Skip to content

实验四 定位与建图 SLAM

【实验目标】

【实验目标】

学习 F1TENTH 仿真环境 simulator 下 Scan Matching(扫描匹配定位算法) 学习蒙特卡洛定位法 实现三种激光雷达建图算法的使用,并对比建图效果 了解激光雷达消息结构

【实验内容】

Scan Matching 扫描匹配定位算法

该实验处理机器人技术中的定位问题,并介绍了定位及其在自主堆栈中的重要性。通过实验,实现了最基本的定位算法之一,即(Scan Matching)扫描匹配。该方法不使用里程计信息,但扫描匹配的输出结果可以结合里程计,以提升定位精度。该方法使用了迭代最近点算法,本实验您将了解到,它在路径规划和轨迹跟踪中的重要性。

Particle Filter 粒子滤波

粒子滤波通过非参数化的蒙特卡洛 (Monte Carlo) 模拟方法来实现递推贝叶斯滤波,适用于任何能用状态空间模型描述的非线性系统,精度可以逼近最优估计。粒子滤波器具有简单、易于实现等特点,它为分析非线性动态系统提供了一种有效的解决方法,从而引起目标跟踪、信号处理以及自动控制等领域的广泛关注。

GMapping 建图

启动 tianracer_gmapping 节点,用 GMapping 进行建图,并保存地图 1、启动底盘 先 SSH 远程连接

小车终端:

shell
roslaunch tianracer_bringup tianracer_bringup.launch

2、使用 GMpping 建图

小车终端

shell
roslaunch tianracer_slam tianracer_gmapping.launch

3、打开 Rviz 观察地图

个人 PC 终端:

shell
roslaunch tianracer_rviz view_mapping.launch

注意!!! 启动 rviz、rqt 等图形化界面,建议在个人 PC 端启动,也就是在计算机名为 ros2go 的终端

4、使用遥控器控制小车运动建图 5、地图尽量封闭后,保存地图

shell
roslaunch tianracer_slam map_save.launch map_file:=gmapping(自定义地图名称)

地图默认保存在 tianracer_slam/maps/目录下 gmapping 建图效果:

Cartographer 建图

启动 tianracer_cartographer 节点,用 Cartographer 进行建图,并保存地图

shell
roslaunch tianracer_slam tianracer_cartographer.launch

cartographer 建图效果:

Hector_Slam 建图

启动 tianracer_hector 节点,用 Hector_Slam 进行建图,并保存地图

shell
roslaunch tianracer_slam tianracer_hector.launch

hector_slam 建图效果如下:

激光雷达消息结构