cartographer_ros机器人轨迹
时间: 2025-06-12 18:35:23 浏览: 18
### 使用 Cartographer_ROS 进行机器人轨迹规划
#### 一、理解 Cartographer_ROS 的工作原理
Cartographer 是由谷歌开发并开源的一个 SLAM(同步定位与建图)库,能够处理二维和三维空间中的激光雷达数据来构建环境的地图[^4]。通过利用 CSM 和梯度优化技术实现高效的帧间匹配以及回环检测功能。
#### 二、安装配置 Cartographer_ROS
为了使机器人能够在未知环境中导航并记录其运动路径,在启动之前需要先完成 cartographer_ros 的正确安装与设置。这通常涉及到下载源代码仓库[^2]:
```bash
cd ~/catkin_ws/src/
git clone [email protected]:googlecartographer/cartographer.git
git clone [email protected]:googlecartographer/ros1_cartographer.git
```
接着编译整个 Catkin 工作区:
```bash
cd ~/catkin_ws && catkin_make_isolated --use-ninja
source install_isolated/setup.bash
```
#### 三、运行实时 SLAM 并获取轨迹信息
一旦完成了上述准备工作之后就可以开始执行实时 SLAM 流程了。这里可以通过发布 TF 变换消息给 `cartographer_node` 来跟踪机器人的位置变化情况,并保存这些变换作为轨迹的一部分:
```xml
<launch>
<!-- 启动 cartographer 节点 -->
<node name="cartographer_node" pkg="cartographer_ros"
type="cartographer_node" output="screen">
...
</node>
<!-- 发布 odometry 到 base_link 的转换关系 -->
<node name="robot_state_publisher" pkg="robot_state_publisher"
type="robot_state_publisher"/>
</launch>
```
当节点正常运作时会自动生成全局坐标系下各个时刻的位置姿态估计值,即构成了所谓的“轨迹”。
#### 四、查询子地图以辅助轨迹分析
对于某些应用场景来说可能还需要进一步访问局部区域内的详细结构化描述——也就是所谓的小地图(submaps),这时可以调用服务接口 `/submap_query` 来获得指定编号的 submap 数据[^3]。
```python
import rospy
from cartographer_ros_msgs.srv import SubmapQuery, GetTrajectoryStates
rospy.wait_for_service('/submap_query')
try:
query_submap = rospy.ServiceProxy('/submap_query', SubmapQuery)
response = query_submap()
except rospy.ServiceException as e:
print(f'Service call failed: {e}')
```
以上就是关于如何基于 Cartographer_ROS 构建机器人轨迹的基本介绍和技术细节说明。
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