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:
sudo apt update
sudo apt install ros-melodic-slam-toolbox
ROS Noetic:
sudo apt update
sudo apt install ros-noetic-slam-toolbox
ROS 2 (例如 Foxy, Galactic, Humble, Iron):
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：
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：
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：
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：
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:
ros2 run rviz2 rviz2
ROS 1:
rosrun rviz rviz
在 Rviz 中，按照以下步驟添加地圖可視化：
- 點擊 Rviz 視窗底部的 "Add" 按鈕。
- 在彈出的視窗中，找到 "By topic" 選項卡。
- 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：
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：
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:
ros2 launch slam_toolbox online_async_launch.py params_file:=/path/to/your/custom_params.yaml
ROS 1:
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 (
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