본문의 목적

목적은 두 개의 서로 다른 리다드의scan 데이터를 하나의scan 데이터로 통합시키는 것이다.

컨디션

본 보도는 다음과 같은 환경에서 실험을 진행한다.
항목
릴리즈
Ubuntu
18.04
ROS
Melodic
RPLidar
A1 M8
Ubuntu와 ROS의 환경 구축은 다른 사이트를 참조하십시오.

ira_laser_tools를 사용하여 두 개의 lidar의scan 데이터를 통합합니다

두 개의 rplidar 시작

우선 집행 권한을 주다.

$ sudo chmod 666 /dev/ttyUSB0

$ sudo chmod 666 /dev/ttyUSB1

여기에 USB 0과 USB 1은 삽입 순서에 따라 다릅니다.이번에는 퍼스트 프론트.리다라기 때문에 front 측을 연결한 다음에 백 측을 연결합니다.
다음은 두 개의 리다를 시작합니다.
rplidar.launch

<launch>
  <!-- first laser -->
  <node name="first_rplidar"          pkg="rplidar_ros"  type="rplidarNode" output="screen">
    <param name="serial_port"         type="string" value="/dev/ttyUSB0"/>
    <param name="serial_baudrate"     type="int"    value="115200"/>
    <param name="frame_id"            type="string" value="front_lidar"/>
    <param name="inverted"            type="bool"   value="false"/>
    <param name="angle_compensate"    type="bool"   value="true"/>
    <remap from="/scan" to="/front_scan" />
  </node>

  <!-- second laser -->
  <node name="second_rplidar"          pkg="rplidar_ros"  type="rplidarNode" output="screen">
    <param name="serial_port"         type="string" value="/dev/ttyUSB1"/>
    <param name="serial_baudrate"     type="int"    value="115200"/>
    <param name="frame_id"            type="string" value="back_lidar"/>
    <param name="inverted"            type="bool"   value="false"/>
    <param name="angle_compensate"    type="bool"   value="true"/>
    <remap from="/scan" to="/back_scan" />
  </node>
</launch>

여기 리맵 각자의scan 데이터가 있습니다.rempa에 관해서는 아래의 문장을 참조하세요.
같은 노드를 동시에 시작할 수 없기 때문에 노드의 이름을 반드시 변경하십시오.이번에 우리는 node name = "first rplidar", node name = "second rplidar"라는 이름을 지었다.
다음은 기준이 되는 프레임과 리다드의 측정 범위 등을 설정합니다.
laserscan_multi_merger.launch

<launch>
        <node pkg="ira_laser_tools" name="laserscan_multi_merger" type="laserscan_multi_merger" output="screen">
            <!--<param name="destination_frame" value="cart_frame"/>-->
                <param name="destination_frame" value="front_lidar"/>
        <param name="cloud_destination_topic" value="/merged_cloud"/>
        <param name="scan_destination_topic" value="/scan"/>
                <param name="laserscan_topics" value ="/front_scan /back_scan" /> <!-- LIST OF THE LASER SCAN TOPICS TO SUBSCRIBE -->

                <param name="angle_min" value="-3.14159"/>
                <param name="angle_max" value="3.14159"/>
                <param name="angle_increment" value="0.0058"/>
                <param name="scan_time" value="0.0333333"/>
                <param name="range_min" value="0.05"/>
                <param name="range_max" value="50.0"/>

    </node>
</launch>

마지막으로 프론트와 백의 프레임의 static.발행 tf
merge_lidar.launch

<launch>
  <!-- <static_transform_publisher x y z yaw pitch roll frame_id child_frame_id period_in_ms> 
  Publish a static coordinate transform to tf using an x/y/z offset and yaw/pitch/roll. 
  The period, in milliseconds, specifies how often to send a transform. 100ms (10hz) is a good value. -->
  <node pkg="tf" type="static_transform_publisher" name="front_to_back" args=" -0.2 0 0 3.14 0 0 front_lidar back_lidar 100" />

  <include file="$(find ira_laser_tools)/launch/laserscan_multi_merger.launch" ></include>

  <node name="rviz" pkg="rviz" type="rviz" args="-d $(find ira_laser_tools)/rviz/merge_lidar.rviz" />
</launch>

이번 리다드의 위치 관계는 다음과 같은 이미지이기 때문에.

<node pkg="tf" type="static_transform_publisher" name="front_to_back" args=" -0.2 0 0 3.14 0 0 front_lidar back_lidar 100" />

및 릴리즈됩니다.이 가격에 관해서는 사용 환경에 따라 조절해 주십시오.
rplider의 좌표계에 관해서는 아래의 멋진 문장을 참고하세요.
상술한 보도에서 말한 바와 같이 진전 방향에 주의해 주십시오.

병합 결과

다음 명령을 순서대로 집행하다.

$ roslaunch ira_laser_tools rplidar.launch
$ roslaunch ira_laser_tools merge_lidar.launch

토픽은 다음과 같은 내용을 발매했다.

/clicked_point
/front_scan
/initialpose
/laserscan_multi_merger/parameter_descriptions
/laserscan_multi_merger/parameter_updates
/merged_cloud
/move_base_simple/goal
/rosout
/rosout_agg
/scan
/tf
/tf_static

front의scan 데이터는 다음과 같다.

백의scan 데이터는 다음과 같다.

front와 백의scan 데이터를 합친 결과는 다음과 같습니다.

두 라이더의 점군이 합쳐져 있기 때문에 점군이 긴밀해지는 것을 알 수 있다.
물론 통합된 scan 데이터를 이용하여 지도 생성을 할 수도 있다.hector 시도나는 슬램으로 지도를 만들었다.

지도의 생성에 관해서는 아래의 멋진 문장을 참고하시오.
위의 글은 gmapping입니다.slam, hector_슬램, 캐트랩은 모든 실행 절차를 기록하기 때문에 좋아하는 슬램을 시도해 보세요.
또한 이번에 사용된 launch 파일과 rviz 파일은 아래 창고에 있습니다.적당히 참고하세요.

총결산

여러 라이더를 통합함으로써 점군을 더욱 긴밀하게 할 수 있다

집적된scan 데이터를 이용하여 지도 생성

참고 문헌