深度相機的仿激光數據創建地圖--24

原創博客:轉載請表明出處:http://www.cnblogs.com/zxouxuewei/

前提：

1.本教程確保你已經成功安裝了kinect 或者xtion深度相機的驅動，能夠正常使用。驅動安裝可參考我的博客http://www.cnblogs.com/zxouxuewei/p/5271939.html

2.你已經具有一台能夠手動或者自動移動的平台，將你的深度相機真確安裝在移動平台上。（如下圖片是我自己制作的移動平台，以后會對接口做詳細的描述）

一。使用kinect深度相機將點雲數據轉換為激光數據

1.下載源碼測試源碼，pointcloud_to_laserscan：https://github.com/ros-perception/pointcloud_to_laserscan

2.解壓到你的ros工作空間路徑中。

3.使用catkin_make編譯功能包。

4.功能包路徑：ROS_PACKAGE_PATH=/root/catkin_rs/src/pointcloud_laserscan:$ROS_PACKAGE_PATH

5.分析launch文件，修改使其在自己的平台上可用。（修改以下提示）

<?xml version="1.0"?>

<launch>

    <arg name="camera" default="camera" />

    <!-- start sensor-->
    <include file="$(find openni_launch)/launch/openni.launch">  #由於我們使用的kinect，openni2已近不支持了。所以用openni
        <arg name="camera" default="$(arg camera)"/>
    </include>

    <!-- run pointcloud_to_laserscan node -->
    <node pkg="pointcloud_to_laserscan" type="pointcloud_to_laserscan_node" name="pointcloud_to_laserscan">  #節點名稱可以更改為自己想要的

        <remap from="cloud_in" to="$(arg camera)/depth_registered/points_processed"/>  #話題名稱也可以更改，不過在rviz中要明白該訂閱那個話題
        <remap from="scan" to="$(arg camera)/scan"/>
        <rosparam>
            target_frame: camera_link 
            transform_tolerance: 0.01
            min_height: 0.0
            max_height: 1.0

            angle_min: -1.5708 # -M_PI/2
            angle_max: 1.5708 # M_PI/2
            angle_increment: 0.087 # M_PI/360.0
            scan_time: 0.3333
            range_min: 0.45
            range_max: 4.0
            use_inf: true

            # Concurrency level, affects number of pointclouds queued for processing and number of threads used
            # 0 : Detect number of cores
            # 1 : Single threaded
            # 2->inf : Parallelism level
            concurrency_level: 1
        </rosparam>

    </node>

</launch>

分析：首先啟動openni_launch中的深度相機。定義節點名稱為：pointcloud_to_laserscan。發布話題的名稱定義等等；

6.運行launch文件 啟動深度相機節點：

roslaunch pointcloud_to_laserscan sample_node.launch（如果有如下信息，證明是正常的）

[ INFO] [1458635459.179868847]: Initializing nodelet with 4 worker threads.
[ INFO] [1458635462.234383165]: Number devices connected: 1
[ INFO] [1458635462.234515193]: 1. device on bus 001:28 is a SensorKinect (2ae) from PrimeSense (45e) with serial id 'A00366803996050A'
[ INFO] [1458635462.235427900]: Searching for device with index = 1
[ INFO] [1458635462.415296355]: Opened 'SensorKinect' on bus 1:28 with serial number 'A00366803996050A'
[ INFO] [1458635462.973510398]: rgb_frame_id = 'camera_rgb_optical_frame' 
[ INFO] [1458635462.973599301]: depth_frame_id = 'camera_depth_optical_frame'

7.在rviz視圖中查看點雲以及仿的激光數據：

rviz

8.查看節點圖

rqt_graph

二.利用深度相機仿激光數據創建地圖

1.下載hector_slam_example:下載地址,編譯（cmake）好之后，記住需要將這個文件加入ros工作空間路徑中。　
2.Install the dependency packages:

rosdep install hector_slam_example

3.在啟動之前如果你用的是kinect，那就請你修改一下launch文件吧。

 <include file="$(find openni_launch)/launch/openni.launch">  #由於我們使用的kinect，openni2已近不支持了。所以用openni
然后就是oslaunch

roslaunch hector_slam_example hector_openni.launch

只需要讓移動平台移動就可以去構建地圖了，當然這里面用的生成模擬激光的方法是depthimage_to_laserscan節點，但是要求KINECT要相對穩定，並且盡量水平放置。

 4.查看節點：

rqt_graph