任务3.1   智能网联汽车高精定位、环境感知与路径规划仿真调试

学习目标

知识目标：

• 了解常见的定位方法和技术特点；

• 了解常见的融合定位方法；

• 了解SLAM建图的主流算法；

• 了解基于激光雷达点云匹配的定位的原理；

• 掌握SLAM建图重要配置参数的作用。

能力目标：

• 能配置激光雷达建图相关参数并成功显示地图数据，完成建图与地图保存。

• 能加载地图并对车辆进行定位参数调试。
  

任务描述

在上一章，我们花了大量的篇幅和时间，主要对智能网联汽车的各种传感器进行讲解，重点学习了对传感器的硬件配置、参数配置、驱动编译、数据获取、参数标定和数据可视化。在这一章，我们将进一步地利用智能网联汽车传感器的原始数据进行综合感知和路径规划应用。需要说明地是，无论是综合感知还是路径规划都会涉及到算法，但这不是我们学习重点！相反，我们更加关注的是操作和实践层面的内容。

在此节，我们将完成激光雷达地点云建图，并在此地图下对我们载体进行定位，考虑到目前的条件，我们主要以仿真的形式进行。

任务准备

1.资料学习

2.任务准备

文档中的部分代码，供大家复制粘贴：

1.安装环境依赖

 #安装环境依赖
 sudo apt-get install ros-melodic-joy ros-melodic-teleop-twist-joy ros-melodic-teleop-twist-keyboard ros-melodic-laser-proc ros-melodic-rgbd-launch ros-melodic-depthimage-to-laserscan ros-melodic-rosserial-arduino ros-melodic-rosserial-python ros-melodic-rosserial-server ros-melodic-rosserial-client ros-melodic-rosserial-msgs ros-melodic-amcl ros-melodic-map-server ros-melodic-move-base ros-melodic-urdf ros-melodic-xacro ros-melodic-compressed-image-transport ros-melodic-rqt-image-view ros-melodic-gmapping ros-melodic-navigation  ros-melodic-hector-slam

2.安装TurtleBot3仿真功能包

 $ cd ~/catkin_ws/src/
 $ git clone https://github.com/ROBOTIS-GIT/turtlebot3.git
 $ git clone https://github.com/ROBOTIS-GIT/turtlebot3_msgs.git
 $ git clone https://github.com/ROBOTIS-GIT/turtlebot3_simulations.git
 $ cd ~/catkin_ws && catkin_make

3.启动Gazebo仿真环境

首先要将模型文件拷贝到gazebo中，快速加载gazebo

cp -r ~/catkin_ws/src/turtlebot3_simulations/turtlebot3_gazebo/models ~/.gazebo/models/

4.运行gazebo常见报错解决方法

#1.[Err] [REST.cc:205] Error in REST request 

sudo gedit ~/.ignition/fuel/config.yaml

#用 # 注释掉 : https://api.ignitionfuel.org   

#添加 url: https://api.ignitionrobotics.org  

#2 VMware: vmw_ioctl_command error Invalid argument

echo "export SVGA_VGPU10=0" >> ~/.bashrc

source ~/.bashrc

任务实施

1. 在Gazebo仿真环境下，完成激光雷达建图

2. 完成Amcl定位配置与测试。
   

任务拓展

http://www.navinfo.com/hdmap