ROS2机器人slam_toolbox建图零基础

系统:Ubuntu22.04

ROS2版本:Humble

雷达设备:rplidar_a1

一、安装必要的软件包

# 更新系统 sudo apt update
# 安装slam_toolbox sudo apt install ros-humble-slam-toolbox
# 安装RPLidar驱动 sudo apt install ros-humble-rplidar-ros
# 安装导航相关包 sudo apt install ros-humble-navigation2 ros-humble-nav2-bringup

二、配置RPLidar_A1

创建udev规则(让系统识别雷达)

# 创建udev规则 echo 'KERNEL=="ttyUSB*", ATTRS{idVendor}=="10c4", ATTRS{idProduct}=="ea60", MODE:="0666", GROUP:="dialout", SYMLINK+="rplidar"' | sudo tee /etc/udev/rules.d/rplidar.rules
# 重新加载udev规则 sudo udevadm control --reload-rules sudo udevadm trigger

重新插拔雷达USB线

测试雷达连接

# 查看雷达是否被识别 ls -l /dev | grep ttyUSB # 应该看到类似:lrwxrwxrwx 1 root root 7 Nov 6 10:20 rplidar -> ttyUSB0

三、启动雷达

# 启动RPLidar A1 ros2 launch rplidar_ros rplidar_a1_launch.py
# 在另一个终端检查激光数据 ros2 topic echo /scan --no-arr | head -5 #这一步有报错很正常,因为我们只看前5行的数据

四、创建SLAM启动文件

# 创建工作空间目录(如果还没有) mkdir -p ~/slam_ws/src cd ~/slam_ws/src
# 创建功能包(如果需要) ros2 pkg create my_slam --build-type ament_cmake --dependencies rclcpp slam_toolbox nav2_msgs
# 创建launch目录 mkdir -p ~/slam_ws/src/my_slam/launch

创建启动文件

nano ~/slam_ws/src/my_slam/launch/slam_with_rplidar.launch.py

添加以下代码:

import launch from launch_ros.actions import Node from launch.actions import DeclareLaunchArgument from launch.substitutions import LaunchConfiguration def generate_launch_description(): # 定义启动参数 use_sim_time = LaunchConfiguration('use_sim_time', default='false') # RPLidar A1 节点 rplidar_node = Node( package='rplidar_ros', executable='rplidar_node', name='rplidar_node', parameters=[{ 'serial_port': '/dev/rplidar', 'serial_baudrate': 115200, 'frame_id': 'laser', 'inverted': False, 'angle_compensate': True, 'scan_mode': 'Standard' }], output='screen' ) # slam_toolbox 节点 slam_toolbox_node = Node( package='slam_toolbox', executable='async_slam_toolbox_node', name='slam_toolbox', output='screen', parameters=[{ 'use_sim_time': use_sim_time, 'map_frame': 'map', 'odom_frame': 'odom', 'base_frame': 'base_link', 'scan_topic': '/scan', 'mode': 'mapping', # 建图模式 'resolution': 0.05, # 地图分辨率 'max_laser_range': 12.0, # 最大激光范围 }] ) # 静态TF发布 - 定义雷达位置 static_tf_laser = Node( package='tf2_ros', executable='static_transform_publisher', name='static_transform_publisher_laser', arguments=['0', '0', '0.1', '0', '0', '0', 'base_link', 'laser'] ) # 静态TF发布 - 定义base_link到odom的初始位置 static_tf_odom = Node( package='tf2_ros', executable='static_transform_publisher', name='static_transform_publisher_odom', arguments=['0', '0', '0', '0', '0', '0', 'odom', 'base_link'] ) return launch.LaunchDescription([ DeclareLaunchArgument('use_sim_time', default_value='false'), rplidar_node, static_tf_laser, static_tf_odom, slam_toolbox_node, ])

添加依赖

cd ~/slam_ws/src/my_slam nano CMakeLists.txt

将内容修改为:

cmake_minimum_required(VERSION 3.8) project(my_slam) if(CMAKE_COMPILER_IS_GNUCXX OR CMAKE_CXX_COMPILER_ID MATCHES "Clang") add_compile_options(-Wall -Wextra -Wpedantic) endif() # find dependencies find_package(ament_cmake REQUIRED) find_package(rclcpp REQUIRED) find_package(slam_toolbox REQUIRED) find_package(nav2_msgs REQUIRED) # 添加这行:安装launch目录 install(DIRECTORY launch DESTINATION share/${PROJECT_NAME} ) if(BUILD_TESTING) find_package(ament_lint_auto REQUIRED) # the following line skips the linter which checks for copyrights # comment the line when a copyright and license is added to all source files set(ament_cmake_copyright_FOUND TRUE) # the following line skips cpplint (only works in a git repo) # comment the line when this package is in a git repo and when # a copyright and license is added to all source files set(ament_cmake_cpplint_FOUND TRUE) ament_lint_auto_find_test_dependencies() endif() ament_package()

这一步主要添加了launch目录:

install(DIRECTORY launch

    DESTINATION share/${PROJECT_NAME}        

)

五、构建工作空间

cd ~/slam_ws colcon build source install/setup.bash

六、启动完整的SLAM系统

# 终端1:启动SLAM和雷达 ros2 launch my_slam slam_with_rplidar.launch.py # 终端2:启动RViz2 ros2 run rviz2 rviz2

七、配置RViz2显示建图过程

在RViz2中:

1、修改Fixed Frame:

        Global Option---->Fixed Frame:设置为 map

2、添加显示项(点击Add按钮)

        LaserScan:

                Topic :  /scan

                Size : 0.1

                Color : 红色或绿色

        Map:

                Topic : /map

                Color Scheme : costmap

                Draw Behind : √

TF:

        显示坐标框架关系

3、保存RViz配置

file---->Save Config As ----> ~/slam_ws/slam_config.rviz

 八、开始建图

1、缓慢移动雷达在环境中行走

2、观察RViz中的建图过程

3、确保覆盖所有区域

九、保存地图

建图完成后,保存地图:

ros2 run nav2_map_server map_saver_cli -f ~/my_first_map

Read more

Coze(扣子)全解析:100个落地用途+发布使用指南,小白也能玩转低代码AI智能体

Coze(扣子)全解析:100个落地用途+发布使用指南,小白也能玩转低代码AI智能体

摘要:Coze(扣子)作为字节跳动推出的低代码AI智能体平台,凭借零代码/低代码拖拽式操作、丰富的插件生态和多平台发布能力,成为小白和职场人高效落地AI应用的首选工具。本文全面汇总Coze可实现的100个实用场景,覆盖个人、学习、办公、运营等7大领域,同时详细拆解其生成形态、发布流程和使用方法,帮你快速上手,把AI能力转化为实际生产力,无需专业开发经验也能轻松搭建专属AI应用。 前言 在AI普及的当下,很多人想借助AI提升效率、解决实际问题,但苦于没有编程基础,无法开发专属AI工具。而Coze(扣子)的出现,彻底打破了这一壁垒——它是字节跳动自主研发的低代码AI智能体平台,无需复杂编码,通过拖拽组件、配置插件、编写简单提示词,就能快速搭建聊天Bot、工作流、知识库等AI应用,并且支持多渠道发布,让你的AI工具随时随地可用。 本文将分为两大核心部分:第一部分汇总Coze可落地的100个实用场景,帮你打开思路,找到适配自己需求的用法;第二部分详细讲解Coze生成的应用形态、发布流程和使用技巧,让你搭建完成后快速落地使用,真正实现“零代码上手,高效用AI”。 第一部分:Coze

若依(RuoYi)低代码框架全面分析

若依(RuoYi)低代码框架全面分析

文章目录 * 一、框架概述与技术背景 * 技术架构全景 * 二、核心特长分析 * 1. 完备的权限管理体系 * 2. 高度模块化的系统设计 * 3. 强大的代码生成器 * 4. 丰富的功能组件 * 三、显著短板与局限性 * 1. 技术栈相对保守 * 2. 代码生成器的局限性 * 3. 性能瓶颈与扩展性挑战 * 4. 学习曲线与定制成本 * 四、实际应用场景分析 * 适合场景 * 不适用场景 * 五、与其他框架对比 * 六、总结与展望 一、框架概述与技术背景 若依(RuoYi)是基于Spring Boot的权限管理系统,是中国Java低代码领域的代表性开源框架。其名称"若依"取自"若你"的谐音,体现了"

Dify可视化编排调用HunyuanOCR API实现合同识别机器人

Dify可视化编排调用HunyuanOCR API实现合同识别机器人 在企业日常运营中,每天都有成百上千份合同、发票、证件等待处理。传统方式依赖人工逐字录入,效率低、易出错,尤其当文档格式多样、语言混杂时,更是苦不堪言。有没有一种方法,能让机器“看懂”这些文件,并自动提取关键信息?答案是肯定的——而且现在你不需要写一行代码就能实现。 最近,腾讯推出的HunyuanOCR模型让人眼前一亮:仅用1B参数就实现了端到端的文字识别与结构化抽取,支持超100种语言,还能跑在一块4090D显卡上。更妙的是,结合像Dify这样的低代码平台,我们可以用拖拽的方式,把OCR能力快速集成进业务流程,构建一个真正可用的“合同识别机器人”。 这不再是实验室里的概念,而是今天就能落地的技术组合。 为什么传统OCR越来越力不从心? 过去几年,很多企业尝试过自动化文档处理,但结果往往不尽如人意。问题出在哪? 典型的传统OCR方案走的是“三步走”路线:先检测文字位置,再识别内容,最后靠NLP模型或规则引擎抽字段。听起来合理,可实际用起来却问题重重: * 误差累积严重:前一步错了,后面全错; * 部署

FPGA开发必看!Xilinx Vivado付费IP核License状态解读与获取/vivado最新license获取

FPGA开发必看!Xilinx Vivado付费IP核License状态解读与获取/vivado最新license获取

Xilinx(AMD) vivado软件全部付费IP核及license许可介绍和获取 制作不易,记得三连哦,给我动力,持续更新!!! License或IP src源码 文件下载:Xilinx IP 完整license获取 (点击蓝色字体获取)(可提供IP源码) 一、介绍 Vivado是Xilinx(现属AMD)FPGA开发的核心工具,其内置的IP核资源库极为丰富。这些IP核根据来源可分为两大类: 一类是Xilinx官方提供的IP核,另一类则来自第三方供应商。从授权方式来看,又可划分为免费授权和商业授权两种类型。对于需要商业授权的IP核,用户必须获取对应的License文件方可正常使用。 二、Xilinx IP核 2.1 Xilinx 免费IP Xilinx(AMD)自主开发的IP核主要提供基础功能模块和必要接口组件,涵盖数字信号处理、通信协议、存储控制等通用功能。这类IP核已集成在Vivado开发环境中,用户完成软件安装后即可直接调用,无需额外授权文件。其完整支持设计全流程,包括功能仿真、逻辑综合、布局布线以及比特流生成。在Vivado的License管理界面中,