Rplidar A1从测试到使用-在ROS中使用和用来建图

本文介绍如何在ROS环境中使用RPLIDAR A1激光雷达,并利用HectorSLAM进行地图构建。涵盖雷达驱动安装、环境配置、权限设置及SLAM流程。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1.ROS中使用激光雷达(RPLIDAR)

  我这里用的是思岚(rplidar)A1,通过ros系统去驱动激光雷达,下面做简单的介绍。

    RPLIDAR是低成本的二维雷达解决方案,由SlamTec公司的RoboPeak团队开发。
    它能扫描360°,12米半径的范围。
    它适合用于构建地图,SLAM,和建立3D模型。

  • 源码安装 rplidar-ros 雷达驱动
$ mkdir -p  ~/turtlebot_ws/src
$ cd   ~/turtlebot_ws/src

## 激光雷达rplidar一代驱动
$ git clone https://github.com/ncnynl/rplidar_ros.git
  • 添加环境变量,在~/.bashrc最后添加一行:
$ source ~/turtlebot_ws/devel/setup.bash

(根据自己的环境变量路径去添加)
  • 刷新配置
$ source ~/.bashrc
  • 配置
    *检查端口权限
$ ls -l /dev |grep ttyUSB

  *设置端口权限666

$ sudo chmod 666 /dev/ttyUSB0
  • 测试
     运行rplidar和并打开rviz查看
$ roslaunch rplidar_ros view_rplidar.launch
  • 使用别名
     建立别名,运行脚本创建别名
 $ ./scripts/create_udev_rules.sh

 使用别名,在启动的launch文件,修改使用别名

<param name="serial_port" type="string" value="/dev/rplidar"/>

2.RPlidar A1在Hector SLAM功能包下建图

2.1建立工作空间并下载编译源码

mkdir -p ~/turtlebot_ws/src
cd ~/turtlebot_ws/src
git clone https://github.com/tu-darmstadt-ros-pkg/hector_slam.git

2.2返回上级包编译

cd ..
catkin_make

2.3 添加环境变量

source /turtlebot_ws/devel/setup.bash

2.4 建图过程

1)首先将Rplidar连接到电脑上
2)ctrl alt +t 打开终端,输入
 检查rplidar的串行端口的权限

$ ls /dev/ttyUSB* 或者 $ls -l /dev|grep ttyUSB

 添加写权限(例如/ dev / ttyUSB0)

$ sudo chmod 666 /dev/ttyUSB0

3)测试扫描界面

$ roslaunch rplidar_ros view_rplidar.launch

4)slam建图

$ roslaunch rplidar_ros slam.launch         //slam.launch的代码见下文

5)保存slam得到的地图信息
  首先,需要安装map_server包。由于melodic中没有提供map_server的安装方法,而map_server存在于navigation包中,于是我们通过安装navigation包来安装map_server包。

$ sudo apt install ros-melodic-navigation

然后,保存图形。

$ rosrun map_server map_saver

3.源码

slam.launch代码:

<launch>


<node pkg="hector_mapping" type="hector_mapping" name="hector_mapping" output="screen">
<!-- Frame names -->
<param name="pub_map_odom_transform" value="true"/>
<param name="map_frame" value="map" />
<param name="base_frame" value="base_link" />
<param name="odom_frame" value="base_link" />


<!-- Tf use -->
<param name="use_tf_scan_transformation" value="true"/>
<param name="use_tf_pose_start_estimate" value="false"/>


<!-- Map size / start point -->
<param name="map_resolution" value="0.05"/>
<param name="map_size" value="2048"/>
<param name="map_start_x" value="0.5"/>
<param name="map_start_y" value="0.5" />
<param name="laser_z_min_value" value = "-1.0" />
<param name="laser_z_max_value" value = "1.0" />
<param name="map_multi_res_levels" value="2" />


<param name="map_pub_period" value="2" />
<param name="laser_min_dist" value="0.4" />
<param name="laser_max_dist" value="5.5" />
<param name="output_timing" value="false" />
<param name="pub_map_scanmatch_transform" value="true" />
<!--<param name="tf_map_scanmatch_transform_frame_name" value="scanmatcher_frame" />-->


<!-- Map update parameters -->
<param name="update_factor_free" value="0.4"/>
<param name="update_factor_occupied" value="0.7" />    
<param name="map_update_distance_thresh" value="0.2"/>
<param name="map_update_angle_thresh" value="0.06" />


<!-- Advertising config --> 
<param name="advertise_map_service" value="true"/>
<param name="scan_subscriber_queue_size" value="5"/>
<param name="scan_topic" value="scan"/>
</node>


<node pkg="tf" type="static_transform_publisher" name="base_to_laser_broadcaster" args="0 0 0 0 0 0 /base_link /laser 100"/>


  <node pkg="rviz" type="rviz" name="rviz"
    args="-d $(find hector_slam_launch)/rviz_cfg/mapping_demo.rviz"/>


</launch>
<think>嗯,用户想在树莓派上连接雷达并使用ROS中的SLAM。首先,我需要考虑用户可能的硬件软件环境。树莓派通常运行的是Linux系统,可能是Raspbian或Ubuntu。ROS的版本可能为Noetic或更早的,但需要确认兼容性。 接下来,用户需要连接雷达。常见的雷达有RPLIDAR A1或A3,或者Hokuyo的型号。首先需要确保雷达与树莓派的接口兼容,比如USB。然后需要安装对应的ROS驱动包,比如rplidar_ros。用户可能需要从GitHub克隆仓库并编译。 然后,配置雷达的启动文件,检查端口是否正确,通常是/dev/ttyUSB0。权限问题可能导致设备无法访问,需要chmod或udev规则解决。 接下来是SLAM部分,ROS中的gmappingcartographer都是常用方案。用户需要安装对应的SLAM包,修改参数文件以适应雷达树莓派的性能。树莓派计算能力有限,可能需要降低处理频率或分辨率。 过程中,用户需要运行雷达节点、SLAM节点rviz可视化。可能需要调整参数来优化效果,比如处理延迟或计算负载。最后保存地使用map_server包。 用户可能的疑问包括硬件兼容性、驱动安装问题、权限错误、SLAM参数调整等。需要提醒他们注意树莓派的性能限制,可能影响实时的效果,使用低计算需求的配置或考虑更强大的硬件。</think>在树莓派上通过ROS连接雷达实现SLAM,需按以下步骤操作: $$ \text{整体流程} = [\text{硬件准备} \rightarrow \text{系统配置} \rightarrow \text{驱动安装} \rightarrow \text{SLAM启动} \rightarrow \text{优化}] $$ 一、硬件准备阶段 1. 所需硬件清单: - 树莓派4B(推荐4GB内存) - 激光雷达(RPLIDAR A1/A3或YDLIDAR X4) - 5V/3A电源适配器 - USB数据线(雷达与树莓派连接) 2. 物理连接验证: ```bash ls /dev | grep ttyUSB # 查看是否识别到雷达设备 ``` 二、系统环境配置 1. 推荐使用Ubuntu 20.04 + ROS Noetic 2. 安装ROS依赖: ```bash sudo apt install ros-noetic-slam-gmapping \ ros-noetic-map-server \ ros-noetic-rviz ``` 三、雷达驱动安装(以RPLIDAR为例) 1. 创工作空间: ```bash mkdir -p ~/catkin_ws/src && cd ~/catkin_ws catkin_make ``` 2. 安装驱动: ```bash cd src git clone https://github.com/Slamtec/rplidar_ros.git cd .. && catkin_make ``` 四、SLAM启动流程 1. 修改雷达启动文件: ```xml <!-- rplidar.launch --> <param name="serial_port" type="string" value="/dev/ttyUSB0"/> ``` 2. 启动雷达节点: ```bash roslaunch rplidar_ros rplidar.launch ``` 3. 启动gmapping SLAM: ```bash rosrun gmapping slam_gmapping \ maxUrange=4.0 \ # 根据雷达性能调整 delta=0.05 # 地分辨率 ``` 4. 可视化调试: ```bash rosrun rviz rviz -d `rospack find slam_gmapping`/rviz/slam.rviz ``` 五、性能优化1. 树莓派专用参数配置: ```yaml # gmapping参数调整 particles: 30 # 原默认30,可降低至15 throttle_scans: 2 # 处理间隔 ogain: 2.0 # 降低平滑度需求 ``` 2. 使用TF优化: ```bash rosrun tf static_transform_publisher 0 0 0 0 0 0 base_link laser 100 ``` 六、保存 1. 保存地文件: ```bash rosrun map_server map_saver -f ~/mymap ``` 2. 生成文件: - `mymap.pgm`(地像) - `mymap.yaml`(地配置) 注意事项: 1. 供电要求:议独立供电避免电压不足 2. 延时处理:树莓派性能限制可能产生约0.1-0.3秒延时 3. 推荐更新周期:雷达扫描频率议设置在5-10Hz 通过以上步骤可实现基础功能,实际使用中需根据具体雷达型号场景调整参数。议先用小范围测试环境进行参数调优,再扩展到大范围区域。
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