用hector slam和Hokuyo创建地图并导航

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/sunyoop/article/details/78104523

本文介绍了如何在ROS系统中利用kobuki机器人、Hokuyo激光雷达和hector slam进行地图构建及导航。首先启动kobuki节点获取odom和base_frame信息，接着配置和运行Hokuyo激光雷达节点，确保其正确发布扫描数据。随后集成move_base节点以实现移动基础功能。最后，通过hector_mapping、hector_geotiff和hector_trajectory_server三个节点进行即时定位与地图构建。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

<launch>
  <node name="hokuyo" pkg="hokuyo_node" type="hokuyo_node" respawn="false" output="screen">

  <!-- Starts up faster, but timestamps will be inaccurate. -->  
  <param name="calibrate_time" type="bool" value="false"/> 

  <!-- Set the port to connect to here -->
  <param name="port" type="string" value="/dev/hokuyo"/>
 <param name="frame_id" type="string" value="laser"/> <param name="intensity" type="bool" value="false"/> </node> <node pkg="tf" type="static_transform_publisher" name="base_to_laser" args="0.0 0.0 0.18 0 0.0 0.0 base_link laser 100"/></launch>

投入了接近一天的时间，总算把这个场景搞定了，虽然还有一点小问题，但不影响大局

得意于ros的架构，不同节点间除了topic和service相互独立，可以把这个场景看成四个独立的应用。

第一部分：kobuki，使用命令就可以拉起：

roslaunch turtlebot_bringup minimal.launch

发布topic ：/odom

发布tf transform ：

odom frame transform：由kobuki nodelete根据读取的左右轮子的电机编码器脉冲数据和陀螺仪数据，计算出来的。如果换个robot，也可以自己设定计算公式。

base_footprint（也就是所说的base_frame）：根据odom transform 得出的robot 的transform

base_link ：robot上的各个设备和关键位置都基于此坐标系，是base_footprint的子节点。

tf图和hector图

第二部分：hokuyo

2.1. 下载代码：