激光SLAM之Gmapping(1)安装与测试

本文介绍Gmapping在ROS中的安装及测试过程。Gmapping是一种开源的实时SLAM解决方案,适用于激光和里程计数据。文中详细描述了两种安装方法及其注意事项,并提供了数据集测试和rviz配置的具体步骤。

激光SLAM之Gmapping(1)安装与测试

背景

  Gmapping是ROS中一种开源的实时SLAM解决方案,由德国弗莱堡大学Giorgio Grisetti等编写。主要使用激光和里程计数据进行SLAM,采用自适应重采样技术来减少粒子退化的影响,同时在粒子分布时引入当前观测值,使得粒子不确定性降低。其方法中主要包括扫描匹配和Grid FastSLAM算法,构建的地图格式为栅格地图。

安装与编译

  ros-melodic支持的是Ubuntu18.04,网上主要有两种安装方式,一种安装方式与Ubuntu16.04安装无较大差异,可通过sudo apt install的方式安装;另一种是通过源码安装。具体操作如下。
先安装依赖库

sudo apt-get install libsdl1.2-dev
sudo apt install libsdl-image1.2-dev

方式1 apt 安装

sudo apt-get install ros-melodic-gmapping

  这个方法不太可行,我自己在操作的时候安装没有问题,显示如下图
在这里插入图片描述
  但是在建图测试的时候会出现问题,还是要重新进行源码安装。
方法2 源码安装
  也还是需要先安装依赖库

sudo apt-get install libsdl1.2-dev
sudo apt in
### ROS2中使用GMapping进行激光雷达SLAM建图 在ROS2环境中应用GMapping算法实现基于激光雷达的同时定位地图构建(SLAM),涉及多个组件的集成和配置。由于官方支持的变化,在某些版本中,直接利用`gmapping`包可能不再是最推荐的方式;然而,社区提供了替代方案和支持。 #### 安装必要的依赖项 为了能够在ROS2环境下运行GMapping节点,需先确保安装了相应的软件包。对于ROS2 Foxy Fitzroy及以上版本而言,可以通过以下命令来获取必需的支持库: ```bash sudo apt-get update && sudo apt install ros-foxy-slam-gmapping ``` 此操作会下载并设置好执行SLAM所需的基础环境[^1]。 #### 配置启动文件 创建一个新的launch文件用于加载传感器数据源(如激光扫描仪)、发布里程计信息以及初始化GMapping进程。下面是一个简单的Python launch脚本示例,适用于大多数情况下的快速测试: ```python from launch import LaunchDescription from launch_ros.actions import Node def generate_launch_description(): return LaunchDescription([ # 启动Hector SLAM中的映射器节点作为例子; 实际上应替换为您的硬件驱动程序 Node( package='hls_lfcd_lds_driver', executable='hlds_laser_publisher', name='laser_pub_node' ), # 发布模拟或实际机器人的位姿估计(odom) Node( package='tf2_ros', executable='static_transform_publisher', arguments=['0', '0', '0', '0', '0', '0', 'base_link', 'laser'] ), # 运行GMAPPING节点处理输入的数据流以生成占用栅格地图 Node( package='slam_gmapping', executable='gmapping_node', parameters=[{ 'base_frame': 'base_link', 'map_update_interval': 5.0, 'maxUrange': 8.0, 'sigma': 0.05, 'kernelSize': 1, 'lstep': 0.05, 'astep': 0.05, 'iterations': 5, 'lsigma': 0.075, 'ogain': 3.0, 'lskip': 0, 'srr': 0.01, 'srt': 0.02, 'str': 0.01, 'stt': 0.02, 'linearUpdate': 0.5, 'angularUpdate': 0.4, 'temporalUpdate': -1.0, 'resampleThreshold': 0.5, 'particles': 80, }] ) ]) ``` 上述代码片段展示了如何通过定义一系列节点来完成基本的地图建立流程,其中包含了激光测距仪数据发布的实例化过程、坐标变换关系的确立以及核心的GMapping参数调整[^2]。 #### 参数说明 针对GMapping的具体行为控制,可通过修改`.yaml`或者直接在launch文件内部指定各项属性值来进行优化。这些选项涵盖了从更新频率到粒子滤波器规模等多个方面,允许用户根据具体应用场景灵活定制性能表现。 #### 注意事项 尽管GMapping仍然是一个广泛使用的开源项目,但在最新的ROS发行版里可能会遇到兼容性挑战。因此建议关注官方文档和技术论坛上的最新动态,以便及时了解任何潜在的问题解决方案或是更优的选择指南。
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