ROS2安装Localization模块

1. 准备

Map: ply, pcd格式都可以
配置好的雷达程序，这里以Mid360为例子，之前已经配好了，有问题看另一篇blog.
TF tree：要有/map, /odom, /baselink等的关系，其中/map -> /odom之间的关系可以通过localization的程序获得，但是/odom -> /baselink -> ... 后续这些link最好提前定义好，暂时没有可以调用ros2 run tf2_ros static_transform_publisher 0 0 0 0 0 0 world map 构建一下TF的关系

2.部署

2.1 安装 ndt_omp_ros2（必须依赖，加速 NDT）

先进入workspace，根据实际情况调整对应路径
cd ~/ros2_ws/src
git clone https://github.com/rsasaki0109/ndt_omp_ros2.git

2.2 安装 lidar_localization_ros2

git clone https://github.com/rsasaki0109/lidar_localization_ros2.git

2.3 安装其他依赖

sudo apt update
sudo apt install ros-humble-pcl-ros ros-humble-pcl-conversions ros-humble-tf2-ros

cd ~/ros2_ws
rosdep install --from-paths src --ignore-src -r -y
colcon build --symlink-install --packages-up-to ndt_omp_ros2 lidar_localization_ros2
source install/setup.bash

2.4 编译完成后需要修改一些参数

1）找到文件param/localization.yaml

json 复制代码

/**:
    ros__parameters:
      registration_method: "NDT_OMP"
      score_threshold: 2.0
      ndt_resolution: 1.0
      ndt_step_size: 0.1
      ndt_num_threads: 4
      ndt_max_iterations: 35
      transform_epsilon: 0.01
      voxel_leaf_size: 0.2
      scan_max_range: 100.0
      scan_min_range: 1.0
      scan_period: 0.1
      use_pcd_map: true
      map_path: ""
      set_initial_pose: true
      initial_pose_x: 0.0
      initial_pose_y: 0.0
      initial_pose_z: 0.0
      initial_pose_qx: 0.0
      initial_pose_qy: 0.0
      initial_pose_qz: 0.0
      initial_pose_qw: 0.0
      use_odom: false
      use_imu: false
      enable_debug: true
      enable_map_odom_tf: false
      global_frame_id: map
      odom_frame_id: odom
      base_frame_id: base_link
      enable_timer_publishing: false
      pose_publish_frequency: 30.0

修改：
map_path: ""：改成当前地图的路径，pcd格式的map
enable_map_odom_tf: false：true，这里会把map -> odom的关系发布出来
enable_timer_publishing：true

以下这三个frame根据实际情况来调整：

复制代码

      global_frame_id: map
      odom_frame_id: odom
      base_frame_id: base_link

2）找到文件/launch/lidar_localization.launch.py

找到以下这段code，看看要不要修改/base_link和/velodyne，根据实际情况来，我用的是mid360，所以velodyne -> livox_frame

python 复制代码

    lidar_tf = launch_ros.actions.Node(
        name='lidar_tf',
        package='tf2_ros',
        executable='static_transform_publisher',
        arguments=['0','0','0','0','0','0','1','base_link','velodyne']
        )

另一处要改的是以下这段code，关于点云的映射关系，/velodyne_points -> /livox/lidar，改成实际雷达的点云输出即可，数据类型为sensor_msgs/PointCloud2

python 复制代码

    lidar_localization = launch_ros.actions.LifecycleNode(
        name='lidar_localization',
        namespace='',
        package='lidar_localization_ros2',
        executable='lidar_localization_node',
        parameters=[localization_param_dir],
        remappings=[('/cloud','/velodyne_points')],
        output='screen')

3.运行

先启动TF tree相关的节点
启动雷达的节点
确保有以下的input
/cloud (sensor_msgs/PointCloud2)
/map (sensor_msgs/PointCloud2)
/initialpose (geometry_msgs/PoseStamed)这个在启动完localization节点后，点一下rviz的2D pose estimate就行了
先cd到localization的ws里，启动rvizrviz2 -d src/lidar_localization_ros2/rviz/localization.rviz，也可以不用它们提供的rviz配置文件，自己启动一个rviz然后添加一下对应topic就行了
运行ros2 launch lidar_localization_ros2 lidar_localization.launch.py
这时再到rviz里给个初始位置就行了

效果如下：

Localization Test-1