rviz无法建图_[ROS项目]无人机仿真与建图

无人机仿真(位置控制)

本次项目所用的仿真环境是开源的Rotors功能包,初次了解无人机的控制,也是摸索小白,希望可以起到抛砖引玉的作用。

1. 安装Rotors软件功能包

 首先需要建立ROS软件包,并下载对应的Rotors的软件功能包:

$ mkdir -p /ROS/rotors_ws/src$ cd ROS/rotors_ws/src$ catkin_init_workspace$ git clone https://github.com/xmy0916/rotors

 之后编译git下来的代码即可:

$ cd ..$ catkin_make$ source devel/setup.sh

2. 运行Rotors的Firefly机器人的launch文件

 Firefly机器人是一个六轴的机器人,带有三个摄像头,从rviz的topic中可以看到有深度、RGB双目摄像头。出于个人喜好,可以对launch文件中的world进行修改,选择不同的运行物理环境,我喜欢沙都没有。所以,用了basic.world来对无人机进行仿真。订阅后的摄像头图像会发现看到了上面螺旋桨的旋转,所以我在mav_with_vi_sensor.gazebo文件中对摄像头的位置进行了微调,为以后的建图以及图像识别的容错率提升打好基础。

850e9ab7223e67757a5d02704926e9a2.png

 在调整好摄像头的角度后,遇到了其他插件无法转换至bask_link上的问题,需要将坐标系换成world坐标系,来完成转换。

3. 控制Firefly

 首先在控制交互上我选用的是通过扫描键盘按下的键值,然后进行对应的控制。所以识别被按下键盘值成为首要解决。

#include #include #include #include #include #include #include #include #include static struct termios initial_settings, new_settings;static int peek_character = -1;void init_keyboard(void);void close_keyboard(void);int kbhit(void);int readch(void); void init_keyboard(){
        tcgetattr(0,&initial_settings);    new_settings = initial_settings;    new_settings.c_lflag |= ICANON;    new_settings.c_lflag |= ECHO;    new_settings.c_lflag |= ISIG;    new_settings.c_cc[VMIN] = 1;    new_settings.c_cc[VTIME] = 0;    tcsetattr(0, TCSANOW, &new_settings);} void close_keyboard(){
        tcsetattr(0, TCSANOW, &initial_settings);} int kbhit(){
    
<think>好的,用户问的是关于算法的指标参数、如何对比算法优劣以及在Ubuntu上实现可视化界面。我需要先理清每个部分的关键点,确保回答准确且易于理解。 首先,算法的指标参数。得想到常见的评估指标,比如精度、实时性、鲁棒性、资源消耗、可扩展性。这些指标需要具体解释,例如精度包括相对和绝对精度,实时性涉及处理速度和计算复杂度,鲁棒性指算法在动态环境中的表现,资源消耗涉及内存和CPU使用,可扩展性则是处理大场景的能力。 接下来是对比不同算法的方法。可能需要分步骤说明:确定需求和应用场景,选择合适的数据集,定量指标对比,定性分析,实验验证。这里要强调不同应用场景下指标的重要性可能不同,比如无人机需要实时性,而工业机器人更看重精度。 然后是可视化界面部分。用户可能对Ubuntu下的工具不熟悉,需要推荐常用的工具,比如ROSRviz和Gazebo,以及MATLAB、Python的Matplotlib和Mayavi。要简要说明每个工具的特点,比如RvizROS自带的,适合实时可视化,Gazebo用于仿真,MATLAB适合数据处理,Python库灵活但需要编程基础。 还需要考虑用户的实际操作,比如安装命令和基本使用步骤,但用户没有明确问安装,可能不需要太详细。但要提到这些工具的存在和基本用途,让用户知道有可行的解决方案。 用户可能的背景是什么?可能是 robotics 领域的学生或工程师,需要在Ubuntu环境下进行算法的开发和测试。他们可能已经了解一些基础知识,但需要系统的评估方法和工具推荐。 潜在的需求可能包括如何具体实施对比实验,或者如何处理数据集。但用户的问题主要集中在指标、对比方法和可视化工具,所以需要紧扣这三个方面,避免偏离。 需要检查是否有遗漏的重要指标,比如闭环检测性能或重定位能力,这些在SLAM算法中也很重要。需要补充到鲁棒性或精度部分。 最后,确保语言口语化,结构清晰,分点说明,方便用户逐步理解和应用。</think>算法的指标参数和对比方法可归纳如下,同时包含可视化实现方案: --- ### 一、算法的核心指标参数 1. **精度** - 相对精度:局部地一致性(如回环检测误差) - 绝对精度:真实坐标系的偏差(需依赖外部定位系统验证) - 示例:激光SLAM的均方根误差(RMSE)$$ RMSE = \sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^n (x_i - \hat{x}_i)^2} $$ 2. **实时性** - 单帧数据处理耗时(单位:ms) - 算法复杂度:$$ O(n^2) \text{ vs } O(n\log n) $$ - 硬件资源占用率(CPU/GPU) 3. **鲁棒性** - 动态物体干扰下的成功率 - 低光照/纹理缺失场景的适应能力 - 传感器噪声容忍度 4. **资源效率** - 内存占用量(如OctoMap vs Voxblox) - 存储地文件大小(点云密度影响) 5. **可扩展性** - 最大支持地尺寸(如KartoSLAM vs Cartographer) - 多传感器融合兼容性 --- ### 二、算法对比方法论 1. **需求匹配度分析** | 场景类型 | 关键指标优先级 | |----------------|-------------------------| | 无人机探索 | 实时性 > 轻量化 > 精度 | | 工业巡检机器人 | 精度 > 鲁棒性 > 扩展性 | | 自动驾驶 | 多传感器融合 > 鲁棒性 | 2. **标准化测试流程** - 使用权威数据集(如KITTI、TUM RGB-D) - 控制变量:相同硬件、环境、传感器数据输入 - 定量对比工具: ```bash # 安装evo评估工具 pip install evo --upgrade # 轨迹精度评估 evo_ape tum groundtruth.txt algorithm_result.txt -va --plot ``` 3. **关键对比维度** - 分辨率:0.05m vs 0.1m体素大小 - 重定位能力:首次定位成功率(%) - 闭环检测效率:检测延迟准确率 --- ### 三、Ubuntu可视化方案 1. **专业工具链** - **ROS+Rviz**(实时可视化首选) ```bash # 启动ROS核心 roscore # 加载地数据 rosrun map_server map_server my_map.yaml # 启动Rviz rviz ``` - 支持2D/3D地、点云、TF坐标显示 - **CloudCompare**(点云分析) ```bash sudo apt install cloudcompare ``` 2. **开发级可视化** - **PCL库可视化模块** ```cpp pcl::visualization::CloudViewer viewer("Simple Cloud Viewer"); viewer.showCloud(cloud); ``` - **Python Mayavi** ```python from mayavi import mlab mlab.points3d(x, y, z, mode='point') mlab.show() ``` 3. **仿真工具** - **Gazebo**:物理引擎加持的仿真 - **CARLA**:自动驾驶级高精度模拟 --- ### 四、典型算法对比实例 以激光SLAM算法为例: | 算法 | 精度(RMSE/m) | 单帧耗时(ms) | 内存占用(MB) | |----------------|--------------|--------------|--------------| | Gmapping | 0.32 | 25 | 320 | | Cartographer | 0.15 | 40 | 510 | | LIO-SAM | 0.08 | 55 | 680 | 议优先使用**ROS bag**录制真实传感器数据进行回放测试,配合rqt工具实时监控算法状态: ```bash rosrun rqt_console rqt_console # 查看日志 rosrun rqt_plot rqt_plot # 绘制数据曲线 ```
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