ROS实战：使用gmapping与rplidar构建室内地图

"这篇文档是关于使用ROS(gmapping)创建地图的实战教程，主要针对ROS新手，使用的是rplidar一代激光雷达设备。" 在ROS系统中，`gmapping`是一个常用的SLAM（Simultaneous Localization And Mapping，即同时定位与建图）包，它允许机器人在未知环境中创建地图的同时估计自身的定位。本教程将指导你如何利用`gmapping`与rplidar激光雷达来建立室内地图。 首先，你需要安装rplidar的ROS驱动。在`catkin_ws`工作空间的`src`目录下，克隆`rplidar_ros`仓库，然后在工作空间根目录执行`catkin_make`来编译项目。确保激光雷达的USB接口连接到电脑，并找到对应的串口号（例如`/dev/ttyUSB0`）。使用`chmod`命令赋予串口读写权限，之后启动rplidar的ROS节点，通过`roslaunch`指令发布激光雷达的数据。 你可以使用`rostopic list`检查发布的主题，或者用`roslaunch rplidar_ros view_rplidar.launch`在Rviz中可视化激光雷达的扫描数据，直观看到扫描的点云。 然而，为了进行地图构建，我们需要对配置文件进行调整。由于激光雷达实际安装位置可能不在机器人中心，因此需要在`rplidar.launch`文件中设置正确的`frame_id`，以反映激光雷达相对于机器人的位置。此外，你可能还需要调整其他参数，如扫描频率、分辨率等，以适应不同的环境和需求。 接下来，使用`gmapping`进行地图构建。启动`gmapping`节点并设置相关参数，比如扫描话题名称、基础帧ID等。通常，你会用到如下指令： ```bash roslaunch my_package gmapping.launch # my_package是包含gmapping配置的包名 ``` 在这个过程中，机器人需要在环境中进行自由移动，以便`gmapping`能够获取足够多的观测数据来构建准确的地图。当机器人探索完毕，可以使用`rosbag`记录下所有必要的传感器数据，以便后期离线处理或地图保存。 完成地图构建后，你可以使用`map_server`节点保存地图为`.pgm`图像文件和`.yaml`元数据文件，以便后续导航和路径规划使用。通过`rosrun map_server map_saver -f map`命令即可保存地图。 在实际应用中，还可能涉及到参数优化、误差校正（例如与Razor惯性测量装置结合进行里程计校准）等步骤，以提高定位和建图的精度。务必根据具体硬件性能和应用场景调整相关参数，以达到最佳效果。 这个教程详细阐述了如何在ROS环境下使用`gmapping`和rplidar激光雷达进行室内地图的构建，是学习ROS SLAM功能和实践机器人自主导航的好起点。