给 Cartographer 添加全局重定位功能

本文介绍了如何在新版Cartographer中添加全局重定位功能,去除旧版依赖,以及利用线程池提高计算效率。还提及了与ROS的接口集成。

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新版本的 Cartographer 是没有初始全局重定位的功能的,不过旧版本中有提供一个简单的实现参考,可以看我先前的文章《Cartographer 中的简易全局重定位方法》,但是旧版源码中并没有实际使用这个函数。其实这个函数是不够用的,地图大点都要匹配很久。

下面将会介绍如何在新版 carto 中添加上全局重定位功能,并提供接口供 cartographer_ros 调用。同时也会介绍如何用 carto 自带的线程池加速重定位的计算。

全文:

https://www.bilibili.com/read/cv25558842/

### Cartographer定位模式下的初始位置配置与方法 Cartographer 是一个开源的 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)库,支持激光雷达和惯性测量单元 (IMU) 数据融合。在定位模式下,Cartographer 不会构建地图而是利用预先存在的地图来估计传感器的姿态。为了实现这一目标,初始位置的设置至关重要。 #### 初始位置的重要性 在定位模式中,机器人需要知道其相对于已知地图的大致起始位置。如果初始猜测不准确,则可能会导致定位失败或收敛到错误的位置[^1]。因此,在启动时提供合理的初始位姿是非常重要的。 #### 配置方式 可以通过 ROS 参数服务器或者命令行参数指定机器人的初始姿态。具体来说: - **通过 launch 文件设定**: 可以在启动节点时通过 `<param>` 标签定义 `initial_pose` 的值。例如: ```xml <node pkg="cartographer_ros" type="cartographer_node" name="cartographer_node"> <param name="use_initial_pose" value="true"/> <param name="initial_pose_x" value="0.0"/> <param name="initial_pose_y" value="0.0"/> <param name="initial_pose_z" value="0.0"/> <param name="initial_pose_yaw" value="0.0"/> </node> ``` - **动态重配工具 (`dynamic_reconfigure`) 设置**: 如果希望运行过程中调整这些参数,可以借助 `rqt_reconfigure` 工具实时修改它们。 - **发布 `/initialpose` 主题消息**: 此外还可以手动发送一条带有期望坐标的 geometry_msgs/PoseWithCovarianceStamped 类型的消息至该主题完成初始化操作[^2]: ```python import rospy from geometry_msgs.msg import PoseWithCovarianceStamped def set_initial_pose(): rospy.init_node('set_initial_pose') pub = rospy.Publisher('/initialpose', PoseWithCovarianceStamped, queue_size=10) msg = PoseWithCovarianceStamped() msg.header.frame_id = "map" msg.pose.pose.position.x = 0.0 msg.pose.pose.position.y = 0.0 msg.pose.pose.orientation.w = 1.0 rate = rospy.Rate(1) while not rospy.is_shutdown() and pub.get_num_connections() == 0: rate.sleep() pub.publish(msg) if __name__ == '__main__': try: set_initial_pose() except rospy.ROSInterruptException: pass ``` 上述脚本展示了如何向 `/initialpose` 发布一个简单的四元数表示的方向朝上的零偏移量作为起点的例子。 #### 自动化匹配技术 除了显式地给定初值之外,Cartographer 还具备一定的自动化能力去尝试寻找最佳匹配点。这依赖于扫描上下文中特征的一致性和全局优化算法的效果。然而这种机制通常耗时较长且对于复杂环境可能不够稳定所以推荐尽可能精确的手动输入先验信息以便加快计算速度并提高精度[^3]. ```python # 示例代码片段用于展示如何订阅 laser_scan 并调用 cartographer API 更新轨迹状态. sub = rospy.Subscriber("/scan", LaserScan, callback_function) ```
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