gazebo仿真环境下cartographer应用建图(融合odom和scan)
一、环境说明ros1 noetic版本仿真环境为turtlebot3_house.world下图为笔者自己搭建的丑陋小车二、配置2.1、文章参考可以参考笔者上篇文章快速配置。链接:Turtlebot3gazebo仿真cartographer建图踩坑经验分享2.2、.lua 代码my_car/config/turtlebot3_lds_2d_gazebo.lua代码如下-- Copyright 2016 The Cartographer Authors---- Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the License);-- you may not use this file except in compliance with the License.-- You may obtain a copy of the License at---- http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0---- Unless required by applicable law or agreed to in writing, software-- distributed under the License is distributed on an AS IS BASIS,-- WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.-- See the License for the specific language governing permissions and-- limitations under the License.includemap_builder.luaincludetrajectory_builder.luaoptions{map_builderMAP_BUILDER,trajectory_builderTRAJECTORY_BUILDER,map_framemap,tracking_framebase_footprint,-- imu_link, If you are using gazebo, use base_footprint (libgazebo_ros_imus bug)published_frameodom,odom_frameodom,provide_odom_framefalse,publish_frame_projected_to_2dfalse,use_odometrytrue,use_nav_satfalse,use_landmarksfalse,num_laser_scans1,num_multi_echo_laser_scans0,num_subdivisions_per_laser_scan1,num_point_clouds0,lookup_transform_timeout_sec0.2,submap_publish_period_sec0.3,pose_publish_period_sec5e-3,trajectory_publish_period_sec30e-3,rangefinder_sampling_ratio1.,odometry_sampling_ratio1.,fixed_frame_pose_sampling_ratio1.,imu_sampling_ratio1.,landmarks_sampling_ratio1.,}MAP_BUILDER.use_trajectory_builder_2dtrueTRAJECTORY_BUILDER_2D.min_range0.1TRAJECTORY_BUILDER_2D.max_range3.5TRAJECTORY_BUILDER_2D.missing_data_ray_length3.TRAJECTORY_BUILDER_2D.use_imu_datafalse#笔者只改了这里把imu关掉 TRAJECTORY_BUILDER_2D.use_online_correlative_scan_matchingtrueTRAJECTORY_BUILDER_2D.motion_filter.max_angle_radiansmath.rad(0.1)POSE_GRAPH.constraint_builder.min_score0.65POSE_GRAPH.constraint_builder.global_localization_min_score0.7returnoptions注意笔者这部分的代码是直接复制的turtlebot3/turtlebot3_slam/config/turtlebot3_lds_2d_gazebo.lua只把imu关掉了如上代码的中文注释部分为什么要把imu关掉呢turtlebot3官方建图融合的是odom、scan、imu但是turtlebot3的launch文件里多启动了一个turtlebot3/turtlebot3_slam/src/flat_world_imu_node.cpp节点这个节点大家可以自行研究不启动这个节点建图就会报错笔者目前能力有限暂时调过这个节点把imu关掉只融合odom和scan2.3、launch代码启动次文件前需要启动你的gazebo环境并检查tf链是否正确文件my_car/launch/new_cartographer.launch代码如下launchargnameconfiguration_basenamedefaultturtlebot3_lds_2d_gazebo.lua/!-- cartographer_node --nodepkgcartographer_rostypecartographer_nodenamecartographer_nodeargs-configuration_directory $(find my_car)/config -configuration_basename $(arg configuration_basename)outputscreen/node!-- cartographer_occupancy_grid_node --nodepkgcartographer_rostypecartographer_occupancy_grid_nodenamecartographer_occupancy_grid_nodeargs-resolution 0.05//launchrviz需在单独在一终端另行启动2.4、启动通用键盘控制节点rosrun teleop_twist_keyboard teleop_twist_keyboard.py当然如果你对move_base足够熟练可以用move_base需自行添加这样建图只需要简单鼠标点几下就可以了三、建图结果如下

相关新闻

Linux线程间通信:基于消息队列实现三线程异步数据流

Linux线程间通信:基于消息队列实现三线程异步数据流

1. 项目概述与核心价值 最近在整理系统编程和并发通信的笔记,发现很多朋友对Linux下的进程间通信(IPC)如数家珍,但对线程间使用消息队列通信的实践却相对陌生。大家更习惯用互斥锁、条件变量或者管道,但有时候&#xf…

2026/7/29 16:13:51 阅读更多 →
XML Sitemap 优化高级玩法:避开导致降权的5个核心误区

XML Sitemap 优化高级玩法:避开导致降权的5个核心误区

当独立站后台数据显示大量网页长期处于未被搜索引擎收录的状态时,许多站点负责人往往会陷入焦灼。XML 站点地图作为引导网络爬虫遍历站点结构的数字清单,其配置细节直接决定了搜索引擎抓取资源的分配效率。在日常运维中,若对站点地图的技术规…

2026/7/29 16:13:51 阅读更多 →
2026 企业项目管理系统选型指南:泛微・事井然项目管理平台解析

2026 企业项目管理系统选型指南:泛微・事井然项目管理平台解析

在当今商业环境中,项目已成为组织推动战略落地、实现业务增长的核心抓手。无论是工程建设、产品研发、IT 信息化实施,还是专业服务交付,项目管理水平直接决定了企业的执行力和竞争力。然而,传统项目管理模式长期面临几大痛点&…

2026/7/29 16:13:51 阅读更多 →

最新新闻

【AI大模型】知识库提示:结合外部信息的提示词设计

【AI大模型】知识库提示:结合外部信息的提示词设计

【AI大模型】知识库提示:结合外部信息的提示词设计(含实操代码) AI大模型存在天然的知识截止、场景盲区、实时信息缺失、专属业务知识空白等问题。模型内置的训练知识库存在时间滞后性,无法获取最新行业政策、实时数据、企业私有业务资料、自定义文档信息,直接提问极易出…

2026/7/29 16:20:55 阅读更多 →
那个面试时说自己“精通自动化测试”的应届生,被我当场劝退了

那个面试时说自己“精通自动化测试”的应届生,被我当场劝退了

关注 「软件测试就业联盟」公众号,陪你走好校招求职的每一步 上个月部门校招,我坐在面试官的位置上,看了30多份简历。 “精通自动化测试框架”、“熟练掌握AI辅助测试”、“具备全栈测试开发能力” ——这些话几乎是标配。 然后我出了一道题。…

2026/7/29 16:20:55 阅读更多 →
从 Excel 到云端:我们如何用 Spring Boot + Vue3 打造设备管理 + 工资绩效 + 考勤一体化平台

从 Excel 到云端:我们如何用 Spring Boot + Vue3 打造设备管理 + 工资绩效 + 考勤一体化平台

源于工程机械现场——设备管理、工资绩效 是核心,考勤是底座。覆盖工地、环卫、物业等多行业,托管/私有化可选,附在线 Demo。写在前面做 B 端行业软件的朋友大概都遇到过这种尴尬:客户 A 要数据放自己机房,客户 B 想省…

2026/7/29 16:20:55 阅读更多 →
AI 辅助设计决策:用数据分析替代直觉判断的工程方法论

AI 辅助设计决策:用数据分析替代直觉判断的工程方法论

AI 辅助设计决策:用数据分析替代直觉判断的工程方法论 一、引子:"我觉得这个颜色更好看" 设计评审中最常听到的句式以"我觉得"开头。产品经理觉得按钮应该再大一点,设计师觉得圆角应该再圆一点,开发者觉得动画…

2026/7/29 16:20:55 阅读更多 →
Token大清算——当AI编程的账单开始逼近程序员的工资条

Token大清算——当AI编程的账单开始逼近程序员的工资条

补贴盛宴散场之后,每一个token都要有人买单。问题是——谁?2026年6月1日,一位Reddit用户晒出了自己的GitHub Copilot账单截图:上个月,10。这个月,**847**。使用习惯没变。工具没变。变的只有一件事&#xf…

2026/7/29 16:20:55 阅读更多 →
海外 Glassdoor 查到的薪资不准?用真实 Total Package 谈判技巧多要 10%「蒸汽求职分享」

海外 Glassdoor 查到的薪资不准?用真实 Total Package 谈判技巧多要 10%「蒸汽求职分享」

回国投递外企或直接在海外冲刺科技公司/金融机构的留学生,在经历数轮硬核技术厮杀与 Behavioral 面试、终于拿到人生中第一个正式 Offer 时,经常会走入两个极端的谈薪误区:喜出望外,不敢 Negotiation:觉得能拿到 Offer…

2026/7/29 16:19:55 阅读更多 →

日新闻

【RT-DETR多模态创新改进】CVPR 2025 | 独家特征融合创新改进篇 | 引入RLAB残差线性注意力模块,有效融合并强调多尺度特征,多种改进点,适合红外与可见光融合目标检测任务,有效涨点

【RT-DETR多模态创新改进】CVPR 2025 | 独家特征融合创新改进篇 | 引入RLAB残差线性注意力模块,有效融合并强调多尺度特征,多种改进点,适合红外与可见光融合目标检测任务,有效涨点

一、本文介绍 🔥本文在RT-DETR多模态融合目标检测中引入RLAB残差线性注意力模块,可在不同模态特征交互阶段进行多次残差细化,使可见光、红外等特征在尺度、语义和空间位置上更好对齐;随后将细化特征与解码器输出拼接并生成Q、K、V,通过线性注意力自适应强化关键通道、目…

2026/7/29 0:00:23 阅读更多 →
AI编程系列02:合并知识功能,给 AI 问数和 RAG 场景打基础

AI编程系列02:合并知识功能,给 AI 问数和 RAG 场景打基础

AI编程系列02:合并知识功能,给 AI 问数和 RAG 场景打基础 在上一期「AI编程系列」中,我们学习了如何构建一个基础的 AI 问答系统,通过简单的输入输出让模型回应问题。但现实世界中的 AI 应用往往需要处理更复杂的场景:…

2026/7/29 0:00:23 阅读更多 →
AI智能体开发实战:从工具调用到企业级部署

AI智能体开发实战:从工具调用到企业级部署

1. 从被动问答到主动执行:AI Agent的范式转变过去两年,大语言模型最显著的应用形态是聊天机器人——用户提问,AI回答。但真正的生产力革命发生在2023年下半年:当AI学会主动调用工具完成任务时,生产力工具的历史被彻底改…

2026/7/29 0:00:23 阅读更多 →

周新闻

深度学习道路桥梁裂缝检测系统 道路桥梁裂缝检测数据集 道路桥梁病害识别检测数据集

深度学习道路桥梁裂缝检测系统 道路桥梁裂缝检测数据集 道路桥梁病害识别检测数据集

深度学习道路桥梁裂缝检测系统 数据集6000张 完整源码已标注数据集训练好的模型环境配置教程程序运行说明文档,可以直接使用!系统支持图片、视频、摄像头等多种方式检测裂缝,功能强大实用。 1数据集6000张 8各类别

2026/7/28 12:04:22 阅读更多 →
深度学习YOLO模型如何训练 PUBG 绝地求生目标检测数据集

深度学习YOLO模型如何训练 PUBG 绝地求生目标检测数据集

pubg数据集 精选原图1.42万数据 1.49万标签 无任何重复、算法增强或冗余图像! pubg绝地求生目标检测数据集 1分类:e_body,14905个标签,txt格式 共计14244张图,99%为640*640尺寸图像 适合yolo目标检测、AI训练关键词&am…

2026/7/29 14:34:28 阅读更多 →
Apex英雄目标检测数据集 深度学习框架YOLO如何训练APEX数据集

Apex英雄目标检测数据集 深度学习框架YOLO如何训练APEX数据集

Apex检测数据集数据集详情检测类别: allies enemy tag图片总量:7247张训练集:5139张验证集:1425张测试集:683张标注状态:全部已标注,即拿即用数据格式:支持YOLO格式及其他格式&#…

2026/7/29 15:00:03 阅读更多 →

月新闻