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【6. 激光雷达接入ROS】

news 2025/9/12 8:10:12

欢迎大家阅读2345VOR的博客【6. 激光雷达接入ROS】🥳🥳🥳
2345VOR鹏鹏主页： 已获得CSDN《嵌入式领域优质创作者》称号👻👻👻，座右铭：脚踏实地，仰望星空🛹🛹🛹
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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
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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

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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
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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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编程新知 2025/6/11 3:20:47

图解JavaScript原型：原型链及其分析 | JavaScript图解

​​ 忽略该图的细节&#xff08;如内存地址值没有用二进制&#xff09; 以下是对该图进一步的理解和总结 1. JS 对象概念的辨析 对象是什么&#xff1a;保存在堆中一块区域&#xff0c;同时在栈中有一块区域保存其在堆中的地址&#xff08;也就是我们通常说的该变量指向谁&…...

编程新知 2025/9/6 23:29:23

Linux基础开发工具——vim工具

文章目录 vim工具什么是vimvim的多模式和使用vim的基础模式vim的三种基础模式三种模式的初步了解 常用模式的详细讲解插入模式命令模式模式转化光标的移动文本的编辑 底行模式替换模式视图模式总结 使用vim的小技巧vim的配置(了解) vim工具 本文章仍然是继续讲解Linux系统下的…...

编程新知 2025/9/2 16:50:22

Tauri2学习笔记

教程地址&#xff1a;https://www.bilibili.com/video/BV1Ca411N7mF?spm_id_from333.788.player.switch&vd_source707ec8983cc32e6e065d5496a7f79ee6 官方指引&#xff1a;https://tauri.app/zh-cn/start/ 目前Tauri2的教程视频不多&#xff0c;我按照Tauri1的教程来学习&…...

编程新知 2025/9/5 17:25:14