Gazebo Harmonic gz-harmonic 和 ROS2 Jazzy 思考题建图和导航 SLAM Navigation

原创已于 2024-08-29 15:16:27 修改 · 2.5k 阅读

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#学习 #笔记 #持续学习

于 2024-08-26 20:21:35 首次发布

仿真

效果还挺好的。

SLAM建图

SLAM 仿真测试录屏配置环境 Gazebo Harmonic ROS Jazzy

提示

这篇文档详细介绍了如何在ROS 2环境中使用SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即同时定位与地图构建）和Nav2（Navigation 2，ROS 2的导航框架）来让机器人一边构建环境地图一边进行导航。以下是对该文档的详细总结：

概述

文档主要面向ROS 2用户，展示了如何使用Nav2结合SLAM Toolbox来生成占用网格地图（occupancy grid map）并控制机器人移动。这个过程适用于模拟和实体机器人，但文档以实体机器人为例进行说明。

前提条件

需要安装Navigation2、Turtlebot3和SLAM Toolbox。
如果没有安装，请按照“Getting Started”指南进行安装。
SLAM Toolbox可以通过apt安装或从GitHub克隆源代码安装。

教程步骤

0. 启动机器人接口

首先，确保ROS 2环境已正确设置，并设置Turtlebot3模型为waffle。
使用ros2 launch turtlebot3_bringup robot.launch.py命令启动机器人接口和机器人状态发布者。

1. 启动Navigation2

使用ros2 launch nav2_bringup navigation_launch.py命令启动Navigation2，但注意不启动nav2_amcl（自适应蒙特卡洛定位）和nav2_map_server（地图服务器），因为SLAM节点将负责发布地图和地图到里程计的转换。

2. 启动SLAM

选择并启动一个SLAM实现，确保它能提供地图到里程计的转换并发布/map主题。此例中使用了SLAM Toolbox，通过ros2 launch slam_toolbox online_async_launch.py命令启动。
使用Rviz添加并可视化/map、/tf（坐标变换）、/laserscan（激光扫描）等主题。

3. 使用SLAM进行导航

通过RViz或ROS 2 CLI向/goal_pose主题发布目标位置，请求机器人移动。
实时观察地图更新，并使用ros2 run nav2_map_server map_saver_cli -f ~/map命令将地图保存到文件。

4. 简化启动流程（针对Turtlebot3模拟）

如果仅在Turtlebot3的模拟沙盒环境中运行SLAM，可以使用tb3_simulation_launch.py启动文件，并设置slam:=True来同时启动接口、导航和SLAM。这简化了测试流程，但不适用于实际机器人，因为实际机器人的接口和导航启动文件通常是分开的。

结论

本教程详细说明了如何在ROS 2环境中结合Nav2和SLAM Toolbox来让机器人实现一边构建地图一边导航的功能。这对于自主移动机器人来说是一个非常重要的能力，能够显著提升其在实际应用中的灵活性和适应性。

AI还不能识别这两个新版

关于Gazebo Harmonic（gz-harmonic）和ROS2 Jazzy在SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即同时定位与地图构建）建图和导航方面的应用，我们可以从以下几个方面进行思考和解答：

一、Gazebo Harmonic（gz-harmonic）

1. 简介

Gazebo Harmonic（gz-harmonic）可能是指Gazebo仿真环境中的某个特定版本或扩展，但需要注意的是，Gazebo社区中并没有直接以“Harmonic”命名的官方版本或插件。这里我们假设它是指Gazebo的一个高级或定制化的版本，用于支持更复杂的物理模拟、传感器模型和机器人交互。

2. 在SLAM建图中的应用

模拟环境：Gazebo Harmonic（假设的高级版本）能够提供更精细的模拟环境，包括光照、材质、物理引擎等，这对于SLAM算法在复杂场景下的测试和优化至关重要。
传感器模拟：通过Gazebo的传感器插件，可以模拟出激光雷达（LiDAR）、摄像头（Camera）等多种传感器，这些传感器数据是SLAM算法的核心输入。
机器人模型：Gazebo支持导入各种机器人模型，包括差速驱动、阿克曼转向等不同类型的机器人，这些模型可以与SLAM算法结合，进行实际的建图测试。

二、ROS2 Jazzy

1. 简介

ROS2 Jazzy并不是ROS2的官方版本或特定发行版。ROS2是一个开源的机器人操作系统，它提供了丰富的库和工具，用于开发复杂的机器人应用。由于“Jazzy”并非ROS2的官方术语，这里我们假设它是指ROS2的一个自定义项目、分支或特定配置。

2. 在SLAM导航中的应用

Navigation2：ROS2的Navigation2库是新一代导航堆栈，它提供了从A点到B点的安全移动能力，包括动态路径规划、避障、行为树等。ROS2 Jazzy（假设的项目）可能会基于Navigation2进行定制和优化，以适应特定的应用场景。
SLAM算法集成：ROS2 Jazzy可能会集成多种SLAM算法，如Cartographer、slam_toolbox等，以实现实时的地图构建和定位。
实时性能：ROS2 Jazzy可能会针对实时性进行优化，确保SLAM和导航算法在高速运动和复杂环境中仍能保持稳定的性能。

三、建图和导航SLAM Navigation

1. 建图流程

环境设置：在Gazebo中设置仿真环境，包括机器人模型、传感器配置和障碍物布局。
启动SLAM算法：通过ROS2节点启动SLAM算法，如Cartographer或slam_toolbox，接收Gazebo中的传感器数据。
地图构建：SLAM算法根据传感器数据实时构建环境地图，并进行定位。
地图保存：将构建好的地图保存到文件中，以便后续导航使用。

2. 导航流程

加载地图：在ROS2中加载之前保存的地图文件。
初始化位置：通过手动设置或自动定位算法确定机器人在地图中的初始位置。
设置目标点：在地图上设置机器人的目标点。
路径规划：使用Navigation2进行路径规划，生成从当前位置到目标点的安全路径。
执行导航：控制机器人沿规划路径移动，同时避开障碍物。

四、总结

虽然Gazebo Harmonic（gz-harmonic）和ROS2 Jazzy不是官方术语，但我们可以根据它们可能代表的含义来探讨它们在SLAM建图和导航中的应用。在实际应用中，需要根据具体的项目需求和硬件条件来选择合适的工具和算法，并进行相应的定制和优化。