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松灵机器人scout mini 自主导航(5)——采用 LIO-SAM +CMU exploration

阮蓄 前天 22:12
重操旧业，最近实验室又需要测试无人车导航算法，因此又重新启动了松灵机器人scout mini小车 自主导航项目。通过调研，最终选择了前几年比较火的CMU团队的策略(https://www.cmu-exploration.com/)。
CMU exploration 介绍

CMU exploration是一项非常优秀的开源工作，得到了广泛的认可。作者等人维护了一个社区用于解答提问，详细可见链接
参考引用

  • https://bbs.csdn.net/forums/TARE
  • https://blog.csdn.net/qq_42994487/article/details/130307410
算法方面我就不做过多的介绍了，详细可见对应的论文和代码地址，本文只介绍在仿真配置流程和过程中遇到的一系列问题。

  • ICRA 2022：Autonomous Exploration Development Environment and the Planning Algorithms
  • IROS 2022：FAR planner: Fast, attemptable route planner using dynamic visibility update
    FAR planner
仿真小车搭建

在之前的文章中我们已经实现了小车仿真环境搭建，并成功实现了LIO-SAM算法仿真。详细内容可以参考链接
https://www.cnblogs.com/binbin2002/p/18499013
导航环境搭建

CMU团队开发了一个详细的仿真环境，；里面包含室内环境、校园、停车场、隧道、森林等仿真环境。
1.png
  1. #  1.安装依赖
  2. sudo apt update
  3. sudo apt install libusb-dev
  5. # 2. 克隆源码
  6. git clone https://github.com/HongbiaoZ/autonomous_exploration_development_environment.git
  9. # 3.分支检查与编译安装
  10. cd autonomous_exploration_development_environment
  11. git checkout melodic # Ubuntu 20.04 则将 melodic 替换为 noetic
  12. catkin_make
  14. # 4. 通过脚本安装仿真环境
  15. ./src/vehicle_simulator/mesh/download_environments.sh
  17. # 5. 启动开发环境
  18. source devel/setup.sh
  19. roslaunch vehicle_simulator system_xxx.launch
  20. # xxx 可替换为对应的 5 种环境之一：campus、forest、garage、indoor、tunnel
复制代码
  1. # 案例：发送一系列 waypoint，同时发送导航边界和速度，车辆在跟踪 waypoint 的同时在边界内行驶（另开一个终端）
  2. cd autonomous_exploration_development_environment
  3. source devel/setup.sh
  4. roslaunch waypoint_example waypoint_example_garage.launch
复制代码
规划算法搭建

CMU提供了多个导航算法，例如far_planner tare_planner，DSVP等导航策略。可以根据需求自己选择规划方法

  • 方法1 ：采用tare_planner
  1. # 1. 克隆源码
  2. git clone https://github.com/caochao39/tare_planner.git
  4. # 2. 编译安装
  5. cd tare_planner
  6. catkin_make
  8. # 3. 启动开发环境
  9. cd ~/autonomous_exploration_development_environment
  10. source devel/setup.sh
  11. roslaunch vehicle_simulator system_xxx.launch
  12. # xxx 可替换为对应的 5 种环境之一：campus、forest、garage、indoor、tunnel
  14. # 4. 启动 TARE（另开一个终端）
  15. cd ~/tare_planner
  16. source devel/setup.sh
  17. roslaunch tare_planner explore_xxx.launch
复制代码

  • 方法2：采用 far_planner
  1. # 1. 克隆源码
  2. git clone https://github.com/MichaelFYang/far_planner
  4. # 2. 编译安装
  5. cd far_planner
  6. catkin_make
  8. # 3. 启动开发环境
  9. cd ~/autonomous_exploration_development_environment
  10. source devel/setup.sh
  11. roslaunch vehicle_simulator system_xxx.launch
  12. # xxx 可替换为对应的 5 种环境之一：campus、forest、garage、indoor、tunnel
  14. # 4. 启动 FAR Planner（另开一个终端）
  15. cd ~/far_planner
  16. source devel/setup.sh
  17. roslaunch far_planner far_planner.launch
复制代码
仿真启动效果

启动 autonomous_exploration_development_environment(以garage为例)

在system_garage.launch中，修改 gazebo_gui为true，可以启动gazebo环境仿真
启动仿真环境效果如下：
2.png

启动 far_planner 规划

启动 far_planner 效果如下：
3.png

可以通过rviz选择goalpoint 用于导航
右边的按钮作用如下:

  • Reset Visibility Graph：

    • 重置可视图. 算法中会提供各个环境中已经探索完的全局V-graph，可以进行重置可视图。同时可以通过勾选 Update Visibility Graph，动态更新可试图。
    • 如果想read V-graph 进来然后快速的进行规划和导航操作。此时便可把 Update Visibility Graph 取消勾选（如果环境是动态的则需要勾选以实现更新）

  • Resume Navigation to Goal:

    • 重新设置导航目标点

  • Read & Save:

    • 保存已经探索生成的V-Graph / 读取之前保存的V-Graph

  • Planning Attemptable:

    • 如果取消勾选，则系统默认只会规划已知环境的路径（不会去尝试未知区域），当把 Goalpoint 放在未知区域时才会自动切换为 Attemptable 模式下的规划

CMU exploration与scout mini 小车+LIO-SAM结合

修改loam_interface.launch 接口

算法还提供了system_real_robot.launch能够直接进行实车部署。实车和用他自带的仿真环境在于定位方法不一定。

  • gazebo仿真中采用的时gazebo自带的真实位置定位
  • 实车则采用SLAM算法进行定位和建图
幸运的是，他们开放了SLAM外部接口。能够兼容目前市场上主流的激光SLAM算法：LOAM、A-LOAM、LeGO-LOAM、LIO-SAM、LIO-mapping、FAST-LIO2、Faster-LIO

  • stateEstimationTopic = /lio_sam/mapping/odometry
  • registeredScanTopic = /lio_sam/mapping/cloud_registered
  • flipStateEstimation = false
  • flipRegisteredScan = false
下面我们以之前的LIO-SAM为例进行说明
  1. <launch>
  3.   <node pkg="loam_interface" type="loamInterface" name="loamInterface" output="screen" required="true">
  4.     <param name="stateEstimationTopic" type="string" value="/lio_sam/mapping/odometry" />
  5.     <param name="registeredScanTopic" type="string" value="/lio_sam/mapping/cloud_registered" />
  7.      
  9.     <param name="flipStateEstimation" type="bool" value="false" />
  10.     <param name="flipRegisteredScan" type="bool" value="false" />
  11.     <param name="sendTF" type="bool" value="true" />
  12.     <param name="reverseTF" type="bool" value="false" />
  13.   </node>
  15. </launch>
复制代码
loam_interface相关设置链接: https://pan.baidu.com/s/14zw6TNMD4kDjT5vkh2tgmw?pwd=d72x
提取码:d72x
仿真运行
  1. # 1.启动scout mini 仿真
  2. cd scout_gazebo_sim
  3. source devel/setup.bash
  4. roslaunch scout_gazebo_sim scout_mini_playpen.launch
  6. # 2.启动LIO-SAM
  7. source devel/setup.bash
  8. roslaunch lio_sam run.launch
  10. # 3.启动 CMU_explaration real_robot
  11. cd CMU_exploaration
  12. source devel/setup.bash
  13. roslaunch vehicle_simulator system_real_robot.launch
  16. # 4.启动 far_planner
  17. source devel/setup.bash
  18. roslaunch far_planner  far_planner.launch
复制代码

  • 启动scout 仿真
    4.png

  • 启动LIO-SAM
    5.png

  • 启动 system_real_robot.launch
    6.png

  • 启动 far planner
7.png


  • 导航效果图
    8.gif

遇到问题汇总

1. cmd_vel 话题类型不对
  1. [ERROR] [1745573906.144386448]: Client [/scout_skid_steer_controller] wants topic /cmd_vel to have datatype/md5sum [geometry_msgs/Twist/9f195f881246fdfa2798d1d3eebca84a], but our version has [geometry_msgs/TwistStamped/98d34b0043a2093cf9d9345ab6eef12e]. Dropping connection.
复制代码
在实际操作中发现cmd_vel话题不对，询问chatgpt发现是cmd_vel的类型不对，一个是geometry_msgs/Twist类型，一个是geometry_msgs/TwistStamped 类型。我们需要保证消息类型一致
解决方法： 修改src/autonomous_exploration_development_environment/src/local_planner/src/pathFollower.cpp中的cmd_vel的类型。
[code]//pathFollower.cpp 的226-229行    // ros:ublisher pubSpeed = nh.advertise ("/cmd_vel", 5);    // geometry_msgs::TwistStamped cmd_vel;    // cmd_vel.header.frame_id = "vehicle";    ros:ublisher pubSpeed = nh.advertise("/cmd_vel", 5);    geometry_msgs::Twist cmd_vel;//pathFollower.cpp 的335-343行    // if (pubSkipCount < 0) {      //   cmd_vel.header.stamp = ros::Time().fromSec(odomTime);      //   if (fabs(vehicleSpeed)

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阮蓄
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