ROS联合webots实战案例(四)webots中使用激光雷达

在webots中使用激光雷达

注意：

• 再学习本系列教程时，应该已经安装过ROS了并且需要有一些ROS的基本知识

webots版本：2020b rev1
ros版本：melodic

在webots中官方给我们提供了多种雷达(有2D雷达和3D雷达)
这里我们用到的是SickLms291

扫描范围：1800
角度分辨率：0.25 … 10
分辨率：10mm
系统误差：+/-35mm(mm为单位), +/-5cm(cm为单位)
统计误差：10mm(mm为单位)

1.添加雷达设备

1. 打开第二章节的地图
2. 选中Robot，在Robot->children下添加PROTO nodes—>devices->sick->SickLms291(lidar)
3. 首先查看雷达的坐标轴位置是否和body的坐标轴同向，不同向以后tf时会很麻烦。
   

body坐标

雷达坐标

2. 了解webots中激光雷达如何在ROS中发送数据

1. 首先使用rosservice查看激光雷达是否成功加入ROS

rosservice list

如果没有找到/robot/Sick_LMS_291/enable，点击
重新加载webots世界。

可以看到如下图所示：

2. 首先使能雷达

$ rosservice call /robot/Sick_LMS_291/enable "value: 1"

success: True

3. 检查节点是否在发送数据，使用rostopic查看

$ rostopic list

可以看到雷达发布了两个主题：

/robot/Sick_LMS_291/laser_scan/layer0
/robot/Sick_LMS_291/range_image

4. 查看/robot/Sick_LMS_291/laser_scan/layer0消息类型

$ rostopic type /robot/Sick_LMS_291/laser_scan/layer0

sensor_msgs/LaserScan

5. 使用以下命令查看消息的数据结构

$ rosmsg show sensor_msgs/LaserScan

6. 查看激光雷达发送数据信息

$ rostopic echo /robot/Sick_LMS_291/laser_scan/layer0

---
header: 
  seq: 25796
  stamp: 
    secs: 1610417466
    nsecs: 836696320
  frame_id: "robot/Sick_LMS_291"
angle_min: -1.5707950592
angle_max: 1.5707950592
angle_increment: 0.0174532774836
time_increment: 5.55555561732e-06
scan_time: 0.0010000000475
range_min: 0.00999999977648
range_max: 80.0
ranges: [80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 40.593505859375, 1.7109997272491455, 1.747383713722229, 42.924434661865234, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 2.1447083950042725, 1.8642678260803223, 2.059617757797241, 51.29610824584961, 80.0, 2.1025097370147705, 2.0608510971069336, 2.2517471313476562, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0, 80.0]
intensities: []
---

这些数据很难被人理解，想要更好的理解数据的含义，最好的方法就是使用rviz在图形化界面下展示数据。

$ rviz

加载LaserScan和Image显示类型。
LaserScan下将Topic改成/robot/Sick_LMS_291/laser_scan/layer0
Image下将Topic改成/robot/Sick_LMS_291/range_image
并且需要将Fixed Frame改成robot/Sick_LMS_291才能正确显示数据

可以看到/robot/Sick_LMS_291/laser_scan/layer0和/robot/Sick_LMS_291/range_image已经成功显示出了前方的障碍物

结语

本文也是基于笔者的学习和使用经验总结的，主观性较强，如果有哪些不对的地方或者不明白的地方，欢迎评论区留言交流~

下一节开启导航之旅。

✌Bye