[ROS] slam_gmapping

本文详细介绍了slam_gmapping节点的工作原理及数据处理流程。它通过接收传感器数据,如tf变换和激光雷达扫描数据(sensor_msgs/LaserScan),构建并更新地图信息(nav_msgs/OccupancyGrid)。同时,还提供了获取地图数据的服务(nav_msgs/GetMap)。

slam_gmapping节点

1)slam_gmapping

节点在sensor_msgs/LaserScan消息内获取数据并建立地图

map(nav_msgs/OccupancyGrid)。该地图可以通过ROS主题或服务来获取。

2)订阅的主题

(1)    tf(tf / tfMessage)与坐标系相关的变换

(2)    scan(secsor_msgs / LaserScan)激光扫描数据

3)发布的主题

(1)    map_metadata(nav_msgs/MapMetaData)从这个周期性更新的主题获取地图数据。

(2)    map(nav_msgs/OccupancyGrid)从这个周期性更新的主题获取地图

(3)    entrop(std_msgs/Float64)估计机器人位姿分布的熵?

4)服务

Dynamin_map(nav_msgs/GetMap)调用该服务以获取地图数据

 http://blog.youkuaiyun.com/akunainiannian/article/details/44993391

http://www.tudou.com/programs/view/K639R7gi3uo/

### 在 ROS2 中安装 `slam_gmapping` 包的方法 在 ROS2 环境中,`slam_gmapping` 并未被官方直接支持。因此,当尝试运行相关功能时会遇到 `"Package 'slam_gmapping' not found"` 的错误提示。以下是针对此问题的详细解决方案。 --- #### 错误原因分析 ROS2 默认不提供对 `slam_gmapping` 的支持[^1]。尽管 ROS1 提供了通过 APT 安装的方式(如 `sudo apt-get install ros-kinetic-gmapping`),但在 ROS2 中需要用户手动获取源代码并进行编译。此外,某些依赖项可能无法完全兼容 ROS2 的架构设计,这进一步增加了实现难度。 为了克服这些障碍,可以选择以下两种主要路径之一来解决问题:一是寻找经过适配后的第三方移植版本;二是切换到更现代化且受 ROS2 原生支持的 SLAM 工具链。 --- #### 解决方案 1:使用第三方移植版 `slam_gmapping` 如果仍然希望继续使用传统的 GMapping 算法,则可以从 GitHub 上找到由社区贡献者维护的相关仓库,并按照以下步骤操作: ##### (a)克隆源代码存储库 访问 [https://github.com/ros-perception/slam_gmapping](https://github.com/ros-perception/slam_gmapping),并将最新代码拉取至本地工作目录: ```bash cd ~/ros2_ws/src/ git clone https://github.com/ros-perception/slam_gmapping.git ``` ##### (b)构建与安装 确保已经初始化好 Colcon 构建环境之后,执行下列指令完成软件包组装过程: ```bash colcon build --symlink-install source ~/ros2_ws/install/setup.bash ``` ##### (c)验证安装状态 重新加载终端配置文件后,可以通过罗列可用功能包名称的方式来检验是否成功导入目标组件: ```bash ros2 pkg list | grep gmapping ``` 若结果显示包含 `slam_gmapping` 字样即表示已完成初步设置阶段。 --- #### 解决方案 2:迁移到 Nav2 和 SLAM Toolbox 考虑到长期稳定性和生态系统的完善程度,强烈建议考虑升级至更加先进的工具组合 —— **Nav2** 配合 **SLAM Toolbox**。这种方法不仅能够规避潜在的技术债务问题,还能充分利用最新的特性增强开发体验。 ##### (a)安装所需依赖 借助 Ubuntu 自带的包管理系统快速部署基础框架及其附属模块: ```bash sudo apt update && sudo apt install ros-jazzy-navigation2 ros-jazzy-slam-toolbox ``` 注意将其中的 "jazzy" 替换为你实际使用的 ROS2 版本代号。 ##### (b)编写自定义启动脚本 创建一个新的 Python 脚本来定义整个系统的工作流逻辑。例如保存为 `custom_slam_launch.py` 文件的内容如下所示: ```python from launch import LaunchDescription from launch_ros.actions import Node def generate_launch_description(): return LaunchDescription([ # 启动机器人描述接口 Node( package='robot_state_publisher', executable='robot_state_publisher', name='robot_state_publisher' ), # 启动 SLAM Toolbox 节点 Node( package='slam_toolbox', executable='sync_slam_toolbox_node', name='slam_toolbox_sync', output='screen' ) ]) ``` ##### (c)测试新配置效果 最后一步便是正式启动应用程序实例以观察实际行为表现情况: ```bash ros2 launch your_package custom_slam_launch.py ``` --- ### 总结 综上所述,虽然可以直接尝试从开源渠道获得适用于 ROS2 的 `slam_gmapping` 移植版本,但由于缺乏官方支持以及可能存在未知兼容性隐患的原因,推荐优先评估转向基于 Nav2 和 SLAM Toolbox 的全新技术栈可行性。这样既能保障项目的可持续发展又能享受更多附加价值带来的便利之处。 ---
评论
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