gmapping算法建图过程中出现queue is full导致消息删除的问题

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我在进行给mapping建图的时候没有发布里程计信息，代码能正常编译但始终显示：message filter dropping message：frame ‘laser_frame' at time 172054227.03 for rerason 'discarding message becausevthe queue is full',我猜测是里程计的tf话题缺失导致的，有没有大佬来指导一下

[小伊]

gmapping 是一个基于激光扫描数据（通常是来自激光雷达的）的2D SLAM（同时定位与地图构建）算法。在ROS（Robot Operating System）中，gmapping 依赖于一系列的输入数据，特别是激光扫描数据（通常来自 /scan 话题）和里程计信息（通常来自 /odom 话题），以及TF（Transform）转换树来维护不同坐标系之间的转换关系。

你遇到的错误消息 message filter dropping message: frame 'laser_frame' at time ... for reason 'discarding message because the queue is full' 指出，消息过滤器正在丢弃消息，因为它无法及时地将消息推送到队列中。这通常发生在TF变换不可用或者消息生成速率远高于处理速率时。

在你的情况下，虽然你提到没有发布里程计信息，但这个问题可能不仅仅是因为缺少里程计数据。不过，确实，没有里程计数据会让 gmapping 无法正确地估计机器人的运动，从而导致建图效果较差或者失败。

这里有一些步骤你可以尝试来诊断并解决这个问题：

1. 确认TF转换： 使用 rostopic echo /tf 或者 tf_echo 工具来查看是否所有必要的TF转换都在正确的时间戳内被发布。你需要确保激光扫描数据（/scan）的帧（通常是 laser_frame 或 laser_link）与里程计数据的帧（通常是 odom）以及基本帧（通常是 base_link 或 base_footprint）之间存在有效的TF转换。
2. 检查里程计： 虽然你提到没有发布里程计信息，但如果你的机器人有轮子编码器或其他运动传感器，你应该能够生成一个近似的里程计估计。这可以通过集成来自这些传感器的数据来实现。即使这是一个粗略的估计，它也可以帮助 gmapping 更好地工作。
3. 调整队列大小： 如果你确定TF转换是正确的，但问题仍然存在，你可以尝试调整消息过滤器的队列大小。这通常是通过设置 gmapping 的相关参数来完成的，但请注意，这只是一个临时的解决方案，因为过大的队列可能会消耗更多的内存，并可能导致其他问题。
4. 检查消息生成速率： 使用 rostopic hz /scan 和 rostopic hz /odom（如果你正在发布里程计数据）来检查这些话题的消息生成速率。确保这些速率在可处理的范围内。如果速率太高，你可能需要考虑减少激光雷达的扫描速率或调整机器人的运动以减缓数据的生成速度。
5. 优化资源使用： 如果你的计算机或机器人的处理器/内存资源有限，尝试减少其他不必要的进程或服务的使用，以释放资源供 gmapping 使用。
6. 查看日志和调试信息： 使用 roslaunch 的 --screen 选项或 rosbag 记录并回放数据来查看更详细的日志和调试信息。这些信息可能会提供更多关于问题原因的线索。

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@小伊 我不进行里程计话题的发布是因为我想要实现手持雷达建图，请问如何能在里程计信息缺失的情况下进行建图，我目前只有激光雷达这一个传感器

[小伊]

在里程计信息缺失的情况下，使用激光雷达进行手持雷达建图，可以参考以下步骤和策略：

1. 选择适当的算法：

   • GMapping算法（又名Grid Mapping算法）是一个适合的选择。该算法基于RBpf粒子滤波算法，将定位和建图过程分离，先进行定位再进行建图。

2. 理解GMapping算法的工作原理：

   • GMapping算法通过占有格栅（网格）的地图构建算法进行工作。它将周围环境划分为网格，每个网格有三种状态：占有、空闲和未知。
   • 算法通过激光雷达对周围环境进行扫描，根据检测范围内的网格的占有概率将其判定为占有或空闲。
   • 通过机器人的移动（在手持雷达建图的情况下，即手持者的移动）对未知网格进行探索，直到地图建立完成。

3. 安装和配置必要的软件和库：

   • 你可能需要安装和配置laser_scan_matcher库，这是GMapping算法中用于定位的关键部分。它依赖于PLICP（点对线迭代最近点）扫描匹配算法进行自身定位。

4. 实施步骤：

   • 初始化：设置激光雷达，并确保其与计算机正确连接。
   • 数据采集：使用激光雷达进行环境扫描，收集环境数据。
   • 数据处理：使用GMapping算法处理收集到的数据，构建环境地图。
   • 地图优化：通过手持者的移动探索未知区域，优化和完善地图。

5. 注意事项：

   • GMapping算法的精度可能受到激光雷达的精度、分辨率和采样率等因素的影响。
   • 在手持雷达建图时，需要确保手持者的移动是平稳和一致的，以减少对建图精度的影响。
   • 如果在建图过程中遇到障碍物或复杂环境，可能需要采用其他策略或算法来辅助建图。

6. 参考资源：

   • 可以参考相关的开源项目和教程，如CSDN博客上的相关资源，以获取更详细的实施步骤和代码示例。

请注意，以上步骤和策略仅供参考，具体实现可能因你的具体需求和设备而有所不同。在实施过程中，你可能需要根据实际情况进行调整和优化。

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@小伊 如何下载laser_scan_matcher库

[小伊]

要下载laser_scan_matcher库，你可以按照以下步骤进行：

1. 确保ROS环境已安装：

   • laser_scan_matcher是ROS（Robot Operating System）的一个包，因此你需要先确保你的系统已经安装了ROS。

2. 打开终端：

   • 在Ubuntu或其他Linux系统上，你需要打开终端来执行命令行操作。

3. 创建或进入ROS工作空间：

   • 如果你还没有一个ROS工作空间，你需要先创建一个。通常，一个ROS工作空间会包含一个src目录，用于存放源代码。
   • 如果已经有一个工作空间，直接cd到你的工作空间的src目录。

4. 克隆源代码：

   • 使用git clone命令从GitHub上克隆laser_scan_matcher的源代码到你的工作空间的src目录。

   cd ~/catkin_ws/src  # 假设你的工作空间名为catkin_ws
   git clone https://github.com/ccny-ros-pkg/scan_tools.git
   

   • 注意：scan_tools可能是laser_scan_matcher所在的仓库名称，但具体名称可能因时间或版本而异。请检查ROS社区或相关文档以获取最新的仓库地址。

5. 编译工作空间：

   • 在你的工作空间根目录下运行catkin_make或catkin build（取决于你的ROS版本）来编译你的工作空间。

   cd ..  # 回到工作空间根目录
   catkin_make  # 或者使用catkin build
   

6. 设置环境变量：

   • 编译完成后，运行source devel/setup.bash来设置你的环境变量，这样你就可以在ROS中使用新编译的包了。

7. （可选）运行Demo：

   • 如果scan_tools仓库中有提供的Demo，你可以尝试运行它来验证laser_scan_matcher是否正确安装和配置。

请注意，上述步骤可能因ROS版本、laser_scan_matcher的仓库位置等因素而有所不同。因此，在实际操作时，建议查阅最新的ROS文档和laser_scan_matcher的GitHub仓库来获取更准确的指导。

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