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【6. 激光雷达接入ROS】

news 文章来源：https://blog.csdn.net/vor234/article/details/130374974 2024/11/19 20:36:30

欢迎大家阅读2345VOR的博客【6. 激光雷达接入ROS】🥳🥳🥳
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《arduino学习》：学习最简单开源便利的单片机Arduino，与时俱进😆😆😆
《Arduino编程参考》：本专栏围绕Arduino语法和Arduino库使用开发；🌻🌻🌻
《 Arduino小项目开发》：本专栏围绕Arduino生态结合实际需求设计综合的小项目开发。🌼🌼🌼
《HomeAssistant》：介绍homeassistant中基本开发， 重点设计esphome和nodered开发，包含小爱同学打印机等诸多设备添加。🎉🎉🎉
本文章属于《Ubuntu学习》和《ROS机器人学习》
：围绕Ubuntu系统基本配置及相关命令行学习记录！机器人操作系统 (ROS) 是一组软件库和工具，可帮助您构建机器人应用程序。👍👍👍

1. 前言

Ubuntu环境搭建
【经典Ubuntu20.04版本U盘安装双系统教程】
【Windows10安装或重装ubuntu18.04双系统教程】
【Ubuntu同步系统时间】
【Ubuntu中截图工具】
【Ubuntu安装QQ】
【Ubuntu安装后基本配置】
【Ubuntu启动菜单的默认项】
【ubuntu系统中修改hosts配置】
【18.04Ubuntu中解决无法识别显示屏】
ROS学习笔记
【1. Ubuntu18.04安装ROS Melodic】
【2. 在Github上寻找安装ROS软件包】
【3. 初学ROS，年轻人的第一个Node节点】
【4. ROS的主要通讯方式：Topic话题与Message消息】
【5. ROS机器人的运动控制】

接下来学习激光雷达如何接入ros机器人，激光雷达是用来探测周围障碍物的分布状况！
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2. 激光雷达分类

其按照测量的维度可以分为单线雷达和多线雷达

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按照测量原理分为三角测距雷达和TOF雷达

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根据工作方式分为机械旋转雷达和固态雷达

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激光雷达虽各有不同，但是在ROS中呈现的数据格式是一样的，只是在数据完整度和精度上会有所差异。下面就选取TOF激光雷达作为例子

3. TOF和三角测距激光雷达

3.1 何为飞行时间测距(TOF)?

简单来说，就是计算光的“飞行时间”。

在这里插入图片描述

由激光器发射一个激光脉冲，通过计时器记录下光的出射和回返的时间，两个时间相减即可得到光的“飞行时间”，而光速是固定的，根据已知速度和时间就可以计算出距离。

3.2 何为三角测距?

三角测距采用激光器发射激光，在照射到物体之后，反射光会由线性CCD接收，因为激光器和探测器间隔了一段距离，所以根据光学路径，不同距离的物体将会在CCD上成像在不同的位置，按照三角公式进行计算，就可以推导出被测物体的距离。
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3.3 激光雷达测距

TOF激光雷达计算如下
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4. 使用RViz观测传感器数据

RViz这个工具的全名叫做 The Robot Visualization Tool

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4.1 运行模板样机

打开三个终端分别运行三条指令

roscore
roslaunch wpr_simulation wpb_simple.launch
rviz

首先把这个Fixed Frame修改成base_footprint

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状态栏添加机器人模型，最后点击ok
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选择激光雷达的话题名称/scan

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调整size为0.03
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调整RViz和Gazebo分屏

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Gazebo是模拟真实机器人发出传感器数据的工具
RViz显示的是机器人实际能探测到的环境状况
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另外一点就是RViz并不参与机器人算法的运行，它只是一个为了方便人类进行观测的工具而已
即使没有RViz，也不影响机器人的ROS系统的运行
只有需要观察某些数据实时变化的时候，才会打开RViz
下面添加虚拟环境的圆柱体障碍物
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4.2 保存RViz配置

点击file菜单，选择Save Config As
在这里插入图片描述
选择保存地址，方便后期直接加载
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然后关闭所有终端
打开三个终端分别运行三条指令

roscore
roslaunch wpr_simulation wpb_simple.launch
rviz

然后在RViz中的file菜单，选择Open Config
在这里插入图片描述
然后选择刚保存的位置

在这里插入图片描述

4.3 自动加载rviz配置文件

还可以在launch文件里自动加载rviz配置文件
先关闭RViz，然后打开终端输入

roslaunch wpr_simulation wpb_rviz.launch

在这里插入图片描述
关闭摄像头，保留激光雷达
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调整视角
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5. ROS系统中的激光雷达消息包格式

5.1 运行模板样机

打开三个终端分别运行三条指令

roscore
roslaunch wpr_simulation wpb_simple.launch
roslaunch wpr_simulation wpb_rviz.launch

在这里插入图片描述

在Gazebo中围绕机器人堆积障碍物
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5.2 sensor_msgs中Laserscan_msgs消息属性

进入ROS Index官网搜索sensor_msgs
在这里插入图片描述

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进入website
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在消息中找到LaserScan
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这就打开了激光雷达消息包的格式定义

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5.3 查看scan消息

新开终端输入

rostopic echo /scan --noarr

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显示对比

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6. 用C++获取ROS激光雷达数据节点

6.1 运行模板样机

采用wpr_simulation开源工程，打开三个终端分别运行三条指令

roscore
roslaunch wpr_simulation wpb_simple.launch
rosrunwpr_simulation deno_lidar_data

在这里插入图片描述

6.2 构思功能的思路和步骤

构思
在这里插入图片描述
实现步骤

  1. 构建一个新的软件包，包名叫做lidar_pkg。
  2. 在软件包中新建一个节点，节点名叫做lidar_node。
  3. 在节点中，向ROS大管家NodeHandle申请订阅话题/scan，并设置回调函数为LidarCallback()。
  4. 构建回调函数LidarCallback(),用来接收和处理雷达数据。
  5. 调用ROS_INFO()显示雷达检测到的前方障碍物距离。

6.3 创建lidar_pkg包

在工作空间src文件创建基于sensor_msgs模板的lidar_pkg

cd ~/catkin_ws/src/
catkin_create_pkg lidar_pkg roscpp rospy sensor_msgs

在这里插入图片描述
在lidar_pkg文件夹下src中创建lidar_node.cpp
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

6.4 编写订阅者节点

lidar_node源码

#include <ros/ ros.h>
#include <sensor msgs/Laserscan.h>
void Lidarcallback(const sensor_msgs::LaserScan msg)
{float fMidDist = msg.ranges[180] ;ROS_INFO("前方测距ranges [180]=%f 米", fMidDist);
}
int main(int argc,char *argv[])
{setlocale(LC_ALL, "" );ros::init(argc, argv,"lidar_node" );ros::NodeHandle n;ros::Subscriber lidar_sub = n.subscribe( " /scan", 10, &LidarCallback);ros::spin();return 0;
}

ctrl+s快捷保存

6.5 设置C++编译规则

打开CMake文件


add_executable(lidar_node src/lidar_node.cpp)
target_link_libraries(lidar_node${catkin_LIBRARIES}
)

ctrl+s快捷保存
在这里插入图片描述
ctrl+shift+b快捷编译

6.6 编译运行lidar_node节点

编译，打开终端

cd ~/catkin_ws/
catkin_make

采用wpr_simulation开源工程，打开三个终端分别运行三条指令

roscore
roslaunch wpr_simulation wpb_simple.launch
rosrun lidar_pkg lidar_node

在这里插入图片描述
前方距离2.6m，然后在Gazebo中调整书柜，选择移动靠近机器人
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
可参照可以打开.wpr_simulation里的demo_lidar_data.cpp文件

在这里插入图片描述

7. 用python获取ROS激光雷达数据节点

7.1 运行模板样机

采用wpr_simulation开源工程，打开三个终端分别运行三条指令

roscore
roslaunch wpr_simulation wpb_simple.launch
rosrun wpr_simulation deno_lidar_data.py

在这里插入图片描述

7.2 构思功能的思路和步骤

构思
在这里插入图片描述
实现步骤

  1. 构建一个新的软件包，包名叫做lidar_pkg。
  2. 在软件包中新建一个节点，节点名叫做lidar_node.py。
  3. 在节点中，向ROS大管家rospy申请订阅话题/scan，并设置回调函数为LidarCallback()。
  4. 构建回调函数LidarCallback()，用来接收和处理雷达数据。
  5. 调用loginfo()显示雷达检测到的前方障碍物距离。

7.3 创建lidar_pkg包

在工作空间src文件创建基于sensor_msgs模板的lidar_pkg，编译

cd ~/catkin_ws/src/
catkin_create_pkg lidar_pkg roscpp rospy sensor_msgs
cd ..
catkin_make

在这里插入图片描述

在lidar_pkg文件夹下新建script文件夹中创建lidar_node.py
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

7.4 编写订阅者节点

先引入python包，设置中文utf-8显示

  • ros>=20.04,采用python3
  • ros<20.04,采用python

lidar_node.py源码

#!/usr/bin/env python3
#coding=utf-8
import rospy
from sensor_msgs.msg import LaserScan
def Lidarcallback(msg):dist = msg.ranges [ 180]rospy.loginfo("前方测距 ranges [ 180] = %f 米" , dist)
if _name ="_main_":rospy.init_node( "lidar_node" )lidar_sub = rospy.Subscriber( " /scan" ,LaserScan,Lidarcallback,queue_size=10)rospy.spin()

ctrl+s快捷保存

7.5 添加可执行的权限

在所在文件夹打开终端

cd catkin_ws/src/lidar_pkg/scripts/
ls
chmod +x lidar_node.py
ls

文件名变成绿色表示权限添加成功

在这里插入图片描述

7.6 运行lidar_node节点

采用wpr_simulation开源工程，打开三个终端分别运行三条指令

roscore
roslaunch wpr_simulation wpb_simple.launch
rosrun lidar_pkg lidar_node.py

在这里插入图片描述

前方距离2.6m，然后在Gazebo中调整书柜，选择移动靠近机器人
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
可参照可以打开wpr_simulation里的script文件夹中创建lidar_node.py

在这里插入图片描述

8. 用C++编写激光雷达避障节点

在这里插入图片描述
基于前面学习的机器人运动控制和激光雷达数据，下面将联系这两点编写激光雷达避障节点

8.1 构思功能的思路和步骤

  1. 让大管家NodeHandle 发布速度控制话题/cmd_vel 。
  2. 构建速度控制消息包vel_cmd。
  3. 根据激光雷达的测距数值，实时调整机器人运动速度，避开障碍物。

8.2 修改lidar_node.cpp

在这里插入图片描述
见6.4源码
修改成如下lidar_node源码

#include <ros/ ros.h>
#include <sensor msgs/Laserscan.h>
#include <geometry msgs/Twist.h>
ros::Publisher vel_pub;void Lidarcallback(const sensor_msgs::LaserScan msg)
{float fMidDist = msg.ranges[180] ;ROS_INFO("前方测距ranges [180]=%f 米", fMidDist);geometry msgs::Twist vel_cmd ;if( fMidDist< 1.5){vel_cmd.angular.z = 0.3;}else{vel_cmd.linear.x = 0.05;}vel_pub.publish(vel_cmd);}
int main(int argc,char *argv[])
{setlocale(LC_ALL, "" );ros::init(argc, argv,"lidar_node" );ros::NodeHandle n;ros::Subscriber lidar_sub = n.subscribe( " /scan", 10, &LidarCallback);ros::spin();return 0;
}

ctrl+s快捷保存

ctrl+shift+b快捷编译
在这里插入图片描述

8.4 运行lidar_node节点

采用wpr_simulation开源工程，打开三个终端分别运行三条指令

roscore
roslaunch wpr_simulation wpb_simple.launch
rosrun lidar_pkg lidar_node

在这里插入图片描述
机器人撞到障碍物，机器人有宽度

8.4 优化避障策略

当机器人检测前方障碍物时，最简单把转弯角度调大一点，原地转弯
lidar_node源码

#include <ros/ ros.h>
#include <sensor msgs/Laserscan.h>
#include <geometry msgs/Twist.h>
ros::Publisher vel_pub;
int ncount = 0;void Lidarcallback(const sensor_msgs::LaserScan msg)
{float fMidDist = msg.ranges[180] ;ROS_INFO("前方测距ranges [180]=%f 米", fMidDist);if(ncount > 0){ncount--;return;}geometry msgs::Twist vel_cmd ;if( fMidDist< 1.5){vel_cmd.angular.z = 0.3;ncount = 50;}else{vel_cmd.linear.x = 0.05;}vel_pub.publish(vel_cmd);}
int main(int argc,char *argv[])
{setlocale(LC_ALL, "" );ros::init(argc, argv,"lidar_node" );ros::NodeHandle n;ros::Subscriber lidar_sub = n.subscribe( " /scan", 10, &LidarCallback);ros::spin();return 0;
}

ctrl+s快捷保存

ctrl+shift+b快捷编译
然后在调试就OK啦
可参照开源项目wpr_simulation下的src文件夹的demo_lidar_behavior.cpp

在这里插入图片描述

9. 用python编写激光雷达避障节点

9.1 构思功能的思路和步骤

构思
在这里插入图片描述
实现步骤

  1. 让大管家rospy 发布速度控制话题/cmd_vel 。
  2. 构建速度控制消息包vel_cmd。
  3. 根据激光雷达的测距数值，实时调整机器人运动速度，避开障
    碍物。

9.2 修改lidar_node.py

打开7.4编写lidar_node.py
在这里插入图片描述

lidar_node.py源码

#!/usr/bin/env python3
#coding=utf-8
import rospy
from sensor_msgs.msg import LaserScan
from geometry_msgs.msg import Twistcount =0def Lidarcallback(msg):global vel_pubglobal countdist = msg.ranges [ 180]rospy.loginfo("前方测距 ranges [ 180] = %f 米" , dist)if count > 0:count = count - 1returnvel_cmd = Twist()if dist< 1.5:vel_cmd .angular.z = 0.3else:vel_cmd.linear.x = 0.05vel_pub.publish(vel_cmd)if _name ="_main_":rospy.init_node( "lidar_node" )lidar_sub = rospy.Subscriber( " /scan" ,LaserScan,Lidarcallback,queue_size=10)vel_pub = rospy.Publisher( " /cmd_vel" ,Twist , queue_size=10)rospy.spin()

ctrl+s快捷保存

6.6 运行lidar_node节点

采用wpr_simulation开源工程，打开三个终端分别运行三条指令

roscore
roslaunch wpr_simulation wpb_simple.launch
rosrun lidar_pkg lidar_node.py

在这里插入图片描述
可参照可以打开wpr_simulation里的script文件夹中demo_lidar_behavior.py
在这里插入图片描述

10. 总结

本节学习了ROS机器人的激光雷达原理和数据查看，尝试C++和python两种语言编写，并且结合前面的机器人运动编写了避障节点，接下来会介绍机器人的IMU传感器的操作。🎉🎉🎉

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编程日记 2023/5/4 12:18:24

源码安装工具checkinstall使用

每当从源码包编译程序时&#xff0c;安装过程很愉快&#xff0c;但当你想删除时&#xff0c;就很费脑筋了&#xff0c;你可能要去找你当时编译的目录执行make unistall&#xff0c;当然更可能的是&#xff0c;你早就把源码包给删除了&#xff0c;对于强迫症来说&#xff0c;这显…...

编程日记 2023/5/4 12:13:22

离散数学集合论

集合论 主要内容 集合基本概念 属于、包含幂集、空集文氏图等 集合的基本运算 并、交、补、差等 集合恒等式 集合运算的算律&#xff0c;恒等式的证明方法 集合的基本概念 集合的定义 集合没有明确的数学定义 理解&#xff1a;由离散个体构成的整体称为集合&#xff0c…...

编程日记 2023/5/4 12:08:20

TypeScript 基础

类型注解 类型注解&#xff1a;约束变量的类型 示例代码: let age&#xff1a;number 18 说明&#xff1a;代码中的 :number 就是类型注解 解释&#xff1a;约定了类型&#xff0c;就只能给变量赋值该类型的值&#xff0c;否则&#xff0c;就会报错 错误演示&#xff1a;…...

编程日记 2023/5/4 12:03:19

MySQL InnoDB引擎 和 Oracle SGA

MySQL InnoDB引擎和Oracle SGA有以下异同&#xff1a; 异同点&#xff1a; 两者都是用来管理数据存储和访问的。 它们都可以通过调整参数来优化性能。 它们都支持事务处理和ACID属性。 它们都可以通过备份和恢复来保护数据。 异点&#xff1a; MySQL InnoDB引擎是一种存储…...

编程日记 2023/5/4 11:58:17

怎么做点击图片进网站/注册域名在哪里注册

一、OSPF的基本概念和工作过程 1、OSPF路由协议概述 自治系统&#xff08;AS&#xff09;&#xff0c;划分自治系统的原因&#xff1a;收敛时间 内部网关协议(IGP)——RIP、OSPF 外部网关协议&#xff08;EGP&#xff09;——BGP OSPF工作过程&#xff1a; 建立邻接关系—…...

编程日记 2024/11/19 19:41:48

网站空间面板/seo关键词排名优化价格

元数据&#xff1a;文件或目录的一引起描述信息&#xff0c;如大小、时间信息、是否加密或压缩、存储位置信息等&#xff0c;将这些描述信息统称为文件或目录的元数据。 FAT文件系统中最重要的结构&#xff1a;…...

编程日记 2024/11/19 17:28:37

网站页面优化方法有哪些内容/网站推广策划书模板

while(fabs(x0-x1)>1e-6);return x1;}11: 第11题下列程序定义了nn的二维数组&#xff0c;并在主函数中自动赋值。请编写函数 fun(int a[][n]),该函数的功能是&#xff1a;使数组左下半三角元素中的值全部置成0。答案&#xff1a;int fun(int a[][N]){int I,j;for(i0;i&#…...

编程日记 2024/11/19 15:43:01

销售网站是什么/一般开车用什么导航最好

LRU缓存问题&#xff1a;https://leetcode.cn/problems/lru-cache/ LFU缓存问题&#xff1a;https://leetcode.cn/problems/lfu-cache/ 刷上述两题时顺带复习一波OS调度算法&#xff0c;望着镜子中我那与智慧成反比的发量&#xff0c;我开心的笑了… &#x1f603; 进程调度算…...

编程日记 2024/11/19 15:12:26

Wordpress主题禁用水平滚动/河南网站排名优化

微信搜索【程序员囧辉】&#xff0c;关注这个坚持分享技术干货的程序员。 ​前言 哨兵和集群的两种高可用解决方案&#xff0c;但是两者在保证高可用上的实现基本是一致的&#xff0c;因为集群模式的高可用解决方案基本就是“照搬”哨兵模式的。 集群可以认为就是用来代替哨兵的…...

编程日记 2024/11/19 14:03:51

网站建设的常见问题/谷歌推广费用

Nginx是什么&#xff1f; 开源且高性能、可靠的HTTP中间件、代理服务。 类似于nginx的&#xff1f; HTTPD-apache基金会、IIS-微软、GWS-Google 为什么使用nginx&#xff1f; IO多路复用epoll 轻量级&#xff08;功能模块少、代码模块化&#xff09; CPU亲和&#xff1a;…...

编程日记 2024/11/19 7:25:06