ros2如何保存建好的地图

### 如何使用 ROS2 和 Cartographer 进行离线地图构建 要实现基于 ROS2 的 Cartographer 离线地图构建功能，可以按照以下方法操作： #### 1. 安装依赖项 首先需要安装必要的软件包。这包括 `cartographer` 及其对应的 ROS 软件包 `cartographer_ros`。可以通过 GitHub 或 Gitee 下载这些库并编译[^2]。 ```bash git clone https://gitee.com/mirrors/cartographer.git git clone https://gitee.com/mirrors/cartographer_ros.git ``` 完成克隆后，在 Catkin 工作空间中进行编译： ```bash cd ~/catkin_ws/src/ colcon build --symlink-install source install/setup.bash ``` #### 2. 配置文件设置 对于三维环境的地图构建，需指定相应的 Lua 配置文件路径。通常情况下，默认的配置文件位于 `/home/nvidia/catkin_ws/install_isolated/share/cartographer_ros/configuration_files/` 文件夹下[^3]。如果需要自定义参数，则可以在该目录创建新的 `.lua` 文件来调整扫描匹配器、子图分辨率以及其他重要选项。 例如，以下是典型的背包机器人使用的三维度量单位制配置片段： ```lua options = { map_builder = MAP_BUILDER, trajectory_builder = TRAJECTORY_BUILDER, } TRAJECTORY_BUILDER.pure_localization_trimmer.min_submaps_to_keep = 3 POSE_GRAPH.optimization_problem.huber_scale = 1e2 return options ``` 此部分代码设置了优化过程中 Huber 函数的比例因子以及纯定位模式下的修剪策略。 #### 3. 数据记录与回放 为了支持离线建图流程，先运行数据采集阶段并将传感器消息保存至袋文件（Bag File）。启动实际设备或者模拟节点时附加如下命令行参数即可开启录制服务： ```bash ros2 bag record /scan /imu /odom ``` 当收集足够的样本后停止录影过程，并切换到重播状态加载先前存储的数据流作为输入源供给 SLAM 系统处理[^4]: ```bash ros2 launch cartographer_ros offline_backpack_3d.launch \ bag_filenames:=<path-to-your-bag-file> ``` 这里 `<path-to-your-bag-file>` 替换为你本地磁盘上的具体路径名字符串表示形式。 #### 4. 地图导出 最后一步是从内部结构化表达转换成外部可读取的标准格式比如 PGM 图像加 YAML 描述文档组合体或者是二进制 Protobuf 序列化对象等等。执行下面指令序列能够提取最终成果物出来供后续应用层调用消费: ```bash rosrun map_server map_saver -f my_map_file_name ``` 上述脚本会自动寻找当前活动话题中的 OccupancyGrid 类型实例进而持久化存档下来形成静态快照副本[^1]. ```python import rclpy from nav_msgs.msg import OccupancyGrid def save_map_callback(msg:OccupancyGrid): with open('my_offline_map.pgm', 'wb') as f: f.write(bytes([int(x) for x in msg.data])) rclpy.init() node = rclpy.create_node('map_exporter') sub = node.create_subscription(OccupancyGrid, '/map', save_map_callback , qos_profile=10) try: while True: rclpy.spin_once(node) except KeyboardInterrupt: pass finally: node.destroy_node() rclpy.shutdown() ``` 以上 Python 片段展示了另一种方式通过订阅主题获取栅格网格信息并且手动写入文件系统之中去. ---

<think>好的，我需要帮助用户了解Cartographer保存已构建地图的方法和文件格式。首先，我应该回顾用户提供的引用内容，确保准确引用相关信息。 根据引用[3]，Cartographer保存地图的步骤包括完成轨迹、保存pbstream文件，然后转换为ROS格式。用户提到的脚本展示了使用rosservice调用服务完成轨迹和写入状态，生成.pbstream文件。然后使用cartographer_pbstream_to_ros_map节点将pbstream转换为ROS地图，这里需要指定分辨率和文件路径。引用[2]解释了pbstream是Cartographer内部状态的快照，包含轨迹和环境数据，所以直接保存这个文件是关键步骤。 另外，引用[4]提到使用map_saver节点保存为ROS格式的地图，但需要注意的是，这可能是在转换后的情况下使用，因为Cartographer生成的pbstream需要转换后才能用map_server保存。用户需要明确两种格式的区别：pbstream包含更多SLAM数据，而ROS地图是标准的栅格地图。 用户的问题包括文件格式和方法，所以需要分步骤说明保存过程，包括命令行和脚本方法。同时，应该指出不同格式的用途，比如pbstream用于后续定位和建图优化，而ROS地图用于导航等应用。需要确保提到的命令参数正确，比如-resolution参数在转换时的作用。 可能用户会混淆直接使用map_saver和Cartographer的转换步骤，需要澄清必须先保存pbstream再转换。此外，确保脚本中的路径和权限正确，如赋予脚本可执行权限。最后，生成的相关问题可以涉及优化保存方法、格式转换原理或不同格式的应用场景。</think>Cartographer保存生成的地图主要通过以下两种文件格式及方法实现： ### 一、保存为.pbstream格式（SLAM内部状态） 1. **完成当前轨迹** 通过调用服务结束当前建图任务： ```bash rosservice call /finish_trajectory 0 ``` 2. **写入状态文件** 将Cartographer的完整内部状态（包括地图、传感器数据和位姿）保存为.pbstream文件： ```bash rosservice call /write_state "{filename: '/路径/地图名.pbstream'}" ``` *此文件包含环境结构、传感器约束和优化后的机器人轨迹，可用于后续重定位或继续建图[^2][^3]。* --- ### 二、转换为ROS标准地图格式（导航使用） 通过专用节点转换.pbstream为ROS导航所需的栅格地图： ```bash rosrun cartographer_ros cartographer_pbstream_to_ros_map \ -pbstream_filename=/路径/地图名.pbstream \ -map_filestem=/输出路径/地图名 \ -resolution=0.05 # 指定地图分辨率 ``` 生成： - `.pgm`（地图图像） - `.yaml`（地图元数据） *最终可通过map_server加载使用[^1][^3]。* --- ### 三、自动化脚本示例 ```bash #!/bin/bash map_dir="${HOME}/maps" map_name="office" # 结束轨迹并保存状态 rosservice call /finish_trajectory 0 rosservice call /write_state "{filename: '$map_dir/$map_name.pbstream'}" # 转换为ROS地图 rosrun cartographer_ros cartographer_pbstream_to_ros_map \ -pbstream_filename=$map_dir/$map_name.pbstream \ -map_filestem=$map_dir/$map_name \ -resolution=0.05 # 设置脚本可执行权限：chmod +x script.sh ``` ---