【Point Cloud & ROS】创建基于点云的随机地图并发布

该博客介绍了如何使用PCL库和ROS来创建基于点云的随机地图并进行发布。首先,通过catkin_create_pkg命令创建名为map_generator的ROS包。然后,编写random_map_pub_node.cpp文件,该文件包含生成随机点云地图的代码,包括设置参数、生成点云、转换为ROS消息以及发布。接着,更新CMakeLists.txt以编译此节点。最后,创建launch文件用于启动节点并设置参数。运行launch文件后,将在RVIZ中显示生成的地图,并以设定的频率进行刷新。

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【Point Cloud & ROS】创建基于点云的随机地图并发布

什么是PCL?

PCL库是一个最初发布于2013年的开源C++库。它实现了大量点云相关的通用算法和高效的数据管理。支持多种操作系统平台,可在Windows、Linux、Android、Mac OS X、部分嵌入式实时系统上运行。

什么是点云数据?

点云数据是用来采集多维度的物体信息,其中主要包含物体的XYZ三维坐标,以及物体的表面颜色信息。 XYZ+表面颜色信息组成了4D的点云数据。

点云的数据类型

在这里插入图片描述

ROS与PCL的接口

在这里插入图片描述

1.创建名为map_generator的包

在终端中输入

catkin_create_pkg map_generator std_msgs rospy roscpp sensor_msgs pcl_ros pcl_conversions std_srvs message_generation

2.创建名为random_map_pub_node.cpp文件

#include <cstdlib>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl_conversions/pcl_conversions.h>
#include <ros/ros.h>
#include <sensor_msgs/PointCloud2.h>
using namespace std;

int main(int argc, char  *argv[])
{
    ros::init(argc, argv, "random_map_pub_node");//设置节点名称

    ros::NodeHandle nh;
    ros::Publisher pub = nh.advertise<sensor_msgs::PointCloud2>("random_map_publisher_topic", 100);//设置发布的话题名称及消息缓存区大小

    ros::Rate rate(0.5);//设置地图刷新频率为0.5hz

    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> cloud;//建立PCL点云
    pcl::PointXYZ random_point;

    sensor_msgs::PointCloud2 output_msg;//ROS的点云

    //参数
    int obstacle_num ;
    int range_min;
    int range_max;
    int size_min;
    int size_max ;
    double resolution;

    //将参数链接到launch文件中,可在launch文件中直接修改
    ros::param::get("~obstacle_num",obstacle_num);
    ros::param::get("~range_min",range_min);
    ros::param::get("~range_max",range_max);
    ros::param::get("~size_min",size_min);
    ros::param::get("~size_max",size_max);
    ros::param::get("~resolution",resolution);

    float x;
    float y;
    float z;

    float p;
    float size;

    while (ros::ok()) {

        output_msg.header.stamp = ros::Time::now();

        for (int i = 0;i < obstacle_num;i++) {
            p = (rand()%(range_max-range_min+1))+range_min;
            cout<<"p = "<<p<<endl;
            size = (rand()%(size_max-size_min+1))+size_min;
            cout<<"size = "<<size<<endl;
            for (x=p-size/2; x<=p+size/2; x+= resolution ) {
                for (y=p-size/2; y<=p+size/2; y+= resolution ) {
                    for (z=p-size/2; z<=p+size/2; z+= resolution ) {
                        random_point.x = x;
                        random_point.y = y;
                        random_point.z = z;
                        cloud.push_back(random_point);
                        }
                }
            }  
        }

        pcl::toROSMsg(cloud,output_msg);//将点云转化为ROS消息
        output_msg.header.frame_id = "random_map_frame_id";//点云坐标系
        pub.publish(output_msg);//发布


        rate.sleep();

        cloud.erase(cloud.begin(),cloud.end());//清除当前点云,进行刷新
    }
    return 0;
}

3.在CMkeLists.txt文件中加入编译规则

find_package(PCL REQUIRED COMPONENTS common io)
find_package(catkin REQUIRED COMPONENTS ${PACKAGE_DEPENDENCIES})

catkin_package( )

include_directories(
  ${catkin_INCLUDE_DIRS} ${PCL_INCLUDE_DIRS}
)

link_directories(${PCL_LIBRARY_DIRS})
add_definitions(${PCL_DEFINITIONS})
add_executable(random_map_pub_node src/random_map_pub_node.cpp)
target_link_libraries(random_map_pub_node ${PCL_LIBRARIES}  ${catkin_LIBRARIES} )

4.编写Launch启动文件

运行启动文件,可直接加载事先保存好的rviz设置,并且可以在文件中直接修改参数

<launch>

  <node pkg = "rviz" type = "rviz" name = "rviz" args = "-d $(find map_generator)/src/rviz/random_map_pub_node.rviz"></node>

  
  <node pkg="map_generator" type="random_map_pub_node" name="random_map_pub_node" output="screen">

  <param name="obstacle_num" type="int" value="5" />
  <param name="range_min" type="int" value="-20" />
  <param name="range_max" type="int" value="20" />
  <param name="size_min" type="int" value="0" />
  <param name="size_max" type="int" value="10" />
  <param name="resolution" type="double" value="1.0" />

  </node>

</launch>

5.运行结果

roslaunch map_generator random_map_pub_node.launch

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

&lt;think&gt;好的,我现在需要回答用户的问题,关于如何使用ROS进行点云三维地图构建与导航。首先,用户提到了几个引用,我需要结合这些引用来组织答案。用户提供的引用涉及到ORB-SLAM、OctoMap、Cartographer、LIO-SAM等工具,以及ROS小车的激光雷达建图步骤。 首先,我应该先理解用户的需求。用户想要一个教程式的步骤,说明如何使用ROS完成三维点云地图的构建和导航。因此,我需要分步骤讲解,从环境准备、传感器配置,到SLAM算法选择、三维地图生成,再到导航配置,最后实际测试。每个步骤需要结合引用中的工具和方法。 接下来,我需要确认各个引用中的内容如何对应到教程步骤中。引用[1]提到ORB-SLAM和OctoMap生成高精度室内地图;引用[2]涉及ROS小车的激光雷达SLAM建图,使用rviz进行地图构建;引用[3]提到Cartographer和LIO-SAM构建三维点云,Octomap生成八叉树地图说明Cartographer的分层建图方式。这些内容应该分别对应到SLAM算法选择、地图构建工具和导航配置部分。 然后,我需要组织步骤。通常教程的步骤是环境准备、硬件配置、建图算法实施、后处理生成导航地图、导航配置、测试验证。每个步骤需要详细说明使用的工具包和命令,例如在SLAM部分,可以介绍Cartographer和LIO-SAM的使用,引用对应的资料。 同时,用户可能对如何选择不同的SLAM算法感兴趣,可能需要比较不同算法的优缺点,比如Cartographer适合大场景,LIO-SAM适合动态环境等,这可以增强回答的实用性。 此外,导航部分需要涉及路径规划、避障等,可能使用move_base和amcl,需要说明如何加载生成的地图,配置参数文件等。引用[2]中提到的navigation_rviz.launch可能与此相关。 最后,需要生成相关问题,可能涉及算法比较、优化方法、实际应用中的挑战等,这需要根据回答内容自然延伸。 需要检查是否符合用户的要求:使用正确的中文,LaTeX格式正确,分步骤结构清晰,引用标记正确。例如,在提到OctoMap时引用[^1],在激光雷达建图时引用[^2],在Cartographer分层建图时引用[^3]。 可能存在的疑问点:是否需要详细说明每个算法的安装步骤?用户可能已经具备ROS基础,所以可能只需要关键命令和流程,而不是详细安装指南。另外,是否需要区分在线建图和离线建图?引用[2]是在线建图,而引用[3]可能有更长时间的三维建图过程。 总结,回答的结构应该是: 1. 环境准备:安装ROS和相关包 2. 传感器配置:激光雷达、IMU等 3. SLAM建图:使用Cartographer或LIO-SAM,生成点云地图 4. 三维地图转换:使用OctoMap生成八叉树地图 5. 导航配置:加载地图,设置move_base和amcl 6. 测试验证:启动导航节点,进行路径规划 每个步骤需要结合引用中的具体项目或方法,确保引用标记正确。同时,代码块需要正确显示launch命令和可能的配置文件示例。&lt;/think&gt;### 如何使用ROS进行点云三维地图构建与导航? 以下是基于ROS的三维点云地图构建与导航的分步教程,结合了激光雷达、SLAM算法和导航工具链: --- #### **1. 环境准备与依赖安装** - **安装ROS框架**:推荐使用ROS Noetic或Melodic版本,配置好基础工作空间。 - **安装SLAM算法包**: ```bash # 安装Cartographer sudo apt-get install ros-${ROS_DISTRO}-cartographer-ros # 安装LIO-SAM(需从源码编译) git clone https://github.com/TixiaoShan/LIO-SAM.git ``` - **安装OctoMap工具**: ```bash sudo apt-get install ros-${ROS_DISTRO}-octomap-server ``` --- #### **2. 传感器配置与数据采集** - **硬件要求**:激光雷达(如Velodyne或Livox)、IMU、里程计。 - **启动传感器驱动**: ```bash roslaunch velodyne_driver velodyne.launch # 雷达驱动 roslaunch lio_sam sensor.launch # IMU与雷达联合配置 ``` --- #### **3. 三维点云地图构建** - **方案一:使用Cartographer(适合大场景)** ```bash roslaunch cartographer_ros demo_3d.launch # 移动机器人扫描环境,算法自动生成三维点云 ``` - Cartographer通过分层构建二维栅格地图,最终组合为三维地图。 - **方案二:使用LIO-SAM(适合动态环境)** ```bash roslaunch lio_sam run.launch # 结合IMU与雷达数据,生成稠密点云地图 ``` - **保存点云地图**: ```bash rosrun pcl_ros pointcloud_to_pcd input:=/lio_sam/mapping/cloud_full ``` --- #### **4. 生成导航可用地图(三维栅格地图)** - **将点云转换为OctoMap八叉树地图**: ```bash roslaunch octomap_server octomap_mapping.launch # 订阅点云话题生成三维栅格地图[^1] ``` - OctoMap会压缩点云数据,生成可用于路径规划的三维概率栅格地图[^1]。 --- #### **5. 导航配置与路径规划** - **加载地图启动导航**: ```bash roslaunch octomap_server octomap_navigation.launch roslaunch move_base move_base.launch # 路径规划核心 ``` - **配置`amcl`定位**: ```xml &lt;!-- 在amcl配置文件中设置初始位置和地图路径 --&gt; &lt;param name=&quot;map_file&quot; value=&quot;/path/to/octomap.bt&quot; /&gt; ``` - **在rviz中验证**: ```bash roslaunch robot_navigation navigation_rviz.launch # 加载预设rviz界面 ``` --- #### **6. 实际测试与优化** - **在线建图与导航**:通过移动机器人完善地图细节(如上下楼场景)[^3]。 - **调整参数**:根据实际场景修改`move_base`的代价地图参数和路径规划算法。 ---
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