ROS2机器人slam_toolbox建图零基础

系统:Ubuntu22.04

ROS2版本:Humble

雷达设备:rplidar_a1

一、安装必要的软件包

# 更新系统 sudo apt update
# 安装slam_toolbox sudo apt install ros-humble-slam-toolbox
# 安装RPLidar驱动 sudo apt install ros-humble-rplidar-ros
# 安装导航相关包 sudo apt install ros-humble-navigation2 ros-humble-nav2-bringup

二、配置RPLidar_A1

创建udev规则(让系统识别雷达)

# 创建udev规则 echo 'KERNEL=="ttyUSB*", ATTRS{idVendor}=="10c4", ATTRS{idProduct}=="ea60", MODE:="0666", GROUP:="dialout", SYMLINK+="rplidar"' | sudo tee /etc/udev/rules.d/rplidar.rules
# 重新加载udev规则 sudo udevadm control --reload-rules sudo udevadm trigger

重新插拔雷达USB线

测试雷达连接

# 查看雷达是否被识别 ls -l /dev | grep ttyUSB # 应该看到类似:lrwxrwxrwx 1 root root 7 Nov 6 10:20 rplidar -> ttyUSB0

三、启动雷达

# 启动RPLidar A1 ros2 launch rplidar_ros rplidar_a1_launch.py
# 在另一个终端检查激光数据 ros2 topic echo /scan --no-arr | head -5 #这一步有报错很正常,因为我们只看前5行的数据

四、创建SLAM启动文件

# 创建工作空间目录(如果还没有) mkdir -p ~/slam_ws/src cd ~/slam_ws/src
# 创建功能包(如果需要) ros2 pkg create my_slam --build-type ament_cmake --dependencies rclcpp slam_toolbox nav2_msgs
# 创建launch目录 mkdir -p ~/slam_ws/src/my_slam/launch

创建启动文件

nano ~/slam_ws/src/my_slam/launch/slam_with_rplidar.launch.py

添加以下代码:

import launch from launch_ros.actions import Node from launch.actions import DeclareLaunchArgument from launch.substitutions import LaunchConfiguration def generate_launch_description(): # 定义启动参数 use_sim_time = LaunchConfiguration('use_sim_time', default='false') # RPLidar A1 节点 rplidar_node = Node( package='rplidar_ros', executable='rplidar_node', name='rplidar_node', parameters=[{ 'serial_port': '/dev/rplidar', 'serial_baudrate': 115200, 'frame_id': 'laser', 'inverted': False, 'angle_compensate': True, 'scan_mode': 'Standard' }], output='screen' ) # slam_toolbox 节点 slam_toolbox_node = Node( package='slam_toolbox', executable='async_slam_toolbox_node', name='slam_toolbox', output='screen', parameters=[{ 'use_sim_time': use_sim_time, 'map_frame': 'map', 'odom_frame': 'odom', 'base_frame': 'base_link', 'scan_topic': '/scan', 'mode': 'mapping', # 建图模式 'resolution': 0.05, # 地图分辨率 'max_laser_range': 12.0, # 最大激光范围 }] ) # 静态TF发布 - 定义雷达位置 static_tf_laser = Node( package='tf2_ros', executable='static_transform_publisher', name='static_transform_publisher_laser', arguments=['0', '0', '0.1', '0', '0', '0', 'base_link', 'laser'] ) # 静态TF发布 - 定义base_link到odom的初始位置 static_tf_odom = Node( package='tf2_ros', executable='static_transform_publisher', name='static_transform_publisher_odom', arguments=['0', '0', '0', '0', '0', '0', 'odom', 'base_link'] ) return launch.LaunchDescription([ DeclareLaunchArgument('use_sim_time', default_value='false'), rplidar_node, static_tf_laser, static_tf_odom, slam_toolbox_node, ])

添加依赖

cd ~/slam_ws/src/my_slam nano CMakeLists.txt

将内容修改为:

cmake_minimum_required(VERSION 3.8) project(my_slam) if(CMAKE_COMPILER_IS_GNUCXX OR CMAKE_CXX_COMPILER_ID MATCHES "Clang") add_compile_options(-Wall -Wextra -Wpedantic) endif() # find dependencies find_package(ament_cmake REQUIRED) find_package(rclcpp REQUIRED) find_package(slam_toolbox REQUIRED) find_package(nav2_msgs REQUIRED) # 添加这行:安装launch目录 install(DIRECTORY launch DESTINATION share/${PROJECT_NAME} ) if(BUILD_TESTING) find_package(ament_lint_auto REQUIRED) # the following line skips the linter which checks for copyrights # comment the line when a copyright and license is added to all source files set(ament_cmake_copyright_FOUND TRUE) # the following line skips cpplint (only works in a git repo) # comment the line when this package is in a git repo and when # a copyright and license is added to all source files set(ament_cmake_cpplint_FOUND TRUE) ament_lint_auto_find_test_dependencies() endif() ament_package()

这一步主要添加了launch目录:

install(DIRECTORY launch

    DESTINATION share/${PROJECT_NAME}        

)

五、构建工作空间

cd ~/slam_ws colcon build source install/setup.bash

六、启动完整的SLAM系统

# 终端1:启动SLAM和雷达 ros2 launch my_slam slam_with_rplidar.launch.py # 终端2:启动RViz2 ros2 run rviz2 rviz2

七、配置RViz2显示建图过程

在RViz2中:

1、修改Fixed Frame:

        Global Option---->Fixed Frame:设置为 map

2、添加显示项(点击Add按钮)

        LaserScan:

                Topic :  /scan

                Size : 0.1

                Color : 红色或绿色

        Map:

                Topic : /map

                Color Scheme : costmap

                Draw Behind : √

TF:

        显示坐标框架关系

3、保存RViz配置

file---->Save Config As ----> ~/slam_ws/slam_config.rviz

 八、开始建图

1、缓慢移动雷达在环境中行走

2、观察RViz中的建图过程

3、确保覆盖所有区域

九、保存地图

建图完成后,保存地图:

ros2 run nav2_map_server map_saver_cli -f ~/my_first_map

Read more

介绍终身机器人学习的数据集LIBERO

介绍终身机器人学习的数据集LIBERO

1 LIBERO的作用 LIBERO是一个用于研究多任务和终身机器人学习中知识迁移的综合基准测试平台,LIBERO是基于robosuite框架构建的。它专注于机器人操作任务,这些任务需要两类知识: 1. 陈述性知识:关于物体和空间关系的知识 2. 程序性知识:关于运动和行为的知识 2 核心原理 任务生成与基准设计 LIBERO提供了一个程序化生成管道,原则上可以生成无限数量的操作任务。系统包含130个任务,分为四个任务套件,每个套件都有受控的分布偏移: * LIBERO-Spatial/Object/Goal:专注于特定类型知识的迁移 * LIBERO-100:包含需要迁移纠缠知识的100个操作任务 学习框架 系统采用模仿学习作为主要学习方法,因为任务使用稀疏奖励函数(任务完成时获得+1奖励)。LIBERO提供高质量的人类遥操作演示数据集用于训练。 算法与策略架构 LIBERO实现了三种视觉运动策略网络: * bc_rnn_policy:基于RNN的行为克隆策略 * bc_transformer_policy:基于Transformer的行为克隆策略

Trae x 图片素描MCP一键将普通图片转换为多风格素描效果

Trae x 图片素描MCP一键将普通图片转换为多风格素描效果

目录 * 前言 * 一、核心工具与优势解析 * 二、操作步骤:从安装到生成素描效果 * 第一步:获取MCP配置代码 * 第二步:下载 * 第三步:在 Trae 中导入 MCP 配置并建立连接 * 第四步:核心功能调用 * 三、三大素描风格差异化应用 * 四.总结 前言 在设计创作、社交媒体分享、教育演示等场景中,素描风格的图片往往能以简洁的线条突出主体特征,带来独特的艺术质感。然而,传统素描效果制作需借助专业设计软件(如Photoshop、Procreate),不仅操作复杂,还需掌握一定的绘画技巧,难以满足普通用户快速生成素描的需求。 为解决这一痛点,本文将介绍蓝耘MCP广场提供的图片素描MCP工具(工具ID:3423)。该工具基于MCP(Model Context Protocol)协议开发,支持单张/批量图片转换、3种素描风格切换及自定义参数调节,兼容多种图片格式与中文路径,无需专业设计能力,

Flutter 三方库 discord_interactions 的鸿蒙化适配指南 - 在 OpenHarmony 打造高效的社交机器人交互底座

Flutter 三方库 discord_interactions 的鸿蒙化适配指南 - 在 OpenHarmony 打造高效的社交机器人交互底座

欢迎加入开源鸿蒙跨平台社区:https://openharmonycrossplatform.ZEEKLOG.net Flutter 三方库 discord_interactions 的鸿蒙化适配指南 - 在 OpenHarmony 打造高效的社交机器人交互底座 在现代社交应用与办公协同工具的开发中,集成强大的机器人(Bot)交互能力是提升活跃度的关键。discord_interactions 库为 Flutter 开发者提供了一套完整的、遵循 Discord 官方协议的交互模型,涵盖了从 Slash Commands(斜杠命令)到 Webhook 签名验证的核心功能。本文将深入解析如何在 OpenHarmony(鸿蒙)环境下,结合鸿蒙的安全机制与网络特性,完美适配 discord_interactions 到你的鸿蒙应用中。 前言 随着鸿蒙系统(HarmonyOS)进入原生应用开发的新纪元,跨平台社交工具的适配需求日益增长。discord_interactions 作为一个纯

Fanuc机器人与PLC的Ethernet/IP通信

Fanuc机器人与PLC通过Ethernet/IP实现高速通信的技术实践 在现代智能制造产线中,机器人与上位控制系统之间的实时、稳定通信是保障生产节拍和设备协同的关键。Fanuc作为工业机器人领域的主流厂商,其控制系统虽然封闭性强,但通过标准工业以太网协议如Ethernet/IP,依然能够实现与第三方PLC(如罗克韦尔ControlLogix、西门子S7等)的高效数据交互。 尤其是在汽车焊装线、装配工站或物料搬运系统中,我们经常遇到这样的需求:用Allen-Bradley PLC统一调度多台Fanuc机器人执行不同动作序列,并实时监控其运行状态、报警信息及I/O反馈。这种场景下,传统的硬接线DI/DO方式已难以满足复杂逻辑与高响应要求,而基于Ethernet/IP的通信方案则展现出显著优势——不仅布线简化,更支持结构化数据传输和远程控制。 那么,如何让一台Fanuc LR Mate 200iD或M-20iA真正“听懂”ControlLogix控制器发出的指令?这背后涉及硬件配置、网络参数设置、标签映射以及KAREL程序的协同配合。本文将结合实际工程案例,深入剖析这一集成过程中的关