创建ROS模型与小机器人地图规划

1、打开自己的VM系统

2、安装小机器人的安装包,输入如下命令,回车输入密码(自己设的):

sudo apt install ros-noetic-turtlebot3-simulations ros-noetic-turtlebot3-slam ros-noetic-turtlebot3-navigation

提示我之前安装过了

3、用roslaunch启动仿真器

输入如下指令:

roslaunch turtlebot3_gazebo turtlebot3_empty_world.launch 

可以看到在启动的过程中发生了错误:environment variable 'TURTLEBOT3_MODEL' is not set.未设置环境,输入这一行代码即可

export TURTLEBOT3_MODEL=waffle_pi 

​​​​​​

除此之外,还有issac sim、mujoco、pybullet等仿真器都可以

4、为小机器人添加一些仿真场景或其他模型(根据个人喜好)

5、重新启动一个带场景的仿真器

ctrl+C退出(多输几次),输入下面指令:

roslaunch turtlebot3_gazebo turtlebot3_world.launch

仿真场景如下图:

6、启动rviz

rviz主要用于显示消息,激光雷达、图像等消息,输入如下指令:

rviz

7、为机器人发布坐标系

输入如下指令:

rosrun robot_state_publisher robot_state_publisher

然后,为机器人选择一个新的坐标系。(颜色等参数可根据喜好自行设置)

8、在rviz中添加机器人、摄像头、激光雷达等。。。

根据1、2、3、4步依次添加机器人、摄像头、坐标系、激光雷达等,参数由喜好自行改变。左下角的image(摄像头)展示的是仿真场景中小机器人所看到的画面。

9、为机器人建地图

输入如下指令:

roslaunch turtlebot3_slam turtlebot3_gmapping.launch

可以看到又出现了上面那种错误:environment variable 'TURTLEBOT3_MODEL' is not set.和上面一样,输入如下代码:

export TURTLEBOT3_MODEL=waffle_pi 

如果输入了上面两行后还是报错,类似下面的错误:

说明gmapping库没安装,需要输入下面的代码:(要查看自己安装好的ros 的发行版名称是啥,我的是noetic,所以install后为ros-noetic-gmapping

sudo apt install ros-noetic-gmapping

安装好之后再输入指令就不会再报错啦

再次打开rviz:

然后打开地标发布器:

输入:

rosrun robot_state_publisher robot_state_publisher

然后就可以在建图界面发现有一直滚动的位置坐标变化:

设置Map:通过Add添加Map,在Map的Topic中设置/map

通过Add添加Axes、TF(部分展示即可)等。地图中黑色是障碍物,白色是激光雷达可以穿过的区域(机器人可以走的地方)。

通过rqt小工具可以控制机器人,为机器人发输入命令,让机器人行走,构造地图

输入rqt:得到机器人的节点图

这里的map相关的节点一定是与其他节点连着的,不然后面会出错。

进入Robot Steering

通过改变角速度及行进尺度使机器人运动绘制地图

10、保存地图

输入如下指令:

rosrun map_server map_saver -f test00

会在Home中生成两个文件

11、做导航

可以把之前的Terminal都关掉了,包括仿真器~

分别输入如下代码,启动新的仿真器(仿真场景如下图):

export TURTLEBOT3_MODEL=waffle_pi 
roslaunch turtlebot3_gazebo turtlebot3_world.launch

打开软件包:turtlebot3_navigation

分别输入如下指令:

export TURTLEBOT3_MODEL=waffle_pi
roslaunch turtlebot3_navigation turtlebot3_navigation.launch

运行后如果出现下面的界面:

可以运行下面代码试试

sudo apt-get install ros-noetic-turtlebot3-navigation

sudo apt-get install ros-noetic-dwa-local-planner

正常运行界面如下

两个箭头指定小机器人运动地点,小机器人根据局部地图避障、全局地图自行规划路线,局部地图随机器人在动,它是以机器人为中心的。机器人周围绿色的小箭头(粒子)会随机器人运动而更新,最终全部收敛到小机器人身上。

可以看到小机器人身上有一根较短的黄色的线,那是局部地图的作用;还有一根很长的黑色的线,那是全局地图的作用。(可以看到小机器人身后跟了一群绿色的小粒子)

到此已经结束啦~

Good good study, day day up!

相关推荐
喵~来学编程啦19 分钟前
【论文精读】LPT: Long-tailed prompt tuning for image classification
人工智能·深度学习·机器学习·计算机视觉·论文笔记
深圳市青牛科技实业有限公司33 分钟前
【青牛科技】应用方案|D2587A高压大电流DC-DC
人工智能·科技·单片机·嵌入式硬件·机器人·安防监控
水豚AI课代表1 小时前
分析报告、调研报告、工作方案等的提示词
大数据·人工智能·学习·chatgpt·aigc
几两春秋梦_1 小时前
符号回归概念
人工智能·数据挖掘·回归
用户691581141652 小时前
Ascend Extension for PyTorch的源码解析
人工智能
用户691581141652 小时前
Ascend C的编程模型
人工智能
成富3 小时前
文本转SQL(Text-to-SQL),场景介绍与 Spring AI 实现
数据库·人工智能·sql·spring·oracle
CSDN云计算3 小时前
如何以开源加速AI企业落地,红帽带来新解法
人工智能·开源·openshift·红帽·instructlab
艾派森3 小时前
大数据分析案例-基于随机森林算法的智能手机价格预测模型
人工智能·python·随机森林·机器学习·数据挖掘
hairenjing11233 小时前
在 Android 手机上从SD 卡恢复数据的 6 个有效应用程序
android·人工智能·windows·macos·智能手机