[輕鬆打造自己的ROS Jetbot] 單元3 : 快速完成LiDAR (YDlidar X) 設定 和 Hector-SLAM安裝

<source : greatway9999>

一、前言

開發套件上可能受限於硬體規格，如果想要新增感測器，就要自己思考如何擴增。

由於採購的套件並未設計安裝LiDAR的位置，因此先以陽春的鐵架方式，搭建一個放置LiDAR的位置。

另外，採用的馬達未具備encoder的功能，因此SLAM演算法採用不依靠里程計資料的 Hector-SLAM。

接下來就要來分享如何讓LiDAR和Hector-SLAM演算法順利運作。

實作目標 :

• LiDAR可以運作，收得到資料。
• Hector-SLAM可以正常運作。
• 本機可以接收到機器人端的資訊，成功進行SLAM建圖。

二、步驟 

本次採用的LiDAR為YDlidar X4，比起市面上動則幾十萬上下的LiDAR，YDlidar X4是比較經濟實惠的選擇。

所以要驅動YDlidar X4，就要完成和Jetson nano相關的接線與驅動安裝。另外，為了減緩Jetson nano的運算壓力，規劃Hector-SLAM的演算法在電腦上計算，因此相關套件會安裝在電腦上。

接下來讓我們開始動手。

(一)、YDlidar X4的相關設置

步驟０. 接線

<source : YDLIDAR X2/X4 user manual>

YDLidar X4內附的轉接器有2個接頭，一個是資料線，一個是電源線。基本上只要接資料線就可以運作了，但是從實作經驗來看，兩條都要接，YDLidar X4才能順利運作。

步驟1. 進入Jetson nano工作空間的 src資料夾

$ cd ~/catkin_ws/src

步驟2. 下載 ydlidar 的套件並編譯

$ git clone https://github.com/EAIBOT/ydlidar.git

$ cd ..

$ catkin_make

步驟3. 更新環境變量

$ echo 'source ~/catkin_ws/devel/setup.bash' >> ~/.bashrc

$ source ~/.bashrc

步驟4. 添加udev規則（非必須）

$ cd ~/catkin_ws/src/ydlidar/startup

$ sudo chmod +x initenv.sh

$ sudo ./initenv.sh

步驟5. 將ydlidar拔掉重插

步驟6. 使用Launch檔啟動 ydlidar

$ cd ~/catkin_ws/src/ydlidar/launch

$ roslaunch ydlidar lidar.launch   (不開Rviz)

或

$ roslaunch lidar_view.launch (同時啟動Rviz)

(二)、Hector-SLAM 相關設置

Hector-SLAM會安裝在電腦上，步驟如下 :

步驟1. 進到工作空間的src資料夾

$ cd ~/hector_ws/src

步驟2. 從github下載 hector slam套件包

$ git clone http://github.com/tu-darmstadt-ros-pkg/hector_slam.git

步驟3. 編譯

$ catkin_make

步驟4. 更新環境變量

$ source ~/catkin_ws/devel/setup.bash

步驟5. 修改launch檔

進入 hector_slam_launch 中的 launch 目錄中，新增 3 個launch 檔：

• slam.launch
• hector_mapping.launch
• geotiff_mapper.launch

並分別在這3個Launch檔中撰寫以下內容。

slam.launch

<?xml version="1.0"?>

<launch>

    <param name="/use_sim_time" value="false"/>

      <node pkg="rviz" type="rviz" name="rviz" args="-d $(find hector_slam_launch)/rviz_cfg/mapping_demo.rviz"/>

    <include file="$(find hector_slam_launch)/launch/hector_mapping.launch"/>

    <include file="$(find hector_slam_launch)/launch/geotiff_mapper.launch">

      <arg name="trajectory_source_frame_name" value="scanmatcher_frame"/>

    </include>

 </launch>

hector_mapping.launch

<?xml version="1.0"?>

<launch>

<node pkg="hector_mapping" type="hector_mapping" name="hector_mapping"   output="screen">

  <param name="pub_map_odom_transform" value="true"/>

  <param name="map_frame" value="map" />

  <param name="base_frame" value="base_link" />

  <param name="odom_frame" value="base_link" />

  <!-- Map size / start point -->

    <param name="map_resolution" value="0.050"/>

    <param name="map_size" value="1048"/>

    <param name="map_start_x" value="0.5"/>

    <param name="map_start_y" value="0.5" />

    <param name="map_multi_res_levels" value="2" />

    <!-- Map update parameters -->

    <param name="update_factor_free" value="0.4"/>

    <param name="update_factor_occupied" value="0.9" />   

    <param name="map_update_distance_thresh" value="0.4"/>

    <param name="map_update_angle_thresh" value="0.06" />

    <param name="laser_z_min_value" value = "-1.0" />

    <param name="laser_z_max_value" value = "1.0" />

</node>

<node pkg="tf" type="static_transform_publisher" name="base_to_laser_broadcaster" args="0 0 0 0 0 0 /base_link /laser_frame 100" /> 

</launch>

geotiff_mapper.launch

<?xml version="1.0"?>

<launch>

<arg name="trajectory_source_frame_name" default="/base_link"/>

<arg name="trajectory_update_rate" default="4"/>

<arg name="trajectory_publish_rate" default="0.25"/>

<node pkg="hector_trajectory_server" type="hector_trajectory_server" name="hector_trajectory_server" output="screen">

<param name="target_frame_name" type="string" value="/map" />

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

<param name="trajectory_update_rate" type="double" value="$(arg trajectory_update_rate)" />

<param name="trajectory_publish_rate" type="double" value="$(arg trajectory_publish_rate)" />

</node>

<node pkg="hector_geotiff" type="geotiff_node" name="hector_geotiff_node" output="screen" launch-prefix="nice -n 15">

<remap from="map" to="/dynamic_map" />

<param name="map_file_path" type="string" value="$(find hector_geotiff)/maps" />

<param name="map_file_base_name" type="string" value="uprobotics" />

<param name="geotiff_save_period" type="double" value="0" />

<param name="draw_background_checkerboard" type="bool" value="true" />

<param name="draw_free_space_grid" type="bool" value="true" />

</node>

</launch>

關於 YDLidar X4，更多內容請見本篇文章。

三、啟動 YDLidar X4 和 Hector-SLAM

請在SBC(Jetson Nano)端啟動 lidar

$ roslaunch ydlidar lidar.launch

此時，LiDAR應該會正常轉動。

接著在PC端起動hector slam

$ roslaunch hector_slam_launch slam.launch

RVIZ會被打開，你會看到地圖逐漸生成，再搭配機器人移動，就可以讓機器人越來越完整。

順利完成安裝後，一定迫不及待要來跑跑看，結果就如下圖所示。

看來建圖效果不太優，原因是機構待改進，因為沒有把LiDAR固定好，影響到建圖精度。

原圖如下 :

後機構經調整後，如下圖

讓Lidar被穩穩地固定住，改善Lidar轉動時產生的晃動，因此，建圖的效果明顯改進很多，就如下圖所示。

最後，如果你滿意建圖成果，請輸入以下指令將圖儲存。

rosrun map_server map_server 地圖命名.yaml

ex.$ rosrun map_server map_server mymap.yaml

如果你未安裝map_server套件，請輸入以下指令進行安裝。

$ sudo apt-get install ros-melodic-map-server

完整的 Demo 影片如下 :

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參考資料 :

• 在ROS環境中使用 Li-DAR (YDLIDAR-X4)
• ROS.org : hector_slam
• ROS 用hector_slam建图
• 使用hector-slam和Kinect V1建图 
• SLAM技術分享 (輪型機器人的移動議題) 
• 感知与大脑——1.ydlidar-x4激光雷达