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把手机网站做成app,wordpress个性404,wordpress links插件,wordpress加入链接参考 Cartographer 官方文档Cartographer 从入门到精通 1. Cartographer 安装 1.1 前置条件 推荐在刚装好的 Ubuntu 16.04 或 Ubuntu 18.04 上进行编译ROS 安装#xff1a;ROS学习1#xff1a;ROS概述与环境搭建 1.2 依赖库安装 资源下载完解压并执行以下指令 https://pa… 参考 Cartographer 官方文档Cartographer 从入门到精通 1. Cartographer 安装 1.1 前置条件 推荐在刚装好的 Ubuntu 16.04 或 Ubuntu 18.04 上进行编译ROS 安装ROS学习1ROS概述与环境搭建 1.2 依赖库安装 资源下载完解压并执行以下指令 https://pan.baidu.com/s/1LWqZ4SOKn2sZecQUDDXXEw?pwdj6cf \( sudo chmod 777 auto-carto-build.sh \) ./auto-carto-build.sh1.3 编译 本文只编译 cartographer_ros以下为同时开三个终端操作 \( mkdir -p cartographer_ws/src\) cd ~ \( git clone https://github.com/xiangli0608/cartographer_detailed_comments_ws \) mv ~/cartographer_detailed_comments_ws/src/cartographer_ros ~/cartographer_ws/src\( cd ~/cartographer_ws \) catkin_make2. Cartographer 运行 2.1 数据集下载 百度网盘链接rslidar-outdoor-gps.bag、landmarks_demo_uncalibrated.bag https://pan.baidu.com/s/1leRr4JDGg61jBNCwNlSCJw?pwd5nkq
2.2 配置文件 lx_rs16_2d_outdoor.launch launch!– bag 的地址与名称根据自己情况修改建议使用绝对路径 –arg namebag_filename default/home/yue/bag/rslidar-outdoor-gps.bag/!– 使用 bag 的时间戳 –param name/use_sim_time valuetrue /!– 启动 cartographer –node namecartographer_node pkgcartographer_rostypecartographer_node args-configuration_directory \((find cartographer_ros)/configuration_files-configuration_basename lx_rs16_2d_outdoor.luaoutputscreenremap frompoints2 torslidar_points /remap fromscan tofront_scan /remap fromodom toodom_scout /remap fromimu toimu //node!-- 生成 ros 格式的地图 --node namecartographer_occupancy_grid_node pkgcartographer_rostypecartographer_occupancy_grid_node args-resolution 0.05 /!-- 启动 rviz --node namerviz pkgrviz typerviz requiredtrueargs-d \)(find cartographer_ros)/configuration_files/lx_2d.rviz /!– 启动 rosbag –node nameplaybag pkgrosbag typeplayargs–clock \((arg bag_filename) //launchlx_rs16_2d_outdoor.lua include map_builder.lua include trajectory_builder.luaoptions {map_builder MAP_BUILDER -- map_builder.lua的配置信息trajectory_builder TRAJECTORY_BUILDER -- trajectory_builder.lua的配置信息map_frame map -- 地图坐标系的名字tracking_frame imu_link -- 将所有传感器数据转换到这个坐标系下published_frame footprint -- tf: map - footprintodom_frame odom -- 里程计的坐标系名字provide_odom_frame false -- 是否提供odom的tf如果为true,则tf树为map-odom-footprint-- 如果为false tf树为map-footprintpublish_frame_projected_to_2d false -- 是否将坐标系投影到平面上--use_pose_extrapolator false -- 发布tf时是使用pose_extrapolator的位姿还是前端计算出来的位姿use_odometry false -- 是否使用里程计,如果使用要求一定要有odom的tfuse_nav_sat false -- 是否使用gpsuse_landmarks false -- 是否使用landmarknum_laser_scans 0 -- 是否使用单线激光数据num_multi_echo_laser_scans 0 -- 是否使用multi_echo_laser_scans数据num_subdivisions_per_laser_scan 1 -- 1帧数据被分成几次处理,一般为1num_point_clouds 1 -- 是否使用点云数据lookup_transform_timeout_sec 0.2 -- 查找tf时的超时时间submap_publish_period_sec 0.3 -- 发布数据的时间间隔pose_publish_period_sec 5e-3,trajectory_publish_period_sec 30e-3,rangefinder_sampling_ratio 1. -- 传感器数据的采样频率odometry_sampling_ratio 1.,fixed_frame_pose_sampling_ratio 1.,imu_sampling_ratio 1.,landmarks_sampling_ratio 1., }MAP_BUILDER.use_trajectory_builder_2d trueTRAJECTORY_BUILDER_2D.use_imu_data true TRAJECTORY_BUILDER_2D.min_range 0.3 TRAJECTORY_BUILDER_2D.max_range 100. TRAJECTORY_BUILDER_2D.min_z 0.2 --TRAJECTORY_BUILDER_2D.max_z 1.4 --TRAJECTORY_BUILDER_2D.voxel_filter_size 0.02--TRAJECTORY_BUILDER_2D.adaptive_voxel_filter.max_length 0.5 --TRAJECTORY_BUILDER_2D.adaptive_voxel_filter.min_num_points 200. --TRAJECTORY_BUILDER_2D.adaptive_voxel_filter.max_range 50.--TRAJECTORY_BUILDER_2D.loop_closure_adaptive_voxel_filter.max_length 0.9 --TRAJECTORY_BUILDER_2D.loop_closure_adaptive_voxel_filter.min_num_points 100 --TRAJECTORY_BUILDER_2D.loop_closure_adaptive_voxel_filter.max_range 50.TRAJECTORY_BUILDER_2D.use_online_correlative_scan_matching false TRAJECTORY_BUILDER_2D.ceres_scan_matcher.occupied_space_weight 1. TRAJECTORY_BUILDER_2D.ceres_scan_matcher.translation_weight 1. TRAJECTORY_BUILDER_2D.ceres_scan_matcher.rotation_weight 1. --TRAJECTORY_BUILDER_2D.ceres_scan_matcher.ceres_solver_options.max_num_iterations 12--TRAJECTORY_BUILDER_2D.motion_filter.max_distance_meters 0.1 --TRAJECTORY_BUILDER_2D.motion_filter.max_angle_radians 0.004 --TRAJECTORY_BUILDER_2D.imu_gravity_time_constant 1.TRAJECTORY_BUILDER_2D.submaps.num_range_data 80. TRAJECTORY_BUILDER_2D.submaps.grid_options_2d.resolution 0.1POSE_GRAPH.optimize_every_n_nodes 160. POSE_GRAPH.constraint_builder.sampling_ratio 0.3 POSE_GRAPH.constraint_builder.max_constraint_distance 15. POSE_GRAPH.constraint_builder.min_score 0.48 POSE_GRAPH.constraint_builder.global_localization_min_score 0.60return optionstrajectory_builder_2d.lua TRAJECTORY_BUILDER_2D {use_imu_data true, -- 是否使用imu数据min_range 0., -- 雷达数据的最远最近滤波, 保存中间值max_range 30.,min_z -0.8, -- 雷达数据的最高与最低的过滤, 保存中间值max_z 2.,missing_data_ray_length 5., -- 超过最大距离范围的数据点用这个距离代替num_accumulated_range_data 1, -- 几帧有效的点云数据进行一次扫描匹配voxel_filter_size 0.025, -- 体素滤波的立方体的边长-- 使用固定的voxel滤波之后, 再使用自适应体素滤波器-- 体素滤波器 用于生成稀疏点云 以进行 扫描匹配adaptive_voxel_filter {max_length 0.5, -- 尝试确定最佳的立方体边长, 边长最大为0.5min_num_points 200, -- 如果存在 较多点 并且大于min_num_points, 则减小体素长度以尝试获得该最小点数max_range 50., -- 距远离原点超过max_range 的点被移除},-- 闭环检测的自适应体素滤波器, 用于生成稀疏点云 以进行 闭环检测loop_closure_adaptive_voxel_filter {max_length 0.9,min_num_points 100,max_range 50.,},-- 是否使用 real_time_correlative_scan_matcher 为ceres提供先验信息-- 计算复杂度高 , 但是很鲁棒 , 在odom或者imu不准时依然能达到很好的效果use_online_correlative_scan_matching false,real_time_correlative_scan_matcher {linear_search_window 0.1, -- 线性搜索窗口的大小angular_search_window math.rad(20.), -- 角度搜索窗口的大小translation_delta_cost_weight 1e-1, -- 用于计算各部分score的权重rotation_delta_cost_weight 1e-1,},-- ceres匹配的一些配置参数ceres_scan_matcher {occupied_space_weight 1.,translation_weight 10.,rotation_weight 40.,ceres_solver_options {use_nonmonotonic_steps false,max_num_iterations 20,num_threads 1,},},-- 为了防止子图里插入太多数据, 在插入子图之前之前对数据进行过滤motion_filter {max_time_seconds 5.,max_distance_meters 0.2,max_angle_radians math.rad(1.),},-- TODO(schwoere,wohe): Remove this constant. This is only kept for ROS.imu_gravity_time_constant 10.,-- 位姿预测器pose_extrapolator {use_imu_based false,constant_velocity {imu_gravity_time_constant 10.,pose_queue_duration 0.001,},imu_based {pose_queue_duration 5.,gravity_constant 9.806,pose_translation_weight 1.,pose_rotation_weight 1.,imu_acceleration_weight 1.,imu_rotation_weight 1.,odometry_translation_weight 1.,odometry_rotation_weight 1.,solver_options {use_nonmonotonic_steps false;max_num_iterations 10;num_threads 1;},},},-- 子图相关的一些配置submaps {num_range_data 90, -- 一个子图里插入雷达数据的个数的一半grid_options_2d {grid_type PROBABILITY_GRID, -- 地图的种类, 还可以是tsdf格式resolution 0.05,},range_data_inserter {range_data_inserter_type PROBABILITY_GRID_INSERTER_2D,-- 概率占用栅格地图的一些配置probability_grid_range_data_inserter {insert_free_space true,hit_probability 0.55,miss_probability 0.49,},-- tsdf地图的一些配置tsdf_range_data_inserter {truncation_distance 0.3,maximum_weight 10.,update_free_space false,normal_estimation_options {num_normal_samples 4,sample_radius 0.5,},project_sdf_distance_to_scan_normal true,update_weight_range_exponent 0,update_weight_angle_scan_normal_to_ray_kernel_bandwidth 0.5,update_weight_distance_cell_to_hit_kernel_bandwidth 0.5,},},}, }pose_graph.lua POSE_GRAPH {-- 每隔多少个节点执行一次后端优化optimize_every_n_nodes 90,-- 约束构建的相关参数constraint_builder {sampling_ratio 0.3, -- 对局部子图进行回环检测时的计算频率, 数值越大, 计算次数越多max_constraint_distance 15., -- 对局部子图进行回环检测时能成为约束的最大距离min_score 0.55, -- 对局部子图进行回环检测时的最低分数阈值global_localization_min_score 0.6, -- 对整体子图进行回环检测时的最低分数阈值loop_closure_translation_weight 1.1e4,loop_closure_rotation_weight 1e5,log_matches true, -- 打印约束计算的log-- 基于分支定界算法的2d粗匹配器fast_correlative_scan_matcher {linear_search_window 7.,angular_search_window math.rad(30.),branch_and_bound_depth 7,},-- 基于ceres的2d精匹配器ceres_scan_matcher {occupied_space_weight 20.,translation_weight 10.,rotation_weight 1.,ceres_solver_options {use_nonmonotonic_steps true,max_num_iterations 10,num_threads 1,},},-- 基于分支定界算法的3d粗匹配器fast_correlative_scan_matcher_3d {branch_and_bound_depth 8,full_resolution_depth 3,min_rotational_score 0.77,min_low_resolution_score 0.55,linear_xy_search_window 5.,linear_z_search_window 1.,angular_search_window math.rad(15.),},-- 基于ceres的3d精匹配器ceres_scan_matcher_3d {occupied_space_weight_0 5.,occupied_space_weight_1 30.,translation_weight 10.,rotation_weight 1.,only_optimize_yaw false,ceres_solver_options {use_nonmonotonic_steps false,max_num_iterations 10,num_threads 1,},},},matcher_translation_weight 5e2,matcher_rotation_weight 1.6e3,-- 优化残差方程的相关参数optimization_problem {huber_scale 1e1, -- 值越大,潜在异常值的影响就越大acceleration_weight 1.1e2, -- 3d里imu的线加速度的权重rotation_weight 1.6e4, -- 3d里imu的旋转的权重-- 前端结果残差的权重local_slam_pose_translation_weight 1e5,local_slam_pose_rotation_weight 1e5,-- 里程计残差的权重odometry_translation_weight 1e5,odometry_rotation_weight 1e5,-- gps残差的权重fixed_frame_pose_translation_weight 1e1,fixed_frame_pose_rotation_weight 1e2,fixed_frame_pose_use_tolerant_loss false,fixed_frame_pose_tolerant_loss_param_a 1,fixed_frame_pose_tolerant_loss_param_b 1,log_solver_summary false,use_online_imu_extrinsics_in_3d true,fix_z_in_3d false,ceres_solver_options {use_nonmonotonic_steps false,max_num_iterations 50,num_threads 7,},},max_num_final_iterations 200, -- 在建图结束之后执行一次全局优化, 不要求实时性, 迭代次数多global_sampling_ratio 0.003, -- 纯定位时候查找回环的频率log_residual_histograms true,global_constraint_search_after_n_seconds 10., -- 纯定位时多少秒执行一次全子图的约束计算-- overlapping_submaps_trimmer_2d {-- fresh_submaps_count 1,-- min_covered_area 2,-- min_added_submaps_count 5,-- }, }2.3 运行演示 \) source devel/setup.bash $ roslaunch cartographer_ros lx_rs16_2d_outdoor.launch3. Cartographer 调参总结 3.1 降低延迟与减小计算量 前端 减小 max_range 即减小了需要处理的点数在激光雷达远距离的数据点不准时一定要减小这个值增大 voxel_filter_size相当于减小了需要处理的点数增大 submaps.resolution相当于减小了匹配时的搜索量对于自适应体素滤波 减小 min_num_points 与 max_range增大 max_length相当于减小了需要处理的点数 后端 减小 optimize_every_n_nodes, 降低优化频率, 减小了计算量增大 MAP_BUILDER.num_background_threads, 增加计算速度减小 global_sampling_ratio, 减小计算全局约束的频率减小 constraint_builder.sampling_ratio, 减少了约束的数量增大 constraint_builder.min_score, 减少了约束的数量减小分枝定界搜索窗的大小, 包括linear_xy_search_window,inear_z_search_window, angular_search_window增大 global_constraint_search_after_n_seconds, 减小计算全局约束的频率减小 max_num_iterations, 减小迭代次数
3.2 降低内存 增大子图的分辨率 submaps.resolution 3.3 常调的参数 TRAJECTORY_BUILDER_2D.min_range 0.3 TRAJECTORY_BUILDER_2D.max_range 100. TRAJECTORY_BUILDER_2D.min_z 0.2 – / -0.8 TRAJECTORY_BUILDER_2D.voxel_filter_size 0.02 TRAJECTORY_BUILDER_2D.ceres_scan_matcher.occupied_space_weight 10. TRAJECTORY_BUILDER_2D.ceres_scan_matcher.translation_weight 1. TRAJECTORY_BUILDER_2D.ceres_scan_matcher.rotation_weight 1. TRAJECTORY_BUILDER_2D.submaps.num_range_data 80. TRAJECTORY_BUILDER_2D.submaps.grid_options_2d.resolution 0.1 – / 0.02 POSE_GRAPH.optimize_every_n_nodes 160. – 2倍的num_range_data以上 POSE_GRAPH.constraint_builder.sampling_ratio 0.3 POSE_GRAPH.constraint_builder.max_constraint_distance 15. POSE_GRAPH.constraint_builder.min_score 0.48 POSE_GRAPH.constraint_builder.global_localization_min_score 0.604. Cartographer 工程化建议 4.1 如何提升建图质量 选择频率高25 Hz 以上、精度高的激光雷达如果只能用频率低的激光雷达 使用高频、高精度 IMU且让机器人运动慢一点调 ceres 的匹配权重将地图权重调大平移旋转权重调小将代码中平移和旋转的残差注释掉 里程计 Cartographer 中对里程计的使用不太好可以将 karto 与 GMapping 中使用里程计进行预测的部分拿过来进行使用改完后就可达到比较好的位姿预测效果 粗匹配 将 karto 的扫描匹配的粗匹配放过来karto 的扫描匹配的计算量很小当做粗匹配很不错 地图 在最终生成地图的时候使用后端优化后的节点重新生成一次地图这样生成的地图效果会比前端地图的叠加要好很多
4.2 降低计算量与内存 体素滤波与自适应体素滤波的计算量不是很大后端进行子图间约束时的计算量很大分支定界算法的计算量很大降低内存内存的占用基本就是多分辨率地图每个子图的多分辨率地图都进行保存是否有必要 4.3 纯定位的改进建议 将纯定位模式与建图拆分开改成读取之前轨迹的地图进行匹配.新的轨迹只进行位姿预测拿到预测后的位姿与之前轨迹的地图进行匹配新的轨迹不再进行地图的生成与保存同时将整个后端的功能去掉.去掉后端优化会导致没有重定位功能这时可将 cartographer 的回环检测子图间约束的计算部分单独拿出来做成一个重定位功能通过服务来调用这个重定位功能根据当前点云确定机器人在之前地图的位姿 4.4 去 ros 的参考思路 仿照 cartographer_ros 里的操作获取到传感器数据将数据转到 tracking_frame 坐标系下并进行格式转换再传入到 cartographer 里就行

1. 源码注释 cartographer_detailed_comments_ws