@2447827413 代码为第一张图报错的内容

在地图构建（建图）过程中，出现激光雷达点云线方向与地图垂直以及地图后面出现飘逸的现象，可能的原因及解决方法如下：

一、激光雷达点云线方向与地图垂直

激光雷达安装角度问题：

可能原因：激光雷达在安装时，其扫描平面与预期方向存在偏差，导致点云线方向与地图垂直。 解决方法：检查激光雷达的安装角度，确保其与预期方向一致。如有必要，重新调整激光雷达的安装位置或角度。

激光雷达校正问题：

可能原因：激光雷达在使用前未进行正确的角度校正，导致扫描角度偏差。 解决方法：按照激光雷达的校正流程，使用标准靶标进行角度校正，确保激光雷达的扫描角度准确无误。 二、地图后面出现飘逸现象

定位导航模块问题：

可能原因：车辆定位导航模块损坏或信号受阻，导致定位不准确，从而在地图后面出现飘逸现象。 解决方法：检查定位导航模块是否正常工作，如有损坏及时更换；同时确保模块周围无障碍物干扰信号。

环境因素影响：

可能原因：在复杂环境中，如信号弱、多径效应等，激光雷达和定位模块可能受到干扰，导致定位不准确。 解决方法：尽量在开阔、信号强的环境中进行地图构建，避免复杂环境对定位的影响。

地图数据更新问题：

可能原因：地图数据未及时更新，与实际环境存在差异，导致定位不准确。 解决方法：定期更新地图数据，确保地图与实际环境一致。

激光雷达与定位模块的数据融合问题：

可能原因：激光雷达与定位模块的数据融合算法存在问题，导致定位结果不准确。 解决方法：优化数据融合算法，提高激光雷达与定位模块的数据融合精度。 三、综合检查与调整 检查硬件连接：确保激光雷达、定位导航模块等硬件连接正常，无松动或损坏。 软件参数调整：根据实际需求，调整激光雷达和定位模块的软件参数，如扫描频率、扫描角度等。 重新构建地图：在排除硬件和软件问题后，重新进行地图构建，确保地图的准确性和完整性。

综上所述，激光雷达点云线方向与地图垂直以及地图后面出现飘逸的现象可能是由多种原因导致的。在解决问题时，需要从硬件、软件、环境等多个方面进行综合考虑和调整。

以上为生成回答，仅供参考～

要在SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）过程中加载上次建的地图，然后继续建图，并将新生成的地图自动保存到指定目录下，你需要使用合适的SLAM工具和库。例如，ROS（Robot Operating System）中的gmapping或cartographer都是常用的SLAM包。

下面以gmapping为例，说明如何在ROS中实现这一功能。假设你已经安装并配置好了ROS和相关依赖。

步骤 1: 准备工作

确保你已经有一个保存的地图文件：通常是一个YAML文件（包含地图的配置信息）和一个PGM文件（地图图像）以及一个YAML格式的YAML文件（地图的元数据）。

确保你的工作空间已经设置好，并且你已经安装并编译了gmapping包。

步骤 2: 启动ROS核心节点 roscore 步骤 3: 启动SLAM节点并加载地图

你需要一个launch文件来启动SLAM节点并加载上次保存的地图。以下是一个示例launch文件slam_with_map_load.launch：

<launch> <!-- 启动机器人状态发布节点 --> <node name="robot_state_publisher" pkg="robot_state_publisher" type="robot_state_publisher" /> <!-- 启动里程计节点（根据你的机器人实际情况调整） --> <node name="odometry_publisher" pkg="your_robot_package" type="your_odometry_node" output="screen"/> <!-- 启动gmapping节点 --> <node name="gmapping" pkg="gmapping" type="slam_gmapping" output="screen"> <param name="base_frame" value="base_link"/> <param name="odom_frame" value="odom"/> <param name="map_update_interval" value="5.0"/> <param name="maxUrange" value="5.0"/> <param name="maxRange" value="8.0"/> <param name="sigma" value="0.05"/> <param name="kernelSize" value="1.0"/> <param name="lstep" value="0.05"/> <param name="astep" value="0.05"/> <param name="iterations" value="5"/> <param name="occupancy_grid_update_frequency" value="2.0"/> <!-- 加载上次保存的地图 --> <param name="use_sim_time" value="false"/> <param name="yaml_filename" value="$(find your_map_package)/maps/your_map.yaml"/> </node> <!-- 启动地图服务器，用于显示地图 --> <node name="map_server" pkg="map_server" type="map_server" args="$(find your_map_package)/maps/your_map.yaml" output="screen"/> <!-- 启动RViz可视化工具 --> <node name="rviz" pkg="rviz" type="rviz" args="-d $(find your_robot_package)/rviz/slam.rviz" required="false"/> </launch>

在这个launch文件中，你需要替换your_robot_package、your_odometry_node、your_map_package和your_map.yaml为你的实际包名和文件路径。

步骤 4: 保存新生成的地图

gmapping节点在运行过程中会不断更新地图。为了保存这个更新后的地图，你可以手动或通过脚本在特定时间触发地图保存。通常，你可以使用map_saver节点来保存当前地图。

以下是一个示例bash脚本save_map.bash，用于在ROS运行时保存当前地图：

#!/bin/bash # 启动ROS master（如果未运行） # roscore & # 等待ROS节点完全启动 sleep 5 # 启动你的SLAM launch文件（在另一个终端或后台运行） # roslaunch your_robot_package slam_with_map_load.launch & # 等待SLAM节点运行一段时间，确保有足够的数据生成地图 sleep 60 # 保存当前地图到指定目录 rosrun map_server map_saver -f /path/to/save/new_map -d /path/to/your_map_directory

你需要将/path/to/save/new_map和/path/to/your_map_directory替换为你实际想要保存地图的路径和目录。

注意事项 确保所有路径和包名正确无误。 调整等待时间以适应你的具体需求，确保SLAM节点有足够的时间生成和更新地图。 权限问题：确保你有权限写入指定的保存目录。

通过上述步骤，你应该能够加载上次建的地图，继续建图，并将新生成的地图保存到指定目录下。

以上为生成回答，仅供参考～

@sam-zzy 因为导航过程中，麦轮按照差速轮子处理的，y方向线速度一直是0的，不需要修正

@sam-zzy 因为线速度角速度是向量

@sam-zzy 小车只有线速度和角速度，在里程计坐标系下的

@sam-zzy 可以看一下底层驱动源码，里面有这几个参数：

preferences.putString("calib_mx", CONFIG_DEFAULT_KINEMATIC_ODOM_CALIB_MX); preferences.putString("calib_dx", CONFIG_DEFAULT_KINEMATIC_ODOM_CALIB_DX); preferences.putString("calib_myaw", CONFIG_DEFAULT_KINEMATIC_ODOM_CALIB_MYAW); preferences.putString("calib_dyaw", CONFIG_DEFAULT_KINEMATIC_ODOM_CALIB_DYAW);

用配置助手配置就可以了

@sam-zzy 会有一点点轻微影响，可以将雷达部分的 origin x 从 0 改为 -0.105 即可去除

@sam-zzy 不用改，就是按照差速使用的

@sam-zzy 目前没有提供一摸一样的URDF文件

@sam-zzy 单独测试，比如让机器人前进1m，看实际里程计前进的距离是不是，之后校准配置参数中的线速度系数和角速度系数即可

@sam-zzy 直接看nav2相关文档吧

@sam-zzy 频率8hz没问题的，除了考虑雷达板，路由器问题外，也可以考虑下是否是电脑io瓶颈问题

@sam-zzy 能稳定8hz数据延迟正常，可以不理会报错，可能是电脑io问题。

@sam-zzy 检查一下是否发生碰撞等异常情况，若无问题请尝试校准里程计数据，这个需要参考底层驱动源码进行

@sam-zzy 你这个图太小了，机器人无路可走

@sam-zzy

@小鱼 在 【鱼香ROS】社区问答规则（小鱼个人）更新 中说：

回复时效

一般回复时间不超过24小时，产品&店铺相关问题如超时未回复，可将帖子链接发送至淘宝客服催促。
提问要求

请详细说明：系统版本、操作步骤，并提供文字版终端日志或代码（便于排查问题）。
非必要情况下，请尽量避免使用截图描述问题。

@sam-zzy 不要双频合一，降低网络延迟，电脑这边有线连接，路由器不要给电脑和小车之外的其他设备使用试一试

在构建地图（build map）的过程中，小车建图坐标系出现自动漂移的问题可能由多种因素引起。以下是对这一问题的详细分析以及可能的解决方案：

一、问题分析

传感器误差：

激光雷达、IMU等传感器在数据采集过程中可能存在误差，这些误差会累积并导致建图坐标系漂移。

里程计不准确：

里程计是估计小车运动距离和方向的重要工具，如果里程计数据不准确，也会导致建图坐标系漂移。

建图算法问题：

使用的建图算法（如gmapping、hector_slam等）可能存在缺陷或参数设置不当，导致建图结果不准确。

坐标系转换问题：

在ROS系统中，多个坐标系（如世界坐标系world、地图坐标系map、小车坐标系base_link、传感器坐标系等）之间的转换可能出现问题，导致建图坐标系漂移。

环境因素：

建图环境可能过于空旷或复杂，导致传感器数据不稳定，进而影响建图结果。 二、解决方案

校准传感器：

定期对激光雷达、IMU等传感器进行校准，确保数据采集的准确性。

优化里程计：

改进里程计的设计或算法，提高里程计数据的准确性。 如果可能，使用更精确的里程计（如光学里程计）来替代传统的轮式里程计。

调整建图算法参数：

根据实际情况调整建图算法的参数，如分辨率、步长、最大迭代次数等，以获得更好的建图效果。

检查坐标系转换：

确保ROS系统中各个坐标系之间的转换是正确的。可以使用tf工具来检查和调试坐标系转换问题。

改善建图环境：

在建图过程中，尽量避免过于空旷或复杂的环境。可以在环境中添加一些特征明显的标志物来帮助传感器识别。

使用辅助定位：

结合GPS、IMU等辅助定位手段来提高定位精度，减少建图坐标系漂移的可能性。

软件更新与升级：

确保ROS系统、建图算法以及相关依赖库都是最新版本，以获得更好的性能和稳定性。 三、总结

小车建图坐标系自动漂移是一个复杂的问题，可能涉及多个方面的因素。通过校准传感器、优化里程计、调整建图算法参数、检查坐标系转换、改善建图环境以及使用辅助定位等手段，可以有效地减少建图坐标系漂移的问题。同时，保持软件和算法的更新与升级也是提高建图精度和稳定性的重要措施。

以上为生成回答，仅供参考～