ROS高效进阶第六章 -- 机器人SLAM建图与自主导航之gmapping算法_ros gmapping

1 背景和资料

本文是机器人SLAM建图与自主导航的第二篇文章，上篇文章ROS高效进阶第六章 – Ros Action通信机制我们单纯学习了ros的action机制。
本文我们将基于之前ROS高效进阶第三章 – 以差速轮式机器人为例，使用Gazebo构建机器人仿真平台的仿真环境，使用gmapping slam算法，生成一张二维的仿真环境地图，这张地图将被用于下一篇的机器人自主导航中。这里提醒，本文的测试环境是ubuntu20.04 + ros noetic。
本文参考资料如下：
（1）《ROS机器人开发实践》胡春旭 第9章
（2）ROS高效进阶第三章 – 以差速轮式机器人为例，使用Gazebo构建机器人仿真平台
（3）ROS探索总结之如何发布里程计消息
（4）openslam gmapping
（5）【高翔】视觉SLAM十四讲
（6）《视觉SLAM十四讲：从理论到实践》 高翔 / 张涛 / 等 电子工业出版社
（7）ROS高效进阶第一章 – ROS高级组件之 TF坐标变换 其一

2 正文

2.1 SLAM算法的引入

（1）SLAM：Simultaneous Localization and Mapping，中文是即时定位与地图构建，所谓的SLAM算法准确说是能实现SLAM功能的算法，而不是某一个具体算法。
（2）现在各种机器人研发和商用化非常火（可以参考 ROS高效入门第一章 – ROS历史与现状），所有的自主机器人都绕不开一个问题，即在陌生环境中，需要知道周边是啥样（建图），需要知道我在哪（定位），于是有了SLAM 课题的研究。SLAM在室内机器人，自动驾驶汽车建图，VR/AR穿戴等领域都有广泛的应用。

（3）SLAM算法根据依赖的传感器不同，可以分为激光SLAM和视觉SLAM，前者是激光雷达，后者是能提供深度信息的摄像头，如双目摄像头，红外摄像头等。除此之外，SLAM算法通常还依赖里程计提供距离信息，否则地图很难无缝的拼接起来，很容易跑飞。一个经典的SLAM 流程框架如下，其中回环检测时为了判断机器人有没有来过之前的位置。

（4）如果想深入学习SLAM算法，这里推荐几个资料：
开源SLAM（这里有所有的SLAM算法资料）：openslam
《视觉SLAM十四讲：从理论到实践》 高翔 / 张涛 / 等 电子工业出版社
高翔的B站视频：【高翔】视觉SLAM十四讲

2.2 gmapping算法的基本原理

（1）现在ROS里有一系列SLAM算法包，如：gmapping（最早的，资料：openslam gmapping），hector（不需要里程计，比较特别），谷歌开源的cartographer（效率高），rtabmap（前面是二维的，这是三维建图）等。
（2）gmapping是基于激光雷达的，需要里程计信息，创建二维格栅地图。其中IMU信息可以没有

（3）ros中激光雷达数据消息是 sensor_msgs/LaserScan ，内容如下：

（4）ros中里程计数据消息是 nav_msgs/Odometry，具体域的理解可以参考：ROS高效进阶第一章 – ROS高级组件之 TF坐标变换 其一 ，内容如下。

（5）gmapping 发布的地图meta数据：

（6）gmapping 发布的地图栅格数据

2.3 mbot_navigation 样例

（1）ubuntu20.04 + ros noetic下，安装gmapping和保存地图文件的map_server

sudo apt-get install ros-noetic-gmapping
sudo apt-get install ros-noetic-map-server
// 补充：这是安装hector
sudo apt-get install ros-noetic-hector-slam
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（2）创建 mbot_navigation 和相关文件

cd ~/catkin_ws/src
catkin_create_pkg mbot_navigation geometry_msgs move_base_msgs actionlib roscpp rospy

cd mbot_navigation 
mkdir launch maps rviz
touch launch/gmapping.launch
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（3）调用gmapping算法，只需要写launch文件就行了，不用编码。
gmapping.launch

<launch>
	// mbot_gazebo 会通过发/scan topic，传出lidar数据
    <arg name="scan_topic" default="scan" />
    // gammping一大堆参数，这里都是从他的demo里扣出来的，不用改。
    // 如果想用的好，可以尝试修改，甚至改一些代码，这就是算法（调参）工程师！
    <node pkg="gmapping" type="slam_gmapping" name="slam_gmapping" output="screen" clear_params="true">
    	// mbot_gazebo 会通过发/odom topic，传出里程计数据
        <param name="odom_frame" value="odom"/>
        <param name="map_update_interval" value="5.0"/>
        <!-- Set maxUrange < actual maximum range of the Laser -->
        <param name="maxRange" value="5.0"/>
        <param name="maxUrange" value="4.5"/>
        <param name="sigma" value="0.05"/>
        <param name="kernelSize" value="1"/>
        <param name="lstep" value="0.05"/>
        <param name="astep" value="0.05"/>
        <param name="iterations" value="5"/>
        <param name="lsigma" value="0.075"/>
        <param name="ogain" value="3.0"/>
        <param name="lskip" value="0"/>
        <param name="srr" value="0.01"/>
        <param name="srt" value="0.02"/>
        <param name="str" value="0.01"/>
        <param name="stt" value="0.02"/>
        <param name="linearUpdate" value="0.5"/>
        <param name="angularUpdate" value="0.436"/>
        <param name="temporalUpdate" value="-1.0"/>
        <param name="resampleThreshold" value="0.5"/>
        <param name="particles" value="80"/>
        <param name="xmin" value="-1.0"/>
        <param name="ymin" value="-1.0"/>
        <param name="xmax" value="1.0"/>
        <param name="ymax" value="1.0"/>
        <param name="delta" value="0.05"/>
        <param name="llsamplerange" value="0.01"/>
        <param name="llsamplestep" value="0.01"/>
        <param name="lasamplerange" value="0.005"/>
        <param name="lasamplestep" value="0.005"/>
        <remap from="scan" to="$(arg scan_topic)"/>
    </node>
	// 保存的rviz配置文件
    <node pkg="rviz" type="rviz" name="rviz" args="-d $(find mbot_navigation)/rviz/map.rviz"/>
</launch>
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（4）连同mbot_gazebo，一起编译运行

cd ~/catkin_ws
catkin_make -DCATKIN_WHITELIST_PACKAGES="mbot_navigation;mbot_gazebo"
source devel/setup.bash
// 打开仿真环境
roslaunch mbot_gazebo mbot_gazebo.launch
//再开一个窗口，打开gmapping
roslaunch mbot_navigation gmapping.launch
// 控制机器人行动，进行建图
roslaunch mbot_gazebo mbot_teletop.launch
// 建图完成后，新开窗口，执行map_server，保存生成的地图
cd ~/catkin_ws/src/mbot_navigation/maps
rosrun map_server map_saver -f gmapping_save
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最终保存下来的地图

3 总结

本文中的例子放在了本人的github上： mbot_navigation，mbot_gazebo