全局占用栅格图构建功能包

使用环境

• ROS noetic
• Ubuntu 20.04

功能

接收配准后的16线激光雷达数据和里程计数据，构建全局占用栅格地图，并发布。

参数配置

所有参数可通过launch文件或命令行配置：

输入话题

• /registered_scan (sensor_msgs/PointCloud2)
  • 输入的点云数据，要求已经过配准处理
• /state_estimation_at_scan (nav_msgs/Odometry)
  • 输入的里程计数据，传感器的位姿

输出话题

• /projected_laserscan (sensor_msgs/LaserScan)
  • 将多线激光雷达投影到XY平面后的单线激光数据，用于可视化
• /grid_map (nav_msgs/OccupancyGrid)
  • 输出的全局占用栅格地图

参数

• height_threshold_low: 点云最低高度阈值 (默认: 0.2m)
  • 低于此高度的点云将被过滤，用于多线雷达投影成单线雷达。
• height_threshold_high: 点云最高高度阈值 (默认: 0.8m)
  • 高于此高度的点云将被过滤，用于多线雷达投影成单线雷达。
• scan_range_min: 单线雷达最小范围
• scan_range_max：投影成的单线雷达最大范围
• circle_points_num：采样圆形边的采样点的个数
  • 个数越多，自由空间越多
• resolution: 栅格地图分辨率
• gridmap_width: 栅格地图的边长（栅格个数）

编译方法

1. 创建工作空间并初始化

mkdir -p ~/catkin_ws/src
cd ~/catkin_ws/src
catkin_init_workspace

2. 克隆代码到src目录

git clone https://github.com/JiaWenHa/lidar_to_gridmap.git

3. 编译项目

cd ~/catkin_ws
catkin_make
source devel/setup.bash

运行方法

该功能包需要接受雷达点云数据和里程计数据。

仿真运行

1. 启动节点：

roslaunch lidar_to_gridmap lidar2gridmap.launch

2. 播放bag包

cd 工作空间/src/lidar_to_gridmap/bags
rosbag play test.bag

实物运行

1. 启动3D SLAM程序，该程序要能发布配准后的点云和雷达里程计，这两个的frame_id都为map。
2. 启动节点：

roslaunch lidar_to_gridmap lidar2gridmap.launch

效果图

运行效果图如下所示，图中黑色为障碍物，白色为自由栅格，灰色为未知栅格。紫色圆弧为雷达的探测范围， 该范围可以随意调整。

实现原理

如果算法刚初始化且机器人在起始点位置附近，采用单线雷达的方法更新栅格状态，否则使用地形点云更新栅格状态。

注：单线雷达点由多线雷达投影到XY平面上得到。

单线雷达点云更新栅格方法(已经实现)

• 先根据障碍物点云的位置，使用Bresenham算法更新栅格占用状态；
• 从机器人当前位置进行采样，采样一圈半径为R的圆形边界点，用射线法更新周围栅格占用状态。更新原则： 碰到占用栅格则停止当前射线上的栅格更新，当前位置到采样点之间的射线上的栅格的状态更新为自由态。

地形点云更新栅格状态的方法（有斜坡的时候使用这个方法，对于室内环境可以使用单线雷达点云更新栅格的方法）

将点云投影到地面，获取地面栅格中包含的高度最低和最高的点云，如果最高和最低点云的高度差大于threshold值，则表示这个栅格是被占用的。更新对应栅格为占用状态。
从机器人当前位置进行采样，采样一圈半径为R圆形边界点，用射线法更新栅格占用状态，碰到占用栅格则停止当前射线上的栅格更新，当前位置到占用栅格中间的射线上的栅格状态设置为自由。