在ros2humble中用激光雷达使用Cartographer算法建图

### 实现 ROS2 Humble 中 Cartographer 和激光雷达 SLAM 建图 要在 ROS2 Humble 版本中使用 Cartographer 算法并通过激光雷达实现 SLAM 建图，可以按照以下方法完成。 #### 1. 安装必要的依赖项 确保已安装 ROS2 Humble 及其相关组件。还需要安装 `cartographer_ros` 和其他必要依赖项。可以通过以下命令安装这些包： ```bash sudo apt update sudo apt install ros-humble-cartographer-ros ros-humble-navigation2 ros-humble-nav2-bringup ``` 此操作会自动拉取所需的依赖库[^3]。 #### 2. 配置硬件驱动 对于激光雷达设备（如思岚 A1 或镭神 M10P），需确认其驱动程序已经正确加载并发布 `/scan` 主题消息。通常情况下，厂商提供对应的 ROS 节点用于数据采集和发布。例如，如果使用的是思岚 A1 激光雷达，则需要启动对应节点来获取扫描数据[^1]。 #### 3. 创建自定义配置文件 Cartographer 的性能高度依赖于参数调整。创建一个新的 `.lua` 文件作为 Cartographer 的配置文件，并放置在工作空间中的适当位置。以下是针对二维地图构建的一个基础示例配置： ```lua include "map_builder.lua" include "trajectory_builder.lua" options = { map_builder = MAP_BUILDER, trajectory_builder = TRAJECTORY_BUILDER, map_frame = "map", tracking_frame = "base_link", published_frame = "odom", use_odometry = true, provide_odom_frame = false, publish_frame_projected_to_2d = true, use_nav_sat = false, use_landmarks = false, } TRAJECTORY_BUILDER_2D.num_laser_scans = 1 TRAJECTORY_BUILDER_2D.min_range = 0.12 TRAJECTORY_BUILDER_2D.max_range = 10. MAP_BUILDER.use_trajectory_builder_2d = true return options ``` 上述脚本设置了一些基本参数以适应大多数室内环境下的建图需求[^1][^2]。 #### 4. 启动 Cartographer 并运行 SLAM 流程 编写一个 launch 文件用来集成所有功能模块。下面是一个简单的 launch 文件模板 (`slam.launch.py`) ，它包含了 cartographer、rviz 和 laser_scan_publisher: ```python from launch import LaunchDescription from launch.actions import DeclareLaunchArgument, IncludeLaunchDescription from launch.substitutions import LaunchConfiguration from launch.conditions import IfCondition from launch_ros.actions import Node from ament_index_python.packages import get_package_share_directory import os def generate_launch_description(): pkg_dir = get_package_share_directory('your_custom_pkg') # Arguments use_sim_time_arg = DeclareLaunchArgument( 'use_sim_time', default_value='false', description='Use simulation (Gazebo) clock if true') urdf_file_name = 'robot.urdf' urdf_path = os.path.join(pkg_dir,'urdf/', urdf_file_name) rviz_config_dir = os.path.join(get_package_share_directory('nav2_bringup'), 'rviz', 'nav2_default_view.rviz') return LaunchDescription([ use_sim_time_arg, Node(package='tf2_ros', executable='static_transform_publisher', arguments=['--frame-id', 'odom', '--child-frame-id', 'base_footprint'], output='screen'), Node( package='robot_state_publisher', executable='robot_state_publisher', name='robot_state_publisher', parameters=[{'use_sim_time': LaunchConfiguration('use_sim_time')}, {'robot_description': open(urdf_path).read()}], output='both'), Node( package='cartographer_ros', executable='cartographer_node', name='cartographer_node', parameters=[ {'use_sim_time': LaunchConfiguration('use_sim_time')} ], arguments=['-configuration_directory', [pkg_dir, '/config/'], '-configuration_basename', 'custom_carto.lua'] ), Node( package='cartographer_ros', executable='occupancy_grid_node', name='occupancy_grid_node', parameters=[{'use_sim_time': LaunchConfiguration('use_sim_time')}] ), Node( package="rviz2", executable="rviz2", name="rviz2", arguments=["-d", rviz_config_dir], condition=IfCondition(LaunchConfiguration('use_rviz')), parameters=[{'use_sim_time': LaunchConfiguration('use_sim_time')}]), ]) ``` 执行该 launch 文件即可开始 SLAM 过程: ```bash ros2 launch your_custom_pkg slam.launch.py ``` #### 5. 地图保存 当完成区域探索之后，可通过终端指令存储生成的地图到指定路径下： ```bash ros2 service call /write_map nav_msgs/srv/WriteMap "{path: '/home/user/map.pgm'}" ``` 以上步骤涵盖了从初始化至最终成果导出的整体流程^. ---