【ROS】将odom里程计数据转换为path路径消息

订阅底盘odom数据,转换为path数据;

 

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <unistd.h>
#include <ros/ros.h>
#include <ros/console.h>
#include <nav_msgs/Path.h>
#include <std_msgs/String.h>

#include <nav_msgs/Odometry.h>


#include <geometry_msgs/Quaternion.h>
#include <geometry_msgs/PoseStamped.h>
#include <tf/transform_broadcaster.h>
#include <tf/tf.h>


nav_msgs::Path  path;

ros::Publisher  path_pub;
ros::Subscriber odomSub;
ros::Subscriber odom_raw_Sub;

 void odomCallback(const nav_msgs::Odometry::ConstPtr& odom)
 {
    geometry_msgs::PoseStamped this_pose_stamped;
    this_pose_stamped.pose.position.x = odom->pose.pose.position.x;
    this_pose_stamped.pose.position.y = odom->pose.pose.position.y;

    this_pose_stamped.pose.orientation = odom->pose.pose.orientation;

    this_pose_stamped.header.stamp = ros::Time::now();
    this_pose_stamped.header.frame
<think>好的,我现在需要帮助用户解决在ROS2 Foxy中结合深度相机、雷达和里程计进行SLAM建图的问题。首先,我要回顾用户的问题,确保理解正确。用户希望知道如何在ROS2 Foxy环境下使用深度相机(如RealSense)、雷达(可能指激光雷达)以及里程计数据来实现SLAM建图。用户可能在进行机器人导航或自动建图项目,需要整合多传感器数据以提高建图的准确性和鲁棒性。 接下来,我需要考虑ROS2 Foxy中支持的SLAM算法和工具。根据引用[3],Cartographer是一个支持ROS2的SLAM工具包,用户之前也提到过安装Cartographer的步骤。因此,Cartographer可能是一个可行的选择。同时,用户提到的LOAM(引用[2])虽然性能不错,但可能存在回环检测和全局优化的不足,不过LOAM主要针对激光雷达,而用户需要结合深度相机和里程计,可能需要其他方案。 首先,我应该建议用户使用Cartographer,因为它支持多传感器融合。需要确认Cartographer在ROS2 Foxy中的兼容性,以及是否支持深度相机和雷达的数据输入。根据引用[3],Cartographer可以通过配置ROS2包来处理传感器数据,因此可能需要配置相关的launch文件和参数。 然后,传感器数据的同步和融合是关键。深度相机通常提供RGB-D数据,而激光雷达提供点云,里程计来自轮编码器或IMU。需要将这些数据通过ROS2的话题或TF进行同步,可能需要用到message_filters或创建自定义的节点来处理时间同步问题。 接下来,配置Cartographer的参数文件。用户需要指定每个传感器的使用方式,比如将深度相机和雷达的数据作为不同的点云输入,或者融合成一个统一的点云。此外,里程计数据需要作为位姿输入,用于辅助扫描匹配和减少漂移。 然后,处理TF变换。确保所有传感器的坐标系正确配置,并通过static_transform_publisher或URDF正确发布,这样Cartographer可以正确获取传感器之间的相对位置,这对多传感器融合至关重要。 测试和调试部分,用户需要先单独测试每个传感器是否能正确发布数据,再逐步集成到Cartographer中。可能需要调整参数,如子图大小、扫描匹配参数等,以优化建图效果。 另外,用户可能还需要考虑实时数据缓冲和障碍物检测,如引用[1]提到的Costmap层,但这可能与SLAM本身关系不大,属于导航层的内容,但可以作为后续步骤的建议。 最后,生成相关问题,引导用户进一步优化或解决可能出现的问题,比如多传感器时间同步、参数调优、与其他算法如LOAM的比较等。 需要确保回答结构清晰,分步骤说明,并引用相关的参考资料。同时,检查LaTeX格式是否符合要求,比如行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,但当前问题中可能涉及较少数学公式,不过如果有提到误差方程或坐标变换,可能需要适当加入。例如,坐标变换可以用矩阵表示,如$$T_{base}^{sensor} = \begin{pmatrix} R & t \\ 0 & 1 \end{pmatrix}$$,但根据用户问题,可能不需要过多数学内容,主要侧重步骤和方法。 还要注意用户提供的引用,引用[3]关于Cartographer的安装和配置流程,需要正确引用。同时,引用[2]提到LOAM的局限性,可以对比说明为什么选择Cartographer更适合多传感器融合。 可能还需要建议用户使用ROS2的组件如robot_localization来融合里程计数据,或者使用深度相机的点云与激光雷达点云的融合方法,比如使用pointcloud2的合并节点。 总结回答的结构应该是:介绍可行方案(Cartographer配置),详细步骤(安装、配置传感器、参数调整、TF设置、启动与调试),优化建议,以及相关问题。确保每个步骤清晰,并参考提供的引用内容,帮助用户实现目标。</think>在ROS2 Foxy中结合深度相机、激光雷达(LiDAR)和里程计进行SLAM建图,可通过以下步骤实现: --- ### 一、可行方案选择 推荐使用**Cartographer**(Google开源算法)或**SLAM Toolbox**(ROS2原生支持),两者均支持多传感器融合[^3]。Cartographer对激光雷达和深度相机的点云数据处理能力较强,且支持里程计输入以优化位姿估计。 --- ### 二、具体实现步骤 #### 1. 安装必要软件包 ```bash # 安装Cartographer及相关依赖 sudo apt update sudo apt install ros-foxy-cartographer ros-foxy-cartographer-ros ros-foxy-cartographer-ros-msgs # 安装深度相机驱动(以RealSense为例) sudo apt install ros-foxy-realsense2-camera ``` #### 2. 配置传感器数据 - **深度相机**:通过`realsense2_camera`节点发布`/camera/depth/points`(点云话题)和`/camera/odom`(若支持视觉里程计)。 - **激光雷达**:通过雷达驱动节点(如`rplidar_ros`)发布`/scan`(2D雷达)或`/points_raw`(3D雷达)。 - **里程计**:通过机器人底盘或`robot_localization`包发布`/odom`(nav_msgs/Odometry类型)。 #### 3. 多传感器融合配置 在Cartographer的`.lua`配置文件中声明传感器输入: ```lua -- 启用激光雷达和深度相机 use_lds = true -- 激光雷达 use_depth_camera = true -- 深度相机 -- 指定里程计话题 odom_frame = "odom" provide_odom_frame = false -- 若外部提供里程计则设为false ``` #### 4. TF坐标变换配置 确保所有传感器的坐标系通过`tf2`正确关联: ```xml <!-- 示例:深度相机到基座的静态变换 --> <node pkg="tf2_ros" type="static_transform_publisher" name="camera_to_base" args="0.1 0 0.2 0 0 0 base_link camera_link"/> ``` #### 5. 启动SLAM节点 创建Cartographer的launch文件,指定配置和传感器话题映射: ```python from launch import LaunchDescription from launch_ros.actions import Node def generate_launch_description(): return LaunchDescription([ Node( package='cartographer_ros', executable='cartographer_node', parameters=[{'use_sim_time': False}], arguments=['-configuration_directory', '/path/to/config', '-configuration_basename', 'multi_sensor.lua'] ), Node( package='cartographer_ros', executable='occupancy_grid_node', parameters=[{'resolution': 0.05}] ) ]) ``` #### 6. 数据同步优化 若传感器时间戳不同步,使用`message_filters`进行近似时间同步: ```cpp message_filters::Subscriber<sensor_msgs::PointCloud2> depth_sub(nh, "/camera/depth/points", 10); message_filters::Subscriber<sensor_msgs::LaserScan> lidar_sub(nh, "/scan", 10); typedef message_filters::sync_policies::ApproximateTime<PointCloud2, LaserScan> SyncPolicy; message_filters::Synchronizer<SyncPolicy> sync(SyncPolicy(10), depth_sub, lidar_sub); sync.registerCallback(boost::bind(&callback, _1, _2)); ``` --- ### 三、性能优化建议 1. **降低点云密度**:对深度相机数据使用`VoxelGrid`滤波(通过`pcl_ros`)。 2. **融合里程计权重**:在Cartographer配置中调整`odom_translation_weight`和`odom_rotation_weight`[^3]。 3. **回环检测增强**:若使用SLAM Toolbox,可启用`ros2 run slam_toolbox lifelong_slam_toolbox_node --ros-args -p use_loop_closure:=true`。 ---
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