ROS实践（四）机器人SLAM建图（gmapping）

目次
一、SLAM技能
二、常用工具和传感器
  三、相干功能包
1. gmapping建图功能包
2. map_server
四、SLAM 建图实行
1. 设置gmapping（launch文件）
2. 启动机器人仿真（含机器人以及传感器）
3. 运行gmapping节点
4. 启动rviz可视化工具
5. 生存地图文件

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一、SLAM技能

            地图构建（Mapping）是机器人在活动过程中渐渐建立和更新其所处环境的地图。
          （Simultaneous Localization and Mapping）即同时定位与地图构建，是一种概念，旨在让机器人从未知环境的未知地点出发，在活动过程中通过重复观测到的环境特性定位自身位置和姿态，再根据自身位置构建附近环境的增量式地图，从而达到同时定位和地图构建的目标。
          SLAM技能使用相机、激光雷达、惯性测量单位等传感器来网络环境信息，然后用算法将这些信息融合起来，以确定设备在未知环境中的位置，并构建一张环境地图。
  二、常用工具和传感器

   1. 激光雷达（LiDAR）
           通过发射激光束并测量返回时间来盘算与障碍物的间隔，可以或许提供高精度的2D或3D环境建模，广泛用于SLAM（同步定位与地图构建）、路径规划、避障、目标跟踪等。2D LiDAR常用于室内机器人，3D LiDAR实用于自动驾驶、无人机测绘等复杂环境，常见型号包括Velodyne VLP-16、Hokuyo UST-10LX等。
  2. RGBD相机
          结合RGB和彩色图像和深度信息，提供环境的3D感知能力，可用于地图构建、目标识别、障碍物检测、人脸识别、手势控制等。常见的RGBD相机有Intel RealSense、Microsoft Kinect、Orbbec Astra等，广泛应用于机器人视觉、AR/VR、自动化检测等领域。
  3. 超声波传感器
          通过发射超声波并测量回波时间盘算与障碍物的间隔，实用于短间隔障碍物检测，常用于自动泊车、无人机避障、水下探测、工业自动化等领域。其本钱低、体积小，但受噪声和材质影响较大，常见型号如HC-SR04、MaxBotix MB1040。
  4. IMU（惯性测量单位）
           由加快率计、陀螺仪（有时包罗磁力计）组成，用于测量机器人姿态、角速率、加快率等信息，常用于惯性导航、姿态估计、活动跟踪等。IMU可单独使用，也可与GPS、LiDAR、里程计融合以提高定位精度，常见型号有MPU6050、BNO055、VectorNav VN-100等。
  5. 轮式里程计（Odometry）
          通过测量轮子的旋转角度盘算机器人在平面上的活动轨迹，实用于短时间内的相对位置估计，但存在累积误差，因此常与IMU、LiDAR、视觉SLAM结合使用以提高定位精度，广泛应用于移动机器人、自主导航、AGV（自动导引车）等。
   三、相干功能包

1. gmapping建图功能包

     gmapping 是一种基于粒子滤波算法的 SLAM工具，它可以帮助机器人在未知环境中创建地图的同时定位自己。
          具体来说，gmapping 是 ROS 中实现激光SLAM的一个软件包，它结合了激光扫描器数据和机器人活动信息，实时生成并更新地图。常用在需要通过激光雷达进行建图的机器人系统中，尤其实用于移动机器人、无人车等场景。
    gmapping 包罗了完成 SLAM所需的所有核默算法，它会自动利用激光扫描数据和机器人的活动信息来进行地图构建和位置估算。只要你精确设置了相干参数和话题，就可以通过启动 gmapping 节点来实现SLAM功能，而不必从头实现复杂的 SLAM 算法。
  （1）下载
    gmapping 并不是 ROS 系统自带的核心组件，而是一个额外的 ROS 软件包。通常在使用 ROS 时，gmapping 需要单独安装并设置。

1. sudo apt-get install ros-<ros

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