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5.4.1 SLAM建图

功能介绍​

SLAM指即时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping，简称SLAM）。 本章节使用ROS2的SLAM-Toolbox作为建图算法，在Gazebo中控制小车行驶建立地图，并通过Rviz2观察建图效果。 其中SLAM-Toolbox运行在RDK上，Gazebo和Rviz2运行在与RDK同一网段的PC上。

支持平台​

平台运行方式
RDK X3, RDK X3 Module,Ubuntu 20.04 (Foxy), Ubuntu 22.04 (Humble)
RDK X5, RDK X5 ModuleUbuntu 22.04 (Humble)
RDK S100, RDK S100PUbuntu 22.04 (Humble)
RDK UltraUbuntu 20.04 (Foxy)

准备工作​

RDK平台​

  1. RDK已烧录好Ubuntu 20.04/Ubuntu 22.04系统镜像。

  2. RDK已成功安装TogetheROS.Bot。

  3. tros.b成功安装后，安装SLAM-Toolbox

sudo apt-get install ros-foxy-slam-toolbox
info

如果安装失败，并且报错如下：

  The following packages have unmet dependencies:
   ros-foxy-slam-toolbox : Depends: ros-foxy-nav2-map-server but it is not going to be installed
  E: Unable to correct problems, you have held broken packages.

请执行以下命令后再安装：

apt update

sudo apt install libwebp6=0.6.1-2ubuntu0.20.04.3

注意

如果sudo apt update命令执行失败或报错，请查看常见问题章节的Q10: apt update 命令执行失败或报错如何处理？解决。

  1. 和RDK在同一网段的PC，PC已安装Ubuntu 20.04/Ubuntu 22.04系统、ROS2桌面版和仿真环境Gazebo，数据可视化工具Rviz2。
  • Ubuntu 20.04系统和ROS2 Foxy桌面版
  • PC的ROS2安装成功后安装Gazebo和Turtlebot3相关的功能包，安装方法为：
sudo apt-get install ros-foxy-gazebo-*
sudo apt install ros-foxy-turtlebot3
sudo apt install ros-foxy-turtlebot3-bringup
sudo apt install ros-foxy-turtlebot3-simulations
sudo apt install ros-foxy-teleop-twist-keyboard

使用介绍​

RDK平台​

本小节介绍如何使用RDK运行SLAM算法，并使用PC观察建图效果。

PC端启动仿真环境：

source /opt/ros/foxy/setup.bash
export TURTLEBOT3_MODEL=burger
ros2 launch turtlebot3_gazebo turtlebot3_world.launch.py
info

如果启动失败，并且报错[ERROR] [gzclient-2]: process has died，请执行命令source /usr/share/gazebo/setup.sh后再启动。

仿真环境如下图所示：

PC端开启另外一个控制台，启动Rviz2 用于观察建图效果：

source /opt/ros/foxy/setup.bash
ros2 launch turtlebot3_bringup rviz2.launch.py

打开Rviz2后，需要添加“map”可视化选项，用于展示建立的地图，步骤如下所示：

RDK板端运行SLAM-Toolbox：

# 配置tros.b环境
source /opt/tros/setup.bash
#启动SLAM launch文件
ros2 launch slam_toolbox online_sync_launch.py

PC端开启另外一个控制台，PC端启动控制工具，通过键盘控制小车运动，控制方法见控制台打印的log，在此不再赘述：

source /opt/ros/foxy/setup.bash
ros2 run teleop_twist_keyboard teleop_twist_keyboard

控制小车行驶，随着小车雷达探测到更多的环境信息，SLAM算法也建立起环境地图，可以在Rviz2上观察到建图效果。

结果分析​

在RDK板端运行终端输出如下信息：

[INFO] [launch]: All log files can be found below /root/.ros/log/2022-06-10-06-40-34-204213-ubuntu-5390
[INFO] [launch]: Default logging verbosity is set to INFO
[INFO] [sync_slam_toolbox_node-1]: process started with pid [5392]
[sync_slam_toolbox_node-1] [INFO] [1654843239.403931058] [slam_toolbox]: Node using stack size 40000000
[sync_slam_toolbox_node-1] [INFO] [1654843240.092340814] [slam_toolbox]: Using solver plugin solver_plugins::CeresSolver
[sync_slam_toolbox_node-1] [INFO] [1654843240.096554433] [slam_toolbox]: CeresSolver: Using SCHUR_JACOBI preconditioner.
[sync_slam_toolbox_node-1] Info: clipped range threshold to be within minimum and maximum range!
[sync_slam_toolbox_node-1] [WARN] [1654843589.431524393] [slam_toolbox]: maximum laser range setting (20.0 m) exceeds the capabilities of the used Lidar (3.5 m)
[sync_slam_toolbox_node-1] Registering sensor: [Custom Described Lidar]
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