ROS:RTABMAPによる同時マッピングと位置決め
視覚センサを搭載したロボットは、その周辺の地図を作成することができます.カメラ画像、ポイント雲、レーザースキャンを組み合わせて、抽象的な地図を作成することができます.次に、このマップは、ロボットをローカライズするために使用することができます.同時に両方の局面を結合することは、スラム-同時位置とマッピングと呼ばれています.これは非常に大胆な目標は自律的なナビゲーションのための前提条件です:現在の位置を開始すると、その周囲の目標をロボットに与え、ロボットは着実に目標位置に向かって移動します.基本的なレベルでは、先の方法を計画し、障害物を認識し、その周りの方法を推定する必要があります.高度なレベルでは、積極的にその環境をスキャンし、ライブの新しい障害を検出する必要があります.
ロボットオペレーティングシステムは、スラムを容易にするために、いくつかのツールを提供します.この記事ではrtabmapを調べます.SLAMのアプローチと必要なハードウェアの簡単な要約に従って、我々はマッピングモードでRTABMAPを開始し、チューニングに右に飛び込む.あなたは同様に起動ファイルのパラメータとチューニングのヒントを学びます.記録された地図で、我々はロボットをローカライズするためにrtabmapまたはrvizのどちらかを始めることができます.もう一度、起動するファイルとパラメータを使用します.この記事の後にあなたのロボットとのマッピングとローカライズにしっかりとグリップを与える必要があります.
この記事の技術的な文脈は、Ubuntuサーバ20.04、ROSノイック1.15.11、およびハードウェアとしてラズベリーパイ3または4です.すべての命令は新しいOSやライブラリのバージョンでも動作するはずです.
この記事はもともと私のブログに登場admantium.com .
ROSはナビゲーションのためのいくつかのアプローチとパッケージを提供しますearlier article . この理論的調査に続いて、2つの重要な要件を選択してみましょう.最初に、SLAMアルゴリズムはよく実行する必要があります.第二に、ライブラリを積極的に維持する必要がありますし、選択されたアルゴリズムとROS 2をサポートする必要があります.最後に、センサーはライブラリによってサポートされる必要があります、構成とセットアップが簡単でなければならなくて、良い価格パフォーマンス距離を持ちます.
二つの最良のSLAMアルゴリズムはRTAB MAPとORBである.これでcomparative analysis , RTABマップは、勝者、およびthis paper , ORBはステレオカメラやRGBDで使用するときに良いナビゲーションと走行距離機能をサポートしています.以降orb_slam2 パッケージはROS 1ディストリビューションの旋律にのみサポートされています.rtabmap_ros が使用されます.
他のロボットプロジェクトの研究の後、私はセンサーに関する以下の洞察を得ました 古典Kinect 1 または、新しいKinect 2カメラは、ROSプロジェクトで良い地位で手頃なカメラです.たくさんの例が存在する.ダウンサイドでは、互換性の問題があるようだ1 , 最近のrosディストリビューションではセットアップが難しい2 , そして、モバイルロボットを使用するとき、独占的なコネクタはUSBと12 Vの入力電圧に接続される必要があります. The RealSense Sensors 現在のROSとROS 2分布でよくサポートされている3 , また、ネイティブSDKも最新とすべての現在のプラットフォームで利用可能です4 . しかし.この装置の画質は、Kinect5 , そして、彼らはより高価です. 最後に、手頃な価格でRP Lidar A1M8 また、いくつかのプロジェクトで使用すると簡単にセットアップ6 . ライダは障害物検出のための技術の基礎であり、それは周囲のイメージを得るために使用することはできません.また、ライダベースのナビゲーション屋内で問題になることができます7 . 私のロボットプロジェクトで効果的であるために、私は構成とセットアップでより少ない時間を過ごしたいです、しかし、SLAMを使って半自動ナビゲーションを成し遂げるためにセンサーを使用して、調整することでより多くの時間.RealSenseカメラはこれらの基準を満たします、そして、そのドライバーは非常に最近です.だから、私はRealSense D435 sensor .
まず最初に、必要なrtabmapパッケージをこのコマンドでインストールします.
マッピングは、あなたの環境の地図を作成するアクティブなプロセスです.マッピングモードでrtabmapを起動するには、次のコマンドを使用します.
マッピングは、100以上のパラメータではなく、お好みのカメラセンサーに使用されるパラメータを言及するように制御されます.正直、その圧倒的な.これは、語彙や概念をキャッチする論文を勉強する必要があるようです.
私のアプローチは、デフォルトの設定ファイルで起動し、それをロードし、アプリケーションを実行し、パラメータを変更して、もう一度アプリケーションをチェックすることです.数回繰り返し、結果を毎回テストし、良いパフォーマンスをもたらした.詳細な手順 RTABMAPを起動し、開始ログ文をチェックしてください.ローカルの設定ファイルがどのディレクトリに保存されますか 推奨設定ファイルのいずれかを取得します.Raspberry Pi or Generic
読み込むtuning tips , そして、それらをステップマップで設定する 私は、このアプローチがあなたを助けることを望みます.さらに、次の起動パラメータを試してください.
ローカライズは、格納されているマップを使用して、現在のセンサーデータにアクセスして、地図上の場所を定義しようとすると、ロボットが位置しています.
ローカライズモードはこのコマンドで起動します.
マップデータを表示するには、2つのオプションがあります.
マッピングモードでRTABMAPを実行するときは、rvizを開き、mapcloudパネルを追加できます.次に、正しいリスニングのトピックを設定する
番目のオプションは、スタンドアロンツールに記録されたマップをロードすることです
ROSパッケージRTABMAPは、同時マッピングとローカライズを実現するオールインワンソリューションです.あなたのスタートは、広範囲に設定可能な起動ファイルを通してマッピングまたはローカライズモードでRTABMAPを開始します.あなたがすぐに始めるのを助けるために、この記事は、起動コマンドとパラメータを詳述しました.また、使用方法を最適化するために、Rtabmapのパラメータを調整する方法を学びました.一度マップを持っている場合は、どちらかのスタンドアロンRtabMapバイナリでそれを読み込むことができるか、ローカライズモードでRTabMap ROSのノードを起動することができます:新しいトピックは、RVIZは聞くことができるように表示されますし、その周辺のグリッドマップやポイントのデータを表示します.
ROS Rtabmapの複雑さを理解することはできませんでしたが、 Localization and Navigation using RTABmap Turtlebot2 rtabmap tutorial RTABmap project homepage RTABmap forum
RTABmap Github Project and Issues
例えば、Kinectに関する質問をするときofficial ROS forum , 最近の回答を見つけるのは難しい.畝↩
すばらしい記事でROS on Raspberry Pi 4 with Kinect , 長く、挑戦的な“設定とコンパイル”の旅の詳細を見つけることができます.著者は完全に構成されたラズベリーパイ4画像を公開することを決めた、あなたが耐えてきた多くの手間を節約.畝↩
参照official Github repo 畝↩
The librealsense Linux、OSX、およびWindows上で動作します.畝↩
これで、KinectとRealsense↩
例えば、Raspberry Pi 4 project .畝↩
LIDARベースの障害物の検出が失敗したところを見てください↩
ロボットオペレーティングシステムは、スラムを容易にするために、いくつかのツールを提供します.この記事ではrtabmapを調べます.SLAMのアプローチと必要なハードウェアの簡単な要約に従って、我々はマッピングモードでRTABMAPを開始し、チューニングに右に飛び込む.あなたは同様に起動ファイルのパラメータとチューニングのヒントを学びます.記録された地図で、我々はロボットをローカライズするためにrtabmapまたはrvizのどちらかを始めることができます.もう一度、起動するファイルとパラメータを使用します.この記事の後にあなたのロボットとのマッピングとローカライズにしっかりとグリップを与える必要があります.
この記事の技術的な文脈は、Ubuntuサーバ20.04、ROSノイック1.15.11、およびハードウェアとしてラズベリーパイ3または4です.すべての命令は新しいOSやライブラリのバージョンでも動作するはずです.
この記事はもともと私のブログに登場admantium.com .
背景：スラムへのアプローチ
ROSはナビゲーションのためのいくつかのアプローチとパッケージを提供しますearlier article . この理論的調査に続いて、2つの重要な要件を選択してみましょう.最初に、SLAMアルゴリズムはよく実行する必要があります.第二に、ライブラリを積極的に維持する必要がありますし、選択されたアルゴリズムとROS 2をサポートする必要があります.最後に、センサーはライブラリによってサポートされる必要があります、構成とセットアップが簡単でなければならなくて、良い価格パフォーマンス距離を持ちます.
二つの最良のSLAMアルゴリズムはRTAB MAPとORBである.これでcomparative analysis , RTABマップは、勝者、およびthis paper , ORBはステレオカメラやRGBDで使用するときに良いナビゲーションと走行距離機能をサポートしています.以降orb_slam2 パッケージはROS 1ディストリビューションの旋律にのみサポートされています.rtabmap_ros が使用されます.
他のロボットプロジェクトの研究の後、私はセンサーに関する以下の洞察を得ました
rtabmapのインストール
まず最初に、必要なrtabmapパッケージをこのコマンドでインストールします.
sudo apt-get install ros-noetic-rtabmap-ros ros-noetic-rtabmap
RTABマッピングモード
GUIの起動
マッピングは、あなたの環境の地図を作成するアクティブなプロセスです.マッピングモードでrtabmapを起動するには、次のコマンドを使用します.
roslaunch rtabmap_ros $LAUNCH_FILE \
rtabmap_args:="--delete_db_on_start" \
rtabmapviz:=true \
$LAUNCH_FILE rtabmaps起動ファイルのいずれかを指定できますrtabmap.launch それは特にうまく動作しますが、あなたのセットアップに依存するので、また、試すことができますrgbd.launch or stereo_mapping.launch . これらの起動ファイルの各々は、存在する非常に特定の話題を仮定します.あなたの必要性は、トピックをカメラによって提供されるそれらをマップする.ここで3 Dポイントクラウドでの作業時の起動ファイルです.roslaunch rtabmap_ros rtabmap.launch \
depth_topic:=/camera/depth/image_rect_raw/ \
rgb_topic:=/camera/color/image_raw \
camera_info_topic:=/camera/color/camera_info \
rtabmapviz:=true \
localization:=true
パラメータチューニング
マッピングは、100以上のパラメータではなく、お好みのカメラセンサーに使用されるパラメータを言及するように制御されます.正直、その圧倒的な.これは、語彙や概念をキャッチする論文を勉強する必要があるようです.
私のアプローチは、デフォルトの設定ファイルで起動し、それをロードし、アプリケーションを実行し、パラメータを変更して、もう一度アプリケーションをチェックすることです.数回繰り返し、結果を毎回テストし、良いパフォーマンスをもたらした.詳細な手順
~/.ros/rtabmap_gui.iniTool/Preferencesroslaunch rtabmap_ros rtabmap.launch \
rtabmap_args:="--delete_db_on_start --Vis/MaxFeatures 500 --Mem/ImagePreDecimation 2 --Mem/ImagePostDecimation 2 --Kp/DetectorStrategy 6 --OdomF2M/MaxSize 1000 --Odom/ImageDecimation 2" \
approx_sync:=true \
queue_size:=30 \
compressed_rate:=1 \
noise_filter_radius:=0.05 \
noise_filter_min_neighbors:=2
RTAB局在モード
ローカライズは、格納されているマップを使用して、現在のセンサーデータにアクセスして、地図上の場所を定義しようとすると、ロボットが位置しています.
ローカライズモードはこのコマンドで起動します.
roslaunch rtabmap_ros rtabmap.launc\
localization:=true \
rtabmapviz:=true \
rviz:=true
/rtabmap/cloud_map , 格納されているマップの3 Dポイントクラウド、または/rtabmap/grid_map , ナビゲーションのための効果的な周囲の2 Dフラットマップ.地図データの表示
マップデータを表示するには、2つのオプションがあります.
マッピングモードでRTABMAPを実行するときは、rvizを開き、mapcloudパネルを追加できます.次に、正しいリスニングのトピックを設定する
/rtabmap/mapData , チェックボックスをアクティブにするdownlod map . 次のようになります. 番目のオプションは、スタンドアロンツールに記録されたマップをロードすることです
rtabmap-databaseViewer . 同じ名前コマンドを実行し、マップファイルを開きます.すぐ後にEdit , View 3DMap , そして次の2つの対話で4.0 and 8.0 . 次のようにして地図を見ることができます. 結論
ROSパッケージRTABMAPは、同時マッピングとローカライズを実現するオールインワンソリューションです.あなたのスタートは、広範囲に設定可能な起動ファイルを通してマッピングまたはローカライズモードでRTABMAPを開始します.あなたがすぐに始めるのを助けるために、この記事は、起動コマンドとパラメータを詳述しました.また、使用方法を最適化するために、Rtabmapのパラメータを調整する方法を学びました.一度マップを持っている場合は、どちらかのスタンドアロンRtabMapバイナリでそれを読み込むことができるか、ローカライズモードでRTabMap ROSのノードを起動することができます:新しいトピックは、RVIZは聞くことができるように表示されますし、その周辺のグリッドマップやポイントのデータを表示します.
ソース
ROS Rtabmapの複雑さを理解することはできませんでしたが、
RTABmap Github Project and Issues
脚注
例えば、Kinectに関する質問をするときofficial ROS forum , 最近の回答を見つけるのは難しい.畝↩
すばらしい記事でROS on Raspberry Pi 4 with Kinect , 長く、挑戦的な“設定とコンパイル”の旅の詳細を見つけることができます.著者は完全に構成されたラズベリーパイ4画像を公開することを決めた、あなたが耐えてきた多くの手間を節約.畝↩
参照official Github repo 畝↩
The librealsense Linux、OSX、およびWindows上で動作します.畝↩
これで、KinectとRealsense↩
例えば、Raspberry Pi 4 project .畝↩
LIDARベースの障害物の検出が失敗したところを見てください↩
Reference
この問題について(ROS:RTABMAPによる同時マッピングと位置決め), 我々は、より多くの情報をここで見つけました https://dev.to/admantium/ros-simultaneous-mapping-and-localization-with-rtabmap-2o09テキストは自由に共有またはコピーできます。ただし、このドキュメントのURLは参考URLとして残しておいてください。
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