基于ROS下的SLAM导航技术

本文详细介绍了使用Gmapping算法在ROS环境中实现SLAM导航的方法,包括代码实现、地图保存与重现、gazebo仿真、路径规划等步骤,适合初学者入门学习。配有完整的代码文件及仿真视频,可在无实体机器人的情况下进行SLAM导航与建图的模拟。

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slam作为当今最火的导航技术,在各个领域都有广泛的应用,本文是利用Gmapping算法实现机器人自主完成导航和建图的实例,代码齐全、中文解释更加方便记忆,适合初学者快速入门学习;文件包中含有urdf文件、xacro文件、启动gazebo仿真环境的文件、启动各项节点的roslaunch文件、可视化rviz界面模拟仿真,即使没有实体机器人也可以在电脑上完成slam导航与建图。

1、slam导航实现的代码

<launch>
  <param name="use_sim_time" value="true"/>
  <node pkg="gmapping" type="slam_gmapping" name="slam_gmapping" output="screen">
    <remap from="scan" to="scan"/>
    <param name="base_frame" value="base_footprint"/>
    <!--底盘坐标系-->
    <param name="odom_frame" value="odom"/>
    <!--里程计坐标系-->
    <param name="map_update_interval" value="5.0"/>
    <param name="maxUrange" value="16.0"/>
    <param name="sigma" value="0.05"/>
    <param name="kernelSize" value="1"/>
    <param name="lstep" value="0.05"/>
    <param name="astep" value="0.05"/>
    <param name="iterations" value="5"/>
    <param name="lsigma" value="0.075"/>
    <param name="ogain" value="3.0"/>
    <param name="lskip" value="0"/>
    <param name="srr" value="0.1"/>
    <param name="srt" value="0.2"/>
    <param name="str" value="0.1"/>
    <param name="stt" value="0.2"/>
    <param name="linearUpdate" value="1.0"/>
    <param name="angularUpdate" value="0.5"/>
    <param name="temporalUpdate" value="3.0"/>
    <param name="resampleThreshold" value="0.5"/>
    <param name="particles" value="30"/>
    <param name="xmin" value="-50.0"/>
    <param name="ymin" value="-50.0"/>
    <param name="xmax" value="50.0"/>
    <param name="ymax" value="50.0"/>
    <param name="delta" value="0.05"/>
    <param name="llsamplerange" value="0.01"/>
    <param name="llsamplestep" value="0.01"/>
    <param name="lasamplerange" value="0.005"/>
    <param name="lasamplestep" value="0.005"/>
  </node>

  <node pkg="joint_state_publisher" name="joint_state_publisher" type="joint_state_publisher" />
  <node pkg="robot_state_publisher" name="robot_state_publisher" type="robot_state_publisher" />

  <node pkg="rviz" type="rviz" name="rviz" args="-d $(find nav_car)/config/new_test.rviz"/>

</launch>

2、导航地图保存代码实现

<launch>
    <arg name="filename" value="$(find nav_car)/map/map01" />
    <node name="map_save" pkg="map_server" type="map_saver" args="-f $(arg filename)" />
</launch>

3、导航地图重现代码实现

<launch>
    <arg name="map" default="map01.yaml" />
    <node pkg="map_server" type="map_server" name="map_server" args="$(find nav_car)/map/map01.yaml" />
</launch>

4、gazebo仿真环境代码实现

<launch>
    <param name="robot_description" command="$(find xacro)/xacro $(find new_gazebo)/urdf/car.urdf.xacro" />
    <include file="$(find gazebo_ros)/launch/empty_world.launch">
        <arg name="world_name" value="$(find new_gazebo)/worlds/new_map/box_house.world" />
    </include>
    <node pkg="gazebo_ros" type="spawn_model" name="model" args="-urdf -model mycar -param robot_description" />

</launch>

5、路径规划代码实现

<launch>

    <node pkg="move_base" type="move_base" respawn="false" name="move_base" output="screen" clear_params="true">
        <rosparam file="$(find nav_car)/param/costmap_common_params.yaml" command="load" ns="global_costmap" />
        <rosparam file="$(find nav_car)/param/costmap_common_params.yaml" command="load" ns="local_costmap" />
        <rosparam file="$(find nav_car)/param/local_costmap_params.yaml" command="load" />
        <rosparam file="$(find nav_car)/param/global_costmap_params.yaml" command="load" />
        <rosparam file="$(find nav_car)/param/base_local_planner_params.yaml" command="load" />
    </node>

</launch>

6、仿真环境下机器人本体代码实现

<robot name="car">
    <link name="base_footprint">
        <visual>
            <geometry>
                <sphere radius="0.001" />
            </geometry>
        </visual>
    </link>
    <link name="base_link">
        <visual>
            <geometry>
                <box size="0.4 0.2 0.1 " />
                <origin xyz="0 0 0" rpy="0 0 0"/>
                <material name="blue">
                    <color rgba="0 0.5 0.5 0.2"/>
                </material>
            </geometry>
        </visual>
    </link>
    <joint name="base_link2base_footprint" type="fixed">
        <parent link="base_footprint"/>
        <child link="base_link"/>
        <origin xyz="0 0 0.05"/>
    </joint>
    <link name="camera">
        <visual>
            <geometry>
                <box size="0.01 0.02 0.015"/>
                <origin xyz="0 0 0" rpy="0 0 0"/>
                <material name="black">
                    <color rgba="0 0.2 0.9 0.4"/>
                </material>
            </geometry>
        </visual>
    </link>
    <joint name="camera2base_link" type="continuous">
        <parent link="base_link"/>
        <child link="camera"/>
        <origin xyz="0.19 0 0.05" rpy="0 0 0 "/>
        <axis xyz="0 0 1"/>
    </joint>
    <link name="left_wheel">
        <visual>
            <geometry>
                <cylinder radius="0.038" length="0.018" />
            </geometry>
            <origin xyz="0 0 0" rpy="1.5705 0 0" />
            <material name="black">
                <color rgba="0.0 0.0 0.0 1.0" />
            </material>
        </visual>
    </link>

    <joint name="left_wheel2base_link" type="continuous">
        <parent link="base_link" />
        <child link="left_wheel" />
        <origin xyz="0 0.1 -0.0225" />
        <axis xyz="0 1 0" />
    </joint>
    <link name="right_wheel">
        <visual>
            <geometry>
                <cylinder radius="0.035" length="0.018" />
            </geometry>
            <origin xyz="0 0 0" rpy="1.5705 0 0" />
            <material name="black">
                <color rgba="0.0 0.0 0.0 1.0" />
            </material>
        </visual>
    </link>
    <joint name="right_wheel2base_link" type="continuous">
        <parent link="base_link" />
        <child link="right_wheel" />
        <origin xyz="0 -0.1 -0.0225" />
        <axis xyz="0 1 0" />
    </joint>
    <link name="front_wheel">
        <visual>
            <geometry>
                <sphere radius="0.01" />
            </geometry>
            <origin xyz="0 0 0" rpy="0 0 0" />
            <material name="black">
                <color rgba="0.0 0.0 0.0 1.0" />
            </material>
        </visual>
    </link>

    <joint name="front_wheel2base_link" type="continuous">
        <parent link="base_link" />
        <child link="front_wheel" />
        <origin xyz="0.18 0 -0.06" />
        <axis xyz="1 1 1" />
    </joint>

    <link name="back_wheel">
        <visual>
            <geometry>
                <sphere radius="0.01" />
            </geometry>
            <origin xyz="0 0 0" rpy="0 0 0" />
            <material name="black">
                <color rgba="0.0 0.0 0.0 1.0" />
            </material>
        </visual>
    </link>

    <joint name="back_wheel2base_link" type="continuous">
        <parent link="base_link" />
        <child link="back_wheel" />
        <origin xyz="-0.18 0 -0.06" />
        <axis xyz="1 1 1" />
    </joint>
    <link name="support">
        <visual>
            <geometry>
                <cylinder radius="0.01" length="0.15" />
            </geometry>
            <origin xyz="0.0 0.0 0.0" rpy="0.0 0.0 0.0" />
            <material name="red">
                <color rgba="0.8 0.2 0.0 0.8" />
            </material>
        </visual>
    </link>
    <joint name="support2base_link" type="fixed">
        <parent link="base_link" />
        <child link="support" />
        <origin xyz="0.15 0 0.12" />
    </joint>



 <link name="laser">
        <visual>
            <geometry>
                <box size="0.02 0.04 0.03" />
            </geometry>
            <origin xyz="0.0 0.0 0.0" rpy="0.0 0.0 0.0" />
            <material name="black" />
        </visual>
    </link>

    <joint name="laser2support" type="fixed">
        <parent link="support" />
        <child link="laser" />
        <origin xyz="0 0 0.07" />
    </joint>













</robot>

7、整个导航建图视频演示

slam导航建图视频展示

slam导航建图视频展示_哔哩哔哩_bilibili

ROS (Robot Operating System) 是一个流行的机器人软件框架,其中包含了丰富的机器人相关的软件库和工具。在 ROS 中,SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) 技术是一个非常重要的应用,它可以让机器人在未知环境中进行自主导航ROS 中的 SLAM 技术主要分为两类:基于激光雷达的 SLAM 和基于视觉传感器的 SLAM。这里以基于激光雷达的 SLAM 技术为例,介绍其实现流程。 1. 激光雷达数据获取 机器人上安装有激光雷达传感器,通过 ROS 中的激光雷达驱动程序将激光雷达数据转换为 ROS 中的 LaserScan 消息类型,并发布到 ROS 系统中。 2. 机器人运动估计 机器人上安装有轮式里程计传感器,通过 ROS 中的里程计驱动程序将机器人运动信息转换为 ROS 中的 Odometry 消息类型,并发布到 ROS 系统中。 3. 建图 通过 ROS 中的 gmapping 包实现建图,gmapping 包是一个开源的基于激光雷达数据的 SLAM 算法库,它将激光雷达数据和里程计数据进行融合,生成机器人所在环境的地图。 4. 地图发布 将生成的地图数据发布到 ROS 系统中,供其他 ROS 节点使用。可以使用 RViz 工具进行地图可视化。 5. 自主导航 将机器人的位置信息和地图数据传递给 ROS 中的导航节点,通过导航算法实现机器人的自主导航。 以上是基于激光雷达的 SLAM 技术的实现流程,虽然每个步骤都比较简单,但它们的组合却可以让机器人在未知环境中实现自主导航
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