【SLAM建图和导航仿真实例】（三）- 使用RTAB-MAP进行SLAM建图和导航

首页 > 【SLAM建图和导航仿真实例】（三）- 使用RTAB-MAP进行SLAM建图和导航

【SLAM建图和导航仿真实例】（三）- 使用RTAB-MAP进行SLAM建图和导航

引言

在这个-SLAM建图和导航仿真实例-项目中，主要分为三个部分，分别是

（一）模型构建
（二）根据已知地图进行定位和导航
（三）使用RTAB-MAP进行建图和导航

该项目的slam_bot已经上传我的Github。

这是第三部分，完成效果如下

在这里插入图片描述

图1 建图和导航

三、使用RTAB-Map进行建图和导航

1. rtabmap_ros介绍

之前在GraphSLAM博客中我提到了RTAB-Map。

RTAB-Map是具有实时约束的RGB-D SLAM方法，它是一种基于增量基于外观的闭环检测器的RGB-D，基于立体声和激光雷达图的SLAM方法。闭环检测器使用词袋方法来确定新图像来自先前位置或新位置的可能性。当接受循环闭合假设时，新约束将添加到地图的图形中，然后图形优化器将地图中的错误最小化。使用内存管理方法来限制用于闭环检测和图形优化的位置数量，以便始终遵守对大型环境的实时约束。

代码库：

https://github.com/introlab/rtabmap_ros.git

http://introlab.github.io/rtabmap

节点：

所有sensor_msgs/Image话题使用image_transport.

rtabmap

这是核心节点，是RTAB-Map核心库的封装，这是在检测到循环闭合时增量构建和优化地图的图形。

节点的在线输出是具有地图上最新添加数据的本地图。

默认RTAB-Map 数据库的位置是 “~/.ros/rtabmap.db”，工作空间也设置为 “~/.ros”

通过订阅cloud_map话题获取3D点云图, grid_map or proj_map话题获取2D网格图

rtabmapviz

RTAB-Map的可视化接口，是 RTAB-Map GUI图形库的封装，类似rviz但有针对RTAB-Map的可选项

2.rtabmap_ros安装

安装kinetic版本：

$ sudo apt-get install ros-kinetic-rtabmap-ros

必要的依赖安装 (Qt, PCL, VTK, OpenCV, …)：

$ sudo apt-get install ros-kinetic-rtabmap ros-kinetic-rtabmap-ros
$ sudo apt-get remove ros-kinetic-rtabmap ros-kinetic-rtabmap-ros

下载安装RTAB-Map

源码安装rtabmap

$ cd ~
$ git clone https://github.com/introlab/rtabmap.git rtabmap
$ cd rtabmap/build
$ cmake -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=~/catkin_ws/devel ..
$ make -j4
$ make install

源码安装rtabmap_ros

$ cd ~/catkin_ws
$ git clone https://github.com/introlab/rtabmap_ros.git src/rtabmap_ros
$ catkin_make -j1

内存太小的话，使用-j1 ，内存大可以去掉。

3.创建启动文件

根据ROS wiki的建议，我们可以用类似以下的方式搭建mapping的启动文件。

在这里插入图片描述

图3-1 Kinect + Odometry + 2D laser

<launch><arg name="database_path"     default="rtabmap.db"/><arg name="rgb_topic"   default="/camera/rgb/image_raw"/><arg name="depth_topic" default="/camera/depth/image_raw"/><arg name="camera_info_topic" default="/camera/rgb/camera_info"/>  <group ns="rtabmap"><node name="rtabmap" pkg="rtabmap_ros" type="rtabmap" output="screen" args="--delete_db_on_start"><param name="database_path"       type="string" value="$(arg database_path)"/><param name="frame_id"            type="string" value="base_footprint"/><param name="odom_frame_id"       type="string" value="/odom"/><param name="subscribe_depth"     type="bool"   value="true"/><param name="subscribe_scan"      type="bool"   value="true"/><remap from="scan"            to="/slam_bot/laser/scan"/><remap from="rgb/image"       to="$(arg rgb_topic)"/><remap from="depth/image"     to="$(arg depth_topic)"/><remap from="rgb/camera_info" to="$(arg camera_info_topic)"/><remap from="grid_map" to="/map"/><param name="Rtabmap/DetectionRate" type="string" value="1"/> <param name="Reg/Force3DoF" type="string" value="true"/>  <param name="Reg/Strategy" type="string" value="0"/>  <param name="Kp/DetectorStrategy" type="string" value="0"/> <param name="Kp/MaxFeatures" type="string" value="400"/>  <param name="SURF/HessianThreshold" type="string" value="100"/><param name="Vis/MinInliers" type="string" value="15"/> <param name="Mem/NotLinkedNodesKept" type="string" value="false"/>node> group>
launch>

让我们分解一下这个启动文件：

      <param name="database_path"       type="string" value="$(arg database_path)"/>

参数---delete_db_on_start将使rtabmap在启动时删除数据库（默认位于~/.ros/rtabmap.db）。如果想让机器人继续从之前的映射会话中进行映射，应该删除 --delete_db_on_start。

      <param name="database_path"       type="string" value="$(arg database_path)"/><param name="frame_id"            type="string" value="base_footprint"/><param name="odom_frame_id"       type="string" value="/odom"/>

设置database_path,fixed frame和odom。

      <param name="subscribe_depth"     type="bool"   value="true"/><param name="subscribe_scan"      type="bool"   value="true"/>

默认情况下， subscribe_depth为true。但是，在这个设置中，我们将使用RGB-D图像输入，所以将subscribe_depth设置为false，将subscribe_rgbd设置为true。因为我们有一个2D lidar，所以将 subscribe_scan 设置为 true。如果我们有一个3D lidar发布sensor_msgs/PointCloud2消息，则将sensemble_scan_cloud设置为true，并重映射相应的scan_cloud主题而不是scan。

当 subscribe_rgbd=true时，应设置 rgbd_image 输入主题。
当 subscribe_scan=true时，需要设置扫描输入主题。

      <remap from="scan"            to="/slam_bot/laser/scan"/><remap from="rgb/image"       to="$(arg rgb_topic)"/><remap from="depth/image"     to="$(arg depth_topic)"/><remap from="rgb/camera_info" to="$(arg camera_info_topic)"/>

设置所需的输入主题。若话题没有/，则意味着在其命名空间中订阅了相应话题，例如“rgbd_image” 订阅/rtabmap/rgbd_image。

      <param name="Reg/Force3DoF" type="string" value="true"/>  <param name="Reg/Strategy" type="string" value="0"/>

Reg/Force3DoF：强制3DoF配准，不会估计roll、pitch和z。
Reg/Strategy：使用ICP来细化使用激光扫描发现的ICP的全局闭环。

以下是mapping.launch中没有提到的参数的简要概述。


<param name="RGBD/NeighborLinkRefining" type="string" value="true"/>
<param name="RGBD/ProximityBySpace"     type="string" value="true"/>
<param name="RGBD/AngularUpdate"        type="string" value="0.01"/>
<param name="RGBD/LinearUpdate"         type="string" value="0.01"/>
<param name="RGBD/OptimizeFromGraphEnd" type="string" value="false"/>
<param name="Grid/FromDepth"            type="string" value="false"/> 
<param name="Icp/VoxelSize"                 type="string" value="0.05"/>
<param name="Icp/MaxCorrespondenceDistance" type="string" value="0.1"/>

RGBD/NeighborLinkRefining：使用ICP对输入lidar主题进行正确的里程测量。
RGBD/ProximityBySpace：根据机器人在地图中的位置，寻找局部环形闭合。这在机器人朝反方向回来时非常有用。由于摄像头朝后，无法找到全局环形闭