基于Ubuntu20.04与ROS noetic创建
- 基于velodyne雷达sdk与gazebo的车辆模型与仿真环境
- 基于Lio-sam算法的三维建图
- 三维激光雷达to二维激光雷达的数据格式转换
- 基于gmapping、ACML、Move_base三件套的二维激光slam与导航
- Lio-sam
sudo apt-get install -y ros-noetic-navigation
sudo apt-get install -y ros-noetic-robot-localization
sudo apt-get install -y ros-noetic-robot-state-publisher
- gtsam (Georgia Tech Smoothing and Mapping library)
sudo add-apt-repository ppa:borglab/gtsam-release-4.1
sudo apt install libgtsam-dev libgtsam-unstable-dev
- environment
sudo apt-get install libeigen3-dev
sudo apt install libpcl-dev
sudo apt install ros-noetic-teleop-twist-keyboard
- navigation
sudo apt install ros-noetic-gmapping
sudo apt install ros-noetic-map-server
sudo apt install ros-noetic-navigation
- 其他
安装时可能还会提示缺少其他包，如serial等；像这种情况按error提示安装即可
- 功能：velodyne三维激光雷达所需的必要工具包
- 功能：仿真场景与机器人创建
- 改动1：删去了机器人的摄像头及其对应的必要工具包
- 改动2：将机器人的base_footprint与base_link进行了适当的坐标变换，并以footprint为后续基本坐标系，修正了机器人在rviz中z坐标不正常导致陷入地下的问题
- 改动3：在launch文件中使robot_state_publisher节点不显示GUI
- 功能：三维激光点云建图
- 改动1：做了版本迁移至noetic的必要修改，见作者说明链接；其中，gtsam已经不支持4.0.3版本，请按照前述前置安装4.1版本
- 功能：三维激光雷达pointcloud数据格式转换为二维激光雷达scan格式
- 改动1：按照雷达型号与遇到的仿真问题重新编写了启动launch文件
- 功能：二维栅格地图的导航实现
- 修改太多，基本流程可见autolabor的ros教程,具体修改见后文
- 启动gazebo环境与机器人
roslaunch scout_gazebo scout_gazebo.launch
- 启动liosam三维建图
roslaunch lio_sam run.launch
- 启动建图时的手动控制行动节点
$ rosrun teleop_twist_keyboard teleop_twist_keyboard.py
- 效果演示
- 启动gazebo环境与机器人
roslaunch scout_gazebo scout_gazebo.launch
- 启动点云转scan节点
roslaunch pointcloud_to_laserscan run.launch
- 启动gmapping建图并保存到self_navigation/map
rosrun gmapping slam_gmapping
# 在环境走完一圈，地图基本完整以后再保存
roslaunch self_navigation save.launch
- 启动导航总launch文件
roslaunch self_navigation final.launch
说明：此launch文件启动了地图加载节点、acml车辆定位节点与movebase车辆导航控制节点
- 效果演示
- gazebo未正常关闭后下一次启动节点时不能正常启动
使用 killall gzserver 指令杀死gazebo未正常关闭的进程后即可正常关闭
- 车辆在rviz中显示不正常，下半部分沉到地下
将机器人的base_footprint与base_link进行了适当的坐标变换，并以footprint为后续基本坐标系
- liosam功能包不能正常编译
需要进行版本迁移至noetic的必要修改，见作者说明链接
- liosam出现极大的偏移与跳动
gazebo的IMU插件本身就有问题，它可能在机器人未移动时突然产生一个极短时间极大幅值的角加速度脉冲；liosam对这种瞬时误差敏感，经过累计就会造成漂移。在实际的IMU上这种脉冲情况则会好很多，故liosam实际上对gazebo仿真的效果并不好；本人尝试使用对IMU数据进行滤波来解决，但经过滤波后IMU数据世界戳会与雷达点云时间戳对不上，也会积累误差，仍旧发生漂移，仅仅是跳动会略微好一点
- 经过二维化的scan数据传给gmapping时其出现“段错误”
gamapping对雷达scan数据的分辨率有要求，如果分辨率太高则会爆内存；在pointcloud_to_laserscan的run.launch文件中有一个参数angle_increament，这个值设置越小精度越高，故此处可以适当的增大此参数满足gmapping需要
- movebase导航时无法应对新出现的障碍物进行避障
在self_navigation的param文件夹中检查costmap_common_params.yaml的scan-sensor_frame名字是否设置对了,要是自己雷达的坐标系的名字；另外记得检查这些yaml文件中各种坐标系的名字和自己的名字是否对应
- 首先需要根据二维雷达的scan数据进行建图；gmapping根据收到的信息建出pgm格式的静态栅格全局地图并保存
- 在进行导航时：需要加载保存的全局地图；ACML包根据雷达扫描到的信息与全局地图进行匹配，找出车辆目前在全局地图中的位置
- move_base包进行路径规划；此功能包可以更新车辆周围一段范围内的环境作为局部地图，防止建完图后环境中出现新的障碍物，起到了避障的效果；另外，move_base的全局路径规划与局部路径规划有很多可选方法与可调参数，仔细调调可以明显优化导航效果
- 调整了move_base的启动参数，优化了车辆在复杂环境中的寻路效率及可能出现的卡死现象，但是由于电脑性能较差，路径与速度计算时间过长，经常出现延迟导致无法验证效果的性能
- 对于move_base大部分参数编写了注释说明
- yaml参数读取时提示"character '\t' that cannot start any token"
yaml的缩进非常严格，只能使用空格，不能使用tab
- [ERROR] when looking up transform from frame [odom] to frame [map]
查看对应的global costmap 与 local costmap 配置文件，检查更新频率/发布频率，这两个参数最好相同且不要设置的太低
- 回环时间时间过长导致出现warnning
因为电脑需要同时开启仿真环境、slam与导航节点，导致计算出现卡顿；在更高配置的电脑上或不需要模拟仿真环境的真实车辆上基本不会出现此问题
- 如何在程序内部更改move_base的全局路径规划方式
- 移动机器人常用ROS局部规划器简介
- move_base配置解析1
- move_base配置解析2
- move_base恢复行为分析
- 关于代价地图(Costmap_2D包)的分析
有些问题因为电脑配置原因没法确认，不过这个项目作为学习的目的已经达到，就不深究了
- 在实车上进行了测试
- 相关文件存放至Bit_Car文件夹中
- 启动激光雷达
roslaunch rslidar_sdk start.launch
- 启动三维点云二维化节点
roslaunch pointcloud_to_laserscan run.launch
- 启动无里程计建图-hector slam
roslaunch self_navigation hector_slam_my.launch
# 建图完成后手动启动map server保存地图
- 启动激光里程计（用于AMCL定位）
roslaunch laser_scan_matcher demo_gmapping.launch
- 启动movebase进行导航
roslaunch self_navigation move_base.launch
- 启动车辆底层驱动允许自主运动
roslaunch car_ctr run_car.launch
- hector-slam 建图效果
- 实车导航效果 二维slam导航效果视频
- 实车不像gazebo环境可以提供完整的坐标变换与里程计，需要自己写坐标变换并使用激光里程计节点；根据车辆实际情况给出laser——base_link——base_footprint的坐标变换，使用激光里程计给出odom——base_foorprint的坐标变换，amcl给出odom到map的坐标变换