ros slam 之 使用cartographer进行建图
cartographer,这节课我们就开始配置cartographer进行建图。
我们需要创建一个功能包,将参数文件和Cartographer启动文件放到一起然后启动。
1.创建fishbot_cartographer功能包
在src目录下,使用创建功能包指令,创建功能包
cd src
ros2 pkg create fishbot_cartographer
解释
接着创建配置文件夹、launch文件夹和rviz配置文件夹。
cd fishbot_cartographer
mkdir config
mkdir launch
mkdir rviz
创建完成的功能包结构
.
├── CMakeLists.txt
├── config
├── launch
├── src
├── package.xml
└── rviz
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2.添加cartographer配置文件
在fishbot/config目录下创建fishbot_2d.lua文件。
接着我们来写一下配置文件,相较于默认的配置文件,主要修改以下内容(见注释)
include "map_builder.lua" include "trajectory_builder.lua" options = { map_builder = MAP_BUILDER, trajectory_builder = TRAJECTORY_BUILDER, map_frame = "map", tracking_frame = "base_link", -- base_link改为odom,发布map到odom之间的位姿态 published_frame = "odom", odom_frame = "odom", -- true改为false,不用提供里程计数据 provide_odom_frame = false, -- false改为true,仅发布2D位资 publish_frame_projected_to_2d = true, -- false改为true,使用里程计数据 use_odometry = true, use_nav_sat = false, use_landmarks = false, -- 0改为1,使用一个雷达 num_laser_scans = 1, -- 1改为0,不使用多波雷达 num_multi_echo_laser_scans = 0, -- 10改为1,1/1=1等于不分割 num_subdivisions_per_laser_scan = 1, num_point_clouds = 0, lookup_transform_timeout_sec = 0.2, submap_publish_period_sec = 0.3, pose_publish_period_sec = 5e-3, trajectory_publish_period_sec = 30e-3, rangefinder_sampling_ratio = 1., odometry_sampling_ratio = 1., fixed_frame_pose_sampling_ratio = 1., imu_sampling_ratio = 1., landmarks_sampling_ratio = 1., } -- false改为true,启动2D SLAM MAP_BUILDER.use_trajectory_builder_2d = true -- 0改成0.10,比机器人半径小的都忽略 TRAJECTORY_BUILDER_2D.min_range = 0.10 -- 30改成3.5,限制在雷达最大扫描范围内,越小一般越精确些 TRAJECTORY_BUILDER_2D.max_range = 3.5 -- 5改成3,传感器数据超出有效范围最大值 TRAJECTORY_BUILDER_2D.missing_data_ray_length = 3. -- true改成false,不使用IMU数据,大家可以开启,然后对比下效果 TRAJECTORY_BUILDER_2D.use_imu_data = false -- false改成true,使用实时回环检测来进行前端的扫描匹配 TRAJECTORY_BUILDER_2D.use_online_correlative_scan_matching = true -- 1.0改成0.1,提高对运动的敏感度 TRAJECTORY_BUILDER_2D.motion_filter.max_angle_radians = math.rad(0.1) -- 0.55改成0.65,Fast csm的最低分数,高于此分数才进行优化。 POSE_GRAPH.constraint_builder.min_score = 0.65 --0.6改成0.7,全局定位最小分数,低于此分数则认为目前全局定位不准确 POSE_GRAPH.constraint_builder.global_localization_min_score = 0.7 -- 设置0可关闭全局SLAM -- POSE_GRAPH.optimize_every_n_nodes = 0 return options
3.添加launch文件
3.1 launch需要包含的节点
要完成使用Cartographer进行建图,需要两个节点的参与,整个过程的计算流图如下:
/cartographer_node节点:
该节点从/scan和/odom话题接收数据进行计算,输出/submap_list数据.
该节点需要接收一个参数配置文件(第二部分写的那个)参数。
/occupancy_grid_node节点:
该节点接收/submap_list子图列表,然后将其拼接成map并发布
该节点需要配置地图分辨率和更新周期两个参数。
3.2 编写launch文件
在路径src/fishbot_cartographer/launch/下新建cartographer.launch.py文件,接着我们将上面两个节点加入到这个launch文件中。
我们在第二部分写的配置文件就是给cartographer_node节点的,可以通过这个节点启动参数configuration_directory和configuration_basename进行传递。
import os from launch import LaunchDescription from launch.substitutions import LaunchConfiguration from launch_ros.actions import Node from launch_ros.substitutions import FindPackageShare def generate_launch_description(): # 定位到功能包的地址 pkg_share = FindPackageShare(package='fishbot_cartographer').find('fishbot_cartographer') #=====================运行节点需要的配置======================================================================= # 是否使用仿真时间,我们用gazebo,这里设置成true use_sim_time = LaunchConfiguration('use_sim_time', default='true') # 地图的分辨率 resolution = LaunchConfiguration('resolution', default='0.05') # 地图的发布周期 publish_period_sec = LaunchConfiguration('publish_period_sec', default='1.0') # 配置文件夹路径 configuration_directory = LaunchConfiguration('configuration_directory',default= os.path.join(pkg_share, 'config') ) # 配置文件 configuration_basename = LaunchConfiguration('configuration_basename', default='fishbot_2d.lua') rviz_config_dir = os.path.join(pkg_share, 'config')+"/cartographer.rviz" print(f"rviz config in {rviz_config_dir}") #=====================声明三个节点,cartographer/occupancy_grid_node/rviz_node================================= cartographer_node = Node( package='cartographer_ros', executable='cartographer_node', name='cartographer_node', output='screen', parameters=[{'use_sim_time': use_sim_time}], arguments=['-configuration_directory', configuration_directory, '-configuration_basename', configuration_basename]) cartographer_occupancy_grid_node = Node( package='cartographer_ros', executable='cartographer_occupancy_grid_node', name='cartographer_occupancy_grid_node', output='screen', parameters=[{'use_sim_time': use_sim_time}], arguments=['-resolution', resolution, '-publish_period_sec', publish_period_sec]) rviz_node = Node( package='rviz2', executable='rviz2', name='rviz2', arguments=['-d', rviz_config_dir], parameters=[{'use_sim_time': use_sim_time}], output='screen') #===============================================定义启动文件======================================================== ld = LaunchDescription() ld.add_action(cartographer_node) ld.add_action(cartographer_occupancy_grid_node) ld.add_action(rviz_node) return ld
4.添加安装指令
做完上面的操作,我们还需要添加安装指令。
打开CmakeLists.txt,添加下面一条指令,将三个目录安装到install目录。
install( DIRECTORY config launch rviz DESTINATION share/${PROJECT_NAME} )
5.开始建图
5.1编译启动
colcon build --packages-select fishbot_cartographer
启动建图前,需要先启动gazebo仿真环境,因为我们的建图程序依赖于Gazebo提供雷达和里程计等数据。
source install/setup.bash ros2 launch fishbot_description gazebo.launch.py
source,启动建图
source install/setup.bash
ros2 launch fishbot_cartographer cartographer.launch.py
5.2修改配置
如果一切正常,你应该看到的是一个空空如也的RVIZ界面
不用担心,此时地图其实已经有了,我们需要添加一下地图相关的插件即可。
通过Add->By Topic添加组件。
最后通过左边的插件你应该可以看到图和机器人了。
5.3开始建图
打开我们机器人遥控节点,降低速度,控制机器人走一圈,看看地图的变化。
ros2 run teleop_twist_keyboard teleop_twist_keyboard
6.保存地图
走完一圈,没有黑影部分,我们就可以保存地图为一个本地文件了。我们需要使用一个叫做nav2_map_server的工具。
6.1 安装nav2_map_server
sudo apt install ros-humble-nav2-map-server
6.2 保存地图
ros2 run nav2_map_server map_saver_cli --help
可以看到有下面的用法
Usage: map_saver_cli [arguments] [--ros-args ROS remapping args] Arguments: -h/--help -t <map_topic> -f <mapname> --occ <threshold_occupied> --free <threshold_free> --fmt <image_format> --mode trinary(default)/scale/raw NOTE: --ros-args should be passed at the end of command line
我们的地图话题为map,文件名字我们用fishbot_map,所以有下面这个这样写的命令行。
# 先将地图保存到src/fishbot_cartographer/map目录下 cd src/fishbot_cartographer/ && mkdir map && cd map ros2 run nav2_map_server map_saver_cli -t map -f fishbot_map
接着我们就可以得到下面的两个文件
. ├── fishbot_map.pgm └── fishbot_map.yaml 0 directories, 2 files
这两个文件就是对当前地图保存下来的文件,其中.pgm是地图的数据文件,.yaml后缀的是地图的描述文件。
下面的导航过程中我们将要使用到地图文件进行路径的搜索和规划。