使用16线激光雷达进行3DSLAM并获得八叉树地图(octomap)

实验室为自动驾驶买了个80线的雷达，附赠了个16线的雷达，老师让把16线的雷达用在机器人上，激光雷达在室内能用于目标检测和SLAM，测试发现，目标检测效果烂的一批，所以找了找3DSLAM的方法，并做下记录。

本文包括以下几部分：
1、硬件、软件介绍
2、启动激光雷达并获得点云
3、使用BLAM获得点云地图
4、使用octomap_server获得八叉树地图(octomap)
5、路径规划及导航

1、硬件、软件介绍

速腾聚创rslidar16线雷达、ubuntu16.04、ros-kinetic

2、启动激光雷达并获得点云

购买激光雷达时会附赠使用说明，修改配置文件并使用如下命令启动激光雷达：

roslaunch rslidar_sdk start.launch

3、使用BLAM获得点云地图

参考：

https://www.ncnynl.com/archives/201806/2471.html
https://blog.csdn.net/xmy306538517/article/details/81122663

我先在实验室录制了/rslidar_points的bag，离线创建了点云地图/blam/blam_slam/octree_map。

只有在/rslidar_points发布消息时，BLAM才会不断发布创建的点云地图，等到录制的bag播放结束，则不会发布点云地图，这在后面会用到。

我生成的点云地图如下：

图中，紫色的曲线是雷达运动的轨迹，点云地图实际上就是多帧点云拼接而成，类似地图软件将多张图片拼接成全景地图。

4、使用octomap_server获得八叉树地图(octomap)

参考：

https://blog.csdn.net/sru_alo/article/details/85083030

注意：

这一步必须和第三步同时运行，否则无法订阅点云地图。

我生成的octomap如下图：

图中中间绿色的部分是由于，录制雷达点云时，有两个人一直跟着机器人，导致地图里多了人的轨迹，所以实际用的时候，需要遥控机器人建图，防止运动的人也被建到图里。

使用如下命令保存压缩的二进制存储格式octomap地图：

rosrun octomap_server octomap_saver name.bt

保存一个完整的概率八叉树地图：

rosrun octomap_server octomap_saver -f name.ot

保存一个二维栅格地图：

rosrun map_server map_saver map:=/projected_map -f mapname

安装八叉树可视化程序 octovis 来查看地图：

sudo apt-get install octovis

安装后重启终端，使用以下命令显示一个八叉树地图：

octovis name.ot[bt]

如下图：

外面离散的点是由于玻璃透光导致的。

5、路径规划及导航

正在做。。。