gazebo中给机器人添加16线激光雷达跑LIO-SAM

目录:

    • 前言
    • 1、下载雷达仿真包
    • 2、添加雷达支架描述文件
    • 3、添加雷达描述文件
    • 4、启动仿真
    • 5、添加IMU模块
    • 6、添加RGB-D相机
    • 7、LIO-SAM仿真
      • 安装依赖
      • 安装GTSAM
      • 编译LIO-SAM
      • 运行
    • 8、源码
  • 遇到的问题
        • 1、error: ‘class std::unordered_map >’ has no member named ‘serialize’
        • 2、gazebo中机器人静止,rviz中反复横跳
        • 3、运行时报错 [lio_sam_mapOptmization-5] process has died [pid 260348, exit code -11
        • 4、运行时报错 error while loading shared libraries: [libmetis-gtsam.so](https://link.zhihu.com/?target=http%3A//libmetis-gtsam.so/): cannot open shared object file: No such file or directory
        • 5、运行时报 Warning: TF_REPEATED_DATA ignoring data with redundant timestamp for frame

前言

最近想搭建一个机器人移动平台,但是设备还没完全到齐,在设备全部到齐之前,我们先在gazebo中做一个仿真,进行相关的算法和功能包的部署。在这个仿真中机器人在一个移动底盘上搭载了16线激光雷达、IMU、RGB-D相机,并在最后跑了一个LIO-SAM,建图效果还不错。整个过程遇到了一些问题,都一一解决了,对主要的问题做了一些记录,有其他问题的可以在讨论区回复。另外,本工程的源码放在在GitHub上,欢迎大家下载学习。

1、下载雷达仿真包

首先下载VLP的激光雷达的仿真开发包到自己的工作空间中

git clone https://bitbucket.org/DataspeedInc/velodyne_simulator/src/master/

下载之后 /src 的文件结构如下

gazebo中给机器人添加16线激光雷达跑LIO-SAM_第1张图片

下载好激光雷达的仿真包之后重新catkin_make一次,主要是为了生成激光雷达的点云产生库文件,不然后面仿真的时候会没有点云相关话题。编译一次之后就会在我们工作空间的的devel/lib文件夹下生成两个动态链接库如下:

gazebo中给机器人添加16线激光雷达跑LIO-SAM_第2张图片

在仿真中会调用这两个库生成点云信息。

2、添加雷达支架描述文件

给激光雷达添加一个支架,把激光雷达在车上立起来,在自己的机器人包里面的urdf文件夹里面新建一个 laser_support.xacro 文件写入如下内容


<robot name="laser_support" xmlns:xacro="http://wiki.ros.org/xacro">
  
  <xacro:property name="support_length" value="0.30" /> 
  <xacro:property name="support_radius" value="0.025" /> 
  <xacro:property name="support_x_size" value="-0.2" /> 
  <xacro:property name="support_y_size" value="0.0" /> 
  <xacro:property name="support_z_size" value="${base_z_size}" /> 
  <xacro:property name="support_m" value="0.02" /> 
  <link name="support">
      <visual>
          <geometry>
          	<cylinder radius="${support_radius}" length="${support_length}" />
          geometry>
          <origin xyz="0 0 0" rpy="0.0 0.0 0.0" />
          <material name="red">
          	<color rgba="0.8 0.2 0.0 0.8" />
          material>
      visual>
      <collision>
          <geometry>
          	<cylinder radius="${support_radius}" length="${support_length}" />
          geometry>
          <origin xyz="0 0 0" rpy="0.0 0.0 0.0" />
      collision>
      <xacro:cylinder_inertial_matrix m="${support_m}" r="${support_radius}" h="${support_length}" />
  link>
  <joint name="support2base_link" type="fixed">
      <parent link="base_link" />
      <child link="support" />
      <origin xyz="${support_x_size} ${support_y_size} ${support_z_size}" />
  joint>
  <gazebo reference="support">
  <material>Gazebo/Whitematerial>
  gazebo>
robot>

3、添加雷达描述文件

在机器人的base.xacro描述文件中添加激光雷达的描述

首先,包含激光雷达的支架描述文件

gazebo中给机器人添加16线激光雷达跑LIO-SAM_第3张图片

然后,添加雷达的两个属性描述变量

3

最后,包含激光雷达的描述文件,这里会用到上面两个属性变量

4

4、启动仿真

编写launch文件,启动rviz看看我们的机器人

<launch>
    <arg name = "model_xacro" default = "$(find scout_gazebo)/urdf/base.xacro" />
    
    <param name="robot_description" command="$(find xacro)/xacro $(arg model_xacro)" />
    
    <node name="joint_state_publisher" pkg="joint_state_publisher_gui" type="joint_state_publisher_gui" >node>
    
    <node name="robot_state_publisher" pkg="robot_state_publisher" type="robot_state_publisher" />

    
    <node name="rviz" pkg="rviz" type="rviz" args="-d $(find scout_gazebo)/config/show_robot.rviz" />
    
    <include file="$(find gazebo_ros)/launch/empty_world.launch">
        <arg name="world_name" value="$(find scout_gazebo)/worlds/lab.world" />
    include>
    
   <node pkg="gazebo_ros" type="spawn_model" name="model" args="-urdf -model scout -param robot_description"  />  
launch>

roslaunch之后就可以打开gazebo和rviz,并在里面显示我们的机器人携带着激光雷达如下:

gazebo中给机器人添加16线激光雷达跑LIO-SAM_第4张图片

gazebo中给机器人添加16线激光雷达跑LIO-SAM_第5张图片

此时可以打开我们的话题,看看是否有点云输出

gazebo中给机器人添加16线激光雷达跑LIO-SAM_第6张图片

可以看到是有点云话题的,我们在rviz里面尝试把点云可视化出来看看

gazebo中给机器人添加16线激光雷达跑LIO-SAM_第7张图片

可以看到我们的点云是正常输出的。注意,我们我们为了在gazebo里面看到我们的机器人,所以没有在gazebo里面吧激光点云可视化出来,如果想要可视化可以通过修改 VLP-16.urdf.xacro 文件中这个地方

gazebo中给机器人添加16线激光雷达跑LIO-SAM_第8张图片

修改之后,我们就可以在gazebo里面看到激光点云了,如下:

gazebo中给机器人添加16线激光雷达跑LIO-SAM_第9张图片

把我们的车都给盖住了,16线激光雷达的点云还是比较稠密的。现在激光雷达已经加入到仿真中了,下一步我们跑一个经典的激光SLAM框架 LIO-SAM试试看。

5、添加IMU模块

因为我们需要跑的框架是LIO-SAM,需要用到IMU模块,所以我们在仿真中也添加进去。同样地,我们在工程中的urdf文件夹下面再增加一个 imu.xacro文件


<robot xmlns:xacro="http://wiki.ros.org/xacro">  

    <xacro:macro name="imu" params="sensor_name parent_link *origin">

        <xacro:property name="imu_offset_x" value="0" />
        <xacro:property name="imu_offset_y" value="0" />
        <xacro:property name="imu_offset_z" value="0.2" />
        <xacro:property name="imu_size"     value="0.05" />
        <xacro:property name="imu_m" value="0.01" /> 
        
        <joint name="imutobase" type="fixed">
            
            <xacro:insert_block name="origin" />
            <parent link="${parent_link}"/>
            <child link="imu_base"/>
        joint>
            
        <link name="imu_base">
            <visual>
                <origin rpy="0 0 0" xyz="0 0 0" />
                <geometry>
                        <box size="${imu_size} ${imu_size} ${imu_size}"/>
                geometry>                
                <material name= "black" >
                <color rgba="1.0 0.0 0.0 0.6" />
                material>
            visual>
            <collision>
                <geometry>
                    <box size="${imu_size} ${imu_size} ${imu_size}" />
                geometry>
                <origin xyz="0.0 0.0 0" rpy="0.0 0.0 0.0" />
            collision>
            <xacro:Box_inertial_matrix m = "${imu_m}" l = "${imu_size}" w = "${imu_size}" h = "${imu_size}"/>
        link>

        
        <gazebo reference="imu_base">
            <material>Gazebo/Bulematerial>
            <gravity>truegravity>
            <sensor name="imu_sensor" type="imu">
            <always_on>truealways_on>
            <update_rate>100update_rate>
            <visualize>truevisualize>
            <topic>__default_topic__topic>
            <plugin filename="libgazebo_ros_imu_sensor.so" name="imu_plugin">
                <topicName>imu/datatopicName>
                <bodyName>imu_basebodyName>
                <updateRateHZ>100.0updateRateHZ>
                <gaussianNoise>0.01gaussianNoise>
                <xyzOffset>0 0 0xyzOffset>     
                <rpyOffset>0 0 0rpyOffset>
                <frameName>imu_baseframeName>        
            plugin>
            <pose>0 0 0 0 0 0pose>
        sensor>
        gazebo>

    xacro:macro>
robot>

然后在我们主描述文件 base.xacro中包含这个文件

gazebo中给机器人添加16线激光雷达跑LIO-SAM_第10张图片

6、添加RGB-D相机

我们这里使用一个realsense系列的RGB-D相机,先去下载它的仿真SDK

$ git clone https://github.com/nilseuropa/realsense_ros_gazebo.git

这里是下载到工程的源码目录下

gazebo中给机器人添加16线激光雷达跑LIO-SAM_第11张图片

然后同样地,在主描述文件base.xarco中把相机也包含进去

gazebo中给机器人添加16线激光雷达跑LIO-SAM_第12张图片

添加完之后,我们这个仿真机器人已经配备了 IMU、RGB-D相机、16线激光雷达这些传感器,我们把环境启动起来,看看发布了多少话题

gazebo中给机器人添加16线激光雷达跑LIO-SAM_第13张图片

可以看到发布了很多话题,双目的、IMU的、点云的……都有,基本是机器人配置已经完成,下面准备跑一个SLAM框架试试

7、LIO-SAM仿真

安装依赖

$ sudo apt-get install -y ros-noetic-navigation
$ sudo apt-get install -y ros-noetic-robot-localization
$ sudo apt-get install -y ros-noetic-robot-state-publisher

安装GTSAM

$ git clone https://github.com/borglab/gtsam
$ cd gtsam
$ mkdir build && cd build
# 注意这里要加-DGTSAM_BUILD_WITH_MARCH_NATIVE=OFF这个选项,不然后面运行会报错
$ cmake -DGTSAM_BUILD_WITH_MARCH_NATIVE=OFF ..
$ sudo make install -j8
$ sudo ln -s /usr/local/lib/libmetis-gtsam.so /usr/lib/libmetis-gtsam.so

编译LIO-SAM

$ cd ~/robot_ws/src
$ git clone https://github.com/TixiaoShan/LIO-SAM
$ cd ..
$ catkin_make

运行

首先启动仿真环境

$ roslaunch scout_gazebo scout_gazebo.launch

gazebo中给机器人添加16线激光雷达跑LIO-SAM_第14张图片

然后启动 lio-sam

$ roslaunch lio_sam run.launch

gazebo中给机器人添加16线激光雷达跑LIO-SAM_第15张图片

最后启动我们的控制机器人移动的节点,这个节点是ros自带的一个包,通过sudo apt install ros-noetic-teleop-twist-keyboard命令安装,这个节点主要是发布速度信息到 /cmd_val控制机器人在gazebo中进行移动,移动机器人即可进行建图

$ rosrun teleop_twist_keyboard teleop_twist_keyboard.py

gazebo中给机器人添加16线激光雷达跑LIO-SAM_第16张图片

可以看到机器人在gazebo中接收我们的运动控制指令进行运动,lio-sam节点进行了位姿估计与建图。

8、源码

这里我把源码上传到我的GitHub仓库,大家可以自行下载进行实验

https://github.com/linzs-online/robot_gazebo.git

遇到的问题

1、error: ‘class std::unordered_map’ has no member named ‘serialize’

原因:PCl库依赖的flann与Opencv冲突。opencv头文件中的一些宏定义和flann库中的冲突
解决:保证pcl库中依赖的flann在opencv头文件之前先包含进去。我这里是把opencv的头文件放在PCL库之后就解决 了
gazebo中给机器人添加16线激光雷达跑LIO-SAM_第17张图片

2、gazebo中机器人静止,rviz中反复横跳

原因:lio-sam会对点云进行下采样滤波,滤波体素设置太大了,匹配过程出现误差,导致机器人优化出来的位姿反复横跳。

解决: 因为我们这里是在室内建图,所以在lio-sam的配置文件中把体素大小设置小一些

gazebo中给机器人添加16线激光雷达跑LIO-SAM_第18张图片

3、运行时报错 [lio_sam_mapOptmization-5] process has died [pid 260348, exit code -11

解决: gtsam编译时带上这个参数,cmake -DGTSAM_BUILD_WITH_MARCH_NATIVE=OFF …

4、运行时报错 error while loading shared libraries: libmetis-gtsam.so: cannot open shared object file: No such file or directory

解决: sudo ln -s /usr/local/lib/libmetis-gtsam.so /usr/lib/libmetis-gtsam.so

5、运行时报 Warning: TF_REPEATED_DATA ignoring data with redundant timestamp for frame

原因:机器人TF变换不正常

gazebo中给机器人添加16线激光雷达跑LIO-SAM_第19张图片

解决:通过运行 roswtf 命令分析目前环境中的TF变换,这里查到是 base_linkodom这两个坐标之间的变换产生了冲突

gazebo中给机器人添加16线激光雷达跑LIO-SAM_第20张图片

显然,是我们的gazebo仿真中的控制已经发布了 base_linkodom 的TF变换,但是我们的 SLAM节点又发布了一次,这两个产生了冲突,下面我们通过修改lio-sam发布的TF变换来解决这个问题,修改lio-sam的配置文件,把SLAM位姿估计结果发布的坐标换个名字即可

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