1 无人驾驶机器人产品简介

普蓝机器人DR100是一款四轮四驱差速转向的可编程移动机器人底盘，专为复杂环境下的移动机器人应用而设计。该底盘具有以下核心特性：

1.1 产品硬件特点

• 驱动系统：搭载4个400W大扭矩伺服电机，提供强劲动力
• 悬挂系统：四轮独立双横臂悬挂，确保在不平整地面的稳定性
• 运动能力：
  • 零半径原地旋转，灵活转向
  • 150mm越障能力，适应复杂地形
  • ≥25°爬坡能力，应对斜坡环境
• 电源系统：内置30Ah高密度磷酸铁锂电池，提供持久续航
• 安全设计：车体两侧配备带高亮指示灯的急停按钮，紧急情况下快速断电并实时反馈状态

1.2 对外接口与扩展

DR100底盘尾部提供丰富的扩展接口，满足各种传感器和设备的接入需求：

• 电源输出：48V/19V电源输出
• 通信接口：数字I/O、CAN总线、RS-485、USB等
• 开发支持：配套SDK、ROS驱动与仿真工具、高能开源固件

1.3 适用场景

DR100底盘广泛适用于多种应用场景：

• 教育教学：机器人课程实验平台
• 科学研究：移动机器人算法验证
• 厂区巡检：自主巡检机器人
• 无人驾驶：自动驾驶技术研究

1.4 SLAM系统概述

基于DR100底盘的无人驾驶SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）系统，通过集成激光雷达、IMU等传感器，实现同时定位与地图构建功能。本系统采用ROS（Robot Operating System）作为软件框架，结合LeGO-LOAM等SLAM算法，构建完整的无人驾驶解决方案。

系统主要功能包括：

• 环境感知：通过激光雷达获取周围环境的三维点云数据
• 惯性导航：利用IMU提供姿态和运动信息
• 地图构建：实时构建环境的三维点云地图
• 定位导航：在已知地图中实现精确定位和路径规划
• 运动控制：控制DR100底盘实现自主导航

2 工控机环境

2.1 硬件环境

• 处理器：CPU-Intel i5
• 内存：32G
• 硬盘：128G SSD
• 电源：DC12V
• 接口：VGA, HDMI, LAN, USB2.0, USB3.0

2.2 软件环境

• 系统版本：Ubuntu-20.04
• ROS版本：ROS Noetic Ninjemys
• GTSAM 版本: v4.1.0

2.2.1 Ubuntu-20.04安装

首先需要从官方渠道下载Ubuntu 20.04 LTS的ISO镜像文件。进入Ubuntu官方发布页面下载Ubuntu 20.04 LTS镜像。建议选择Desktop版本，因为它包含了完整的图形界面和开发工具。

下载后，推荐使用Rufus烧录镜像到U盘，注意会清空U盘原有文件。

如图，先选择需要烧录的U盘，然后选择上一步下载的镜像文件，点击“开始”将镜像烧录到U盘

最后将U盘插入工控机，通过启动盘引导，根据需求自行安装，此部分请参考网上的Ubuntu安装相关文章，本文不再赘述。

2.2.2 ROS Noetic 安装

参考文档：

ROS WIKI:https://wiki.ros.org/noetic/Installation/Ubuntu

ROS WIKI 简体中文:https://wiki.ros.org/cn/noetic/Installation/Ubuntu

配置Ubuntu软件仓库，并设置密钥：

sudo sh -c '. /etc/lsb-release && echo "deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ros/ubuntu/ `lsb_release -cs` main" > /etc/apt/sources.list.d/ros-latest.list'

sudo apt-key adv --keyserver 'hkp://keyserver.ubuntu.com:80' --recv-key C1CF6E31E6BADE8868B172B4F42ED6FBAB17C654

安装ROS：

sudo apt update
sudo apt install ros-noetic-desktop-full

设置环境：

echo "source /opt/ros/noetic/setup.bash" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

安装后，在终端执行roscore，测试ROS：

2.2.3 GTSAM

GTSAM官方:https://github.com/borglab/gtsam

自行根据GTSAM官方安装v4.1.0

3 ROS基础教程

参考文档:

ROS教程 - ROS Wiki:https://wiki.ros.org/cn/ROS/Tutorials/NavigatingTheFilesystem

ROS（Robot Operating System）是一个适用于机器人的开源的元操作系统。它提供了操作系统应有的服务，包括硬件抽象，底层设备控制，常用函数的实现，进程间消息传递，以及包管理。它也提供用于获取、编译、编写、和跨计算机运行代码所需的工具和库函数。在某些方面ROS相当于一种“机器人框架（robot frameworks）"。

ROS的核心设计理念是分布式计算，通过节点（Node）之间的通信来实现复杂的机器人功能。每个节点都是一个独立的进程，负责特定的功能模块，如传感器数据采集、运动控制、路径规划等。

3.1 ROS常用命令

3.1.1 基础命令表

3.1.2 调试和监控命令

3.1.3 详细命令说明

1. 查看系统状态

# 查看所有运行的节点
rosnode list

# 查看特定节点的详细信息
rosnode info /my_node

# 查看所有话题
rostopic list

# 实时查看话题数据
rostopic echo /chatter

# 查看话题发布频率
rostopic hz /chatter

# 查看话题信息（类型、发布者、订阅者）
rostopic info /chatter

1. 参数服务器操作

# 查看所有参数
rosparam list

# 获取参数值
rosparam get /robot_name

# 设置参数值
rosparam set /robot_name "dr100"

# 从文件加载参数
rosparam load config.yaml

# 保存参数到文件
rosparam dump params.yaml

1. 服务操作

# 查看所有服务
rosservice list

# 查看服务类型
rosservice type /add_two_ints

# 调用服务
rosservice call /add_two_ints "a: 1, b: 2"

3.2 ROS文件系统

ROS文件系统采用层级结构，核心概念包括：

3.2.1 创建工作空间

步骤1：创建工作空间目录结构

# 创建工作空间根目录和src子目录
mkdir -p ~/catkin_ws_demo/src
cd ~/catkin_ws_demo

# 查看目录结构
ls -la
# 应该看到：
# drwxrwxr-x  3 user user 4096 date time .
# drwxr-xr-x 25 user user 4096 date time ..
# drwxrwxr-x  2 user user 4096 date time src

步骤2：初始化工作空间

# 在工作空间根目录执行编译（初始化）
catkin_make

# 编译成功后会生成以下目录结构：
# ~/catkin_ws_demo/
# ├── build/          # 编译过程文件
# ├── devel/          # 开发环境设置
# │   └── setup.bash  # 环境变量设置脚本
# └── src/            # 源码目录
#     └── CMakeLists.txt

步骤3：激活工作空间环境

# 激活当前会话的环境变量
source devel/setup.bash

# 验证环境是否正确设置
echo $ROS_PACKAGE_PATH
# 应该包含：/home/用户名/catkin_ws_demo/src:/opt/ros/noetic/share

# 将环境变量添加到.bashrc（可选，方便每次打开终端自动加载）
echo "source ~/catkin_ws_demo/devel/setup.bash" >> ~/.bashrc

步骤4：验证工作空间

# 检查工作空间是否在ROS包路径中
rospack list-names | grep -i demo
# 如果有自定义包，应该能看到

# 检查当前工作空间
roscd
pwd
# 应该显示：/home/用户名/catkin_ws_demo

3.2.2 功能包结构

步骤1：创建功能包

# 进入src目录
cd ~/catkin_ws_demo/src

# 创建功能包（指定依赖项）
catkin_create_pkg my_pkg rospy roscpp std_msgs geometry_msgs

# 查看创建的功能包结构
ls -la my_pkg/

步骤2：功能包目录结构详解

my_pkg/
├── CMakeLists.txt     # 编译规则和配置
├── package.xml        # 包信息、依赖关系、元数据
├── scripts/           # Python可执行脚本（需手动创建）
├── src/               # C++源代码目录（需手动创建）
├── launch/            # 启动文件目录（需手动创建）
├── config/            # 配置文件目录（需手动创建）
├── msg/               # 自定义消息类型（需手动创建）
├── srv/               # 自定义服务类型（需手动创建）
└── include/my_pkg/    # C++头文件目录（需手动创建）

步骤3：创建常用目录

cd ~/catkin_ws_demo/src/my_pkg

# 创建Python脚本目录
mkdir -p scripts

# 创建C++源码目录
mkdir -p src

# 创建启动文件目录
mkdir -p launch

# 创建配置文件目录
mkdir -p config

# 创建自定义消息目录
mkdir -p msg

# 创建自定义服务目录
mkdir -p srv

# 验证目录结构
tree .
# 或使用 ls -la 查看

步骤4：查看和编辑包信息

# 查看package.xml内容
cat package.xml

# 编辑包信息（可选）
nano package.xml
# 或使用其他编辑器：gedit package.xml

步骤5：编译功能包

# 返回工作空间根目录
cd ~/catkin_ws_demo

# 编译特定功能包
catkin_make --pkg my_pkg

# 或编译整个工作空间
catkin_make

# 重新加载环境
source devel/setup.bash

步骤6：验证功能包

# 查找功能包
rospack find my_pkg

# 查看功能包依赖
rospack depends my_pkg

# 进入功能包目录
roscd my_pkg
pwd

3.3 节点通信模型

3.3.1 核心通信方式

• 话题（Topic） - 异步发布/订阅模式

# 发布者示例 (Python)
pub = rospy.Publisher('chatter', String, queue_size=10)
pub.publish("Hello ROS!")

• 服务（Service） - 同步请求/响应模式

# 服务端示例
srv = rospy.Service('add_two_ints', AddTwoInts, handle_add)

3.3.2 消息类型

3.4 实战：创建话题通信

3.4.1 创建发布者节点

步骤1：创建Python发布者脚本

# 创建脚本文件
cd ~/catkin_ws_demo/src/my_pkg/scripts
nano talker.py

步骤2：编写发布者代码

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-

"""
ROS话题发布者节点示例
功能：每秒发布10次消息到'chatter'话题
"""

import rospy
from std_msgs.msg import String

def talker():
    # 创建发布者对象
    # 参数：话题名称、消息类型、队列大小
    pub = rospy.Publisher('chatter', String, queue_size=10)

    # 初始化节点
    # 参数：节点名称、是否允许匿名（添加随机数后缀）
    rospy.init_node('talker_node', anonymous=True)

    # 设置发布频率（10Hz）
    rate = rospy.Rate(10)

    # 消息计数器
    count = 0

    rospy.loginfo("Talker node started. Publishing to 'chatter' topic...")

    # 主循环
    while not rospy.is_shutdown():
        # 创建消息内容
        msg_text = "Hello ROS! Count: %d, Time: %.2f" % (count, rospy.get_time())

        # 发布消息
        pub.publish(msg_text)

        # 打印日志
        rospy.loginfo("Published: %s", msg_text)

        # 计数器递增
        count += 1

        # 按设定频率休眠
        rate.sleep()

if __name__ == '__main__':
    try:
        talker()
    except rospy.ROSInterruptException:
        rospy.loginfo("Talker node terminated.")

3.4.2 创建订阅者节点

步骤1：创建Python订阅者脚本

# 创建脚本文件
cd ~/catkin_ws_demo/src/my_pkg/scripts
nano listener.py

步骤2：编写订阅者代码

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-

"""
ROS话题订阅者节点示例
功能：订阅'chatter'话题并打印接收到的消息
"""

import rospy
from std_msgs.msg import String

def callback(data):
    """
    回调函数：处理接收到的消息
    参数：data - 接收到的消息对象
    """
    rospy.loginfo("Received: %s", data.data)

    # 可以在这里添加更多的消息处理逻辑
    # 例如：数据解析、存储、转发等

def listener():
    # 初始化节点
    rospy.init_node('listener_node', anonymous=True)

    rospy.loginfo("Listener node started. Subscribing to 'chatter' topic...")

    # 创建订阅者对象
    # 参数：话题名称、消息类型、回调函数
    rospy.Subscriber("chatter", String, callback)

    # 保持节点运行，等待消息
    # spin()会阻塞程序，直到节点被关闭
    rospy.spin()

if __name__ == '__main__':
    try:
        listener()
    except rospy.ROSInterruptException:
        rospy.loginfo("Listener node terminated.")

3.4.3 设置文件权限和编译

步骤1：设置执行权限

# 给Python脚本添加执行权限
chmod +x ~/catkin_ws_demo/src/my_pkg/scripts/talker.py
chmod +x ~/catkin_ws_demo/src/my_pkg/scripts/listener.py

步骤2：编译工作空间

# 返回工作空间根目录
cd ~/catkin_ws_demo

# 编译整个工作空间
catkin_make

# 重新加载环境变量
source devel/setup.bash

3.4.4 运行节点通信测试

方法1：分别在不同终端运行

终端1：启动ROS核心

# 启动roscore（ROS主节点）
roscore

终端2：运行发布者节点

# 确保环境变量已加载
source ~/catkin_ws_demo/devel/setup.bash

# 运行发布者节点
rosrun my_pkg talker.py

终端3：运行订阅者节点

# 确保环境变量已加载
source ~/catkin_ws_demo/devel/setup.bash

# 运行订阅者节点
rosrun my_pkg listener.py

方法2：使用roslaunch同时启动（见3.5节）

3.5 使用roslaunch启动系统

3.5.1 创建launch文件

步骤1：创建launch目录和文件

# 确保launch目录存在
mkdir -p ~/catkin_ws_demo/src/my_pkg/launch

# 创建launch文件
cd ~/catkin_ws_demo/src/my_pkg/launch
nano start_demo.launch

步骤2：编写launch文件内容

<?xml version="1.0"?>
<!--
ROS Launch文件示例
功能：同时启动发布者和订阅者节点
-->
<launch>
    <!-- 启动发布者节点 -->
    <node pkg="my_pkg" type="talker.py" name="talker" output="screen" respawn="true">
        <!-- 可以在这里设置节点参数 -->
        <param name="publish_rate" value="10"/>
    </node>

    <!-- 启动订阅者节点 -->
    <node pkg="my_pkg" type="listener.py" name="listener" output="screen" respawn="true">
    </node>

    <!-- 可选：设置全局参数 -->
    <param name="robot_name" value="dr100"/>
    <param name="debug_mode" value="true"/>

    <!-- 可选：包含其他launch文件 -->
    <!-- <include file="$(find other_pkg)/launch/other.launch"/> -->
</launch>

3.5.2 launch文件参数说明

3.5.3 运行launch文件

# 终端1：启动roscore
roscore

# 终端2：运行launch文件
source ~/catkin_ws_demo/devel/setup.bash
roslaunch my_pkg start_demo.launch

4 外设配置

4.1 Robosense RS-16激光雷达

4.1.1 硬件连接和网络配置

步骤1：物理连接

• 将RS-16激光雷达通过网线连接到工控机的LAN口

• 确保雷达供电正常（12V）

步骤2：设置静态IP地址

默认配备的是Robosense RS-16激光雷达，需要将雷达与本机连接的LAN口的ip设置为192.168.1.102

4.1.2 安装驱动依赖

步骤1：更新系统包

# 更新包列表
sudo apt-get update

# 升级已安装的包（可选）
sudo apt-get upgrade

步骤2：安装编译依赖

# 安装YAML解析库
sudo apt-get install -y libyaml-cpp-dev

# 安装网络包捕获库
sudo apt-get install -y libpcap-dev

4.1.3 下载和编译驱动

RoboSense RS-16的ROS驱动可在官方Github下载：rslidar_sdk:https://github.com/RoboSense-LiDAR/rslidar_sdk

步骤1：下载源码

# 进入工作空间src目录
cd ~/catkin_ws/src

# 克隆仓库
git clone https://github.com/RoboSense-LiDAR/rslidar_sdk.git --depth 1

# 进入驱动目录
cd rslidar_sdk

步骤2：初始化子模块

# 初始化子模块
git submodule init

# 更新子模块
git submodule update

步骤3：编译驱动

# 返回工作空间根目录
cd ~/catkin_ws

# 编译特定包
catkin_make --pkg rslidar_sdk

# 或编译整个工作空间
catkin_make -j4  # 使用4个线程并行编译

# 重新加载环境
source devel/setup.bash

4.1.4 配置和运行驱动

步骤1：配置雷达参数（可选）

# 编辑配置文件（可选）
nano ~/catkin_ws/src/rslidar_sdk/config/config.yaml

步骤2：启动雷达驱动

# 确保环境变量已加载
source ~/catkin_ws/devel/setup.bash

# 启动雷达驱动
roslaunch rslidar_sdk start.launch

4.1.5 验证雷达数据

步骤1：查看点云数据

驱动加载后，可使用rostopic获取雷达数据：

# 实时查看点云数据（注意：数据量很大）
rostopic echo /rslidar_points --noarr

步骤2：使用rviz可视化

# 启动rviz
rviz

在rviz中：

• 设置Fixed Frame为"robosense"
• 点击Add -> By topic -> /rslidar_points -> PointCloud2

4.2 IMU

4.2.1 硬件介绍和连接

默认配备维特智能九轴IMU HWT906，可参考官方手册HWT906产品资料，进行配置与校准

4.2.2 安装驱动依赖

步骤1：安装Qt5串口库

# 安装Qt5串口开发库
sudo apt-get install libqt5serialport5-dev

4.2.3 下载和编译驱动

步骤1：下载源码

# 进入工作空间
cd ~/catkin_ws

# 克隆仓库到src目录
git clone --recursive https://github.com/ElettraSciComp/witmotion_IMU_ros.git src/witmotion_ros

步骤2：编译驱动

# 编译特定包
catkin_make --pkg witmotion_ros

# 重新加载环境
source devel/setup.bash

4.2.4 运行和测试IMU

步骤1：启动IMU驱动

# 确保环境变量已加载
source ~/catkin_ws/devel/setup.bash

# 启动IMU驱动
roslaunch witmotion_ros witmotion.launch

步骤2：查看IMU数据

# 查看IMU数据
rostopic echo /imu/data

5 三维仿真导航实验

5.1 工程环境

从PlanRobotShenZhen Githubhttps://github.com/PlanRobotShenZhen/outdoorRobot.git或压缩包提取工程

5.1.1 工程目录结构

~/catkin_ws
├── maps
├── README.md
├── src
│   ├── bot_navigation
│   ├── CMakeLists.txt
│   ├── dr100
│   │   ├── dr100
│   │   ├── dr100_chassis_driver
│   │   ├── robosense_simulator
│   │   ├── rslidar_sdk
│   │   ├── rs_to_velodyne
│   │   ├── velodyne_simulator
│   │   └── witmotion_ros
│   ├── mapping
│   │   ├── LIO-SAM
│   │   ├── pcd2pgm
│   │   ├── SC-LeGO-LOAM
│   │   └── swap_map_xyz.py
│   └── nav_stack
│       ├── hdl
│       │   ├── fast_gicp
│       │   ├── hdl_global_localization
│       │   ├── hdl_localization
│       │   └── ndt_omp
│       └── navigation
└── tools

• ~/catkin_ws (ROS工作空间根目录)
  • maps/：存放建图生成点云地图文件（如.pcd）
  • src/：核心功能包源码目录
    • bot_navigation/：机器人导航相关功能包
    • dr100/：机器人硬件驱动与仿真
      • dr100_chassis_driver/：底盘驱动
      • robosense_simulator/ & velodyne_simulator/：激光雷达仿真
      • rslidar_sdk/ & rs_to_velodyne/：雷达驱动与数据转换
      • witmotion_ros/：IMU 驱动包
    • mapping/：SLAM建图算法包
      • LIO-SAM/ & SC-LeGO-LOAM/：激光惯性SLAM算法
      • pcd2pgm/：点云转栅格地图工具
    • nav_stack/：导航算法栈
      • hdl/：点云处理相关（如hdl_localization定位模块）
      • navigation/：传统导航算法（如代价地图、全局/局部规划）
  • tools/：辅助工具或脚本（非ROS功能包）

5.1.2 工程编译

步骤1：获取工程源码

# 方法1：从GitHub克隆
cd ~
git clone https://github.com/PlanRobotShenZhen/outdoorRobot.git catkin_ws
cd ~/catkin_ws && git submodule update --init --recursive  # 更新子模块

# 方法2：如果已有压缩包，解压到用户主目录
# unzip outdoorRobot.zip -d ~/
# mv outdoorRobot catkin_ws

# 进入工作空间
cd ~/catkin_ws

步骤2：安装系统依赖

# 更新包列表
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y libyaml-cpp-dev
sudo apt-get install -y libpcap-dev
sudo apt-get install -y libqt5serialport5-dev
sudo apt-get install -y ros-noetic-navigation
sudo apt-get install -y ros-noetic-robot-localization
sudo apt-get install -y ros-noetic-robot-state-publisher
sudo apt-get install -y ros-noetic-navigation*
sudo apt-get install -y ros-noetic-pointcloud-to-laserscan
sudo apt-get install -y ros-noetic-teb-local-planner
sudo apt-get install -y ros-noetic-serial

注：需要根据官方文档安装gtsam v4.1.0 https://github.com/borglab/gtsam

步骤3：编译工程

# 清理之前的编译结果（如果存在），也可以用于检查是否缺少依赖
catkin_make clean

# 1. 单独编译 lego_loam 的消息文件cloud_msgs (单线程，避免依赖问题)
catkin_make --pkg cloud_msgs -j1

# 2. 编译剩余所有包
catkin_make -DCATKIN_WHITELIST_PACKAGES="" -j4 -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release

# 重新加载环境
source devel/setup.bash

步骤4：串口设备配置

# 复制串口规则文件
sudo cp ~/catkin_ws/tools/serial/serial_rules/* /etc/udev/rules.d/

# 重新加载udev规则
sudo udevadm control --reload-rules
sudo udevadm trigger

# 将用户添加到dialout组（串口访问权限）
sudo usermod -aG dialout $USER
sudo usermod -aG dialout plan
sudo usermod -aG dialout root

# 重新登录或重启以使权限生效

注：端口设置的规则文件可根据具体情况自行修改。如果遇到编译错误，请检查依赖是否完整安装，或查看错误日志进行排查。

5.2 DR100底盘仿真

5.2.1 启动Gazebo仿真环境

运行DR100底盘仿真包dr100的run.launch：

# 确保工作空间环境已加载
source ~/catkin_ws/devel/setup.bash

roslaunch dr100 gazebo.launch

5.2.2 使用RViz可视化机器人

步骤1：启动RViz

# 新开终端，启动RViz
rviz

步骤2：配置RViz显示

在RViz界面中进行以下配置：

1. 设置固定坐标系

   • 在左侧面板找到"Global Options"
   • 将"Fixed Frame"设置为"base_link"

2. 添加机器人模型显示

   • 点击左下角"Add"按钮
   • 选择"RobotModel"
   • 确认"Robot Description"参数为"robot_description"

3. 添加TF坐标系显示

   • 点击"Add" -> "TF"
   • 可以看到机器人各个坐标系的关系

5.2.3 控制机器人运动

方法1：使用键盘控制

# 安装键盘控制包（如果未安装）
sudo apt-get install ros-noetic-teleop-twist-keyboard

# 启动键盘控制
rosrun teleop_twist_keyboard teleop_twist_keyboard.py

# 按照提示使用以下按键控制：
# u    i    o
# j    k    l
# m    ,    .
# q/z : 增加/减少最大速度
# w/x : 增加/减少线速度
# e/c : 增加/减少角速度

方法2：使用rqt_robot_steering图形控制

# 启动图形控制界面
rosrun rqt_robot_steering rqt_robot_steering

# 在界面中使用滑块或输入框控制线速度和角速度

5.3 三维建图

5.3.1 建图算法选择

启动DR100底盘仿真后，可以通过LeGO-LOAM或LIO-SAM建图算法进行建图，此处使用LeGO-LOAM进行实验。

算法对比：

• LeGO-LOAM：轻量级激光雷达里程计和建图，适合实时性要求高的场景
• LIO-SAM：激光惯性里程计和建图，精度更高但计算量较大

5.3.2 配置仿真时间

步骤1：修改LeGO-LOAM配置

首先需要让系统采用仿真时间，即修改~/catkin_ws/src/mapping/SC-LeGO-LOAM/SC-LeGO-LOAM/LeGO-LOAM/launch/run.launch中的/use_sim_time参数为true：

gedit ~/catkin_ws/src/mapping/SC-LeGO-LOAM/SC-LeGO-LOAM/LeGO-LOAM/launch/run.launch

修改内容：

<!-- 在launch文件中找到并修改以下参数 -->
<param name="/use_sim_time" value="true" />

5.3.3 启动建图系统

启动LeGO-LOAM建图

# 新开终端，加载环境
source ~/catkin_ws/devel/setup.bash

# 启动LeGO-LOAM建图算法
roslaunch lego_loam run.launch

5.3.4 控制机器人进行建图

使用rqt_robot_steering图形控制，在界面中使用滑块或输入框控制线速度和角速度

rosrun rqt_robot_steering rqt_robot_steering

5.3.5 保存建图结果

步骤1：完成建图

当建图完成后，在LeGO-LOAM终端按Ctrl+C停止建图，系统会自动保存点云地图

步骤2：查看保存的地图

# 检查地图保存目录
ls -la ~/catkin_ws/maps/LeGO-LOAM/

# 应该看到类似文件：
# finalCloud.pcd          # 最终点云地图
# globalMap.pcd           # 全局地图
# trajectory.pcd          # 轨迹点云

步骤3：使用PCL工具查看点云

# 安装PCL工具（如果未安装）
sudo apt-get install pcl-tools

# 查看最终点云地图
pcl_viewer ~/catkin_ws/maps/LeGO-LOAM/finalCloud.pcd

5.4 地图转换

5.4.1 点云转栅格地图

3D点云图保存成功后，需将3D点云图转为2D的栅格地图。本文使用pcd2pgm进行转换。

首先根据具体情况修改~/catkin_ws/src/mapping/pcd2pgm/pcd2pgm/launch/run.launch的参数

然后打开三个终端分别运行以下命令，将栅格地图保存到本地，将生成栅格地图finalCloud.pgm与配置finalCloud.yaml：

# 终端一: roscore
roscore
# 终端二: 启动pcd2pgm
roslaunch pcd2pgm run.launch
# 终端三: 保存栅格地图到当前目录，注意不要加.pgm
rosrun map_server map_saver -f finalCloud

5.4.2 参数说明

• file_directory: 存放pcd文件的路径
• file_name: pcd文件名称，默认为 finalCloud
• thre_z_min: 选取的范围最小高度
• thre_z_max: 选取的范围最大高度
• flag_pass_through: 选取高度范围内的标志，0 表示保留范围内，1 表示保留范围外
• thre_radius: 半径滤波的半径
• thres_point_count: 半径滤波的要求点数个数
• MeanK: 统计学滤波的半径
• StddevMulThresh: 统计学滤波的要求点数个数
• map_resolution: 存储的栅格map的分辨率
• map_topic_name: 转换后发布的二维地图的topic
• use_passthrough_filter: 直通滤波开关
• use_radius_filter: 半径滤波开关
• use_statistical_filter: 统计学滤波开关

5.4.3 编辑栅格地图(可选)

GIMP官网：https://www.gimp.org/downloads/

3D点云图转换成的2D栅格地图可能存在噪点或障碍物边缘断层等问题，可以使用Adobe Photoshop、GIMP等修图软件进行处理。进行擦除噪点、障碍物描边等操作。本文使用GIMP为例：

5.5 三维导航

5.5.1 替换地图

三维导航需要3D点云图与2D的栅格地图，需要将finalCloud.pcd、finalCloud.pgm、finalCloud.yaml复制到~/catkin_ws/src/bot_navigation/map/3d/lego文件夹下

cp finalCloud.pcd ~/catkin_ws/src/bot_navigation/map/3d/lego/
cp finalCloud.pgm ~/catkin_ws/src/bot_navigation/map/3d/lego/
cp finalCloud.yaml ~/catkin_ws/src/bot_navigation/map/3d/lego/

5.5.2 启动DR100底盘

参考 5.2 DR100底盘

5.5.3 启动导航程序

打开一个新终端启动导航程序

roslaunch bot_navigation navigation.launch

5.5.4 启动ROS导航交互软件

ROS导航交互软件：https://github.com/chengyangkj/Ros_Qt5_Gui_App

cd ~/catkin_ws/tools/ros_rqt_gui
./ros_qt5_gui_app

可以点击左上角，拖动机器人进行重定位

可以点击编辑地图，添加目标点，进行导航

6 三维实机导航实验

6.1 工程环境

参考 5.1 工程环境

6.2 DR100底盘

需要确保激光雷达、IMU正常链接，然后启动底盘驱动

roslaunch  dr100  run.launch

参考 5.2 DR100底盘仿真

6.3 三维建图

参考 5.3 三维建图

注意与仿真实验中存在区别，需要把仿真时间禁用

6.4 地图转换

参考 5.4 地图转换

6.5 三维导航

参考 5.5 三维导航

7 结论

本文介绍了基于DR100无人驾驶平台的SLAM系统搭建与实现过程。从工控机环境配置开始，涵盖了Ubuntu 20.04、ROS Noetic的安装配置，为后续开发奠定了坚实基础。

通过ROS基础教程的学习，掌握了ROS文件系统、节点通信模型等核心概念，并通过实际的话题通信示例加深了理解。在外设配置方面，成功集成了Robosense RS-16激光雷达和维特智能九轴IMU，为SLAM系统提供了必要的传感器数据支持。

在三维仿真导航实验中，利用Gazebo仿真环境验证了LeGO-LOAM建图算法的有效性，并通过pcd2pgm工具实现了3D点云到2D栅格地图的转换，最终构建了完整的导航系统。实机导航实验进一步验证了系统在真实环境中的可行性和稳定性。

整个系统实现了从环境感知、地图构建到路径规划的完整无人驾驶功能链条，为后续的无人驾驶技术研究和应用提供了重要参考。