ROS入门(七)——Rviz的使用与建图导航
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1、Rviz#
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Rviz可以与实物或者Gazebo中的模型进行联合使用。在https://www.cnblogs.com/iwehdio/p/12763361.html中，我们看到，机器人模型可以在Rviz中显示，而且相机的图像、激光雷达的扫描结果也能显示。
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那我们就想要，在Rviz中对https://www.cnblogs.com/iwehdio/p/12774226.html中自建小车进行显示。
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使用Gazebo打开仿真模型后，如果直接打开Rviz，添加话题或者可视化组件，都会报错而无法显示。如报错小车车体 “No transform from [chassis] to [map]”。这是因为Rviz没有收到车体的坐标转换信息即 tf。
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不妨从RRbot是怎样做到在Rviz中显示的看起。启动RRbot示例，可以看到，图像和激光雷达以及机器人模型都是正常显示的：
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查看坐标转换 tf 中 包含了那些内容：
$ rostopic echo /tf $ rostopic echo /tf_static/tf 话题下，发布了link直接的坐标转换关系。
/tf_static 话题下，发布了机器人与世界、相机、激光雷达之间的坐标转换关系。
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更清楚的，可以看一下tf树的结构：
$ rosrun rqt_tf_tree rqt_tf_tree
即坐标转换使得机器人的每个组件，最终都能查询到各自之间的坐标转换关系。
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回到我们的自建小车上来，同样的，启动Gazebo模型，再查询tf树：
可以看到，机器人内部的tf都是构造好了的。
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但是打开Rviz后，这些话题都不见了。
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查找原因，注意到上图的tf树中，除了odom是/gazebo发布的，其他都是由/robot_state_publisher发布的。这是由于，启动mycar_world.launch时，同时也include了mycar_control.launch文件，在这个文件中启动了/robot_state_publisher节点。而mycar_rviz.launch中又一次启动了/robot_state_publisher节点，覆盖了之前的发布。
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所以，我们要做的就是，发布/map与/odom的tf，删除并且不再启动/robot_state_publisher节点。
<!-- 加入 --> <node pkg="tf" type="static_transform_publisher" name="odem_broadcaster" args="0 0 0 0 0 0 1 map odom 50" /> <!-- 删除 --> <node name="robot_state_publisher" pkg="robot_state_publisher" type="robot_state_publisher"/> -
再次打开Rviz，添加RobotModel、Odometry、Camera和LaserScan，并且保存配置。在mycar_rviz.launch中加入：
<!-- Show in Rviz --> <node name="rviz" pkg="rviz" type="rviz" args="-d $(find mycar_description)/launch/mycar.rviz"/>启动Rviz配置文件，即可在Rviz中显示。
2、建图与导航#
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在ROS中，进行导航需要使用到的三个包是：
（1） move_base：根据参照的消息进行路径规划，使移动机器人到达指定的位置；
（2） gmapping：根据激光数据（或者深度数据模拟的激光数据）建立地图；
（3） amcl：根据已经有的地图进行定位。 -
首先是 gmapping，gmapping 订阅和发布的话题如下：
接收了坐标系之间的转换关系（odom与base_link）和激光雷达的数据，发布了map与odom之间的坐标转换，进行机器人的定位和建立的地图数据。
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然后是move_base，它接收了地图数据等，通过代价地图等进行路径规划：
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最后是AMCL，通过已有的数据进行定位：
接收了激光雷达、地图数据和坐标系之间的转换关系，输出修正后的定位数据。
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gampping 的配置：
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gmapping 配置文件：主要是修改最上方的，激光雷达话题、base_link的框架名、odom的框架名。下方的其他数据主要是与实际建图效果有关的参数配置。
<launch> <arg name="scan_topic" default="mycar/laser/scan" /> <arg name="base_frame" default="footprint"/> <arg name="odom_frame" default="odom"/> <node pkg="gmapping" type="slam_gmapping" name="slam_gmapping" output="screen"> <param name="base_frame" value="$(arg base_frame)"/> <param name="odom_frame" value="$(arg odom_frame)"/> <param name="map_update_interval" value="1.0"/> <param name="maxUrange" value="20.0"/> <param name="maxRange" value="25.0"/> <param name="sigma" value="0.05"/> <param name="kernelSize" value="1"/> <param name="lstep" value="0.05"/> <param name="astep" value="0.05"/> <param name="iterations" value="5"/> <param name="lsigma" value="0.075"/> <param name="ogain" value="3.0"/> <param name="lskip" value="0"/> <param name="minimumScore" value="200"/> <param name="srr" value="0.01"/> <param name="srt" value="0.02"/> <param name="str" value="0.01"/> <param name="stt" value="0.02"/> <param name="linearUpdate" value="0.5"/> <param name="angularUpdate" value="0.436"/> <param name="temporalUpdate" value="-1.0"/> <param name="resampleThreshold" value="0.5"/> <param name="particles" value="80"/> <param name="xmin" value="-25.0"/> <param name="ymin" value="-25.0"/> <param name="xmax" value="25.0"/> <param name="ymax" value="25.0"/> <param name="delta" value="0.05"/> <param name="llsamplerange" value="0.01"/> <param name="llsamplestep" value="0.01"/> <param name="lasamplerange" value="0.005"/> <param name="lasamplestep" value="0.005"/> <remap from="scan" to="$(arg scan_topic)"/> </node> </launch> -
启动gmapping的launch文件。
<launch> <include file="$(find mycar_slam)/launch/include/robot_gmapping.launch.xml"/> <include file="$(find mycar_navigation)/launch/include/move_base.launch.xml"/> </launch>不用move_base也可以用键盘控制节点代替。
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运行效果：
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move_base的配置：
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move_base的启动文件：
<!-- ROS navigation stack with velocity smoother and safety (reactive) controller --> <launch> <!--include file="$(find navigation_sim_demo)/launch/include/velocity_smoother.launch.xml"/--> <!--include file="$(find navigation_sim_demo)/launch/include/safety_controller.launch.xml"/--> <arg name="odom_frame_id" default="odom"/> <arg name="base_frame_id" default="footprint"/> <arg name="global_frame_id" default="map"/> <arg name="odom_topic" default="/odom" /> <arg name="laser_topic" default="/mycar/laser/scan" /> <node pkg="move_base" type="move_base" respawn="false" name="move_base" output="screen"> <rosparam file="$(find mycar_navigation)/param/costmap_common_params.yaml" command="load" ns="global_costmap" /> <rosparam file="$(find mycar_navigation)/param/costmap_common_params.yaml" command="load" ns="local_costmap" /> <rosparam file="$(find mycar_navigation)/param/local_costmap_params.yaml" command="load" /> <rosparam file="$(find mycar_navigation)/param/global_costmap_params.yaml" command="load" /> <rosparam file="$(find mycar_navigation)/param/dwa_local_planner_params.yaml" command="load" /> <rosparam file="$(find mycar_navigation)/param/move_base_params.yaml" command="load" /> <rosparam file="$(find mycar_navigation)/param/global_planner_params.yaml" command="load" /> <rosparam file="$(find mycar_navigation)/param/navfn_global_planner_params.yaml" command="load" /> <!-- reset frame_id parameters using user input data --> <param name="global_costmap/global_frame" value="$(arg global_frame_id)"/> <param name="global_costmap/robot_base_frame" value="$(arg base_frame_id)"/> <param name="local_costmap/global_frame" value="$(arg odom_frame_id)"/> <param name="local_costmap/robot_base_frame" value="$(arg base_frame_id)"/> <param name="DWAPlannerROS/global_frame_id" value="$(arg odom_frame_id)"/> <remap from="odom" to="$(arg odom_topic)"/> <remap from="scan" to="$(arg laser_topic)"/> <remap from="cmd_vel" to="/mycar/cmd_vel"/> </node> </launch>主要是显示更改odom、map和base_link的框架名，然后更改odom和激光雷达的话题名。下面读入了move_base的配置文件。最后要主要将链接的控制话题进行重映射，连接到本机器人的控制。
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move_base的配置文件：
costmap_common_params.yaml：主要是要更改所读入的传感器的数据类型和话题，其他参数进行适当调节。
max_obstacle_height: 2.40 # assume something like an arm is mounted on top of the robot # Obstacle Cost Shaping (http://wiki.ros.org/costmap_2d/hydro/inflation) robot_radius: 0.25 # distance a circular robot should be clear of the obstacle (kobuki: 0.18) # footprint: [[x0, y0], [x1, y1], ... [xn, yn]] # if the robot is not circular map_type: voxel voxel_layer: enabled: true max_obstacle_height: 2.2 origin_z: 0.0 z_resolution: 0.1 z_voxels: 22 unknown_threshold: 15 mark_threshold: 0 combination_method: 1 track_unknown_space: true #true needed for disabling global path planning through unknown space obstacle_range: 2.5 raytrace_range: 3.0 publish_voxel_map: true observation_sources: scan scan: data_type: LaserScan topic: /mycar/laser/scan marking: true clearing: true min_obstacle_height: 0.1 max_obstacle_height: 0.3 #cost_scaling_factor and inflation_radius were now moved to the inflation_layer ns inflation_layer: enabled: true cost_scaling_factor: 2.58 # exponential rate at which the obstacle cost drops off (default: 10) inflation_radius: 1.0 # max. distance from an obstacle at which costs are incurred for planning paths. static_layer: enabled: truedwa_local_planner_params.yaml：对参数进行适当调节。
DWAPlannerROS: # Robot Configuration Parameters max_vel_x: 0.5 min_vel_x: 0.0 max_vel_y: 0.0 min_vel_y: 0.0 # The velocity when robot is moving in a straight line max_trans_vel: 0.55 min_trans_vel: 0.1 trans_stopped_vel: 0.1 max_rot_vel: 5.0 min_rot_vel: 0.8 rot_stopped_vel: 0.8 acc_lim_x: 1.0 acc_lim_theta: 2.0 acc_lim_y: 0.0 # Goal Tolerance Parametes yaw_goal_tolerance: 0.3 xy_goal_tolerance: 0.15 # latch_xy_goal_tolerance: false # Forward Simulation Parameters sim_time: 4.0 vx_samples: 20 vy_samples: 0 vtheta_samples: 40 # Trajectory Scoring Parameters path_distance_bias: 32.0 goal_distance_bias: 24.0 occdist_scale: 0.1 forward_point_distance: 0.325 stop_time_buffer: 0.2 scaling_speed: 0.25 max_scaling_factor: 0.2 # Oscillation Prevention Parameters oscillation_reset_dist: 0.05 # Debugging publish_traj_pc : true publish_cost_grid_pc: true global_frame_id: odomglobal_costmap_params.yaml：更改全局和base_link的框架名称，其他参数进行适当调节。
global_costmap: global_frame: /map robot_base_frame: /footprint update_frequency: 2.0 publish_frequency: 0.5 static_map: true rolling_window: false transform_tolerance: 0.5 plugins: - {name: static_layer, type: "costmap_2d::StaticLayer"} - {name: voxel_layer, type: "costmap_2d::VoxelLayer"} - {name: inflation_layer, type: "costmap_2d::InflationLayer"}global_planner_params.yaml：对参数进行适当调节。
GlobalPlanner: # Also see: http://wiki.ros.org/global_planner old_navfn_behavior: false # Exactly mirror behavior of navfn, use defaults for other boolean parameters, default false use_quadratic: true # Use the quadratic approximation of the potential. Otherwise, use a simpler calculation, default true use_dijkstra: false # Use dijkstra's algorithm. Otherwise, A*, default true use_grid_path: false # Create a path that follows the grid boundaries. Otherwise, use a gradient descent method, default false allow_unknown: true # Allow planner to plan through unknown space, default true #Needs to have track_unknown_space: true in the obstacle / voxel layer (in costmap_commons_param) to work planner_window_x: 0.0 # default 0.0 planner_window_y: 0.0 # default 0.0 default_tolerance: 0.0 # If goal in obstacle, plan to the closest point in radius default_tolerance, default 0.0 publish_scale: 100 # Scale by which the published potential gets multiplied, default 100 planner_costmap_publish_frequency: 0.0 # default 0.0 lethal_cost: 253 # default 253 neutral_cost: 50 # default 50 cost_factor: 3.0 # Factor to multiply each cost from costmap by, default 3.0 publish_potential: true # Publish Potential Costmap (this is not like the navfn pointcloud2 potential), default truelocal_costmap_params.yaml：更改全局和base_link的框架名称，其他参数进行适当调节。
local_costmap: global_frame: /map robot_base_frame: /footprint update_frequency: 5.0 publish_frequency: 2.0 static_map: false rolling_window: true width: 4.0 height: 4.0 resolution: 0.05 origin_x: 5.0 origin_y: 0 transform_tolerance: 0.5 plugins: - {name: voxel_layer, type: "costmap_2d::VoxelLayer"} - {name: inflation_layer, type: "costmap_2d::InflationLayer"}move_base_params.yaml：对参数进行适当调节。
# Move base node parameters. For full documentation of the parameters in this file, please see # # http://www.ros.org/wiki/move_base # shutdown_costmaps: false controller_frequency: 5.0 controller_patience: 3.0 planner_frequency: 1.0 planner_patience: 5.0 oscillation_timeout: 10.0 oscillation_distance: 0.2 # local planner - default is trajectory rollout base_local_planner: "dwa_local_planner/DWAPlannerROS" base_global_planner: "navfn/NavfnROS" #alternatives: global_planner/GlobalPlanner, carrot_planner/CarrotPlannernavfn_global_planner_params.yaml：对参数进行适当调节。
NavfnROS: visualize_potential: false #Publish potential for rviz as pointcloud2, not really helpful, default false allow_unknown: true #Specifies whether or not to allow navfn to create plans that traverse unknown space, default true #Needs to have track_unknown_space: true in the obstacle / voxel layer (in costmap_commons_param) to work planner_window_x: 0.0 #Specifies the x size of an optional window to restrict the planner to, default 0.0 planner_window_y: 0.0 #Specifies the y size of an optional window to restrict the planner to, default 0.0 default_tolerance: 0.0 #If the goal is in an obstacle, the planer will plan to the nearest point in the radius of default_tolerance, default 0.0 #The area is always searched, so could be slow for big values -
主要是在costmap_common_params.yaml中配置传感器发布的话题。以及在其他文件中配置map、base_link的框架名。
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在gmapping中配置move_base的效果就是，可以进行路径规划，使用2D Nav goal指定所要到达的目标。
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AMCL的配置：
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amcl 的配置文件：更改激光雷达话题名，和odom、base_link和map的框架名。对其他参数进行适当调节。
<launch> <arg name="use_map_topic" default="true"/> <arg name="scan_topic" default="/mycar/laser/scan"/> <arg name="initial_pose_x" default="0.0"/> <arg name="initial_pose_y" default="0.0"/> <arg name="initial_pose_a" default="0.0"/> <arg name="odom_frame_id" default="odom"/> <arg name="base_frame_id" default="footprint"/> <arg name="global_frame_id" default="map"/> <node pkg="amcl" type="amcl" name="amcl"> <param name="use_map_topic" value="$(arg use_map_topic)"/> <!-- Publish scans from best pose at a max of 10 Hz --> <param name="odom_model_type" value="diff"/> <param name="odom_alpha5" value="0.1"/> <param name="gui_publish_rate" value="10.0"/> <param name="laser_max_beams" value="810"/> <param name="laser_max_range" value="-1"/> <param name="min_particles" value="500"/> <param name="max_particles" value="5000"/> <param name="kld_err" value="0.05"/> <param name="kld_z" value="0.99"/> <param name="odom_alpha1" value="0.2"/> <param name="odom_alpha2" value="0.2"/> <!-- translation std dev, m --> <param name="odom_alpha3" value="0.2"/> <param name="odom_alpha4" value="0.2"/> <param name="laser_z_hit" value="0.5"/> <param name="laser_z_short" value="0.05"/> <param name="laser_z_max" value="0.05"/> <param name="laser_z_rand" value="0.5"/> <param name="laser_sigma_hit" value="0.2"/> <param name="laser_lambda_short" value="0.1"/> <param name="laser_model_type" value="likelihood_field"/> <!-- <param name="laser_model_type" value="beam"/> --> <param name="laser_likelihood_max_dist" value="2.0"/> <param name="update_min_d" value="0.1"/> <param name="update_min_a" value="0.2"/> <param name="odom_frame_id" value="$(arg odom_frame_id)"/> <param name="base_frame_id" value="$(arg base_frame_id)"/> <param name="global_frame_id" value="$(arg global_frame_id)"/> <param name="resample_interval" value="1"/> <!-- Increase tolerance because the computer can get quite busy --> <param name="transform_tolerance" value="1.0"/> <param name="recovery_alpha_slow" value="0.0"/> <param name="recovery_alpha_fast" value="0.0"/> <param name="initial_pose_x" value="$(arg initial_pose_x)"/> <param name="initial_pose_y" value="$(arg initial_pose_y)"/> <param name="initial_pose_a" value="$(arg initial_pose_a)"/> <remap from="scan" to="$(arg scan_topic)"/> </node> </launch> -
launch启动文件：引入Map server已经建立的地图，指定初始位置并启动move_base。
<launch> <!-- Map server--> <arg name="map_file" default="$(find slam_sim_demo)/maps/Software_Museum.yaml"/> <node name="map_server" pkg="map_server" type="map_server" args="$(arg map_file)" /> <!-- Localization --> <arg name="initial_pose_x" default="0.0"/> <arg name="initial_pose_y" default="0.0"/> <arg name="initial_pose_a" default="0.0"/> <arg name="custom_amcl_launch_file" default="$(find mycar_navigation)/launch/include/robot_amcl.launch.xml"/> <include file="$(arg custom_amcl_launch_file)"> <arg name="initial_pose_x" value="$(arg initial_pose_x)"/> <arg name="initial_pose_y" value="$(arg initial_pose_y)"/> <arg name="initial_pose_a" value="$(arg initial_pose_a)"/> </include> <!-- Move base --> <include file="$(find mycar_navigation)/launch/include/move_base.launch.xml"/> </launch> -
地图的格式是 .pgm 格式，配置文件为 .yaml格式：
image: Software_Museum.pgm resolution: 0.050000 origin: [-25.000000, -25.000000, 0.000000] negate: 0 occupied_thresh: 0.65 free_thresh: 0.196 -
AMCL的运行效果：
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3、利用rosbag记录地图#
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在启动Gazebo和Rviz以及相关的建图程序后，执行以下命令激励激光雷达（更改为自己发布的激光雷达话题）和tf话题发布的所有消息：
$ rosbag record -o data.bag /tf /mycar/laser/scan /tf_static -
使用rosbag play回放数据，--clock 表示时间信息：
$ rosbag play --clock data_2018-08-10-18-27-20.bag -
利用回放的数据建图（这里使用gmapping时，一定要将激光雷达的话题和底盘和tf配置为自己设置的）：
$ rosparam set use_sim_time true $ roslaunch mycar_slam gmapping_demo.launch -
保存建好的地图：
$ rosrun map_server map_saver -
发布地图话题：
$ rosrun map_server map_server map.yaml -
然后就可以在Rviz中订阅/map话题了。
参考：中科院软件所-机器人操作系统入门（ROS入门教程）：https://www.bilibili.com/video/BV1mJ411R7Ni?p=44
iwehdio的博客园：https://www.cnblogs.com/iwehdio/
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