激光slam导航轨迹怎么看

Posted 2023-05-16

激光SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）是一种基于激光雷达的实现机器人自主导航的技术。在使用激光SLAM技术进行机器人自主导航时，会生成机器人的轨迹信息，可以通过以下几种方式来查看：

1. 通过机器人自身的显示屏或者外部设备显示屏来查看机器人的轨迹信息。一些机器人自身就配备有显示屏，可以直接显示机器人的轨迹信息。另外，还可以使用外部设备显示屏，通过网络连接和软件控制，实现对机器人轨迹信息的查看。

2. 通过激光雷达的输出信息来查看机器人的轨迹信息。激光雷达在扫描周围环境时，会输出每个扫描点的坐标信息，通过对这些坐标点的分析可以得到机器人的轨迹信息。

3. 通过SLAM算法的输出信息来查看机器人的轨迹信息。SLAM算法可以实现对机器人在环境中的自主定位和建图，在算法运行过程中，会输出机器人的轨迹信息，可以通过相关软件来查看。

需要注意的是，查看机器人的轨迹信息需要使用专业的软件和设备，并需要对相关技术有一定的了解和掌握。如果您对此不太熟悉，建议寻求相关技术人员的帮助和指导。 参考技术A 您好！激光SLAM导航轨迹是通过激光雷达扫描周围环境，建立地图，并在移动时实时更新位置信息，从而实现自主导航。在查看激光SLAM导航轨迹时，可以通过以下几种方式：
1. 通过可视化工具查看：常见的可视化工具有rviz、Mapviz等，可以将的位置、地图和轨迹等信息以图形化的方式展示出来，方便观察。
2. 查看的ROS话题：在运行时会发布一些ROS话题，如/odom、/map、/scan等，可以通过rostopic echo命令查看这些话题的实时数据，从而了解的位置和轨迹信息。
3. 查看的日志文件：在运行时会记录一些日志文件，如ROS的bag文件、的日志文件等，可以通过这些文件查看的位置和轨迹信息。
总之，通过以上几种方式，您可以方便地查看激光SLAM导航轨迹，从而更好地了解的运动状态和自主导航能力。 参考技术B 激光 SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术是一种能够在未知环境下，通过激光等传感器获取实时环境信息，并与机器人自身位置信息相互协作，生成机器人的轨迹和地图的技术。如果您已经在机器人上使用了 SLAM 技术进行导航，可以按以下步骤查看机器人的轨迹：

1. 打开机器人的导航软件，在菜单中选择"记录历史路径"或类似选项。

2. 启动机器人，让其在要记录轨迹的区域内自由运行。

3. 当机器人完成运行后，打开导航软件的"路径历史记录"选项，即可查看机器人记录下的路径轨迹。

4. 您还可以通过保存轨迹和导出为文件的方式将机器人记录的轨迹导出保存，以便后续更方便地查看和操作。

需要注意的是，并不是所有的 SLAM 技术和机器人导航软件都提供了记录历史路径的功能。如果您的机器人或导航软件不支持此功能，您需要考虑其他途径或升级机器人或导航软件以获得此功能。 参考技术C 您好，激光SLAM导航轨迹是通过激光雷达扫描环境并构建地图，同时通过在地图上的定位来实现的。在导航过程中，会根据地图和自身的定位信息规划路径并进行移动。因此，我们可以通过查看在地图上的运动轨迹来了解导航的情况。
在实际应用中，我们可以通过可视化工具或者编写程序来查看导航轨迹。一般来说，导航轨迹会以线段的形式表示在地图上，每个线段代表在地图上的移动路径。同时，我们也可以通过查看的定位信息来了解导航的情况，例如的位置、姿态等。
总之，通过查看激光SLAM导航轨迹，我们可以了解在导航过程中的移动路径和定位情况，从而更好地了解的运动状态和导航效果。 参考技术D 为了查看激光Slam导航轨迹，可以借助数据可视化工具进行可视化，比如使用RViz或者其他类似的轨迹可视化工具，这样可以查看激光Slam导航轨迹在实际空间中的表现。另外，也可以通过记录激光Slam发送出的轨迹信息，利用数据分析工具来进行轨迹分析，看看激光Slam导航结果比较准确。这样可以确保Slam导航系统能够按照预期进行导航。

激光slam学习笔记3--轨迹建图经验接口介绍

背景：如果给了一条轨迹和轨迹时间戳上的激光点云，那么拼接地图是一个有趣的事情。

概要：先介绍来自liosam里面手动计算的接口，后面介绍一种pcl自带的接口。

1、手动计算的接口

该接口采用手撕方式写的，定制性，运行速度更快些，但通用性不行。

pcl::PointCloud<PointType>::Ptr transformPointCloud(pcl::PointCloud<PointType>::Ptr cloudIn, PointTypePose* transformIn)

pcl::PointCloud<PointType>::Ptr cloudOut(new pcl::PointCloud<PointType>());

int cloudSize = cloudIn->size();
cloudOut->resize(cloudSize);

Eigen::Affine3f transCur = pcl::getTransformation(transformIn->x, transformIn->y, transformIn->z, transformIn->roll, transformIn->pitch, transformIn->yaw);
// 多线程处理方式
#pragma omp parallel for num_threads(numberOfCores)
for (int i = 0; i < cloudSize; ++i)

const auto &pointFrom = cloudIn->points[i];
cloudOut->points[i].x = transCur(0,0) * pointFrom.x + transCur(0,1) * pointFrom.y + transCur(0,2) * pointFrom.z + transCur(0,3);
cloudOut->points[i].y = transCur(1,0) * pointFrom.x + transCur(1,1) * pointFrom.y + transCur(1,2) * pointFrom.z + transCur(1,3);
cloudOut->points[i].z = transCur(2,0) * pointFrom.x + transCur(2,1) * pointFrom.y + transCur(2,2) * pointFrom.z + transCur(2,3);
cloudOut->points[i].intensity = pointFrom.intensity;

return cloudOut;

2、pcl自带的接口

pcl::PointCloud<pcl::PointXYZI>::Ptr temp;// 单帧点云
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZI>::Ptr globalTemp(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZI>());// 拼接后的点云
Eigen::Isometry3d temp_iso = Eigen::Isometry3d::Identity(); //存储轨迹对应的变换矩阵
pcl::transformPointCloud(*temp, *globalTemp, temp_iso.matrix());	// 拼接的接口

注意，对于pcl自带接口，需要转换为xyzi类型的点云进行计算
3、补充点
初学者或者会疑惑，上面说的是轨迹，怎么没看见，反而是一个变换矩阵。在slam里面，轨迹也就是一些带有时间戳的变换矩阵，整体包含时间戳、位置、姿态信息，位置和姿态信息就是变换矩阵

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不积硅步，无以至千里
好记性不如烂笔头
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