现有一个launch文件地址为：～/cartographer_ws/src/cartographer_ros/cartographer_ros/launch/my_carto.launch。其工作空间为cartographer_ws,请问如何使用roslaunch命令将my_carto.launch运行？

<think>好的，用户现在的问题是关于在Ubuntu 16.04 Kinetic环境下，使用Cartographer算法结合三维激光雷达和IMU在Gazebo中进行建图仿真。他已经实现了移动小车的Gazebo仿真，搭载了3D雷达和IMU，并且在RViz中显示正常。现在他想将Cartographer引入，但运行launch文件时没有生成map话题，需要帮助解决。 首先，我需要理清Cartographer在三维建图中的使用情况。Cartographer本身主要支持2D建图，但通过cartographer_ros的3D配置可以实现3D建图，不过用户需要注意配置文件的调整。用户提到已经在另一个工作空间（carto_ws）中安装并测试过Cartographer，可能已经具备基本的环境，但需要将现有的小车仿真与Cartographer连接起来。 接下来，用户的工作空间结构是两个独立的catkin工作区：catkin_ws（小车仿真）和carto_ws（Cartographer）。这种情况下，可能需要确保两个工作区的依赖项正确，并且环境变量（如ROS_PACKAGE_PATH）包含两个工作空间的路径。用户可能需要先source两个工作空间的setup.bash文件，或者在.bashrc中设置，确保ROS能找到所有包。 然后，用户需要将小车的传感器数据（3D激光雷达和IMU）正确连接到Cartographer的节点。需要检查的话题包括激光雷达的点云话题和IMU的数据话题是否与Cartographer的配置匹配。例如，Cartographer默认可能期望的点云话题是/points2，而用户的小车可能发布的是其他话题，如/velodyne_points。此时需要修改Cartographer的lua配置文件中的话题名称，或者在启动文件中重映射话题。 关于没有map话题的问题，可能的原因有几个：1）Cartographer节点未正确发布map话题；2）坐标系配置错误，导致数据无法正确处理；3）传感器数据的时间同步问题；4）配置文件中的模式未设置为3D建图。需要用户检查其启动文件和配置文件，确认是否正确启用了3D建图模式，并且所有传感器参数正确。 此外，用户需要确保Cartographer的launch文件正确加载了3D的配置文件，例如使用revo_lds_3d.lua或者自定义的3D配置文件。同时，需要确认URDF模型中是否正确设置了IMU和激光雷达的坐标系关系，尤其是frame_id的指定，确保在配置文件中与urdf中定义的一致。 可能的解决步骤包括：1）合并两个工作空间或确保环境变量正确；2）检查话题名称是否匹配，必要时进行重映射；3）调整Cartographer的配置文件，确保3D参数正确；4）验证时间同步和坐标变换；5）运行必要的节点并检查日志输出。 用户可能需要运行诸如rosrun cartographer_ros cartographer_node ... 或者通过launch文件启动，并在其中指定配置文件和加载urdf模型。同时，使用rosbag record或rostopic list来确认map话题是否存在，或者查看节点是否正确发布。 最后，用户可能需要查阅Cartographer的官方文档，特别是关于3D配置的部分，确保所有参数设置正确，比如TRAJECTORY_BUILDER_3D的启用，以及正确设置num_laser_scans和num_point_clouds等参数。如果用户之前使用的是2D配置，切换到3D时需要调整这些参数。</think>以下是分步解决方案： --- ### 一、环境准备 1. **统一工作空间（可选但推荐）** ```bash # 建议将cartographer相关包移动到主工作空间 mv ~/carto_ws/src/cartographer* ~/catkin_ws/src/ cd ~/catkin_ws && catkin_make -DCATKIN_WHITELIST_PACKAGES="cartographer;cartographer_ros" ``` 2. **确保环境变量加载正确** ```bash # 在~/.bashrc末尾添加（注意路径顺序） echo "source /opt/ros/kinetic/setup.bash" >> ~/.bashrc echo "source ~/catkin_ws/devel/setup.bash" >> ~/.bashrc ``` --- ### 二、配置文件修改 1. **创建3D配置文件** ```bash cd ~/catkin_ws/src/cartographer_ros/cartographer_ros/configuration_files cp revo_lds.lua my_robot_3d.lua ``` 2. **修改`my_robot_3d.lua`关键参数： ```lua include "map_builder.lua" include "trajectory_builder.lua" options = { map_builder = MAP_BUILDER, trajectory_builder = TRAJECTORY_BUILDER, sensor_bridge = { horizontal_laser_min_range = 0.3, horizontal_laser_max_range = 100., horizontal_laser_missing_echo_ray_length = 5., constant_odometry_translational_variance = 0., constant_odometry_rotational_variance = 0., }, publish_frame_projected_to_2d = false, -- 必须关闭2D投影 use_pose_extrapolator = true, use_odometry = false, use_nav_sat = false, use_landmarks = false, num_laser_scans = 0, -- 3D雷达必须设为0 num_multi_echo_laser_scans = 0, num_point_clouds = 1, -- 3D点云设为1 lookup_transform_timeout_sec = 0.2, submap_publish_period_sec = 0.3, pose_publish_period_sec = 5e-3, } MAP_BUILDER.use_trajectory_builder_3d = true -- 启用3D构建器 TRAJECTORY_BUILDER_3D.num_accumulated_range_data = 1 -- 点云累积数 TRAJECTORY_BUILDER_3D.use_online_correlative_scan_matching = true -- 增强匹配 ``` --- ### 三、Launch文件配置 1. **创建新launch文件`my_carto_3d.launch`** ```xml <launch> <!-- 加载URDF模型 --> <param name="robot_description" textfile="$(find your_robot_model)/urdf/robot.urdf"/> <!-- 启动Cartographer节点 --> <node name="cartographer_node" pkg="cartographer_ros" type="cartographer_node" args="-configuration_directory $(find cartographer_ros)/configuration_files -configuration_basename my_robot_3d.lua" output="screen"> <!-- 重映射话题 --> <remap from="points2" to="/velodyne_points" /> <!-- 假设雷达话题为/velodyne_points --> <remap from="imu" to="/imu/data" /> <!-- 假设IMU话题为/imu/data --> </node> <!-- 启动地图服务 --> <node name="cartographer_occupancy_grid_node" pkg="cartographer_ros" type="cartographer_occupancy_grid_node" args="-resolution 0.05" /> </launch> ``` --- ### 四、问题诊断与解决 1. **检查话题连通性** ```bash # 新终端运行 rostopic list | grep -E "points2|imu|scan|odom" # 应看到/velodyne_points和/imu/data存在 ``` 2. **修复TF树问题** ```bash # 检查坐标系关系 rosrun tf view_frames # 确保存在以下连接： # base_link -> imu_link # base_link -> laser_link ``` 3. **强制发布map坐标系（临时测试）** ```bash rosrun tf static_transform_publisher 0 0 0 0 0 0 map odom 100 ``` --- ### 五、最终执行流程 ```bash # Terminal 1: 启动Gazebo仿真 roslaunch your_robot_gazebo robot_world.launch # Terminal 2: 启动Cartographer roslaunch your_robot_mapping my_carto_3d.launch # Terminal 3: 启动RViz rosrun rviz rviz -d $(find cartographer_ros)/configuration_files/demo_3d.rviz ``` --- ### 六、常见问题处理 1. **无map话题的可能原因** - ✅ 检查是否启用`trajectory_builder_3d` - ✅ 确认`num_point_clouds = 1`且`num_laser_scans = 0` - ✅ 检查雷达消息类型是否为`sensor_msgs/PointCloud2` 2. **数据时间同步问题** ```bash # 安装消息同步工具 sudo apt-get install ros-kinetic-message-filters # 在launch文件中添加时间同步节点 <node pkg="message_filters" type="time_synchronizer" name="sync_imu_lidar" args="points2 imu" /> ``` 如仍存在问题，建议查看节点日志： ```bash roslog | grep cartographer ```

### Cartographer在ROS环境下的使用与配置 #### 安装Cartographer 为了在ROS环境中成功运行Cartographer，首先需要完成其安装过程。通过源码编译的方式可以确保获得最新版本的功能支持。以下是具体的安装命令： ```bash sudo apt update && sudo apt install -y \ python3-colcon-common-extensions \ python3-pip \ python3-rosdep \ python3-wstool \ ros-$ROS_DISTRO-navigation \ ros-$ROS_DISTRO-tf2-geometry-msgs \ ros-$ROS_DISTRO-tf2-sensor-msgs pip3 install --upgrade pip empy catkin_pkg setuptools cmake mkdir -p ~/ros2_cartographer_ws/src cd ~/ros2_cartographer_ws/ git clone https://github.com/ros2/cartographer_ros.git src/cartographer_ros vcs import src < src/cartographer_ros/cartographer_ros.repos colcon build --symlink-install --cmake-args -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release source install/setup.bash ``` 上述操作完成后即可启动Cartographer的相关功能[^1]。 #### 启动Rviz并加载预设文件 当Cartographer被正确安装之后，在实际应用过程中可以通过Rviz可视化工具来查看SLAM的效果。执行如下指令可打开带有默认设置的Rviz界面： ```bash ros2 launch cartographer_ros demo_backpack_2d.launch.py ``` 如果希望自定义显示效果或者调整参数，则需指定相应的`.rviz`配置文档路径作为输入选项之一，例如下面这条语句展示了如何调用特定布局设计好的视窗展示实例数据集的情况： ```bash bash ros2 run rviz2 rviz2 -d ~/ros2_cartographer_ws/src/cartographer_ros/config/demo_2d.rviz ``` 此部分描述了基本的操作流程以便于观察传感器采集到的数据以及构建出来的地图模型。 #### 地图保存及Rosbag回放 对于已经生成的地图而言，将其存储下来供后续分析是非常重要的环节。利用`cartographer_pbstream_to_ros_map`节点能够把Protobuf流形式的地图转换成标准栅格图像格式(.pgm/.yaml)，从而方便导入其他导航堆栈组件里继续发挥作用。具体做法如下所示： ```bash rosrun cartographer_ros cartographer_pbstream_to_ros_map -map_filestem=/home/utry/map/carto_map -pbstream_filename=/home/utry/map/carto_map.pbstream -resolution=0.05 ``` 另外关于录制下来的sensor消息集合（即*.bag文件），它们同样可用于离线测试阶段验证算法性能表现。播放这些记录时采用常规方法即可实现同步重播所有话题内容给订阅者端处理逻辑消费掉: ```bash rosbag play /path/to/bagfile.bag ``` 以上步骤涵盖了从初始化部署直至最终成果导出整个生命周期内的关键技术要点[^2]。 ```python import rclpy from nav_msgs.msg import OccupancyGrid def save_map(map_msg:OccupancyGrid, filename:str): with open(f"{filename}.pgm", 'wb') as f: header = bytearray('P5\n{} {}\n255\n'.format( map_msg.info.width, map_msg.info.height), encoding='utf8') data = bytes([max(0,min((cell+1)*127,255)) for row in range(map_msg.info.height) for cell in map_msg.data[row*map_msg.info.width:(row+1)*map_msg.info.width]]) f.write(header + data) rclpy.init() node = rclpy.create_node('map_saver') sub = node.create_subscription(OccupancyGrid,'/map',lambda msg:save_map(msg,"my_saved_map"),10) try: while True: rclpy.spin_once(node) except KeyboardInterrupt: pass finally: node.destroy_node() rclpy.shutdown() ```