机器人SLAM建图与自主导航：从基础到实践

机器人SLAM建图与自主导航：从基础到实践

引用

CSDN

1.

https://m.blog.csdn.net/hcx25909/article/details/144735493

机器人SLAM建图与自主导航是机器人领域的重要研究方向，涉及即时定位与地图构建（SLAM）算法的原理与实现。本文将从基础概念出发，结合ROS系统，详细介绍激光SLAM和视觉SLAM的分类、gmapping算法的原理，以及在Ubuntu20.04环境下的具体实现步骤。

前言

在机器人技术领域，SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）算法是实现机器人自主导航的关键技术之一。本文将从SLAM算法的基础概念开始，详细介绍了SLAM算法的分类、原理以及在ROS系统中的具体实现方法。

教程

SLAM算法的引入

1. SLAM算法概述

• SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）中文是即时定位与地图构建，所谓的SLAM算法准确说是能实现SLAM功能的算法，而不是某一个具体算法。

• 在各种机器人研发和商用化场景中，所有自主机器人都需要解决在陌生环境中建图和定位的问题，因此SLAM课题的研究具有重要意义。SLAM在室内机器人、自动驾驶汽车建图、VR/AR穿戴等领域都有广泛的应用。

  

2. SLAM算法分类

• 根据依赖的传感器不同，SLAM算法可以分为激光SLAM和视觉SLAM。激光SLAM依赖激光雷达，视觉SLAM则依赖能提供深度信息的摄像头，如双目摄像头、红外摄像头等。除此之外，SLAM算法通常还依赖里程计提供距离信息，以确保地图的准确拼接。
• 一个经典的SLAM流程框架包括建图、定位和回环检测等环节，其中回环检测用于判断机器人是否到达过之前的位置。

gmapping算法的基本原理

1. ROS中的SLAM算法包

• 在ROS系统中，有一系列SLAM算法包可供选择，如gmapping、hector（不需要里程计）、谷歌开源的cartographer（效率高）、rtabmap（支持三维建图）等。

2. gmapping算法特点

• gmapping是基于激光雷达的SLAM算法，需要里程计信息来创建二维格栅地图。IMU信息可以没有。
• ROS中激光雷达数据消息类型为sensor_msgs/LaserScan，里程计数据消息类型为nav_msgs/Odometry。
• gmapping发布地图的元数据和栅格数据，用于后续的地图处理和导航规划。

mbot_navigation 实现

1. 环境准备

• 在Ubuntu20.04 + ROS Noetic环境下，首先需要安装gmapping和保存地图文件的map_server：

  sudo apt-get install ros-noetic-gmapping
  sudo apt-get install ros-noetic-map-server
  # 补充：这是安装hector
  sudo apt-get install ros-noetic-hector-slam
  

2. 创建项目结构

• 在catkin_ws中创建mbot_navigation包及相关文件：

  cd ~/catkin_ws/src
  catkin_create_pkg mbot_navigation geometry_msgs move_base_msgs actionlib roscpp rospy
  cd mbot_navigation
  mkdir launch maps rviz
  touch launch/gmapping.launch
  

3. 配置gmapping

• 使用launch文件调用gmapping算法，无需编写代码，只需配置launch文件即可。

通过以上步骤，读者可以快速搭建一个基于ROS的机器人SLAM建图与自主导航系统。本文重点介绍了gmapping算法的原理和实现方法，为机器人技术爱好者提供了详细的参考指南。