机器人ROS系统学习随笔->5《ROS机器人系统设之机器人slam导航》

半城伤御伤魂 提交于 2020-01-27 00:38:54

软件源:一个是Ubuntu系统的软件元,在软件更新系统界面服务器的选择。

ROS包安装源:第一步配置的就是ros包安装源。功能包安装不畅可以改软件源,可以加国内的,EXbox的安装源。

在4中如果有找不到库的错误的话,需要我们讲拷贝科大讯飞编译生成的库文件开呗到libs中再试试。因为ros在找库文件时实在几个默认库之中搜索的。

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准备工作---硬件要求

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机器人必备条件---深度信息

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横向切面,每个面可以看作是激光雷达数据。激光雷达精度更高。

机器人必备条件---激光雷达

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jiqi人必备条件---仿真环境

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ROS SLAM功能包的使用方法---gmapping

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深度和里程计信息是最重要的。网站中有很多开源的算法。

gmapping安装(黑盒,只知道输入输出)

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gmaping原理(栅格地图)

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配置给mapping节点

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5秒更新一次,如果很小对电脑要求就很高了。

功能包的应用搜索

在百度货谷歌搜索关键词ros gmapping查看wiki上功能包的使用方法。用谷歌浏览器可以翻译成中文。还包括源码在哪儿都会有说明。

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功能包启动(下载编译后)

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给mapping地图的保存

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turtlebot机器人可以用kinect摄像头mapping建图(没有激光雷达准确)

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真实机器人gmapping建图

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ROS SLAM功能包---hector_slam

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激光雷达进度得高。

hector_slam功能包的安装

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配置hector_maping节点

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启动hector_slam建图

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速度过快:要重新建图

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真实机器人hector_slam建模

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ROS SLAM功能包---cartographer(未仿真)

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cartographer功能包安装(较复杂)

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不过现在ROS之中已经集成了catographer功能包。可以用apt-get下载。

# THIS IS AN AUTOGENERATED FILE, LAST GENERATED USING wstool ON 2020-01-26
-git:
    local-name:cartographer
    uri:https:/github.com/googlecartographer/cartographer.git
-git:
    local-name:cartographer_ros
    uri:https:/github.com/googlecartographer/cartographer_ros.git
-git:
    local-name:cartographer_solver
    uri:https:/github.com/ceres-solver/ceres-solver.git
    version:1.12.0
网络问题在工程src/.rosinstall

启动2D slam demo演示

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wget -p ~/Dowanloads https://storage.googleapis.com/cartographer-punlic-data/bags/backpack_2d/cartographer_paper_deutsches_museum.bag

跟激光雷达类似的低成本传感器代码演示

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摄像头图像


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cartographer功能包配置节点


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配置的脚本文件

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cartographer仿真

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真实机器人cartographer建图

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ROS SLAM功能包---ORB_SLAM(单目摄像头,手持设备就可以)未仿真

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ORB_SLAM安装(更复杂)

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可能会产生的问题

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启动ORB_SLAM

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用电脑摄像头或是外置摄像头实例

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ROS导航框架

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amcl概率定位功能包。蓝色部分是要我们自己来实现驱动的。

主要用的是中间的部分和amcl功能包。

move_base功能包

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move_base配置

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在wiki上找move_base的介绍。包括四个文件,有机器人半径尺寸的设置。

amcl功能包(蒙特卡罗定位方法)

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里程计定位

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amcl配置

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ROS机器人自主导航

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导航仿真

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SLAM+自主导航(自主建模并导航)

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整个地图自主构建

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自主设置目标点。

小结

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