[ROS] Gmapping建图算法使用方式，gmmping话题、tf、栅格、参数分析

目录

 

Gmapping

1.安装与使用方式

3.Gmaping话题分析

4.Gmaping TF变换分析

5.Gmapping栅格分析

 6.Gmapping参数分析

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Gmapping

Gmapping基于激光雷达进行构图，采用Rao-Blackwellized粒子滤波算法，需要机器人提供里程计信息。

Rao-Blackwellized推导式:https://people.eecs.berkeley.edu/~pabbeel/cs287-fa12/slides/RBPF.pdf

wiki:https://en.wikipedia.org/wiki/Rao%E2%80%93Blackwell_theorem

git:https://github.com/ros-perception/slam_gmapping

 

1.安装与使用方式

安装gmapping

apt install ros-kinetic-gmapping

安装map-server，地图导出工具

apt install ros-kinetic-map-server

功能包准备

gitee地址：https://gitee.com/alen2020/ros_gmapping.git

mbot_description：车体描述文件,urdf

mbot_gazebo：gazebo文件，用于提供虚拟地图

mbot_navigation：gmmping启动包

启动方式

#启动gazebo，创建虚拟地图
$ roslaunch mbot_gazebo mbot_laser_nav_gazebo.launch
#启动gmpping构图
$ roslaunch mbot_navigation gmapping_demo.launch
#启动车体控制程序
$ roslaunch mbot_teleop mbot_teleop.launch 

打开后看到rviz界面，此时可控制小车跑一圈来进行建图

 随着机器人的移动地图逐渐成型

 

 

保存地图

 构图完成后，执行命令保存地图

$ rosrun map_server map_saver -f mymap

保存之后生成两个文件，一个地图pgm，一个yaml文件

• image: 地图名称
• resolution: 地图分辨率，最小栅格宽度(单位米)
• origin: 地图中左下角像素的二维姿态，为（x，y，yaw），偏航为逆时针旋转（偏航= 0表示无旋转）
• occupied_thresh: 大于此阈值的像素被视为完全占用。
• free_thresh: 小于此阈值的像素被认为是完全空闲的。
• negate: 是否应该反转 白/黑   空闲/占用（阈值的解释不受影响）

 

可选参数：

mode：可以有三个值之一：trinary，scale或raw。 Trinary是默认值。

参数解释：

如果像素的COLOR值x在[0,255]范围内，我们应该如何解释这个值？首先，我们将整数x转换为一个浮点数p，转换公式具体取决于yaml中negate标志的定义。

如果negate为0，则p =（255 - x）/ 255.0。这意味着黑色（0）现在具有最高值（1.0）而白色（255）具有最低值（0.0）。

如果negate为1，则p = x / 255.0。这是图像的非标准解释。

• trinary

• 标准解释是三元解释，即解释所有值，使输出最终成为三个值之一。

  如果p> occupied_thresh，则输出值100以指示单元格已被占用。

  如果p

  否则，输出-1 a.k.a. 255（作为无符号字符），以指示该单元格未知

• scale

• 这将调整上述解释，以允许更多的输出值。

  如前所述，如果p> occupied_thresh，则输出值100，如果p

  否则，输出99 *（p - free_thresh）/（occupied_thresh - free_thresh）

  这将允许您输出范围为[0,100]的完整渐变值。要输出-1，只需使用png的alpha通道，其中任何透明度都将被解释为未知。

• raw
• 此模式将为每个像素输出x，因此输出值为[0,255]。

 

 

3.Gmaping话题分析

Gmapping订阅的传感器话题，如激光类的话题的默认名为scan，建图是一定需要用传感器的数据信息的，若开启的传感器所发布的话题不为scan，需将发布话题remap到scan，或修改Gmapping订阅话题名。gmapping订阅雷达信息后，会通过计算来生成地图，以及计算地图栅格数据，从而判定哪些地方机器人可走与否。

gmapping节点订阅话题

• tf（话题名），tf/tfMessage（类型，下同），用于激光雷达坐标系，基坐标系，里程计坐标系之间的变换
• scan，sensor_msgs/LaserScan，激光雷达扫描数据

gmapping节点发布话题

• map_metadata，nav_mags/MapMetaData，发布地图的Meta数据
• map，nav_msgs/OccupancyGrid，发布地图栅格数据

gmapping服务维持

• dynamic_map，nav_msgs/GetMap，获取地图数据

 

4.Gmaping TF变换分析

Gmapping建图的tf变换顺序为,map到_base_link的变换，base_link到里程坐标系的变换，传感器到base_link的变换

必须的TF变换

• odom → map，地图坐标系与机器人里程计坐标系之间的变换，估计机器人在地图中的位姿
• base_link →odom，基坐标系与里程计坐标系之间的变换，通常由里程计系统提供
• → base_link，激光雷达坐标系与基坐标坐标系之间的变换，一般由robot_state_publisher或static_transform_publisher发布

 

5.Gmapping栅格分析

• 致命障碍：栅格值为254，障碍物与机器人的中心重合，此时机器人必然与障碍物发生碰撞。
• 内切障碍：栅格值为253，障碍物处于机器人轮廓的内切圆内，此时机器人也必然与障碍物发生碰撞。
• 外切障碍：栅格值为252-128，障碍物处于机器人的轮廓的外切圆内，此时机器人与障碍物临界接触，不一定发生碰撞。
• 非自由空间：栅格值为128~0，障碍物附近区域，一旦机器人进入该区域，将有较大概率发生碰撞，属于危险警戒区，机器人应该尽量避免进入
• 自由区域：栅格值为0，表示此处没有障碍物，机器人可自由通过
• 未知区域：栅格值为255，此处还没有被传感器感知到是否有障碍物，随着建图的进行，次数的栅格值将动态变化 

 

 6.Gmapping参数分析

Gmapping建图的好坏，地图质量的高低，定位导航的精确性，CPU性能的占有率，都直接与建图参数挂钩。

各参数含义：https://www.ncnynl.com/archives/201702/1364.html

 

参考文章：

1.地图yaml分析，https://blog.csdn.net/wsc820508/article/details/81556620