在使用gmapping进行SLAM建图时，遇到odom到map的tf变换异常通常与多种因素有关，包括时间戳问题、数据同步问题、配置错误等。以下是一些详细的排查步骤和建议，希望能够帮助你解决问题：

1. 检查时间戳问题

你提到odom到map的变换时间戳为0，这是一个明显的异常。通常，这意味着相关的传感器数据或里程计数据在传递过程中丢失了时间戳信息。

检查数据源：

确认里程计（odom）数据是否正确地带有时间戳。这通常来自你的机器人底盘或轮式编码器。 使用rostopic echo /odom查看里程计消息，确认其中的header.stamp字段是否非零且合理。

检查tf发布：

使用rostopic echo /tf或tf_echo /odom /map来查看tf变换，并检查时间戳是否一致或合理。 如果/odom到/map的tf变换时间戳为0，这通常意味着gmapping在尝试创建这个变换时遇到了问题。 2. 检查数据同步

在ROS中，数据的同步非常重要，尤其是在进行SLAM时。

确保所有相关节点都在使用正确的时间：

检查ROS master是否设置了正确的时间源（如果使用NTP服务器，确保所有节点都能同步时间）。 使用rosparam get /use_sim_time查看是否启用了模拟时间。如果你的环境是真实的，这个参数应该设置为false。

检查数据发布和订阅的节点：

确保所有发布和订阅相关数据的节点都在运行，并且没有崩溃或挂起。 使用rosnode list和rosnode info <node_name>来检查节点的状态。 3. 检查gmapping的配置

gmapping的配置文件（通常是YAML格式）可能包含影响tf变换的参数。

检查配置文件：

确认odom_frame_id和base_frame_id是否设置正确。 查看frequency、map_update_interval等参数，确保它们与你的系统性能相匹配。

尝试调整参数：

有时增加odom_alpha（里程计噪声）和减少laser_z_hit（激光击中时的测量噪声）可以帮助gmapping更好地处理噪声数据。 4. 使用调试工具

Rviz中的调试：

在Rviz中，确保添加了TF显示工具，这可以帮助你直观地看到tf变换的问题。 使用Add -> By topic -> Odometry和Add -> By display type -> TF来查看和调试tf问题。

日志和调试输出：

增加ROS的日志级别，查看gmapping和相关节点的输出，可能会有有用的错误信息。 使用roslaunch --screen your_launch_file.launch来运行你的launch文件，这样你可以在终端中看到更多的输出信息。 5. 检查硬件和物理环境 确保所有传感器（如激光雷达）都正常工作，并且没有被遮挡。 检查机器人的移动是否平稳，没有异常震动或打滑。 6. 寻求社区帮助

如果以上步骤都不能解决问题，可以考虑在ROS社区、Stack Overflow或GitHub等平台寻求帮助，提供详细的问题描述、配置文件和日志输出，这样其他用户或开发者可能更容易帮助你找到问题所在。

希望这些步骤能帮助你解决gmapping建图时的tf变换异常问题！

以上为生成回答，仅供参考～

当你在使用ROS 2进行SLAM建图时遇到“no map received”的问题，这通常意味着地图服务器（如map_server）没有正确接收到或发布地图数据。以下是一些可能的解决步骤和检查点，可以帮助你诊断并解决这个问题：

检查地图服务器是否启动：
确保你已经启动了地图服务器，并且它正在运行。如果你使用的是amcl或类似的定位包，确保它们配置正确，指向了正确的地图文件。

检查地图文件路径：
确认地图文件（通常是YAML格式的配置文件和PNG格式的地图图像）的路径是否正确。在launch文件或配置文件中指定的路径必须与地图文件的实际位置相匹配。

检查ROS 2节点和话题：
使用ros2 node list和ros2 topic list命令来查看当前运行的节点和话题。确认是否有节点发布地图相关的话题（通常是/map）。如果没有，那么可能是地图生成节点（如slam_toolbox或hector_slam）没有正确运行或配置。

检查SLAM节点的配置：
检查你的SLAM节点的配置，确保所有必要的参数都已正确设置，例如激光扫描仪、里程计等传感器的输入话题。此外，确认SLAM算法是否适合你的应用场景和环境。

查看日志输出：
使用ros2 log list和ros2 log show <node_name>来查看相关节点的日志输出。这可能会提供关于为什么地图没有被接收或发布的线索。

检查RViz2的配置：
在RViz2中，确保你已经添加了Map显示项，并且已正确配置了地图的源话题（通常是/map）。同时，检查固定框架（Fixed Frame）是否设置为map或相应的全局框架。

网络问题：
如果你的ROS 2系统跨越多个机器或网络，确保网络配置正确，没有防火墙或路由规则阻止ROS 2节点之间的通信。

重新启动和清理：
有时候，重新启动所有相关的ROS 2节点和RViz2，以及使用ros2 node reset命令重置节点状态，可以解决一些看似复杂的问题。

依赖和版本问题：
确保你安装的ROS 2版本和所有相关软件包都与你的代码和教程兼容。有时候，软件包的更新会引入不兼容的更改。

如果以上步骤都不能解决问题，你可能需要更详细地检查你的代码和配置，或者考虑在ROS 2社区论坛或GitHub上寻求帮助。提供完整的错误日志、配置文件和代码片段可以帮助他人更快地诊断问题。

以上为生成回答，仅供参考～

使用两个激光雷达进行导航和定位是一个复杂但有效的方法，特别是在需要高精度和鲁棒性的场景中。以下是对使用两个激光雷达进行导航和定位时的一些建议，包括Nav2点的案例（如果可用）、参数配置以及需要注意的点：

一、Nav2点案例

关于使用两个激光雷达与Nav2（一个常用于机器人导航的开源框架）结合的案例，目前并没有直接提及的完整案例，但可以参考以下思路进行配置和实现：

框架选择：选择一个支持多激光雷达输入和处理的导航框架，如ROS（Robot Operating System）中的Nav2或类似的自主导航系统。 激光雷达配置：确保两个激光雷达都已正确安装、校准并连接到导航系统中。校准是确保两个激光雷达数据能够准确融合的关键步骤。 二、参数配置

激光雷达参数：

扫描频率：根据应用场景选择合适的扫描频率，通常较高的扫描频率可以提供更精确的环境信息。 扫描角度：确保两个激光雷达的扫描角度能够覆盖导航所需的区域，避免盲区。 分辨率：分辨率越高，激光雷达提供的数据越详细，但也可能增加处理负担。

导航系统参数：

地图匹配参数：配置地图匹配算法，如NDT（Normal Distributions Transform）扫描匹配算法，以将激光雷达数据与预先创建的地图进行匹配。 路径规划参数：设置路径规划算法的相关参数，如A*算法或Dijkstra算法的参数，以优化路径规划效果。 避障参数：配置避障算法的相关参数，如安全距离、避障速度等。 三、需要注意的点 校准：两个激光雷达之间的相对位置和姿态必须准确校准，以确保它们的数据能够正确融合。校准过程可能包括外参标定和内参标定。 数据融合：需要开发或选择适当的数据融合算法，以将两个激光雷达的数据合并成一个统一的环境模型。这通常涉及点云数据的配准和融合。 计算资源：处理两个激光雷达的数据可能需要较高的计算资源。因此，在选择硬件平台时，需要确保具有足够的计算能力和存储空间。 环境适应性：不同的环境对激光雷达的导航和定位效果有不同的影响。例如，在光线较弱或存在大量反射物体的环境中，激光雷达的性能可能会受到影响。因此，在实际应用中，需要根据具体环境对导航系统进行适当的调整和优化。 安全性：在导航过程中，需要确保机器人能够安全地避开障碍物并避免与其他物体发生碰撞。因此，在设置避障参数时，需要充分考虑安全性和可靠性。

综上所述，使用两个激光雷达进行导航和定位需要仔细考虑参数配置和校准过程，并需要关注数据融合、计算资源、环境适应性和安全性等方面的问题。通过合理的配置和优化，可以实现高精度和鲁棒性的导航和定位效果。

以上为生成回答，仅供参考～

当你遇到 ROS (Robot Operating System) 节点突然崩溃并显示 "process has died" 的错误时，这通常表示该节点在执行过程中遇到了严重的问题，导致它无法继续运行。错误代码 -6 在 UNIX 系统中通常表示 "Aborted"（程序异常终止），这通常是因为收到了 SIGABRT 信号，该信号常常是由于内部错误或断言失败触发的。

以下是一些解决此问题的步骤：

查看日志文件：
错误日志通常包含关于崩溃原因的详细信息。你提到了日志文件的位置 /home/liuqh/.ros/log/96cbe10e-8eec-11ef-ada2-7c70db8859af/laserMapping-2*.log。查看这些日志文件，特别是寻找任何与 "Assertion failed"、"Segmentation fault" 或其他错误相关的条目。

检查代码：
如果你有权访问该 GitHub 项目的源代码，请检查可能导致断言失败或段错误的部分。特别是关注任何未初始化的变量、数组越界、不恰当的指针操作等。

调试程序：
如果可能，使用调试工具（如 GDB）来运行你的 ROS 节点。这可以帮助你找到确切的崩溃点。在 ROS 中，你可以通过修改 CMakeLists.txt 文件来启用调试选项，并使用 gdb 启动你的节点。

gdb --args /path/to/your/node

在 GDB 中，你可以设置断点、检查变量和逐步执行代码。

依赖库和环境：
确保你的开发环境中的所有依赖库都已正确安装，并且与项目要求的版本相匹配。有时候，不匹配的库版本也会导致难以追踪的错误。

系统资源：
检查系统资源（如内存和 CPU）的使用情况。资源不足也可能导致程序崩溃。

搜索类似问题：
在 GitHub 的 Issues 页面或相关社区（如 ROS Answers、Stack Overflow）中搜索类似的问题。也许其他开发者已经遇到了相同的问题并找到了解决方案。

联系作者：
如果上述步骤都没有解决问题，你可以考虑联系项目的维护者或作者在 GitHub 上创建一个新的 Issue。提供尽可能详细的信息，包括你的系统配置、你正在尝试执行的命令、任何相关的错误日志以及你已经尝试过的解决方案。

通过上述步骤，你应该能够更接近问题的根源，并找到解决问题的方法。

以上为生成回答，仅供参考～

在使用Cartographer进行SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）时，遇到地图漂移和坐标系不对齐的问题，通常与多种因素有关，包括传感器数据的质量、传感器之间的标定、算法参数设置等。以下是一些可能的解决步骤和检查点，希望能帮助你解决问题：

检查传感器数据质量：

确保雷达（如Lidar）的数据是清晰、无遮挡的。如果雷达数据中包含大量噪声或干扰，会影响建图的准确性。 检查里程计（Odometry）数据的准确性和稳定性。里程计数据如果波动大或存在偏差，也会导致地图漂移。

传感器标定：

确保雷达和里程计之间的外参（即它们之间的相对位置和姿态）是准确标定的。错误的标定会导致数据融合时出现偏差。 检查雷达与机器人基座的标定，确保雷达数据转换到机器人坐标系时是准确的。

Cartographer配置：

检查lua配置文件中的参数设置。特别是与传感器噪声、运动模型相关的参数，这些参数对SLAM算法的性能有显著影响。 如果在关闭里程计输入后问题依旧，可能需要重新评估雷达的配置参数，如扫描匹配的最大距离、角度分辨率等。

数据同步：

确保所有输入到Cartographer的数据（雷达扫描和里程计数据）在时间上是同步的。时间戳不匹配会导致数据融合时出现偏差。

查看日志和调试：

查看Cartographer的日志输出，检查是否有错误或警告信息。 使用Cartographer提供的可视化工具（如rviz）来观察实时地图构建和传感器数据。这有助于识别问题发生的具体时刻和位置。

实验与对比：

尝试在不同的环境中运行Cartographer，看问题是否依然存在。这有助于判断问题是环境特异性的还是普遍存在的。 对比使用和不使用里程计时的建图效果，以评估里程计数据对建图的影响。

社区和文档：

查阅Cartographer的官方文档和社区论坛，看看是否有其他用户遇到并解决了类似的问题。 考虑在GitHub的Cartographer项目页面提交问题，寻求更专业的帮助。

硬件问题：

在极少数情况下，硬件故障（如传感器损坏或连接问题）也可能导致类似的问题。检查硬件连接和状态是否正常。

通过上述步骤，你应该能够定位问题的原因，并采取相应的措施来解决问题。如果问题依然存在，可能需要更深入地分析数据或寻求专业的技术支持。

以上为生成回答，仅供参考～

@小鱼 你好，我查出原因了，是因为系统和仿真时间不匹配。
/rivz /tracer都是用的系统时间，而/slam_toolbox是用的仿真时间，我看了你的《【ROS2机器人入门到实战】使用SLAM_TOOLBOX完成建图》文章中有提到“这些数据都是有时间戳的，所以在上面的命令中将 use_sim_time 参数的值设置为 True 表示使用仿真的时间，以防止因时间戳造成数据不合法。”
我想把这个变为系统的时间，如何实现呢？我试着把online_async_launch.py中的use_sim_time 改为false却报错。

start_async_slam_toolbox_node = Node( parameters=[ actual_params_file, {'use_sim_time': false} ], package='slam_toolbox', executable='async_slam_toolbox_node', name='slam_toolbox', output='screen')

能否指导一下！谢谢

你好，请问这个问题现在解决了吗，是怎么解决的，我也遇到同样的问题了

对于新人想要涉足SLAM（同时定位与地图构建）和惯性导航相关内容，选择A-LOAM框架还是Cartographer框架，可以从以下几个方面进行考虑：

A-LOAM框架

1. 特点与优势

实时性：A-LOAM设计精巧，能够在嵌入式系统上实时运行，满足快速决策需求。 鲁棒性：针对空中机器人的优化，能够有效地抵抗重影、遮挡和动态物体的影响，实现稳健的SLAM。 可定制化：作为开源项目，开发者可以根据具体应用场景进行二次开发和优化。

2. 应用场景

无人机自主飞行：用于精准避障和路径规划。 室内机器人导航：如仓库自动化、服务机器人等。 自动驾驶汽车：为车辆提供高精度的位置和周围环境信息。

3. 技术细节

使用了Eigen和Ceres求解器来简化代码结构，代码简洁明了。 抛弃了LOAM中的IMU信息的融合，但不影响通过A-LOAM学习LOAM的思想。 Cartographer框架

1. 特点与优势

通用性：可以应用于各种机器人平台和应用场景。 高效性：使用了多种技术提高地图构建和定位的效率和可扩展性。 精度：能够处理传感器噪声和不确定性，提高定位的精度和鲁棒性。

2. 应用场景

移动机器人：如无人车、移动机器人等。 工业机器人：如AGV、工业机器人等。 服务机器人：如清洁机器人、送餐机器人等。 家庭机器人：如扫地机器人、智能家居机器人等。

3. 技术细节

使用了基于图优化的方法，能够实现对机器人在未知环境中的实时定位和地图构建。 支持多种传感器数据融合，如激光扫描仪、IMU和相机，以获取高质量的感知数据。 使用了基于submap的数据结构，确保地图的连续性和一致性。 选择建议 对于新人：A-LOAM的代码结构较为简洁明了，适合作为入门学习材料。而Cartographer虽然功能强大，但技术细节和复杂度可能相对较高。 应用场景：如果主要关注无人机或自动驾驶汽车等特定领域，A-LOAM可能更适合；如果需要在多种机器人平台上应用，或者对通用性和可扩展性有较高要求，Cartographer可能更为合适。 传感器融合：如果计划使用IMU进行惯性导航，需要注意A-LOAM并没有直接融合IMU信息，而Cartographer则支持多种传感器数据的融合。

综上所述，根据个人的学习需求、应用场景和传感器使用计划，可以综合考虑选择A-LOAM或Cartographer框架。

以上为生成回答，仅供参考～

@1209070035 https://fishros.org.cn/forum/topic/1295/agent-手动编译-不用docker-以及树莓派上使用micros-agent的方法/8

docker 被墙，用这种方式吧

@小鱼 只允许本地通信的方法：

默认情况下，ROS 2 通信不限于本地主机。 ROS_LOCALHOST_ONLY环境变量允许您将 ROS 2 通信限制为仅本地主机。这意味着您的 ROS 2 系统及其主题（Topic）、服务（Service）和操作（Action）对本地网络上的其他计算机不可见。在某些环境中使用ROS_LOCALHOST_ONLY很有帮助，例如教室，多个机器人可能会发布到同一主题，从而导致奇怪的行为。您可以使用以下命令设置环境变量

Linux
export ROS_LOCALHOST_ONLY=1

若要在每个shell都默认使用这个值，使用以下命令

echo "export ROS_LOCALHOST_ONLY=1" >> ~/.bashrc

微信图片_20240529094703.png 如果不管上面那个问题的话这里也有问题

@小鱼 在 还在用AMCL定位吗？快试试这个SLAM工具 中说：

SLAM Toolbox 是一个强大的开源库，专为动态环境中的二维SLAM（同时定位与地图构建）而设计。该项目由 Steve Macenski 在 Simbe Robotics 创立，并在他在三星研究院的期间以及业余时间进行了维护和更新。SLAM Toolbox 不仅提供了常规的移动机器人所需的 2D SLAM 功能，如启动、绘图、保存地图等，还包括了一些高级特性，如地图的连续细化、重映射、以及基于优化的定位模式等。

核心功能与AMCL对比
SLAM Toolbox 的设计目标是提供一个比其他SLAM库（无论是免费还是付费的）更全面的解决方案。其核心功能包括：

基础2D SLAM：允许用户启动地图构建，保存为PGM文件，

请问snap是什么版本呀；我现在使用slam_toolbox humble分支；定位评分MatchScan那部分代码执行效率太低了

@1342865736 我指的是地图原点，不是图片原点，根据ros对map消息接口的定义，你可以通过该话题获取到地图原点，你对地图的操作应该是先通过该地图原点转成图片的对应像素位置后再操作，地图原点不会因为地图的扩大和缩小而改变，一般采用建图开始的地方为原点。

@1264821100 看起来像版本和匹配问题，可以使用

ldd xxx.so

查看库的链接情况