技术标签: 雷达 cartographer ROS HOKUYO
总的来说只需要改进行坐标转换的tf树和cartographer的配置文件.lua
,如果话题不对就remap一下。下面说具体步骤。
首先为雷达建立一个launch启动文件,用ros的方法安装,launch文件的定义在工作空间下的src/cartographer_ros/cartographer_ros/launch
文件夹,被安装在工作空间下的install_isolated/share/cartographer_ros/launch/
文件夹,我们只需要工作空间下的install_isolated/share/cartographer_ros/launch/
安装文件夹下新建一个launch文件就可以了。
先建立HUKUYO雷达的launch文件
gedit ~/cartographer_ws/install_isolated/share/cartographer_ros/launch/hokuyo_2d.launch
然后把下面的内容粘贴进去过后保存后退出。
<launch>
<node name="urg_node" pkg="urg_node" type="urg_node" respawn="true" output="screen">
<param name="calibrate_time" value="true"/>
<param name="serial_port" value="/dev/sensors/hokuyo_H1747925"/>
</node>
<param name="/use_sim_time" value="false" />
<node name="cartographer_node"
pkg="cartographer_ros"
type="cartographer_node"
args="-configuration_directory $(find cartographer_ros)/configuration_files -configuration_basename hokuyo_2d.lua"
output="screen">
</node>
<node name="cartographer_occupancy_grid_node"
pkg="cartographer_ros"
type="cartographer_occupancy_grid_node" />
<node name="rviz" pkg="rviz" type="rviz" required="true"
args="-d $(find cartographer_ros)/configuration_files/demo_2d.rviz" />
<node pkg="tf" type="static_transform_publisher" name="base_to_laser" args="0 0 0 0 0 0 base_link laser 10" />
</launch>
简要讲一下各个节点。
里面第一个节点为雷达的启动节点,里面我们看到,我们启动就是用的前面讲到的符号链接,不需要再指定固定的ACM多少口。
第二个节点就是cartographer的节点,打开了一个hokuyo_2d.lua
的文件,.lua
文件就是cartographer的配置文件,配置了cartographer的具体怎么运行。
应为具体运行必须知道各个传感器之间的坐标转换,tf节点建立了tf树,这里可以用这种话题的方式,也可以用.urdf文件来描述,两种方法任选一种。话题类型,args的参数描述有下面两种格式
x y z yaw pitch roll frame_id child_frame_id period_in_ms
x y z qx qy qz qw frame_id child_frame_id period_in_ms
以上两种格式,x、y、z
三轴的单位是m,方向为ros同一方向,前为x,左为y,上为z。 yaw、pitch、roll
是弧度(yaw是围绕x轴旋转的偏航角,pitch是围绕y轴旋转的俯仰角,roll是围绕z轴旋转的翻滚角),而第二种格式使用四元数表达旋转角度。 frame_id child_frame_id
指定父坐标系和子坐标系。period_in_ms
发布间隔ms,一般100ms比较合适,即10hz。
这个其实是用来描述机器人的,我们这里就一个雷达所以就是原点了。
下面我来写cartographer的配置文件
配置文件全部在工作空间的install_isolated/share/cartographer_ros/configuration_files/
文件夹下,同样的首先新建文件
gedit ~/cartographer_ws/install_isolated/share/cartographer_ros/configuration_files/hokuyo_2d.lua
然后把下面的内容粘贴进去保存退出。
include "map_builder.lua"
include "trajectory_builder.lua"
options = {
map_builder = MAP_BUILDER,
trajectory_builder = TRAJECTORY_BUILDER,
map_frame = "map",
tracking_frame = "base_link",
published_frame = "base_link",
odom_frame = "odom",
provide_odom_frame = true,
use_odometry = false,
use_nav_sat = false,
use_landmarks = false,
publish_frame_projected_to_2d = false,
num_laser_scans = 1,
num_multi_echo_laser_scans = 0,
num_subdivisions_per_laser_scan = 1,
rangefinder_sampling_ratio = 1,
odometry_sampling_ratio = 1,
fixed_frame_pose_sampling_ratio = 1,
imu_sampling_ratio = 1,
landmarks_sampling_ratio = 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,
}
MAP_BUILDER.use_trajectory_builder_2d = true
TRAJECTORY_BUILDER_2D.use_imu_data = false
TRAJECTORY_BUILDER_2D.use_online_correlative_scan_matching = true
POSE_GRAPH.optimization_problem.huber_scale = 1e2
return options
这里面涉及到cartographer的具体算法,在这里先不讨论,先讲怎么跑起来。
具体要改的就是下面三个参数,其余展示保持默认就行
num_laser_scans
:你的雷达sensor_msgs/LaserScan
类型话题发布的数量.
num_multi_echo_laser_scans
: 你的雷达 sensor_msgs/MultiEchoLaserScan
类型话题发布的数量.
num_point_clouds
: 你的雷达sensor_msgs/PointCloud2
类型话题发布的数量.
这个可以在单独运行雷达节点时用rostopic list结合rostopic info命令查看。
如果只使用了一个 sensor_msgs/LaserScan
话题,这个话题应该被命名为 scan
. 如果有多个应该被命名为scan_1
, scan_2
etc…
如果只使用了一个 sensor_msgs/MultiEchoLaserScan
话题, 这个话题应该被命名为 echoes. 如果有多个应该被命名为echoes_1
, echoes_2
etc…
如果只使用了一个sensor_msgs/PointCloud2
话题, 这个话题应该被命名为 points2
. 如果有多个应该被命名为 points2_1
, points2_2
, etc…
如果你的雷达发布的话题名和标准的不太一样在前面的launch文件中的cartographer的节点 </node>
标签之前用remap标签重命名一下话题名字即可。
到现在就配置完成了,下面打开终端运行下面的命令
roslaunch cartographer_ros hokuyo_2d.launch
提示找不到文件,记得source
一下环境变量
实验场地为学校机器人基地,由于没有室内定位系统,只能利用地板砖来作为真值参考,下图为实验场地。
本次测试中没有引入IMU信息,仅使用2D激光雷达运行算法。按照上图红色轨迹运行一圈之后,导出rosbag中位置信息(x,y)的记录,在Matlab中绘图
图中的拐点处,如(0.2,9.7)处出现圆弧,是因为雷达进行了旋转(rotation),并且和旋转速度有一定关系。
接下来准备测试引入IMU数据的算法运行结果,IMU来源为pixhawk飞控中的数据。
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