传感器信息:

  1. 环境深度信息:sensor_msgs/laserScan -----> RGBD三维点云数据:通过ros功能包depthimage to laserscan完成深度相机数据转换成激光数据
  2. 里程计信息:机器人发布的nav_msgs/Odemetry(pose:x,y,z三轴位置与方向以及矫正误差的协方差矩阵;twist):通过伪造的节点发布odom数据

发布gmapping需要的传感器信息和里程计消息:

  • $ catkin_create_pkg odom_tf_package std_msgs rospy roscpp sensor_msgs tf nav_msgs
  • $ touch odom_tf_node.cpp
   #include <tf/transform_broadcaster.h>
#include <nav_msgs/Odometry.h>
//需要实现“odom”参考系到“base_link”参考系的变换,以及nav_msgs/Odometry消息的发布 int main(int argc, char** argv)
{
//定义一个消息发布者来发布“odom”消息,在定义一个tf广播,来发布tf变换信息
ros::init(argc, argv, "odometry_publisher");
ros::NodeHandle n;
ros::Publisher odom_pub = n.advertise<nav_msgs::Odometry>("odom", );
tf::TransformBroadcaster odom_broadcaster; // 默认机器人的起始位置是odom参考系下的0点
double x = 0.0;
double y = 0.0;
double th = 0.0;
// 让机器人的base_link参考系在odom参考系下以x轴方向0.1m/s,Y轴速度-0.1m/s,角速度0.1rad/s的状态移动
double vx = 0.1;
double vy = -0.1;
double vth = 0.1; ros::Time current_time, last_time;
current_time = ros::Time::now();
last_time = ros::Time::now();
//使用1Hz的频率发布odom消息,在实际系统中,往往需要更快的速度进行发布
ros::Rate r(1.0);
while(n.ok())
{
ros::spinOnce();
current_time = ros::Time::now(); //积分计算里程计信息
double dt = (current_time - last_time).toSec();
double delta_x = (vx * cos(th) - vy * sin(th)) * dt;
double delta_y = (vx * sin(th) + vy * cos(th)) * dt;
double delta_th = vth * dt;
x += delta_x;
y += delta_y;
th += delta_th; //为了兼容二维和三维的功能包,让消息结构更加通用,里程计的偏航角需要转换成四元数才能发布,辛运的是,ROS为我们提供了偏航角与四元数相互转换的功能
geometry_msgs::Quaternion odom_quat = tf::createQuaternionMsgFromYaw(th);
//first, we'll publish the transform over tf
geometry_msgs::TransformStamped odom_trans;
odom_trans.header.stamp = current_time;
odom_trans.header.frame_id = "odom";
odom_trans.child_frame_id = "base_link";
odom_trans.transform.translation.x = x;
odom_trans.transform.translation.y = y;
odom_trans.transform.translation.z = 0.0;
odom_trans.transform.rotation = odom_quat; //send the transform
odom_broadcaster.sendTransform(odom_trans); //next, we'll publish the odometry message over ROS
nav_msgs::Odometry odom;
odom.header.stamp = current_time;
odom.header.frame_id = "odom"; //set the position
odom.pose.pose.position.x = x;
odom.pose.pose.position.y = y;
odom.pose.pose.position.z = 0.0;
odom.pose.pose.orientation = odom_quat; //set the velocity
odom.child_frame_id = "base_link";
odom.twist.twist.linear.x = vx;
odom.twist.twist.linear.y = vy;
odom.twist.twist.angular.z = vth; //publish the message
odom_pub.publish(odom);
last_time = current_time;
r.sleep(); }
}

编译源码:在odom_tf_package/CMakeLists.txt添加编译选项:

  • add_executable(odom_tf_node src/odom_tf_node.cpp)
  • target_link_libraries(odom_tf_node ${catkin_LIBRARIES})

在odom_tf_package中添加launch文件:

  • mkdir -p launch
  • cd launch
  • touch gamppping_slam.launch添加代码如下:
    <launch>
    
    <node pkg="tf" type="static_transform_publisher" name="base_to_laser_broadcaster" args="0 0 0 0 0 0 /base_link /laser_frame 100" />
    <node pkg="tf" type="static_transform_publisher" name="base_footprint_2_base_link" args="0 0 0 0 0 0 /odom /base_link 100"/>
    <node pkg="tf" type="static_transform_publisher" name="base_link_2_base_stabilized_link" args="0 0 0 0 0 0 /base_link /camera_link 100"/> </launch>

启动kinect相机:$ roslaunch freenect_launch freenect.launch

完成深度信息转换成/scan信息:$ rosrun depthimage_to_laserscan depthimage_to_laserscan image:=/camera/depth/image_raw

发布Odom信息:$ rosrun odom_tf_package odom_tf_node

启动launch:$ roslaunch odom_tf_package gmapping_slam.launch

启动gmapping建图:$ rosrun gmapping slam_gmapping scan:=scan

在rviz中观察建图过程:$ rviz

查看tree图 :$ rosrun rqt_tf_tree rqt_tf_tree

通过gmapping和伪造的odom,完成Kinect建图的更多相关文章

  1. 使用hector-slam和Kinect V1建图

    一.建图实际操作 下载源码测试源码,depthimage_to_laserscan,参考https://blog.csdn.net/u010925447/article/details/5649468 ...

  2. Velodyne VLP-16 gmapping 建图

    1. 测试环境 Ubuntu 16.04 x64.ROS Kinetic.Velodyne VLP-16.RoboWare Studio 2. 安装 ROS 功能包 sudo apt-get inst ...

  3. TurtleBot3 Waffle (tx2版华夫)(9)建图-gmapping建图(A2雷达)

    9.1. 说明 这一节我们来讲 Turtlebot3 的 SLAMSLAM(The Simultaneous Localization and Mapping) 同步定位与地图构建: 希望机器人从未知 ...

  4. 基于ros2 dashing的建图导航探索

    基于ros2 dashing的建图导航探索 1. 环境准备 安装ros2 dashing, 参考链接: https://index.ros.org/doc/ros2/Installation/Dash ...

  5. 【翻译】Kinect v1和Kinect v2的彻底比较

      本连载主要是比较Kinect for Windows的现行版(v1)和次世代型的开发者预览版(v2),以C++开发者为背景介绍进化的硬件和软件.本文主要是对传感的配置和运行条件进行彻底的比较.   ...

  6. (转) SLAM系统的研究点介绍 与 Kinect视觉SLAM技术介绍

          首页 视界智尚 算法技术 每日技术 来打我呀 注册     SLAM系统的研究点介绍 本文主要谈谈SLAM中的各个研究点,为研究生们(应该是博客的多数读者吧)作一个提纲挈领的摘要.然后,我 ...

  7. Gmapping笔记

    2D-slam 激光slam: 开源代码的比较HectorSLAM Gmapping KartoSLAM CoreSLAM LagoSLAM 作者:kint_zhao 原文:https://blog. ...

  8. OpenCV、PCL;Xtion、kinect;OpenNI、kinect for windows SDK比较

    一.对比介绍: 1. OpenCV:开源跨平台,OpenCV于1999年由Intel建立,如今由Willow Garage提供支持. 2. OpenNI:OpenNI组织创建于2010年11月.主要成 ...

  9. 【计算机视觉】深度相机(五)--Kinect v2.0

    原文:http://blog.csdn.NET/qq1175421841/article/details/50412994 ----微软Build2012大会:Kinect for Windows P ...

随机推荐

  1. Unity导入fbx格式的模型

    1. 在Model文件夹右击,选择 import new Asset,然后选择要导入的模型 2. 将纹理图片导入Pictures中 3. 在Materials中创建一个Material,然后点击属性中 ...

  2. [Sublime] Sublime Text 3126 lincense

    —– BEGIN LICENSE —– Michael Barnes Single User License EA7E- 8A353C41 872A0D5C DF9B2950 AFF6F667 C45 ...

  3. Android 7.0 适配

    extends:http://www.jianshu.com/p/56b9fb319310http://blog.csdn.net/chay_chan/article/details/57083383

  4. mysql中的事物处理

    首先,事物的概念,保证一组sql语句操作的完整性,在这个过程中要充分考虑到多用户同时访问数据库数据的情况. 关键词有COMMIT,ROLLBACK,,START TRANSACTION

  5. react 中的绑定事件

    handleOpen = (e)=> { this.setState({ open: true }) } <Button color='primary' onClick={this.han ...

  6. 【Java线程安全】锁

    Java都有哪些锁? synchronized 和 reentranlock是最常见的,其中前者又JVM提供实现,后者有专门对应的java.util.concurrent包提供:同时后者功能更加丰富. ...

  7. 关于c++中前++后++运算符重载问题

    #include<iostream> using namespace std; class Complex{ public: Complex(int a,int b){ this-> ...

  8. itoa()函数

    itoa()函数 itoa():char *itoa( int value, char *string,int radix); 原型说明: value:欲转换的数据.string:目标字符串的地址.r ...

  9. 03.Django的MTV开发模式详解和模型关系构建

    ORM:对象关系映射 一:MTV开发模式把数据存取逻辑.业务逻辑和表现逻辑组合在一起的概念有时被称为软件架构的 Model-View-Controller(MVC)模式. 在这个模式中,Model 代 ...

  10. 东大oj1155 等凹函数

    Problem Description 定义一种数字称为等凹数字,即从高位到低位,每一位的数字先递减再递增,且该数是一个回文数,即从左读到右与从右读到左是一样的,仅形成一个等凹峰,如543212345 ...