学习使用turtlebot2——turtlebot2上使用Hokuyo激光雷达(型号UST-10LX)
目标
在turtlebot2上添加Hokuyo激光雷达传感器，使用激光雷达调用gmapping进行建图。
配置情况
电脑使用Ubuntu 14.04版本，ROS为 Indigo,激光雷达为Hokuyo(型号UST-10LX，网口型接口)
PS:
如果ROS上没配置好Hokuyo，参照我上一篇博客进行配置
https://blog.csdn.net/weixin_42670641/article/details/81009693思路：
怎么将激光雷达安装在turtlebot上使用？
第一步：首先通过上一篇博客知道，在ROS上使用UST-10LX,要使用urg_node节点通过输入相应的IP地址进行调用，那就要在电脑连接turtlebot时同时启动节点urg_node，并且连上激光雷达的IP。那第一步要修改的便是turtlebot的启动文件minimal.launch，默认的文件位于/opt/ros/indigo/share/turtlebot_bringup/launch/minimal.launch。做法是增加一个控制激光雷达的节点，里面包括激光雷达的ip地址，连接端口，坐标系的转换关系，检测角度范围等信息。
第二步：通过在启动文件增加节点，已经启动了激光雷达，那就要想着怎么将激光雷达的模型连接在turtlebot上。那就要在turtlebot_description功能包上增添上激光雷达的模型。查看路径/opt/ros/indigo/share/turtlebot_description/urdf/sensors里面可以看到其他已经有的传感器模型，仿照编写自己的hokuyo.urdf.xarcro（激光雷达的模型）。
编写模型后，怎么让turtlebot找到传感器模型？
打开/opt/ros/indigo/share/turtlebot_description/urdf/turtlebot_library.urdf.xacro，可以看到其他传感器通过这里，通过链接命令使得turtlebot找到相应模型所在的位置。
找到传感器模型后，怎么连接上turtlebot？
打开/opt/ros/indigo/share/turtlebot_description/robots/kobuki_hexagons_kinect.urdf.xacro，可以看到传感器连接到了base_link坐标上，仿照着设置。
第三步，配置完模型后，想使用turtlebot的turtlebot_navigation包进行导航，在避障时move_base的节点的costmap中要增加障碍来源。因为costmap 默认扫描数据来自/scan，增加一个sensor需要在障碍配置过程中增加一个来源。新增加一个 scan_kinect，然后costmap在扫描障碍时就可以同时接收两个scan sensor的障碍数据了。见文件turtlebot_navigation/param/costmap_common_params.yaml
下面介绍具体操作：
1、在minimal.launch中添加hokuyo的节点信息
#找到自己minimal.launch的位置，我的安装在默认路径。一般情况下opt下文件不可更改，有访问权限，使用sudo chmod -R /opt更改其访问权限，使所有人可以更改
sudo gedit /opt/ros/indigo/share/turtlebot_bringup/launch/minimal.launch
#在打开的minimal.launch文件中，加入以下内容
2、编写hokuyo激光雷达的模型文件
#创建一个模型文件
cd /opt/ros/indigo/share/turtlebot_description/urdf/sensors
mkdir hokuyo.urdf.xacro
gedit hokuyo.urdf.xacro
#写入下面内容
3、让turtlebot找到传感器模型
gedit /opt/ros/indigo/share/turtlebot_description/urdf/turtlebot_library.urdf.xacro
#添加下面语句
4、连接上turtlebot
gedit /opt/ros/indigo/share/turtlebot_description/robots/kobuki_hexagons_kinect.urdf.xacro
#添加雷达的连接
5、在避障时move_base node的costmap中增加障碍来源
gedit /opt/ros/indigo/share/turtlebot_navigation/param/costmap_common_params.yaml
z_voxels: 2
publish_voxel_map: false
observation_sources: scan bump hokuyo #增加了一个障碍扫描源hokuyo
scan:
data_type: LaserScan
topic: scan
marking: true
clearing: true
min_obstacle_height: 0.25
max_obstacle_height: 0.35
bump:
data_type: PointCloud2
topic: mobile_base/sensors/bumper_pointcloud
marking: true
clearing: false
min_obstacle_height: 0.0
max_obstacle_height: 0.15
hokuyo: #增加的hokuyo的参数
data_type:LaserScan
topic:scan
marking:true
clearing:true
min_obstacle_height:0.0 #需修改，取决于sensor的实际高度
max_obstacle_height:0.5 #需修改，取决于sensor的实际高度
# for debugging only, let's you see the entire voxel grid
文件修改完后，使用下面命令开始建图。
roslaunch turtlebot_bringup minimal.launch #启动turtlebot
roslaunch turtlebot_navigation gmapping_demo.launch #启动建图
roslaunch turtlebot_rviz_launchers view_navigation.launch #启动可视化
roslaunch turtlebot_teleop keyboard_teleop.launch #启动控制小车运动
保存地图
rosrun map_server map_saver -f /tmp/my_map运用保存的地图进行导航：
roslaunch turtlebot_bringup minimal.launch #启动turtlebot
roslaunch turtlebot_navigation amcl_demo.launch map_file:=/tmp/my_map.yaml #载入地图
roslaunch turtlebot_rviz_launchers view_navigation.launch #可视化