SLAM学习----使用rplidar运行Hector算法

前言

雷达运行成功，便可跑算法了，于是我就从基本的Hector算法开始，通过参考各位大神的博客，经过多次报错终于成功了。（菜是原罪）

Basic Support：

Linux Ubuntu 16.04操作系统
ROS Kinetic
安装了rplidar的驱动

理论简介：

Hector：

Hector整体算法很直接，就是将激光点与已有的地图“对齐”，即扫描匹配。扫描匹配就是使用当前帧与已经有的地图数据构建误差函数，使用高斯牛顿法得到最优解和偏差量。其工作是实现激光点到栅格地图的转换，t时刻所有的激光点都能变换到栅格地图中，也就意味着匹配成功。

优点：

对硬件要求低,相反 cartographer高
不需要里程计信息(不需要将雷达的坐标绑定到某个固定坐标系比如base_link)
可以结合IMU数据使用

没有闭环检测部分,精确度高。

可以适应空中或者地面不平坦的情况

缺点：

不需要里程计，但对于雷达帧率要求很高40Hz，估计6自由度位姿。初值的选择对结果影响很大，所以要求雷达帧率较高。

Hector_SLAM包

整个包包含的节点有

hector_pose_estimation         将sensor的值转换成imu咨询丟給tf处理。
hector_mapping                 不断地即時更新map，並publish, slam node
hector_map_server              储存并画出map形状，提供查詢位置(pose)服务。
hector_trajectory_server       存储 tf based trajectories. 
hector_geotiff           		以geotiff images files  存储 map 和 robot trajectory

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-RDeHY36J-1644065587767)(C:\Users\SKYWALKER\Pictures\20180523141902317.png)]

Subscribed topics

scan (sensor_msgs/LaserScan)

    #The laser scan used by the SLAM system. 

syscommand (std_msgs/String)

    #System command. If the string equals "reset" the map and robot pose are reset to their inital state.

Published Topics

map_metadata (nav_msgs/MapMetaData)

    #Get the map data from this topic, which is latched, and updated periodically. 

map (nav_msgs/OccupancyGrid)

    #Get the map data from this topic, which is latched, and updated periodically 

slam_out_pose (geometry_msgs/PoseStamped)

    #The estimated robot pose without covariance 

poseupdate (geometry_msgs/PoseWithCovarianceStamped)

    #The estimated robot pose with an gaussian estimate of uncertainty

Service

dynamic_map (nav_msgs/GetMap)

    #Call this service to get the map data

dynamic_map (nav_msgs/GetMap)

#Call this service to get the map data

上手实践：

一 .安装hector_slam库

sudo apt-get install ros-kinetic-hector-slam

二.在原先的rplidar_ros/launch文件加中创建slam_launch文件

文件内容如下：

<launch>


<node pkg="hector_mapping" type="hector_mapping" name="hector_mapping" output="screen">
<!-- Frame names -->
<param name="pub_map_odom_transform" value="true"/>
<param name="map_frame" value="map" />
<param name="base_frame" value="base_link" />
<param name="odom_frame" value="base_link" />


<!-- Tf use -->
<param name="use_tf_scan_transformation" value="true"/>
<param name="use_tf_pose_start_estimate" value="false"/>


<!-- Map size / start point -->
<param name="map_resolution" value="0.05"/>
<param name="map_size" value="2048"/>
<param name="map_start_x" value="0.5"/>
<param name="map_start_y" value="0.5" />
<param name="laser_z_min_value" value = "-1.0" />
<param name="laser_z_max_value" value = "1.0" />
<param name="map_multi_res_levels" value="2" />


<param name="map_pub_period" value="2" />
<param name="laser_min_dist" value="0.4" />
<param name="laser_max_dist" value="5.5" />
<param name="output_timing" value="false" />
<param name="pub_map_scanmatch_transform" value="true" />
<!--<param name="tf_map_scanmatch_transform_frame_name" value="scanmatcher_frame" />-->


<!-- Map update parameters -->
<param name="update_factor_free" value="0.4"/>
<param name="update_factor_occupied" value="0.7" />    
<param name="map_update_distance_thresh" value="0.2"/>
<param name="map_update_angle_thresh" value="0.06" />


<!-- Advertising config --> 
<param name="advertise_map_service" value="true"/>
<param name="scan_subscriber_queue_size" value="5"/>
<param name="scan_topic" value="scan"/>
</node>


<node pkg="tf" type="static_transform_publisher" name="base_to_laser_broadcaster" args="0 0 0 0 0 0 /base_link /laser 100"/>


  <node pkg="rviz" type="rviz" name="rviz"
    args="-d $(find hector_slam_launch)/rviz_cfg/mapping_demo.rviz"/>


</launch>

保存并退出