记录gazebo环境仿真、机器人模型仿真、gmapping建图、定位、感知、导航等复盘工作_gazebo 直接转换为点云地图

一、前期工作准备：

1.环境

：虚拟机ubuntu18.04+ros melodic，开机前建议把“启用3D加速”关闭。

2.功能包解释

：一个是环境仿真、机器人模型仿真；另一个是无人驾驶功能包，实现了基于地图的定位、环境感知、路径规划等功能。

3.安装环境依赖

安装键盘控制节点：sudo apt-get install ros-melodic-teleop-twist-keyboard
安装gmapping：sudo apt-get install ros-melodic-gmapping
安装地图服务节点：sudo apt-get install ros-melodic-map-server

安装导航包：

sudo apt-get install ros-melodic-amcl ros-melodic-move-base ros-melodic-slam-gmapping ros-melodic-slam-karto ros-melodic-cartographer ros-melodic-cartographer-ros ros-melodic-dwa-local-planner ros-melodic-teb-local-planner ros-melodic-map-server ros-melodic-hector-slam* 

echo "export BASE_TYPE=NanoRobot" >> ~/.bashrc
source  ~/.bashrc

sudo apt-get install ros-melodic-global-planner

ps：1-如果出现安装安装依赖错误问题，比如：E：xxx，按照以下说明进行更新后在执行“环境依赖安装。

sudo rm /var/lib/dpkg/lock-frontend
sudo rm /var/lib/dpkg/lock
sudo apt-get update

4.新建一个工程

end_work/src，然后把解压后的bingda和robot_navigation文件copy至src文件下，在end_work文件下新建一个终端进行编译：catkin_make，直至100%完成。

5.总结

以上完成准备工作，清仔细阅读！

二、基于仿真环境和机器人模型进行二维的点云地图构建

1.仿真环境

在end_work工程新建终端，执行：

source devel/setup.bash
roslaunch bingda_tutorials simulation_robot.launch

2.开启gmapping

新建终端下运行：rosrun gmapping slam_gmapping scan:=scan

3.rviz显示

新建终端下运行：rviz

并在rviz中add-map话题，显示当前建图效果

4.键盘孔控制节点

在新建终端下运行：rosrun teleop_twist_keyboard teleop_twist_keyboard.py

通过键盘控制建立完整环境地图

5.保存点云地图

在end_work工程新建终端，执行：

source devel/setup.bash
roslaunch bingda_tutorials save_map.launch

6.地图查看

构建的地图在工程end_word/src/bingda_tutorials/map文件下查看。

三、自动驾驶功能测试

1.点云地图导入

把第二部构建完整的点云地图nav.pgm和nav.yaml文件copy至：

robot_navigation/src/robot_navigation/maps文件下

2.仿真环境开启

在end_work工程新建终端，执行：

source devel/setup.bash
roslaunch bingda_tutorials simulation_robot.launch

3.自动驾驶功能开启

在end_work工程新建终端，执行：

source devel/setup.bash

roslaunch robot_navigation navigation_stack.launch simulation:=true

4.显示终端开启

在end_work工程新建终端，执行：

source devel/setup.bash

roslaunch robot_navigation navigation_rviz.launch

5.路径规划

在rviz中设置pose终点：通过rviz中的2D Nav Goal在点云地图中设置目标点。

运行结果如图所示:

6.总结

以上完成了整个依据仿真环境、机器人搭建，点云地图的构建及自动驾驶功能测试等任务。