:

jackal_cartographer_navigation

同时定位和地图绘制(SLAM)的自主规划和移动。

使用说明

  1. 要开始使用Google Cartographer进行2-D SLAM,请将此存储库克隆到工作目录(例如catkin_ws)中:

    git clone http://github.com/jackal/jackal_cartographer_navigation.git

  2. 在工作区中安装依赖项(例如catkin_ws):

    rosdep install --from-paths src --ignore-src --rosdistro=$ROS_DISTRO -y

  3. 生成工作空间并打开两个新的终端/选项卡,为每个终端/选项卡提供工作空间:

    source devel/setup.bash

    • 使用front_laser配置启动Gazebo仿真:

      roslaunch jackal_gazebo jackal_world.launch config:=front_laser

    • 启动Cartographer节点以开始SLAM:

      roslaunch jackal_cartographer_navigation cartographer_demo.launch

    • 启动Rviz: roslaunch jackal_viz view_robot.launch

  4. 在Rviz可视化器中,确保已启用“导航”组中的可视化器。

  5. 使用顶部工具栏中的2D Nav目标工具在可视化工具中选择一个移动目标。确保选择一个未占用的位置(深灰色)或未使用的位置(浅灰色)。

  6. 随着机器人的移动,应该会看到灰色的静态地图(地图主题)在增长。当Cartographer算法试图定位机器人时,地图中可能会有离散的跳跃。

  7. 要保存生成的地图,可以运行map_saver实用程序:

    rosrun map_server map_saver -f <filename>

调整cartographer参数

获取低延迟SLAM调整Cartographer,编辑在jackal_cartographer_navigation/config目录中的jackal.lua配置文件。

更多配置信息参考:


<think>我们已经在ROS Noetic中安装了Cartographer。现在,用户想知道如何配置和使用Cartographer进行SLAM。根据引用[1]、[2]、[3]和[5],我们可以整理出配置和使用的步骤。 主要步骤包括: 1. 准备传感器数据(通常来自激光雷达) 2. 配置Cartographer的Lua参数文件 3. 编写ROS Launch启动文件 4. 运行节点并保存地 具体步骤如下: ### 1. 准备传感器数据 Cartographer主要使用激光雷达(LaserScan)数据,同时也可以使用IMU和里程计数据。确保你的激光雷达已经正确驱动并在ROS中发布`/scan`话题(或其他自定义话题)。可以使用`rostopic list`和`rostopic echo /scan`来检查。 ### 2. 配置Lua参数文件 Cartographer的参数配置通过Lua文件完成。通常,我们需要为2D一个配置文件(例如`my_robot_lds_2d.lua`)。可以复制Cartographer提供的示例配置文件并修改: ```bash cd ~/carto_ws/src/cartographer_ros/cartographer_ros/configuration_files cp revo_lds.lua my_robot_lds_2d.lua ``` 然后修改`my_robot_lds_2d.lua`文件,主要调整以下参数: - `tracking_frame`:设置里程计坐标系,通常为"base_link"或"base_footprint" - `published_frame`:设置发布子的坐标系,通常为"odom" - `provide_odom_frame`:是否提供odom坐标系,通常设为true - `num_laser_scans`:激光扫描的数量(通常为1) - `num_subdivisions_per_laser_scan`:将每个激光扫描分割成几部分(通常为1) - 其他参数如扫描范围、分辨率等根据传感器特性调整 示例配置(部分): ```lua options = { tracking_frame = "base_link", published_frame = "odom", provide_odom_frame = true, use_odometry = false, -- 如果使用里程计数据则设为true num_laser_scans = 1, num_subdivisions_per_laser_scan = 1, ... } ``` ### 3. 编写ROS Launch启动文件 在功能包中创启动文件(例如`my_robot_cartographer_2d.launch`)。这里我们参考引用[3]和[5]的启动文件结构。 启动文件需要启动Cartographer节点并加载参数。同时,需要启动RViz进行可视化。 示例启动文件内容: ```xml <launch> <!-- 参数设置 --> <param name="use_sim_time" value="false" /> <!-- 如果使用真实机器人则为false,仿真时为true --> <!-- 启动Cartographer节点 --> <node name="cartographer_node" pkg="cartographer_ros" type="cartographer_node" args=" -configuration_directory $(find cartographer_ros)/configuration_files -configuration_basename my_robot_lds_2d.lua" output="screen"> <remap from="scan" to="/scan" /> <!-- 如果激光雷达话题不是/scan,则重映射 --> <!-- 如果使用里程计或IMU,还需要重映射odom和imu话题 --> </node> <!-- 启动Cartographer的occupancy grid节点,用于发布地 --> <node name="cartographer_occupancy_grid_node" pkg="cartographer_ros" type="cartographer_occupancy_grid_node" args="-resolution 0.05" /> <!-- 启动RViz --> <node name="rviz" pkg="rviz" type="rviz" required="true" args="-d $(find cartographer_ros)/configuration_files/demo_2d.rviz" /> </launch> ``` 注意:如果使用真实机器人,可能需要调整坐标系(如base_link, odom, map)的变换关系。 ### 4. 运行并保存地 启动: ```bash roslaunch <your_package_name> my_robot_cartographer_2d.launch ``` 然后控制机器人移动(例如使用键盘控制)完成完成后,保存地Cartographer生成的是一系列子,我们需要将其保存为一张地): ```bash rosservice call /finish_trajectory 0 # 结束轨迹 rosservice call /write_state "{filename: '${HOME}/map.pbstream'}" # 保存状态(pbstream格式) ``` 如果需要PGM格式的地,可以使用`cartographer_pbstream_to_ros_map`工具转换: ```bash rosrun cartographer_ros cartographer_pbstream_to_ros_map -map_filestem=${HOME}/map -pbstream_filename=${HOME}/map.pbstream -resolution=0.05 ``` 这样会生成`map.pgm`和`map.yaml`,可以在其他程序中使用。 ### 5. 测试(仿真环境) 如果是仿真环境(如Gazebo),可以参考引用[3]的步骤: - 准备好仿真环境(如TurtleBot3) - 启动Gazebo和机器人模型 - 启动Cartographer节点 例如,TurtleBot3的启动命令可能是: ```bash roslaunch turtlebot3_gazebo turtlebot3_world.launch roslaunch <your_package> my_robot_cartographer_2d.launch ``` ### 参考资料 - 引用[1]介绍了Cartographer属于激光SLAM,并提到主流的激光SLAM算法[^1]。 - 引用[2]展示了启动Cartographer的命令示例[^2]。 - 引用[3]详细说明了在gazebo仿真中2D的步骤,包括编写lua文件和启动文件[^3]。 - 引用[5]提到在启动文件中同时启动PX4、Cartographer和Move Base[^5]。 ### 注意事项 - 坐标系设置非常重要,错误的坐标系会导致失败。确保机器人的URDF中正确设置各个坐标系之间的变换。 - 如果使用IMU或里程计,需要在配置文件中启用,并确保话题正确。 - 过程中,可以通过RViz观察地的生成情况,及时调整机器人的运动路径。 §§相关问题§§ 1. 如何为Cartographer配置IMU和里程计数据? 2. Cartographer过程中出现地错位或重影如何解决? 3. 如何将Cartographer生成的地用于导航(如move_base)? </think>### Cartographer安装后配置与SLAM方法 以下是根据引用资料整理的配置与使用流程(基于ROS Noetic),包含真实机器人/Gazebo仿真两种场景: --- ### 一、基础配置步骤 #### 1. **创配置文件** Cartographer通过`.lua`文件定义参数(如传感器配置、优化参数): ```lua -- my_robot_2d.lua(参考[3]) include "map_builder.lua" include "trajectory_builder.lua" options = { map_builder = MAP_BUILDER, trajectory_builder = TRAJECTORY_BUILDER, tracking_frame = "base_link", -- 机器人基坐标系 published_frame = "odom", -- 发布位姿坐标系 provide_odom_frame = true, -- 是否提供odom坐标系 use_odometry = true, -- 启用里程计数据 num_laser_scans = 1, -- 激光雷达数量 num_subdivisions_per_laser_scan = 1, ... } MAP_BUILDER.use_trajectory_builder_2d = true -- 启用2D TRAJECTORY_BUILDER_2D.use_imu_data = false -- 若无IMU则禁用 return options ``` > **关键参数**: > - `tracking_frame`:激光雷达安装的坐标系(如`laser_link`) > - `published_frame`:全局坐标系(通常为`odom`) > - 完整参数参考:`cartographer_ros/configuration_files`中的示例[^3] #### 2. **编写启动文件** 创`.launch`文件加载配置(以2D激光雷达为例): ```xml <!-- my_cartographer_2d.launch --> <launch> <!-- 加载参数文件 --> <param name="/use_sim_time" value="false" /> <!-- 真实机器人设为false --> <node name="cartographer_node" pkg="cartographer_ros" type="cartographer_node" args=" -configuration_directory $(find cartographer_ros)/configuration_files -configuration_basename my_robot_2d.lua" output="screen"> <!-- 重映射传感器话题 --> <remap from="scan" to="/scan" /> <!-- 激光雷达 --> <remap from="odom" to="/odom" /> <!-- 里程计(若有) --> <remap from="imu" to="/imu/data" /> <!-- IMU(若有) --> </node> <!-- 生成占用栅格地 --> <node name="cartographer_occupancy_grid_node" pkg="cartographer_ros" type="cartographer_occupancy_grid_node" args="-resolution 0.05" /> <!-- 地分辨率 --> </launch> ``` --- ### 二、SLAM实战流程 #### 场景1:Gazebo仿真(引用[3][4]) ```bash # 1. 启动Gazebo仿真环境(如TurtleBot3) roslaunch turtlebot3_gazebo turtlebot3_world.launch # 2. 启动Cartographer节点 roslaunch cartographer_ros my_cartographer_2d.launch # 3. 控制机器人移动 rosrun teleop_twist_keyboard teleop_twist_keyboard.py # 键盘控制 # 4. 保存地完成后) rosservice call /finish_trajectory 0 # 结束当前轨迹 rosservice call /write_state "filename: '${HOME}/map.pbstream'" # 转换为PGM格式地 rosrun cartographer_ros cartographer_pbstream_to_ros_map \ -map_filestem=${HOME}/map \ -pbstream_filename=${HOME}/map.pbstream \ -resolution=0.05 ``` #### 场景2:真实传感器(引用[2][5]) ```bash # 1. 启动激光雷达驱动(以RPLIDAR为例) roslaunch rplidar_ros rplidar.launch # 发布/scan话题 # 2. 启动Cartographer节点 roslaunch cartographer_ros my_cartographer_2d.launch # 3. 移动机器人完成(手动推动或通过底盘控制) # 4. 保存地(同仿真步骤) ``` --- ### 三、常见问题解决(引用[1][2]) 1. **地错位/抖动** - 检查`tracking_frame`是否与激光雷达实际安装坐标系一致 - 确认里程计数据是否漂移过大 - 在`.lua`文件中调整运动滤波参数: ```lua POSE_GRAPH.optimization_problem.odometry_translation_weight = 1e3 POSE_GRAPH.optimization_problem.odometry_rotation_weight = 1e3 ``` 2. **失败** - 确保激光话题名称匹配(`rostopic echo /scan`验证) - 调整`.lua`中的`min_range`和`max_range`匹配传感器实际量程 3. **融合多传感器** 若使用IMU+里程计,需在配置中启用并设置权重: ```lua use_odometry = true use_imu_data = true TRAJECTORY_BUILDER_2D.use_imu_data = true ``` --- ### 四、进阶应用(引用[4][5]) 1. **实时导航集成** 将Cartographer与`move_base`结合实现自主导航: ```xml <!-- navigation.launch --> <launch> <include file="$(find cartographer_ros)/launch/my_cartographer_2d.launch"/> <include file="$(find turtlebot3_navigation)/launch/move_base.launch"> <arg name="map_topic" value="map" /> <!-- 订阅Cartographer发布的地 --> </include> </launch> ``` 2. **3D** 修改配置文件启用3D模式: ```lua MAP_BUILDER.use_trajectory_builder_3d = true TRAJECTORY_BUILDER_3D.num_accumulated_range_data = 1 -- 点云累积数 ``` > 完整代码示例参考: > - TurtleBot3集成:引用[4]的Gazebo配置 > - PX4无人机:引用[5]的嵌入式部署方案
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