gmapping建圖

一、mapping

在機器人領域，mapping指的是利用機器人的感測器和演算法，生成環境的完整地圖。這些地圖可以用於自主移動，路徑規劃和障礙物避開等。在gmapping中，mapping是其中的一部分，它是一個開源的SLAM（Simultaneous Localization And Mapping）框架，可以應用於ROS.

gmapping建圖使機器人能夠實時了解環境，確定其位置，創建地圖，同時避免碰撞。而其構建機器人地圖的過程是基於SLAM技術的。

二、mapping演算法原理

1. Grid Mapping

Grid Mapping指的是構建一個基於柵格（grid）的地圖，其中激光感測器所探測到的障礙被軌跡線標記出來，構成柵格化的地圖。Grid Mapping需要在每個時間步驟和每個控制命令步驟在線執行。

2. Particle Filters

Particle Filters的工作原理是利用已知的信息和感知數據生成模型，多個控制的粒子代表可能的機器人位置。這些粒子同時也包含了地圖建設中的障礙信息。然後通過權重分配，對於每個控制，粒子被重新採樣，重新排列在另一個位置，以便提供更好的估計。

3. EKF（擴展卡爾曼濾波）

擴展卡爾曼濾波和粒子濾波不同。它對機器人的狀態進行估計，可以應用於不適合使用Grid Mapping的情況。EKF主要包含三個部分：機器人狀態估計、激光和慣性的感測器模型以及概率估計。

三、代碼示例

1. 激光雷達

在gmapping建圖中，需要用到激光雷達感測器。使用ROS這個機器人操作系統，我們可以通過ROS中的LaserScan消息訂閱器來實例化激光雷達。例如：

#include 「ros/ros.h」
#include 「sensor_msgs/LaserScan.h」

void laserScanCallback(const sensor_msgs::LaserScan::ConstPtr& msg) {
// 在此處執行激光雷達的讀取和處理
}

int main(int argc, char** argv) {
ros::init(argc, argv, 「laser_scan_subscriber」);
ros::NodeHandle n;
ros::Subscriber sub = n.subscribe(「/scan」, 1000, laserScanCallback);
ros::spin();
return 0;
}

2. odom消息

在構建機器人地圖時，需要定位機器人。在gmapping建圖中，可以使用ROS中的Odometry消息來實例化一個odom消息。例如：

#include 「ros/ros.h」
#include 「nav_msgs/Odometry.h」

void odomCallback(const nav_msgs::Odometry::ConstPtr& msg) {
// 在此處執行定位機器人的操作
}

int main(int argc, char** argv) {
ros::init(argc, argv, 「odom_subscriber」);
ros::NodeHandle n;
ros::Subscriber sub = n.subscribe

3. gmapping地圖

創建gmapping地圖的最簡單方法是使用ROS的gmapping軟體包。您可以將激光和odometry消息傳遞給框架，框架將為您構建地圖並將其發布為ROS主題。例如：

roslaunch gmapping slam_gmapping.launch

4. 保存gmapping地圖

在gmapping建圖中，構建一個機器人地圖後，您可以將其保存為pgm文件，並使用ROS將其傳遞給其他程序。以下是如何保存gmapping地圖的示例代碼：

rosrun map_server map_saver -f my_map

總結

通過以上對gmapping建圖的研究，我們可以看到gmapping提供了一個強大的SLAM框架，可以用於構建機器人地圖和自主移動。無論您是一個機器人開發者還是一個ROS愛好者，gmapping都是一個值得學習的工具。