Python中如何根据sensor_msgs.msg中的激光数据生成地图

在Python中生成地图可以使用robot_localization包来读取和处理激光数据，它是一个ROS（Robot Operating System）的包，用于机器人的定位和状态估计。下面是一个根据sensor_msgs.msg中的激光数据生成地图的例子：

1. 首先，确保已经安装了robot_localization包。可以使用以下命令安装：

sudo apt-get install ros-<distro>-robot-localization

2. 创建一个ROS功能包，用于存放相关的代码和配置文件。

mkdir map_generator
cd map_generator
catkin_create_pkg map_generator rospy robot_localization

3. 在src文件夹下创建一个Python脚本，命名为map_generator.py。

#!/usr/bin/env python

import rospy
from sensor_msgs.msg import LaserScan
from nav_msgs.msg import OccupancyGrid
import numpy as np

class MapGenerator:
    def __init__(self):
        rospy.init_node('map_generator')
        self.map_resolution = rospy.get_param("~map_resolution", 0.05)  # 地图分辨率
        self.map_width = rospy.get_param("~map_width", 100)  # 地图宽度
        self.map_height = rospy.get_param("~map_height", 100)  # 地图高度
        self.robot_radius = rospy.get_param("~robot_radius", 0.2)  # 机器人半径
        self.map_frame_id = rospy.get_param("~map_frame_id", "map")  # 地图坐标系
        self.laser_frame_id = rospy.get_param("~laser_frame_id", "laser")  # 激光坐标系

        self.map_pub = rospy.Publisher('map', OccupancyGrid, queue_size=1)
        self.laser_sub = rospy.Subscriber('scan', LaserScan, self.laser_callback, queue_size=1)

        self.map = OccupancyGrid()
        self.map.header.stamp = rospy.Time.now()
        self.map.header.frame_id = self.map_frame_id
        self.map.info.resolution = self.map_resolution
        self.map.info.width = self.map_width
        self.map.info.height = self.map_height
        self.map.info.origin.position.x = 0
        self.map.info.origin.position.y = 0
        self.map.data = np.zeros(self.map_width * self.map_height, dtype=np.int8).tolist()

    def laser_callback(self, msg):
        ranges = np.array(msg.ranges)
        valid_indices = np.where((ranges > msg.range_min) & (ranges < msg.range_max))[0]
        valid_ranges = ranges[valid_indices]
        valid_angles = np.linspace(msg.angle_min, msg.angle_max, len(valid_ranges))
        for r, theta in zip(valid_ranges, valid_angles):
            x = int(self.map_width / 2 + (r * np.cos(theta)) / self.map_resolution)
            y = int(self.map_height / 2 + (r * np.sin(theta)) / self.map_resolution)
            if x >= 0 and x < self.map_width and y >= 0 and y < self.map_height:
                self.map.data[x + y * self.map_width] = 100

        self.map.header.stamp = rospy.Time.now()
        self.map_pub.publish(self.map)

    def run(self):
        rospy.spin()

if __name__ == '__main__':
    try:
        map_generator = MapGenerator()
        map_generator.run()
    except rospy.ROSInterruptException:
        pass

4. 编辑CMakeLists.txt文件，将生成的Python脚本添加到catkin构建系统中。

catkin_install_python(PROGRAMS scripts/map_generator.py
                      DESTINATION ${CATKIN_PACKAGE_BIN_DESTINATION})

5. 在终端中执行以下命令来编译和运行地图生成器。

catkin_make
source devel/setup.bash
rosrun map_generator map_generator.py

6. 打开一个新的终端，发布激光数据。

rostopic pub /scan sensor_msgs/LaserScan "header:
  seq: 0
  stamp: {secs: 0, nsecs: 0}
  frame_id: 'laser'
angle_min: -3.14159265359
angle_max: 3.14159265359
angle_increment: 0.0174532923847
time_increment: 0.0
scan_time: 0.0
range_min: 0.0
range_max: 100.0
ranges: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
intensities: []"

7. 打开rviz工具来可视化地图。

rosrun rviz rviz

在rviz中，添加一个OccupancyGrid类型的显示效果，并将显示的话题设置为/map。

通过以上步骤，当发布激光数据时，地图生成器会生成一个占据栅格地图（Occupancy Grid Map），并将其发布到/map话题上。然后，通过rviz可视化工具可以查看生成的地图。

注意：输入的激光数据的格式和范围应该与代码中的参数相匹配，以获得正确的地图生成效果。