ROS 学习系列 -- RViz 实时观测机器人建立导航2D封闭空间地图过程 (SLAM)

ROS提供了非常强大的图形化模拟环境 RViz，这个 RViz 能做的事情非常多。今天我们学习一下如何使用 RViz 对机器人在路径探索过程中对地图动态观测。我们将学习重放已经采集的数据来模拟机器人输入，从而将精力放到SLAM和地图的建立以及RViz的使用上。下面是效果图:

一 基本概念

ROS 对机器人导航提供了非常强大的支持，这可以让我们在不了解细节和海量复杂无比的科学计算的情况下就可以对机器人的导航，定位，路径规划。这其中第一步就是要建立一个封闭环境的地图，这个过程叫做SLAM (simultaneous localization and mapping),也称为CML (Concurrent Mapping and Localization), 即时定位与地图构建，或并发建图与定位。 SLAM最早由Smith、Self和Cheeseman于1988年提出。 由于其重要的理论与应用价值，被很多学者认为是实现真正全自主移动机器人的关键。

二 ROS gmaping 工具

ROS 提供的gmaping包是用来生成地图的，它是对著名的开源OpenSlam包在ROS框架下的一个实现。这个包提供了对激光设备的Slam, 根据激光设备的输入和姿态数据从而建立一个基于网格的的2D地图（就像建立楼房设计的 平面图）。它需要从ROS系统监听许多Topic,并输出一个Topic --map (nav_msgs/OccupancyGrid),这也是RViz的输入Topic.

这个包需要单独下载 ,命令  ： sudo apt-get install ros-indigo-slam-gmapping

三 硬件要求

本文提供的是模拟数据，所以没有任何硬件需要。

gmaping 需要使用实际的机器人获取激光或者深度数据。通常这些激光距离探测器价格比较昂贵，ROS推荐使用的 SCIP2.2， Hokuyo Model 04LX, 30LX ，SICK LMS2xx Lasers 价格都巨贵无比，而且尺寸都较大。ROS使用的廉价机器人TurtleBot使用的则是Kinnect价格在接近1000元，但这个不是我们今天的话题内容。