激光slam Gmapping安装与测试

slam_gmapping安装与测试

既然想做一个小车，就干脆把小车做的有趣一点，小车现在已经可以接受键盘的控制实现行走了，下一步就是给它加一个新功能，比如利用激光slam实现定位与导航。

安装

1.直接通过命令安装（前提是安装好了ros kinetic环境）

sudo apt-get install ros-kinetic-slam-gmapping

2.下载用于测试的数据包，这里直接通过网盘下载，因为原链接已经失效

测试数据.bag

测试

1.运行roscore

roscore

2.新开终端，设置参数，确保在任何节点使用前设定use_sim_time参数为true，这个参数当回放bag数据集是设置为true，此时说明系统使用的是仿真时间

rosparam set use_sim_time true

3.新开终端，运行slam_gmapping节点，它将在base_scan主题上收听激光扫描数据

rosrun gmapping slam_gmapping scan:=base_scan

4.新开终端，进入下载的数据的位置，并play，例如我的就是basic_localization_stage_indexed.bag，把它改成你下载的数据的名字，它的作用是把激光数据发送给slam_gmapping节点。

rosbag play --clock basic_localization_stage_indexed.bag 

5.利用ros的rviz工具可以看到你建立的地图，新开终端，打开rviz。

rviz rviz

点击add，让其topic为/map，即可看到创建的2D地图。

6.创建的地图。

到这里，安装测试就已经完成了，需要进一步了解的可以继续往下看。

7.节点、话题、发布者和订阅者之间关系可以通过状态图（graph）直观地表示。
执行：

rqt_graph

或

rosrun rqt_graph rqt_graph

状态图是当前正在运行的消息通信的图形表示，通过它我们可以直观的看到我们使用数据集测试slam_gmapping时节点和话题之间的关系。

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我们已经成功安装了Gmapping，下一步会介绍如何使用激光传感器，而不是测试数据来实现建图过程。最终实现让ros小车搭载激光传感器自主建图与定位，在这个过程中，我们将会逐渐了解ros机器人系统的工作原理与使用方式，同时学习Gmapping的数学原理。

附：Gmapping官方说明

1.硬件需求

To use slam_gmapping, you need a mobile robot that provides odometry data and is equipped with a horizontally-mounted, fixed, laser range-finder. The slam_gmapping node will attempt to transform each incoming scan into the odom (odometry) tf frame. See the “Required tf transforms” for more on required transforms.

gmapping需要一个能提供里程数据的移动机器人，水平安装的激光雷达。slam_gmapping节点把传进的激光扫描数据转换为tf框架下的里程数据（odom）。

2.节点

slam_gmapping

The slam_gmapping node takes in sensor_msgs/LaserScan messages and builds a map (nav_msgs/OccupancyGrid). The map can be retrieved via a ROS topic or service.

slam_gmapping节点接收sensor_msgs/LaserScan消息，创建网格地图。

3.订阅

tf (tf/tfMessage)
Transforms necessary to relate frames for laser, base, and odometry (see below)
scan (sensor_msgs/LaserScan)
Laser scans to create the map from

slam_gmapping订阅tf和scan话题。

4.发布话题

map_metadata (nav_msgs/MapMetaData)
Get the map data from this topic, which is latched, and updated periodically.
map (nav_msgs/OccupancyGrid)
Get the map data from this topic, which is latched, and updated periodically
~entropy (std_msgs/Float64)
Estimate of the entropy of the distribution over the robot’s pose (a higher value indicates greater uncertainty).

slam_gmapping发布map_metadata（地图元数据），map（地图网格数据），~entropy（机器人估计位置）等话题。

订阅：/scan /tf

发布：/map /map_metadata /slam_gmapping/entropy