激光雷达Scanse Sweep 的安装

本文介绍了一款名为Sweep的雷达设备,并详细记录了其在TurtleBot机器人平台上的安装及配置过程。包括从硬件连接到ROS驱动安装等步骤,最终实现了雷达与Cartographer算法的结合。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

在淘宝上看到一个sweep雷达,号称50米,广告说是用在无人机上的,实际也可以用在地面机器人上,我是想用在turtlebot上。

主要参考github

安装步骤:

1、要先安装sweep-sdk

git clone https://github.com/scanse/sweep-sdk
cd sweep-sdk/libsweep/
mkdir -p build
cd build/
cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
cmake --build .
sudo cmake --build . --target install
sudo ldconfig
2、插上sweep运行测试
sudo chown play /dev/ttyUSB0 //很重要,不然会报错,我在这里遇坑了
cd ~/sweep-sdk/libsweep/build
./sweep-ctl /dev/ttyUSB0 get motor_speed //在终端打印‘5’,说明可以运行了
3、安装 sweep-ros

cd ~/catkin_ws/
source devel/setup.bash # Install prerequisite packages
cd src
git clone https://github.com/scanse/sweep-ros.git
cd sweep-ros # Install the rosdeps -a = all -y = no questions -r = skip errors
rosdep install -a -y -r
cd ~/catkin_ws/
catkin_make
4、启动launch文件就可以了。

我的需求是用与算法cartographer使用,建出来的地图点云挺密集的



### 关于激光雷达SLAM算法的项目资源与教程 #### 1. **理论基础** 激光SLAM的核心在于通过激光雷达获取的距离数据来完成机器人的定位和地图构建。其主要流程包括数据采集、数据关联、匹配、位姿更新以及地图更新等环节[^3]。对于初学者而言,理解这些基本概念至关重要。 #### 2. **开源项目推荐** 以下是几个常用的激光SLAM开源项目及其特点: - **Cartographer**: Cartographer 是由 Google 开发的一个用于 SLAM 的库,支持 2D 和 3D 地图构建。它可以在 ROS 中运行,并提供了详细的文档和支持。部署过程涉及安装依赖项和配置工作空间[^4]。可以通过以下命令克隆并设置开发环境: ```bash sudo apt-get update sudo apt-get install -y python-wstool python-rosdep ninja-build g++ git google-mock libboost-all-dev libcairo2-dev libeigen3-dev libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblua5.2-dev libsuitesparse-dev python-sphinx mkdir catkin_ws && cd catkin_ws wstool init src wstool merge -t src https://raw.githubusercontent.com/googlecartographer/cartographer_ros/master/cartographer_ros.rosinstall wstool update -t src ``` - **LOAM (Lidar Odometry and Mapping)**: LOAM 是一种针对三维激光雷达的里程计和建图方法,广泛应用于无人机和地面机器人领域。其实现代码可在 GitHub 上找到,并且有多个改进版本可供参考[^1]。 - **LeGO-LOAM**: LeGO-LOAM 是 LOAM 的轻量化版本,专为低功耗设备设计,在保持较高精度的同时降低了计算复杂度。适合嵌入式平台上的应用[^1]。 #### 3. **教学资源** 为了更好地理解和实践激光SLAM算法,可以选择一些高质量的教学视频或在线课程: - **深蓝学院课程**: 提供了系统的讲解,涵盖了从基础知识到具体实现细节的内容,非常适合希望深入研究的学生和技术人员[^1]。 - **MATLAB 官方示例**: 如果倾向于 MATLAB 平台,则可以尝试利用官方提供的基于快速匹配算法实现 2D 激光雷达数据 SLAM 的案例[^2]。此方案不仅有助于掌握核心思想,还能简化编程难度。 #### 4. **代码实例** 下面展示了一个简单的 Python 脚本来模拟如何读取激光扫描数据并与已有地图进行比较从而调整车辆姿态的过程(仅为示意用途): ```python import numpy as np def scan_matching(current_scan, previous_map): """ Perform basic scan matching to estimate robot pose change. Args: current_scan (list): List of distance measurements from the latest LiDAR sweep. previous_map (np.ndarray): Array representing previously constructed map. Returns: tuple: Estimated translation vector and rotation angle. """ # Placeholder logic; replace with actual implementation using ICP or similar methods estimated_translation = np.array([0.1, -0.05]) # Example values estimated_rotation = 0.02 # Radians return estimated_translation, estimated_rotation if __name__ == "__main__": mock_current_scan = [2.3, 1.8, 2.7] mock_previous_map = np.random.rand(10, 10) trans, rot = scan_matching(mock_current_scan, mock_previous_map) print(f"Estimated Translation: {trans}, Rotation: {rot} radians.") ``` ---
评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值