後量子密碼學 (Post-Quantum Cryptography, PQC)

 後量子密碼學 (Post-Quantum Cryptography, PQC)，也稱為量子安全密碼學 (Quantum-Safe Cryptography)。

什麼是後量子密碼學 (PQC)？

後量子密碼學是指在量子電腦時代仍然安全的加密演算法。當前廣泛使用的公開金鑰加密演算法，例如 RSA、橢圓曲線密碼學 (ECC) 和迪菲-赫爾曼金鑰交換 (DH)，在強大的量子電腦面前將變得不堪一擊。這是因為量子電腦能夠運行 Shor 演算法，可以在合理的時間內分解大整數 (RSA 的基礎) 和計算離散對數 (ECC 和 DH 的基礎)。

後量子密碼學的研究目標是開發新的加密演算法，這些演算法的安全性基於不同的數學難題，而這些難題被認為對於已知的量子演算法是難以解決的。

為什麼需要後量子密碼學？

1. 量子電腦的發展： 雖然通用、容錯的大型量子電腦尚未實現，但其發展速度正在加快。許多國家和科技公司都在投入大量資源進行研究。
2. 「先儲存，後破解」的威脅： 即使現在的量子電腦還不足以破解現有的加密，惡意攻擊者可能會儲存現在加密的數據，等待未來量子電腦成熟時再進行解密。這對長期保密的數據 (例如政府機密、商業機密、個人健康記錄等) 構成嚴重威脅。
3. 遷移成本： 從現有的加密體系遷移到新的後量子加密體系需要時間和資源。越早開始研究和標準化後量子加密演算法，就能越好地為量子電腦時代做好準備。

後量子密碼學的主要方向 (NIST 標準化競賽的入選方案)：

美國國家標準與技術研究院 (NIST) 自 2016 年起舉辦了一場公開的後量子密碼學標準化競賽，旨在選出未來美國政府和工業界可以使用的安全後量子加密演算法。經過多輪評選，NIST 於 2022 年和 2024 年宣布了首批和後續的標準化方案，主要基於以下數學難題：

1. 基於格 (Lattice-based Cryptography)：

   • 數學難題： 基於格上的困難問題，例如最短向量問題 (Shortest Vector Problem, SVP) 和最近向量問題 (Closest Vector Problem, CVP) 的變體。這些問題在經典電腦上被認為是難解的，並且目前沒有已知的有效量子演算法可以快速解決它們。
   • 優點： 理論基礎紮實，安全性分析相對成熟，許多方案在效率和金鑰大小方面表現良好。
   • NIST 標準：
     • 金鑰封裝機制 (Key Encapsulation Mechanism, KEM)： CRYSTALS-Kyber
     • 數位簽章演算法 (Digital Signature Algorithm)： CRYSTALS-Dilithium

2. 基於雜湊函數 (Hash-based Cryptography)：

   • 數學難題： 基於安全雜湊函數的性質，例如抗碰撞性、原像抵抗性和第二原像抵抗性。
   • 優點： 安全性基於相對簡單且經過充分研究的密碼學原語，被認為是保守且安全的。
   • 缺點： 通常會產生較大的簽章大小，且可能是帶狀態的 (stateful)，需要仔細管理狀態以保證安全性。
   • NIST 標準：
     • 數位簽章演算法： SPHINCS+

3. 基於碼 (Code-based Cryptography)：

   • 數學難題： 基於糾錯碼理論中的困難問題，例如解碼一般線性碼 (Decoding of General Linear Codes)。
   • 優點： 歷史悠久，被認為是抵抗量子攻擊的有力候選者。
   • 缺點： 通常會產生非常大的公鑰。
   • NIST 標準：
     • 金鑰封裝機制： Classic McEliece (在第三輪被選中)

4. 基於多變量多項式 (Multivariate Polynomial Cryptography)：

   • 數學難題： 基於求解多個變數的多項式方程組的困難性。
   • 優點： 在簽章方案方面可能具有較小的簽章大小。
   • 缺點： 安全性分析較為複雜，容易受到結構性攻擊，且金鑰大小通常較大。
   • NIST 第三輪候選方案：
     • 數位簽章演算法： FALCON, Rainbow (Rainbow 未被選為最終標準)
     • 金鑰封裝機制： GeMSS (在第三輪被淘汰)

5. 基於同源加密 (Isogeny-based Cryptography)：

   • 數學難題： 基於橢圓曲線之間的同源關係的困難性。
   • 優點： 可能產生較小的金鑰大小。
   • 缺點： 相對較新，安全性分析仍在發展中，且效率可能不如其他方案。
   • NIST 第三輪候選方案：
     • 金鑰封裝機制： SIKE (Supersingular Isogeny Key Encapsulation) - 在標準化過程中發現嚴重漏洞，已被排除
     • 金鑰封裝機制： Bike, FrodoKEM, HQC (仍在考慮中)

後量子密碼學的挑戰：

• 安全性分析： 由於這些演算法相對較新，對其安全性的深入分析仍在進行中。需要仔細研究其抵抗經典和量子攻擊的能力。
• 效率： 與當前使用的橢圓曲線密碼學相比，一些後量子加密演算法在金鑰大小、簽章大小或運算速度方面可能存在劣勢。需要在安全性、效率和實用性之間取得平衡。
• 標準化： NIST 的標準化工作對於推動後量子密碼學的廣泛採用至關重要。
• 遷移： 從現有的加密體系平穩過渡到後量子加密體系是一個複雜的過程，需要仔細規劃和部署。

總結：

後量子密碼學是密碼學領域一個至關重要的研究方向。隨著量子電腦技術的發展，開發和部署安全的後量子加密演算法對於保護未來的數位資訊安全至關重要。NIST 的標準化競賽正在推動這一領域的發展，並有望在不久的將來產生一套可靠的後量子加密標準。了解這些新的加密技術對於技術人員和決策者來說都變得越來越重要。

(Modbus RTU) vs ( Modbus TCP)

 Modbus RTU 和 Modbus TCP 是兩種常見的 Modbus 通訊協定，用於工業自動化領域。它們的主要區別在於物理層、通訊方式和一些特性。以下是它們之間的詳細比較：

Modbus RTU (Remote Terminal Unit)

• 物理層： 通常使用串列通訊介面，如 RS-232、RS-485 或 RS-422。RS-485 是最常用的，允許多個設備在同一條匯流排上進行通訊 (多點連接)，並具有較好的抗雜訊能力和較長的傳輸距離 (相對於 RS-232)。
• 通訊方式：
  • 二進制傳輸： 以緊湊的二進制格式傳輸數據，效率較高，開銷較小。
  • 半雙工： 通訊在任何時間只能朝一個方向進行 (主站到從站或從站到主站)。
  • 主/從架構： 採用主站 (Master) 輪詢從站 (Slave) 的方式進行通訊。只有主站可以發起通訊請求，從站只有在收到主站的請求後才能回應。
• 錯誤檢測： 使用循環冗餘校驗 (CRC) 來檢測傳輸錯誤，確保數據的完整性。
• 資料封裝： Modbus RTU 的訊息幀包含：
  • 從站位址 (Slave Address): 識別目標從站。
  • 功能碼 (Function Code): 指示主站請求執行的動作 (例如，讀取保持暫存器、寫入單個線圈)。
  • 資料 (Data): 包含請求或回應的實際數據。
  • 循環冗餘校驗 (CRC): 用於錯誤檢測。
• 速度： 傳輸速率取決於串列線路的鮑率 (baud rate)，常見的速率包括 9600、19200、38400 等。相對於乙太網路，串列通訊的速度較慢。
• 網路拓撲： 通常用於簡單的點對點或多點串列網路。
• 配置和設定： 需要配置串列通訊參數，如鮑率、數據位元、同位校驗和停止位元。
• 適用場景： 適用於本地、設備數量相對較少、對成本較敏感且通訊距離有限的工業環境。

Modbus TCP (Modbus TCP/IP)

• 物理層： 使用乙太網路 (Ethernet) 作為底層傳輸介質，基於 TCP/IP 協定堆疊。可以使用標準的乙太網路硬體 (例如，網路線、交換器、路由器)。
• 通訊方式：
  • 二進制傳輸： 數據本身仍然使用與 Modbus RTU 相同的二進制格式。
  • 全雙工： 允許同時在兩個方向上進行通訊，提高了效率。
  • 客戶端/伺服器架構： 在 Modbus TCP 中，主站通常被稱為客戶端 (Client)，從站被稱為伺服器 (Server)。客戶端發起請求，伺服器回應請求。
• 錯誤檢測： 由於底層的 TCP/IP 協定提供了可靠的傳輸機制 (包括錯誤檢測和重傳)，Modbus TCP 本身的消息幀不包含 CRC 校驗。錯誤檢測由乙太網路和 TCP/IP 層負責。
• 資料封裝： Modbus TCP 的訊息幀在 Modbus RTU 的 PDU (協定數據單元，即功能碼 + 數據) 前面增加了一個 MBAP 標頭 (Modbus Application Protocol Header)，形成 ADU (應用數據單元)。MBAP 標頭包含：
  • 交易識別碼 (Transaction Identifier): 用於匹配請求和回應。
  • 協定識別碼 (Protocol Identifier): 始終為 0 表示 Modbus。
  • 長度欄位 (Length Field): 指示後續數據的長度。
  • 單元識別碼 (Unit Identifier): 在乙太網路上識別從站設備 (類似於 RTU 的從站位址)。
• 速度： 乙太網路提供比串列通訊更高的傳輸速率 (例如，10 Mbps、100 Mbps、1 Gbps 甚至更高)。
• 網路拓撲： 適用於更複雜的乙太網路網路，可以連接更多的設備，並支援長距離甚至跨網路的通訊 (例如，透過區域網路 LAN 或網際網路 WAN)。
• 配置和設定： 需要配置 IP 位址和網路參數。
• 適用場景： 適用於需要高速通訊、長距離傳輸、連接大量設備或需要透過現有乙太網路基礎設施進行通訊的工業環境。

總結差異比較表：

特性	Modbus RTU	Modbus TCP
物理層	串列 (RS-232, RS-485, RS-422)	乙太網路 (TCP/IP)
通訊方式	二進制，半雙工，主/從	二進制，全雙工，客戶端/伺服器
錯誤檢測	CRC 校驗	依賴乙太網路和 TCP/IP 層
資料封裝	從站位址 + 功能碼 + 數據 + CRC	MBAP 標頭 + 功能碼 + 數據
速度	較慢 (受串列線路鮑率限制)	較快 (取決於乙太網路速度)
傳輸距離	有限 (RS-485 約 1200 公尺)	長 (取決於乙太網路基礎設施)
網路拓撲	點對點，多點串列	星狀，樹狀，總線型 (乙太網路)
配置	串列通訊參數 (鮑率、同位等)	IP 位址和網路參數
成本 (硬體)	通常較低	可能較高 (需要乙太網路介面)
複雜性	相對簡單	相對複雜 (涉及網路協定)

如何選擇？

• 如果您的應用是本地的、設備數量有限、對成本敏感且不需要高速通訊，Modbus RTU 可能是一個更經濟實惠且簡單的選擇。
• 如果您的應用需要長距離通訊、連接大量設備、需要更高的傳輸速率或需要利用現有的乙太網路基礎設施，Modbus TCP 則是更好的選擇。

在某些情況下，也可以使用Modbus RTU over TCP 閘道器，將 Modbus RTU 網路橋接到 Modbus TCP 網路，以實現不同類型 Modbus 設備之間的通訊。

10 軸慣性導航 ARHS [CMP10A]

 "CMP10A" 相關的資訊，是 Yahboom 推出的一款 10 軸慣性導航 ARHS (Attitude and Heading Reference System) 感測器模組。

這個模組整合了：

• 3 軸陀螺儀 (Gyroscope)
• 3 軸加速度計 (Accelerometer)
• 3 軸磁力計 (Magnetometer)
• 氣壓計 (Barometer)

因此，當您提到 "CMP10A IMU" 時，很可能指的是這款 Yahboom 的產品。

根據我搜尋到的資料，以下是 Yahboom CMP10A IMU 的一些技術規格和特性：

主要特性：

• 10 軸感測器： 整合了三軸陀螺儀、三軸加速度計、三軸磁力計和氣壓計。
• 通訊方式： 支援 USB、UART 和 I2C 多種通訊介面。
• 內建演算法： 內建卡爾曼濾波器 (Kalman Algorithm)，可穩定獲取並輸出姿態數據，例如歐拉角 (Roll, Pitch, Yaw)、四元數 (Quaternion)、位置、速度、加速度、角速度和磁場向量。
• 高資料回傳率： 資料回傳率可達 200Hz。
• 高精準度： 專為高精度慣性測量應用設計。
• 金屬外殼： Yahboom 特有的金屬外殼，有助於散熱並減少外部環境的干擾。
• ROS 支援： 支援 ROS 系統，並提供相關的教學和原始碼。
• PC 軟體： 提供 PC 軟體，使用者可以即時調整模組參數，並透過 3D 模型即時反映模組的姿態。

一些可能的技术規格 (具體數值可能因文件版本而異，建議查閱 Yahboom 官方文件)：

• 陀螺儀 (Gyroscope):
  • 量程 (Range): 可能為 ±2000°/s (根據 Hiwonder IM10A 的規格推測，CMP10A 可能類似)
  • 零點漂移 (Zero Drift): 可能在 ±0.5 ~ ±1°/s 範圍內 (根據 Hiwonder IM10A 的規格推測)
• 加速度計 (Accelerometer):
  • 量程 (Range): 可能為 ±16g (根據 Hiwonder IM10A 的規格推測)
• 磁力計 (Magnetometer):
  • 量程 (Range): 可能是 ±1300 uT (根據 NGIMU 的規格推測，作為參考)
• 氣壓計 (Barometer):
  • 用於測量氣壓和計算海拔高度。
• 輸出數據:
  • 歐拉角 (Roll, Pitch, Yaw)
  • 四元數 (Quaternion)
  • 加速度 (Acceleration)
  • 角速度 (Angular Velocity)
  • 磁場向量 (Magnetic Field Vector)
  • 可能包含位置和速度資訊 (取決於內建演算法)
  • 氣壓 (Pressure)
  • 海拔高度 (Altitude)
• 通訊介面:
  • USB
  • UART (預設 Baud Rate 可能為 921600)
  • I2C
• 電源供應:
  • 通常為 3.3V 或 5V (建議查閱官方文件)
• 尺寸:
  • 帶外殼尺寸可能約為 60mm x 46mm x 11mm (根據 AliExpress 的資訊)
• 重量:
  • 可能約 50g (根據 Amazon UK 的資訊)
• 資料更新率 (Output Data Rate):
  • 最高可達 200Hz。
• 支援系統:
  • ROS1
  • ROS2
  • Windows (透過 PC 軟體)
  • 支援多種硬體平台，如 PC、Raspberry Pi、NVIDIA Jetson、STM32 等。

重要提示：

由於 "CMP10A" 似乎是 Yahboom 產品的特定型號，最準確和詳細的技術規格應參考 Yahboom 官方提供的 CMP10A IMU 的產品頁面、使用者手冊或技術規格書 (Datasheet)。 您可以在 Yahboom 的官方網站或相關的產品頁面尋找這些文件。

VINS (Visual-Inertial System) 的說明

VINS，全稱為視覺慣性系統 (Visual-Inertial System)，

指的是一種利用視覺感測器 (通常是相機) 和慣性測量單元 (IMU) 的數據融合技術，

來實現精確的即時定位與地圖建構 (SLAM) 或僅僅是即時定位 (Visual-Inertial Odometry, VIO)。

核心概念與優勢：

VINS 的核心思想是結合視覺和慣性兩種感測器的優勢，互補彼此的不足，從而獲得更魯棒、更精確的運動估計和環境地圖。

• 互補性：
  • 視覺感測器 (相機): 可以提供豐富的環境紋理資訊，用於特徵提取和匹配，從而估計相機的運動和環境的結構。視覺 SLAM 在環境紋理豐富時表現良好，可以提供尺度資訊 (對於雙目或 RGB-D 相機)。然而，它在光照變化劇烈、快速運動、缺乏紋理或視角變化過大時可能失效。單目視覺 SLAM 本身存在尺度不確定性。
  • 慣性測量單元 (IMU): 可以提供高頻率的線性加速度和角速度測量，對快速運動非常敏感，並且不受環境紋理和光照變化的影響。IMU 可以提供短時間內精確的相對運動估計。然而，IMU 的測量會隨著時間累積漂移誤差，導致長時間的定位不準確。
• 融合優勢：
  • 提高魯棒性: 當視覺追蹤失敗時 (例如，快速運動、模糊、遮擋)，IMU 的高頻率慣性數據可以提供運動估計，維持系統的運作。
  • 提高精度: 視覺資訊可以約束和校正 IMU 的漂移誤差，而 IMU 可以為視覺追蹤提供更好的運動先驗，加速收斂並提高準確性。
  • 尺度確定 (部分情況): 結合 IMU 的加速度資訊，單目視覺慣性 SLAM 可以在一定程度上解決尺度不確定性問題。對於雙目或 RGB-D 相機，IMU 的融合可以進一步提高尺度估計的準確性。
  • 高頻率運動估計: IMU 的高採樣率使得 VINS 系統可以提供比純視覺 SLAM 更高頻率的運動估計。
  • 更好的初始化: IMU 數據可以幫助 VINS 系統更快速、更魯棒地完成初始化過程。

VINS 的主要組成部分 (以 VINS-Mono 為例):

雖然不同的 VINS 演算法在細節上有所不同，但通常包含以下幾個核心部分：

1. 前端 (Front-end):

   • 視覺處理: 負責從相機影像中提取和追蹤視覺特徵點 (例如，角點、描述子)。常用的方法包括 KLT 光流追蹤、特徵點匹配等。
   • IMU 預積分 (IMU Pre-integration): 將連續兩幀影像之間的 IMU 測量值進行積分，得到相對運動的約束 (例如，相對旋轉、速度變化、位置變化)。預積分技術可以避免在每次優化時都重新積分 IMU 數據，提高了效率。
   • 外參標定 (Extrinsic Calibration): 需要精確地知道相機和 IMU 之間的相對位置和旋轉關係。這是 VINS 系統的關鍵步驟。

2. 初始化 (Initialization):

   • 在系統啟動時，由於缺乏初始的運動和環境資訊，需要一個初始化過程來估計初始的相機姿態、速度、重力方向和尺度 (對於單目 VINS)。通常會利用純視覺的 Structure-from-Motion (SfM) 或結合 IMU 數據來完成。

3. 後端 (Back-end):

   • 非線性優化 (Non-linear Optimization): 將前端得到的視覺重投影誤差和 IMU 預積分誤差作為約束，構建一個基於圖的最佳化問題 (通常使用滑動視窗法)。透過非線性最佳化演算法 (例如，Bundle Adjustment、Levenberg-Marquardt) 來同時優化相機的姿態、速度、IMU 的偏差和環境地圖點。
   • 滑動視窗 (Sliding Window): 為了保證即時性，VINS 通常採用滑動視窗的策略，只保留最近一段時間的關鍵幀和地圖點進行優化，並將舊的資訊邊緣化 (Marginalization) 以保持一致性。

4. 迴路閉合 (Loop Closure) (可選):

   • 當系統檢測到重新回到之前訪問過的地方時，會建立一個迴路閉合的約束，用於消除累積的漂移，提高地圖的全局一致性。迴路閉合通常基於視覺詞袋模型 (Bag-of-Words) 或其他場景識別技術。

常見的 VINS 演算法和開源實現：

• VINS-Mono: 香港科技大學沈劭劼團隊開源的著名單目視覺慣性 SLAM 系統。以其高精度、魯棒性和完善的初始化和迴路閉合而聞名。
• VINS-Fusion: 香港科技大學沈劭劼團隊的另一個開源系統，旨在融合多種感測器數據，包括單目、雙目、RGB-D 相機、IMU、GPS 等。
• ORB-SLAM3: 一個功能強大的 SLAM 函式庫，支援視覺、視覺慣性和多地圖 SLAM，適用於單目、立體和 RGB-D 相機，並包含了 IMU 的融合。
• ROVIO (Robust Visual Inertial Odometry): 一種基於擴展卡爾曼濾波器 (EKF) 的 VIO 演算法，常應用於無人機。
• OpenVINS: 一個開源的視覺慣性導航框架，提供靈活的架構和可擴展性。
• NVIDIA Isaac ROS Visual SLAM: NVIDIA 針對機器人應用開發的高效能、GPU 加速的 VSLAM/VIO 套件。

總結：

VINS 是一種先進的感測器融合技術，透過緊密結合視覺和慣性數據，克服了單一感測器的局限性，實現了更準確、更魯棒的即時定位和地圖建構。它在機器人、無人機、擴增實境、虛擬實境等領域有著廣泛的應用前景。

使用網路攝影機和 IMU 進行 SLAM (視覺慣性 SLAM)

如何使用網路攝影機 (webcam) 和 IMU (慣性測量單元) 進行 SLAM (即時定位與地圖建構)：

使用網路攝影機和 IMU 進行 SLAM (視覺慣性 SLAM)

這種方法結合了網路攝影機的視覺資訊和 IMU 的慣性數據來即時估算感測器的運動軌跡並建立周圍環境的地圖，通常稱為視覺慣性 SLAM (VINS)。

理解視覺慣性 SLAM

• 使用網路攝影機的視覺 SLAM (VSLAM): 僅依賴網路攝影機的影像資訊來估計相機的運動並建立環境地圖。它透過追蹤連續影像幀中的特徵點來運作。然而，單目 (單個鏡頭) VSLAM 存在尺度不明確的問題 (無法確定環境的絕對大小)，並且在紋理不豐富的環境或快速運動時可能不夠穩定。
• 慣性測量單元 (IMU): IMU 提供設備線性加速度和角速度的高頻率測量。這些數據對於估計運動非常有用，尤其是在視覺追蹤可能失敗的快速運動期間。然而，IMU 會隨著時間累積漂移，如果單獨使用，會導致位置和方向估計不準確。
• 視覺慣性 SLAM (VINS): 結合了兩種感測器的優點。視覺數據有助於校正 IMU 中的漂移並提供尺度資訊 (在某些演算法中)，而 IMU 提供高頻率的運動估計並有助於彌補視覺追蹤中的間隙。

在 ROS 中實現網路攝影機和 IMU SLAM 的步驟

1. 硬體設定:

   • 網路攝影機 (Webcam): 確保您的網路攝影機已連接到您的電腦，並且 ROS 可以存取其影像串流 (例如，使用 usb_cam 套件)。
   • IMU: 您需要一個可以與您的電腦通訊的 IMU 感測器，並且您需要為其安裝 ROS 驅動程式，以將 IMU 數據發布為 sensor_msgs/Imu 消息。常見的選擇包括：
     • 專用的 IMU 板 (例如，基於 MPU-9250、BMI160)。
     • 某些立體相機 (例如 Intel RealSense) 具有整合的 IMU。

2. IMU 校準:

   • 重要性: 準確的 IMU 數據對於良好的 VINS 性能至關重要。您需要校準您的 IMU 以估計其偏差 (加速度和角速度的恆定偏移) 和雜訊特性。
   • 工具: 許多 ROS 套件和獨立工具可用於 IMU 校準。一些流行的包括：
     • imu_utils: 一個常見的 ROS 套件，用於校準 IMU。
     • 製造商特定的校準工具 (如果提供)。
   • 過程: 校準通常涉及透過以特定模式移動 IMU 來收集數據，然後使用最佳化技術來估計校準參數。

3. 選擇 VINS 套件:

   • 許多開源 ROS 套件實現了 VINS 演算法。選擇取決於您的特定需求 (單目 vs. 立體、計算資源、所需的準確性等)。一些流行的選項包括：
     • VINS-Mono: 一個著名的單目 VINS 演算法。它具有計算效率並且已被廣泛使用。
     • ORB-SLAM3: 一個通用的 SLAM 函式庫，支援視覺、視覺慣性和多地圖 SLAM，適用於單目、立體和 RGB-D 相機。它以其魯棒性和準確性而聞名。
     • ROVIO (Robust Visual Inertial Odometry): 一種基於擴展卡爾曼濾波器 (EKF) 的 VIO 演算法，通常用於微型飛行器。
     • OpenVINS: 一個研究導向的開源 VIO 框架。
     • NVIDIA Isaac ROS Visual SLAM: 一個高效能、GPU 加速的 VSLAM/VIO 套件。(通常與具有整合 IMU 的 RealSense 相機配合良好)。

4. 安裝和配置 VINS 套件:

   • 按照您選擇的 VINS 套件的安裝說明進行操作。這通常涉及將儲存庫克隆到您的 ROS 工作區並使用 catkin_make 或 colcon build 進行建構。
   • 設定檔: VINS 套件通常需要設定檔 (通常為 YAML 格式) 來指定：
     • 相機校準參數 (內參矩陣、畸變係數)。您需要使用標準相機校準工具 (例如，使用 camera_calibration ROS 套件) 校準您的網路攝影機。
     • IMU 校準參數 (偏差、雜訊)。
     • 網路攝影機影像串流和 IMU 數據的主題名稱。
     • 演算法特定的參數。

5. 運行 VINS 節點:

   • 啟動您的網路攝影機驅動程式和 VINS 套件的 ROS 節點。您需要確保 VINS 設定中的主題名稱與您的網路攝影機和 IMU 驅動程式實際發布的主題相符。
   • 使用 roslaunch 的範例：
     XML

     <launch>
       <node pkg="usb_cam" type="usb_cam_node" name="webcam">
         <param name="video_device" value="/dev/video0"/>
         <param name="image_width" value="640"/>
         <param name="image_height" value="480"/>
         <param name="pixel_format" value="yuyv"/>
         <param name="camera_info_url" value="file://$(find your_camera_calibration_package)/calibration/your_camera.yaml"/>
       </node>
     
       <node pkg="vins_mono" type="vins_node" name="vins_estimator" output="screen">
         <param name="config_path" value="$(find your_vins_config_package)/config/your_vins_config.yaml"/>
       </node>
     
       <node pkg="imu_driver" type="imu_node" name="imu" output="screen">
         <param name="port" value="/dev/ttyACM0"/>
         <param name="imu_frame_id" value="imu_link"/>
       </node>
     </launch>
     

6. 可視化結果:

   • VINS 套件通常會發布估計的機器人姿態 (通常為 geometry_msgs/PoseStamped 或類似消息)，有時還會發布點雲地圖 (sensor_msgs/PointCloud2)。
   • 使用 RViz 可視化相機軌跡和產生的地圖。您需要透過訂閱 VINS 節點的輸出主題來新增適當的可視化。

重要考量:

• 校準品質: 您的相機和 IMU 校準的準確性會顯著影響 VINS 演算法的性能。花費時間和精力獲得良好的校準參數。
• 同步: 對於緊耦合的 VINS 演算法，相機影像和 IMU 數據的時間戳記需要精確同步。確保您的驅動程式和 VINS 套件正確處理此問題。
• 計算資源: VINS 演算法可能需要大量的計算資源。考慮您的電腦的處理能力。某些套件 (例如 NVIDIA Isaac ROS VSLAM) 是 GPU 加速的。
• 環境因素: VINS 的性能可能會受到光照條件、環境中紋理的豐富程度和快速運動的影響。

透過遵循這些步驟，您應該能夠在 ROS 框架內使用網路攝影機和 IMU 設定並運行 SLAM 系統。

請記住查閱您選擇的 VINS 套件的文件，以獲取具體的說明和配置詳細資訊。

Easy SLAM with ROS using slam_toolbox# video

 

ROS 安裝 slam_toolbox

以下將介紹如何在 ROS 環境下使用 slam_toolbox 進行簡易的 SLAM (同步定位與地圖構建)。

本介紹將涵蓋安裝、基本使用以及一些常見的配置。

注意： 

#本教學假設您已經安裝了 ROS (Robot Operating System) 

#有一個可以發布雷射掃描 (LaserScan) 數據和里程計 (Odometry) 數據的機器人模型或模擬環境。

1. 安裝 slam_toolbox

打開您的終端機，並根據您使用的 ROS 發行版執行相應的指令：

ROS Melodic:

Bash

sudo apt update
sudo apt install ros-melodic-slam-toolbox

ROS Noetic:

Bash

sudo apt update
sudo apt install ros-noetic-slam-toolbox

ROS 2 (例如 Foxy, Galactic, Humble, Iron):

Bash

sudo apt update
sudo apt install ros-<您的ROS2發行版>-slam-toolbox

將 <您的ROS2發行版> 替換為您實際使用的 ROS 2 發行版名稱 (例如 foxy, galactic, humble, iron)。

2. 準備您的機器人模型和感測器資料

slam_toolbox 需要以下資訊才能正常運作：

• 雷射掃描資料 (sensor_msgs/LaserScan): 這是 SLAM 的主要感測器輸入，提供環境的距離資訊。您需要確保您的機器人發布到一個 ROS topic 上，例如 /scan。
• 里程計資料 (nav_msgs/Odometry): 里程計提供機器人運動的估計，雖然 slam_toolbox 也可以在沒有里程計的情況下運行 (僅依賴雷射)，但通常結合里程計可以提供更準確和一致的結果。您的機器人應該發布里程計資訊到一個 ROS topic 上，例如 /odom。
• TF (Transformations): slam_toolbox 需要知道雷射掃描器相對於機器人基座 (base_link) 的位置，以及里程計框架 (odom) 相對於機器人基座的轉換。這些轉換通常由您的機器人模型 (例如 URDF) 和 robot_state_publisher 節點發布。

請確保您已經啟動了您的機器人模型和必要的感測器驅動程式，並且可以透過 rostopic echo 命令看到 /scan 和 /odom (如果有的話) topic 上發布的數據。同時，使用 rosrun tf tf_echo <odom_frame> <base_frame> 和 rosrun tf tf_echo <base_frame> <laser_frame> 檢查 TF 轉換是否正確發布。將 <odom_frame> 替換為您的里程計框架名稱 (通常是 odom)，<base_frame> 替換為您的機器人基座框架名稱 (通常是 base_link)，<laser_frame> 替換為您的雷射掃描器框架名稱 (通常在 URDF 中定義)。

3. 啟動 slam_toolbox

slam_toolbox 提供不同的啟動檔案來運行 SLAM，您可以根據您的需求選擇。最常用的啟動檔案是 online_async.launch.py (ROS 2) 或 online_sync.launch (ROS 1)。

ROS 2: 打開一個新的終端機，並執行以下命令：

Bash

ros2 launch slam_toolbox online_async_launch.py

您可能需要根據您的機器人模型和感測器 topic 名稱調整一些參數。您可以透過在啟動命令中添加參數來覆蓋預設值。例如，如果您的雷射掃描 topic 是 /my_laser_scan，您可以這樣啟動：

Bash

ros2 launch slam_toolbox online_async_launch.py scan_topic:=/my_laser_scan

同樣地，您可以設定里程計 topic (odom_topic) 和 TF 框架名稱 (base_frame, odom_frame, map_frame 等)。您可以創建一個自己的啟動檔案來管理這些參數。

ROS 1: 打開一個新的終端機，並執行以下命令：

Bash

roslaunch slam_toolbox online_sync.launch

類似地，您可以透過 roslaunch 的參數來調整 topic 名稱和框架名稱：

Bash

roslaunch slam_toolbox online_sync.launch scan_topic:=/my_laser_scan

online_async 和 online_sync 的主要區別在於它們處理感測器資料的方式。async 模式在接收到資料時盡快處理，而 sync 模式則等待所有相關感測器資料到達後再一起處理。通常 async 模式更常用，特別是在資料速率較高的情況下。

4. 可視化地圖

要查看 slam_toolbox 建立的地圖，您需要啟動 Rviz。

ROS 2:

Bash

ros2 run rviz2 rviz2

ROS 1:

Bash

rosrun rviz rviz

在 Rviz 中，按照以下步驟添加地圖可視化：

1. 點擊 Rviz 視窗底部的 "Add" 按鈕。
2. 在彈出的視窗中，找到 "By topic" 選項卡。
3. 尋找名為 /map 的 topic，並選擇 "Map" 類型進行添加。

如果一切正常，您應該能在 Rviz 視窗中看到 slam_toolbox 根據您的感測器資料建立的二維地圖。隨著您的機器人在環境中移動，地圖將會不斷更新。

5. 儲存地圖

一旦您完成了環境的建圖，您可以使用 map_saver 工具將地圖儲存為圖像檔案 (.pgm) 和地圖元資料檔案 (.yaml)。

ROS 2: 打開一個新的終端機，並執行以下命令：

Bash

ros2 run nav2_map_server map_saver -f <地圖檔案名稱>

將 <地圖檔案名稱> 替換為您想要儲存的地圖檔案名稱 (不包含副檔名)。地圖檔案和元資料檔案將會儲存在您執行此命令的目錄下。

ROS 1: 打開一個新的終端機，並執行以下命令：

Bash

rosrun map_server map_saver -f <地圖檔案名稱>

同樣地，將 <地圖檔案名稱> 替換為您想要儲存的地圖檔案名稱。

6. 配置 slam_toolbox 參數 (進階)

slam_toolbox 提供了許多可以調整的參數，以適應不同的環境和感測器特性。這些參數通常在 YAML 檔案中定義，並透過啟動檔案載入。您可以找到 slam_toolbox 的預設參數檔案在 /opt/ros/<您的ROS發行版>/share/slam_toolbox/config/ 目錄下。

常見的配置參數包括：

• odom_frame、base_frame、map_frame: 定義 TF 框架的名稱。
• scan_topic、odom_topic: 定義雷射掃描和里程計資料的 topic 名稱。
• 雷射掃描過濾參數: 例如 max_range、min_range。
• 掃描匹配參數: 控制如何將新的雷射掃描與現有地圖對齊。
• 迴路閉合 (Loop Closure) 參數: 控制如何檢測和處理機器人回到已訪問區域的情況。
• 地圖解析度 (resolution)、地圖大小 (width, height)。

要使用自訂的參數檔案，您可以創建一個新的 YAML 檔案，並在啟動 slam_toolbox 時指定它：

ROS 2:

Bash

ros2 launch slam_toolbox online_async_launch.py params_file:=/path/to/your/custom_params.yaml

ROS 1:

Bash

roslaunch slam_toolbox online_sync.launch _params_file:=/path/to/your/custom_params.yaml

請仔細閱讀 slam_toolbox 的文件和預設參數檔案中的註釋，以了解每個參數的作用。調整這些參數可能需要一些實驗，以獲得最佳的 SLAM 性能。

總結

這是一個使用 slam_toolbox 在 ROS 環境下進行簡易 SLAM 的基本介紹。通過安裝 slam_toolbox，準備好您的感測器資料和 TF 轉換，啟動 slam_toolbox 節點，並使用 Rviz 可視化地圖，您可以開始建立您的機器人環境地圖。最後，您可以使用 map_saver 工具儲存建立的地圖，並可以根據需要調整 slam_toolbox 的參數以獲得更好的性能。

建議您查閱 slam_toolbox 的官方 GitHub 頁面 (https://github.com/SteveMacenski/slam_toolbox) 和 ROS Wiki 頁面 (http://wiki.ros.org/slam_toolbox) 以獲取更詳細的資訊和進階用法。