マッピング用のデータ収集にはRPLiDARを使います。
ラズパイ4Bにコンテナを作成し、RPLiDARをセットアップして起動する手順は以下を参照
ラズパイ4B＋ Raspberry Pi OS + コンテナに ROS1(Melodic)をインストールしてRPLiDARを動かしてみる
RPLiDARからのデータのマッピングに、Hector_SLAMパッケージを使ってみます。
Hector_SLAMのセットアップ
前回作成したコンテナを起動します
Qt4とQt5の機能を使います
catkin_ws/srcに移動して、GitHubからhector_slamをクローンしておきます
mapping_default.launchを編集します。
<arg name=”base_frame” default=”base_footprint”/>
<arg name=”odom_frame” default=”nav”/>
↓
<arg name=”base_frame” default=”laser”/>
<arg name=”odom_frame” default=”laser”/>
<!–<node pkg=”tf” type=”static_transform_publisher” name=”map_nav_broadcaster” args=”0 0 0 0 0 0 map nav 100″/>–>
↓
<!–<node pkg=”tf” type=”static_transform_publisher” name=”base_to_laser_broadcaster” args=”0 0 0 0 0 0 base_link laser 100″/>–>
tutorial.launchを編集
<param name=”/use_sim_time” value=”true”/>
↓
<param name=”/use_sim_time” value=”false”/>
cv_bridge用のリンクを張っておきます
find などでopencv2のありかを探します。で、/usr/include/opencvにリンクを張ります。
catkin_wsへ移動してビルド
ここで一旦コンテナを閉じます
Ctrl + D
RPLiDARをラズパイに接続
Xを設定して、コンテナを再起動します
前回作成したコンテナ内でttyUSB0のモードは666に設定されているものとします。
RPLiDARを起動
別ターミナルでコンテナ（my_ROS1）をもう一つ開いておきます
Hector_SLAM を起動
こんな感じ
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