当slam遇到小白kbfvictory

本文讲述了作者从电气工程跨专业到控制科学与工程,对SLAM产生兴趣的过程,记录了在安装双系统Windows和Linux过程中遇到的Intel RST问题解决方案,以及解决GitHub访问和下载问题的技巧。博客重点在于技术转移和初识SLAM技术的挑战与实践

背景:本科电气工程及其自动化调剂进入控制科学与工程,在翻阅导师研究方向相关资料后,对slam产生了兴趣,实验室搞slam方向师兄劝我慎重,研二师兄当兵去了,我......。

碰到的问题:

1.装Windows和liunx双系统时遇到intel rst闪存问题

方法:参照:解决由于intelRST问题导致无法安装ubuntu - whu6的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/148855857

第一步我没有卸载RST,只是右击“此电脑”然后点“管理”接着点“服务和应用程序”再点右边的“服务”关闭“RST”。

2.解决GitHub不能访问的问题

windows参照:https://blog.youkuaiyun.com/cyy15729981514/article/details/113864646#commentBox

liunx:改host文件用如下命令打开hosts文件,其他的和Windows操作一样

sudo gedit /etc/hosts

3.解决GitHub上下载包不全且慢的问题

参照:解决github下载速度慢的问题(2020.08.07) - 小白学移动机器人的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/172504883 中【2.gitee码云(最快速的方法)】实测方便有效

 

<think>好的,我现在需要帮助用户了解如何使用gmapping实现激光SLAM的详细步骤。首先,我应该回忆gmapping的基本概念和它在ROS中的使用流程。gmapping是基于粒子滤波的SLAM算法,适用于激光雷达数据,生成二维栅格地图。用户是初学者,可能需要从环境配置开始指导。 首先,确认用户是否已经安装了ROS和必要的包,比如slam_gmapping。安装步骤可能需要提及使用apt-get命令安装相关的ROS包。接下来,硬件准备部分,需要说明激光雷达的配置,比如使用ROS支持的激光雷达如Hokuyo或RPLIDAR,并确保话题正确,比如/scan。 然后,启动gmapping节点,这部分需要给出具体的launch文件示例,包括设置参数如base_frame、odom_frame和map_frame,这些参数对于坐标系的正确转换很重要。还要提到如何调整粒子数等参数以优化建图效果。 数据采集部分,用户需要移动机器人来收集环境数据,这里需要提醒他们保持环境静态,并避免过快移动。启动rviz来可视化地图生成过程,这里可以给出启动命令,并说明在rviz中添加地图和激光扫描的显示。 保存生成的地图,使用map_server包的map_saver工具,这里需要提供命令行示例,并说明生成的地图文件用途。 可能遇到的问题包括TF配置错误、激光数据频率不足或噪声过大,需要给出检查TF树和调整gmapping参数的建议。最后,生成相关问题,帮助用户深入学习和解决问题。</think>### 使用 gmapping 实现激光 SLAM 的步骤详解 #### 1. **环境准备** - **安装 ROS 和 gmapping 包** 确保已安装 ROS(推荐 Noetic 或 Melodic 版本),并执行以下命令安装 gmapping: ```bash sudo apt-get install ros-<distro>-slam-gmapping ``` 替换 `<distro>` 为你的 ROS 版本(如 `noetic`)[^1]。 - **硬件配置** 连接激光雷达(如 Hokuyo UTM-30LX 或 RPLIDAR),确保激光数据通过 `/scan` 话题发布。可使用以下命令测试: ```bash rostopic echo /scan ``` #### 2. **启动 gmapping 节点** - **创建 launch 文件** 新建 `gmapping_demo.launch`,内容如下: ```xml <launch> <node pkg="gmapping" type="slam_gmapping" name="slam_gmapping"> <param name="base_frame" value="base_link"/> <!-- 机器人基坐标系 --> <param name="odom_frame" value="odom"/> <!-- 里程计坐标系 --> <param name="map_update_interval" value="0.1"/> <!-- 地图更新频率 --> <param name="particles" value="100"/> <!-- 粒子数量 --> </node> </launch> ``` - **运行 launch 文件** ```bash roslaunch <your_package> gmapping_demo.launch ``` #### 3. **数据采集与建图** - **控制机器人移动** 通过键盘或导航算法控制机器人在环境中缓慢移动,确保激光雷达覆盖全部区域。避免快速转向,防止里程计误差累积[^2]。 - **可视化地图** 启动 Rviz 并添加以下显示项: ```bash rosrun rviz rviz ``` - `Map` 显示层,订阅 `/map` 话题 - `LaserScan` 显示层,订阅 `/scan` 话题 #### 4. **保存生成的地图** - 使用 `map_server` 保存地图: ```bash rosrun map_server map_saver -f ~/slam_map ``` 生成 `slam_map.pgm`(地图图像)和 `slam_map.yaml`(元数据)。 #### 5. **常见问题解决** - **TF 报错** 检查 `base_link`、`odom` 和 `laser` 的 TF 树是否完整,使用 `rosrun tf view_frames` 生成 TF 关系图。 - **地图不更新** 增加 `map_update_interval` 或调整 `particles` 数量(建议 50-200)。 - **建图漂移** 优化里程计精度或引入 IMU 数据融合。 ---
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