移動(dòng)機(jī)器人技術(shù)-課件 項(xiàng)目6-任務(wù)4-基于ROS的機(jī)器人SLAM算法和導(dǎo)航

項(xiàng)目六：移動(dòng)機(jī)器人高階認(rèn)知與實(shí)踐基于Turbot3機(jī)器人的實(shí)踐任務(wù)四：基于ROS的機(jī)器人SLAM算法和導(dǎo)航任務(wù)目標(biāo)：1.了解SLAM的基本定義、分類(lèi)。2.了解并實(shí)踐基于激光雷達(dá)的Gmapping算法。3.了解并實(shí)踐基于視覺(jué)的cartographer算法。4.熟悉并實(shí)踐機(jī)器人導(dǎo)航算法。知識(shí)儲(chǔ)備一SLAM的基本定義SLAM（SimultaneousLocalizationandMapping，同時(shí)定位與地圖構(gòu)建）問(wèn)題可以簡(jiǎn)單描述為：將一個(gè)移動(dòng)設(shè)備（如機(jī)器人、無(wú)人機(jī)、手機(jī)、汽車(chē)、智能穿戴設(shè)備等）從一個(gè)未知環(huán)境中的未知位置出發(fā)，在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中通過(guò)傳感器（如激光雷達(dá)、相機(jī)等）觀測(cè)定位自身位置和姿態(tài)，讓移動(dòng)設(shè)備一邊移動(dòng)一邊以增量的形式描繪出此環(huán)境地圖，從而達(dá)到同時(shí)定位和地圖構(gòu)建的目的。知識(shí)儲(chǔ)備一SLAM的基本定義SLAM最早被應(yīng)用在機(jī)器人領(lǐng)域，其目的是在沒(méi)有任何先驗(yàn)知識(shí)的情況下，根據(jù)傳感器數(shù)據(jù)能夠自主構(gòu)建周?chē)h(huán)境地圖，同時(shí)根據(jù)這個(gè)地圖推測(cè)自身的位置。一般來(lái)說(shuō)，機(jī)器人自主移動(dòng)到指定位置的過(guò)程可以分解為定位、建圖和路徑規(guī)劃三個(gè)任務(wù)，而SLAM主要解決定位與建圖問(wèn)題。知識(shí)儲(chǔ)備一SLAM的基本定義定位是用于估計(jì)機(jī)器人相對(duì)于地圖的位姿（位置與姿態(tài)），建圖是指機(jī)器人創(chuàng)建環(huán)境空間模型的過(guò)程。地圖一方面可以幫助機(jī)器人配合自身的傳感器進(jìn)行實(shí)時(shí)定位，同時(shí)也用于后續(xù)展開(kāi)行動(dòng)時(shí)，導(dǎo)航過(guò)程的路徑規(guī)劃。自主運(yùn)動(dòng)的兩大基本問(wèn)題我在什么地方？——定位周?chē)h(huán)境是什么樣子？——建圖定位與建圖=內(nèi)外兼修定位側(cè)重對(duì)自身的了解，建圖側(cè)重對(duì)外在的了解相互關(guān)聯(lián)準(zhǔn)確的定位需要精確的地圖精確的地圖來(lái)自準(zhǔn)確的定位知識(shí)儲(chǔ)備二SLAM的分類(lèi)SLAM主要可分為基于激光的SLAM和基于視覺(jué)的SLAM?；诩す獾腟LAM方法是成熟且可信的方法，能提供機(jī)器人本體與周?chē)h(huán)境障礙物間的距離信息，能以較高精度檢測(cè)出機(jī)器人周?chē)系K點(diǎn)的角度和距離，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)SLAM、避障等功能。但激光雷達(dá)存在著價(jià)格昂貴、獲取信息量有限（稀疏點(diǎn)云、無(wú)彩色信息）等缺點(diǎn)。視覺(jué)SLAM是以相機(jī)為主要傳感器的SLAM系統(tǒng)，相比于激光雷達(dá)，同樣的檢測(cè)相機(jī)成本低，且采集的圖像信息比激光雷達(dá)得到的信息豐富，有利于后期的處理，但存在著計(jì)算量大、對(duì)環(huán)境假設(shè)強(qiáng)和易受干擾等缺點(diǎn)。知識(shí)儲(chǔ)備三

經(jīng)典開(kāi)源SLAM算法1.基于激光雷達(dá)的Gmapping算法Gmapping是一個(gè)基于2D激光雷達(dá)使用RBPF(Rao-BlackwellizedParticleFilters)算法完成二維柵格地圖構(gòu)建的SLAM算法。其優(yōu)點(diǎn)是Gmapping可以實(shí)時(shí)構(gòu)建室內(nèi)環(huán)境地圖，在較小場(chǎng)景中計(jì)算量少，且地圖精度較高，同時(shí)對(duì)激光雷達(dá)掃描頻率要求較低。但隨著環(huán)境增大，構(gòu)建地圖所需的內(nèi)存和計(jì)算量就會(huì)變得巨大，因此Gmapping不適合大場(chǎng)景構(gòu)圖。2.基于cartographerslam算法Cartographer是Google推出的一套基于圖優(yōu)化的激光SLAM算法，它同時(shí)支持2D和3D激光SLAM，可以跨平臺(tái)使用，支持Lidar、IMU、Odemetry、GPS、Landmark等多種傳感器配置。是目前落地應(yīng)用最廣泛的激光SLAM算法之一。cartographer采用基于google開(kāi)發(fā)的ceres非線性?xún)?yōu)化的方法，基于submap子圖構(gòu)建全局地圖的思想，能有效的避免建圖過(guò)程中環(huán)境中移動(dòng)物體的干擾。并能天然的輸出協(xié)方差矩陣，后端優(yōu)化的輸入項(xiàng)。工程實(shí)踐一基于激光雷達(dá)的Gmapping算法構(gòu)建地圖1.下載rosgmapping包，并把算法包放置到工程包里。放置目錄為：~/home/leo/src/mapping。該步驟是在LEO機(jī)器人進(jìn)行。LEO：$cd~/dashgo_wsLEO：$chmod777leo-RLEO：$catkin_makeLEO：$sourcedevel/setup.bash2.PC端遠(yuǎn)程進(jìn)入LEO機(jī)器人，并在LEO機(jī)器人中啟動(dòng)建圖launch文件。CP：$ssheaibot@00LEO：$roslaunchdashgo_navgmapping_imu.launch3.在電腦PC端啟動(dòng)rviz（可視化），觀察建圖過(guò)程。PC：$exportROS_MASTER_URI=00:11311PC：$roslaunchdashgo_rvizview_navigation.launch工程實(shí)踐一基于激光雷達(dá)的Gmapping算法構(gòu)建地圖4.啟動(dòng)鍵盤(pán)操作CP：$ssheaibot@00LEO：$cd~/leo_wsLEO：$sourcedevel/setup.bashLEO：$rosrundashgo_toolsteleop_twist_keyboard.py5.地圖保存建好圖后，使用如下命令保存地圖到規(guī)定的maps文件夾中。PC：$ssheaibot@00LEO：cd~/dashgo_wsLEO：sourcedevel/setup.bashLEO：roscddashgo_nav/mapsLEO：rosrunmap_servermap_saver–feai_map_imu工程實(shí)踐二使用激光雷達(dá)完成導(dǎo)航任務(wù)1.啟動(dòng)roscorePC：$roscore2.啟動(dòng)LEO機(jī)器人中的導(dǎo)航launch文件PC：$eaibot@00LEO：$roslaunchdashgo_navnavigation_imu_2.launch3.在電腦PC端啟動(dòng)rviz可視化，觀察地圖和機(jī)器人移動(dòng)過(guò)程。PC