【SLAM】Cartographer的配置与运行（激光SLAM）

官方文档：Cartographer — Cartographer documentation

1、依赖安装（Ubuntu20.04）

链接：https://pan.baidu.com/s/150mTzN5t_rkMUIuaj8vmIw  提取码：wxa1

./auto-carto-build.sh

使用 脚本 一键安装~

2、拉取源码

这里使用的源码是基于李想老师注释的源码~

源码路径：https://github.com/xiangli0608/cartographer_detailed_comments_ws

mkdir carto_wscd carto_wsgit clone https://github.com/xiangli0608/cartographer_detailed_comments_ws.git

编译：

cd cartographer_detailed_comments_ws ./catkin_make.sh

编译了4个 package  包：

• cartographer
• cartographer_ros
     

设置环境路径：

sudo vim ~/.bashrc # 在最后面放入（绝对路径）source /home/robot/Documents/learn_repo/carto_ws/cartographer_detailed_comments_ws/install_isolated/setup.bash

小技巧：（在vim里面点G，可以跳转到最后一行）

注意：本工程文件只能使用catkin_make.sh 脚本文件进行编译，不能直接用catkin_make

当不需要修改cartographer源码的时候，可以直接把cartographer_ros 放在工作空间进行catkin_make编译(因为cartographer源码已经安装到系统里，作为一个安装库）

3、运行（2D建图）

新建一个 bagfiles 文件，在home目录下（后面也可以修改launch文件中bag路径信息）

cd ~mkdir bagfiles

将下载好的 数据集  bag文件放入这个文件夹中！

可以修改这里的数据集的路径：

# 查看系统环境是否生效rospack profile

运行：（2D建图）

roslaunch cartographer_ros lx_rs16_2d_outdoor.launch 

以上的建图使用的Submaps进行查看，也可以用map进行查看：

查看map话题是谁发布的：

rostopic info /map

4、保存地图（2D地图）

保存地图：（方式1）

rosrun map_server map_saver -f map 

（方式2：）使用工程里面的脚本文件finish_slam_2d.sh

./finish_slam_2d.sh 

我们可以看到，它保存在了home目录下，创建了一个 文件夹  ，这个路径其实是可以修改脚本文件

5、运行（纯定位模式）

roslaunch cartographer_ros lx_rs16_2d_outdoor_localization.launch

纯定位模式相比刚刚的建图其实就是加载已建立的地图后，再跑一下bag包进行建图

而我们可以发现其实地图还是稍微有点变化的，这对于导航是不利的，因此我们可以通过map_server，把已建立的地图加载出来，通过map的话题发布出来即可

6、运行（3D建图）

roslaunch cartographer_ros lx_rs16_3d.launch 

7、保存地图（3D地图）

 ./finish_slam_3d.sh 

生成 pbstream 文件

7、使用asset生成ros格式的2d栅格地图

roslaunch cartographer_ros assets_writer_2d.launch 

读取urdf文件、bag包、pbstream文件，最终生成一个map.pgm

8、使用asset生成ros格式的3d栅格地图

roslaunch cartographer_ros assets_writer_3d.launch 

生成了一个b3_1.pcd文件

pcl_viewer b3_1.pcd  

安装：

sudo apt install pcl-tools

按4，可以实现点云通过不同高度赋予颜色

9、使用landmark

roslaunch cartographer_ros landmark_mir_100.launch

10、配置lua文件

• tracking_frame

• published_frame

• provide_odom_frame
• use_pose_extrapolator 设置为false
• use_odometry 是否使用里程计的传感器数据，如果为true，tf树中一定要存在odom坐标系
• num_laser_scans/num_point_clouds 是否使用单线雷达，和多线雷达，使用一个则为1，不使用则为0，可以同时为1，不可以同时为0（可以使用多个单线雷达或者多个多线雷达）
• TRAJECTORY_BUILDER_2D.use_imu_data 是否使用IMU，如果用IMU，tracking_frame一定要设置为imu_link
• TRAJECTORY_BUILDER_2D.min_z 点云的最小z的范围 单线点云不能设置大于0的值（或者不设置） 多线点云这个值要大于0

lua文件：

-- Copyright 2016 The Cartographer Authors---- Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");-- you may not use this file except in compliance with the License.-- You may obtain a copy of the License at---- http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0---- Unless required by applicable law or agreed to in writing, software-- distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,-- WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.-- See the License for the specific language governing permissions and-- limitations under the License. include "map_builder.lua"include "trajectory_builder.lua" options = {  map_builder = MAP_BUILDER,                        -- map_builder.lua的配置信息  trajectory_builder = TRAJECTORY_BUILDER,          -- trajectory_builder.lua的配置信息   map_frame = "map",                                -- 地图坐标系的名字  tracking_frame = "imu_link",                      -- 将所有传感器数据转换到这个坐标系下  published_frame = "odom",                         -- tf: map -> odom  odom_frame = "odom",                              -- 里程计的坐标系名字  provide_odom_frame = false,                       -- 是否提供odom的tf, 如果为true,则tf树为map->odom->footprint  publish_frame_projected_to_2d = false,            -- 是否将坐标系投影到平面上  use_pose_extrapolator = false,   use_odometry = false,                             -- 是否使用里程计,如果使用要求一定要有odom的tf  use_nav_sat = false,                              -- 是否使用gps /fix  use_landmarks = false,                            -- 是否使用landmark   num_laser_scans = 0,                              -- 是否使用单线激光数据  num_multi_echo_laser_scans = 0,                   -- 是否使用multi_echo_laser_scans数据 多回声波雷达  num_subdivisions_per_laser_scan = 1,              -- 1帧数据被分成几次处理,一般为1  num_point_clouds = 1,                             -- 是否使用点云数据   lookup_transform_timeout_sec = 0.2,               -- 查找tf时的超时时间  submap_publish_period_sec = 0.3,                  -- 发布数据的时间间隔  pose_publish_period_sec = 5e-3,  trajectory_publish_period_sec = 30e-3,   rangefinder_sampling_ratio = 1.,                   -- 传感器数据的采样频率  odometry_sampling_ratio = 1.,  fixed_frame_pose_sampling_ratio = 1.,  imu_sampling_ratio = 1.,  landmarks_sampling_ratio = 1.,} MAP_BUILDER.use_trajectory_builder_2d = true TRAJECTORY_BUILDER_2D.use_imu_data = trueTRAJECTORY_BUILDER_2D.min_z = 0.1                    -- 雷达数据z轴的最小值，低于该值过滤掉  return options

免责声明：本文系网络转载或改编，未找到原创作者，版权归原作者所有。如涉及版权，请联系删