ros进行建图cartographer
时间: 2025-06-12 09:03:08 浏览: 19
### 如何使用 ROS 和 Cartographer 进行 SLAM 建图
#### 工作流程概述
Cartographer 是一款基于 C++ 的开源 SLAM 系统,支持 2D 和 3D 地图构建。它通过传感器数据(如激光雷达和惯性测量单元 IMU)实现高精度的地图创建和实时定位。以下是具体的操作方法:
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#### 1. 安装 Cartographer
确保已正确安装 Cartographer 及其依赖项。可以通过以下命令进入工作空间并激活环境:
```bash
cd ~/catkin_cartographer/
source install_isolated/setup.bash
```
如果尚未完成安装,可以参考相关文档[^1]。
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#### 2. 配置 Launch 文件
为了适配特定硬件设备(如 RPLidar),需修改默认的 launch 文件 `demo_revo_lds.launch` 并保存为新的配置文件 `cartographer_demo_rplidar.launch`:
```bash
cd ~/catkin_cartographer/src/cartographer_ros/cartographer_ros/launch
cp demo_revo_lds.launch cartographer_demo_rplidar.launch
gedit cartographer_demo_rplidar.launch
```
在编辑器中调整参数以匹配所使用的激光雷达型号及其话题名称 `/scan`。例如,设置帧 ID (`frame_id`) 和扫描频率等属性[^4]。
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#### 3. 启动仿真建图节点
启动 Cartographer 的核心功能模块来执行 SLAM 流程。运行如下指令即可加载预定义好的测试场景或自定义的数据源:
```bash
roslaunch cartographer_ros demo_backpack_2d.launch bag_filename:=<path_to_bag_file>
```
其中 `<path_to_bag_file>` 替换为目标路径下的 `.bag` 数据记录文件位置[^3]。
注意:如果没有现成的 rosbag 文件,则可以直接连接实际硬件设备采集现场数据用于即时处理分析。
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#### 4. 子地图管理与最终输出
Cartographer 构造出来的地图实际上是多个局部子地图 (Submaps) 经过优化后的组合成果。这些 Submaps 将被传递给专门负责栅格化操作的服务端程序——即 `cartographer_occupancy_grid_node` ——从而转化为标准形式供其他应用调用显示[^2]:
```bash
rosrun map_server map_saver -f /desired/path/to/save/map_name
```
此命令会把当前内存中的全局占据概率分布存储至指定目录下成为 pgm/png 图像加 yaml 描述元信息两部分组成的一套完整表示体系。
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#### 示例代码片段
下面展示了一个简单的 Python 脚本用来订阅主题消息以及打印基本信息作为辅助开发工具的一部分:
```python
import rospy
from sensor_msgs.msg import LaserScan
def scan_callback(msg):
print(f"Received laser scan with {len(msg.ranges)} ranges.")
if __name__ == "__main__":
rospy.init_node('laser_scan_subscriber')
sub = rospy.Subscriber('/scan', LaserScan, scan_callback)
rospy.spin()
```
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