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大家好呀,我们在上一小节进行了仿真,这节我们步入建图导航篇,我们需要对导航代码有一定的了解,知道是如何进行导航与定位,好了,话不多说,马上开始!
我们根据地图所表达信息的不同可以将地图分为三类:
尺度地图用于表示尺寸距离,可以理解为把真实世界按比例缩小,尺度地图中每个点都可以使用一个经纬值进行表示。
因为尺度地图是按照真实世界按比例缩小,所以要有比例尺来表示缩小比例。
拓扑地图用于表示点与点之间的连接信息,比如地铁轨道交通图。
语义地图可以理解为在上面两个地图上增加了语义,比如尺度地图中某处是红绿灯、斑马线。拓扑地图中某个点是深圳北站。
在机器人领域,尺度地图常用于定位于地图构建(Mapping)、定位(Localization)和同时定位与地图构建(Simultaneous Localization And Mapping,SLAM),拓扑地图常用于路径规划(Path Planning),而语义地图常用于人机交互(Human Robot Interaction)。
将地图数据分割为一块块的栅格来表达地图信息,就是栅格地图
占据(Occupancy)
机器人通过激光雷达等传感器来感知深度信息,但我们知道,传感器都是有噪声的(在前面的机器人仿真建模过程中,我们为了更加真实给激光雷达还添加了高斯噪声),所以机器人前方的某个位置到底有没有物体(障碍物)是不确定的。
我们可以采用概率来解决这一问题,认为确实有物体的栅格的占据率为100%,确定没有物体的栅格占据率为0%,不确定的栅格就用(确认占据概率/确认非占据概率)值表示占据率。
由此我们知道占据栅格地图就是一张写满占据率的格子组成的地图。
在做机器人的路径规划的时候,需要确定一个格子是否有障碍物,还是未知。所以我们一般会设定两个阈值:
那在free_thresh和occupied_thresh之间的则认为是未知区域(未探索)。
SLAM就是解决地图和定位问题的
机器人通过自身传感器数据处理进行位置估计,同时通过不断移动完成对整个未知环境的地图构建。这就是SLAM解决的问题。
SLAM实现的方案很多,但是几个比较关键的技术如下:
传感器感知 通过各类传感器实现对环境的感知,比如通过激光雷达获取环境的深度信息。同时可以通过传感器融合来提高位置估计的精度,比如融合轮式里程计、IMU、雷达、深度相机数据等。
视觉/激光里程计 基本原理是通过前后数据之间对比得出机器人位置的变化。
回环检测 判断机器人是否到达之前到过的位置,可以解决位置估计误差问题,建图时可以纠正地图误差。
从算法的对数据的处理方式上看,目前常用的SLAM开源算法可以分为两类
1.基于滤波,比如扩展卡尔曼滤波(EKF: Extended Kalman Filter)、粒子滤波(PF: Particle Filter)等。
ROS中的gmapping、hector_slam算法都是基于滤波实现的。
2.基于图优化,先通过传感器进行构图,然后对图进行优化。
目前比较主流的是图优化的方法,Cartographer就是基于图优化实现的。图优化相对于滤波,不用实时的进行计算,效率更高,消耗的资源更少,所以在实际场景中使用的更多。
Cartographer是Google开源的一个可跨多个平台和传感器配置以2D和3D形式提供实时同时定位和建图(SLAM)的系统。
接下来安装Cartographer,这里采用源码安装方式
安装依赖
这里我们使用rosdepc进行依赖的安装,rosdepc指令找不到可以先运行下面的一键安装命令,选择一键配置rosdep即可。
wget http://fishros.com/install -O fishros && . fishros
rosdepc 是小鱼老师制作的国内版rosdep,是一个用于安装依赖的工具。该工具的安装可以采用一键安装进行,选项编号为3。安装完成后运行一次rodepc update即可使用。
接着在cartographer工作空间下运行下面这个命令进行依赖的安装。
编译
测试是否安装成功
先source下工作空间后再使用下面指令查看是否安装成功
cartographer_ros包含有cartographer
Cartographer参数是使用lua文件来描述的。
lua中的注释采用 -- 开头
前端参数
后端参数
该文件主要和地图构建
该
Carotgrapher_ROS参数配置
该部分参数主要是用于和ROS2进行通信和数据收发的配置,比如配置从哪个话题读取里程记数据,从哪个话题来获取深度信息(雷达)。
创建fishbot_cartographer
在src目录下,使用创建功能包指令,创建功能包
创建配置文件夹、launch文件夹和rviz配置文件夹
添加cartographer配置文件
在fishbot_
cartographer/config
目录下创建fishbot_2d.lua
文件
添加launch文件
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。
编写launch文件
在路径src/fishbot_cartographer/launch/
下新建cartographer.launch.py
文件,将上面两个节点加入到这个launch文件中。
添加安装指令
编译启动
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。
启动建图
添加一下地图相关的插件
开始建图
打开机器人遥控节点,降低速度,控制机器人走一圈,看看地图的变化。
保存地图
安装nav2_map_server
保存地图
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。
接着我们就可以得到下面的两个文件
fishbot_map.yaml
文件是地图的配置文件,该文件内容如下:
image:图像名称
mode:图像模式,默认为trinary(三进制),还有另外两个可选项scale(缩放的)和raw(原本的值)。
resolution:分辨率,一个栅格对应的物理尺寸,单位为m。0.05则表示一个栅格为0.05m
origin:地图原点位置,单位是m。
negate:是否反转图像
cooupied_thresh:占据阈值
free_thresh:空闲阈值
使用nav2_map_server进行地图的保存,也可以使用它来加载地图。
其中--ros-args --param yaml_filename:=fishbot_map.yaml
指定地图描述文件名称.fishbot_map.yaml
map_server
节点采用的是ROS2的生命周期进行编写的,除了启动节点,我们还需要手动的配置和激活节点才能使用。
打开新的终端,使用下面指令进行配置:
使用下面的指令进行激活:
将栅格数量改大,将Grid的cellsize改成0.05,就可以看到我们之间建立的地图每一个栅格的占据情况了。
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