目次

導入
move_base (ナビゲーション)
ROSで遊んでみる
ソフトウェア構成をみる
amcl (自己位置推定)
ROSで遊んでみる
ソフトウェア構成をみる
原理をみる (準備編)
原理をみる (応用編)
gmapping (地図生成)
ROSで遊んでみる
ソフトウェア構成をみる ← いまココ
原理をみる(応用編)
原理をみる(準備編その1)
原理をみる(準備編その2)

はじめに

Navigation Stack を理解する - 4.1 gmapping: ROSで遊んでみるの続きです．amcl の自己位置推定問題から，SLAM問題になって，どのように内部構成が変わったのかを見てみます．構成上は，ほんの少しの違いです．

ROS Wiki の図中
導入部で示したパッケージの図中

環境

OS: Ubuntu 14.04
ROS: Indigo
モデル：Husky
パッケージ：husky_navigation
チュートリアル：Husky AMCL Demo

位置づけ

実は，ここで紹介する"ros-perception/slam_gmapping", github.のエンジン部分では，"gmapping", OpenSLAMを使っているのです．OpenSLAM はSLAMに関する開発成果を共有する場となっており，そのうち実績のあるものを活用しているのです．

gmapping で採用されているSLAMは，格子ベースのFastSLAM 2.0です．"gmapping", OpenSLAMによると，下記論文を基に実装されているとのことです．

Grisetti, Giorgio, Cyrill Stachniss, and Wolfram Burgard. "Improved techniques for grid mapping with rao-blackwellized particle filters." IEEE transactions on Robotics 23.1 (2007): 34-46.

rqt_graph をベースにソフトウェアの構成を見る

素のrqt_graph を見る

まずは例によってrqt_graph を見てみます．

$ rqt_graph

比較のため，amcl 側のrqt_graphも見てみます．

もうほとんど同じですね．主には，mapトピックからのびる矢印の方向が違う程度です．まとめる必要性も無さそうなほどですが，体裁を整えるという意味でも，簡易版に進んでみます．

簡易版rqt_graph を見る

下図がgmapping付きのものです．

ソフトウェア構成的には，は3.2 amcl: ソフトウェア構成をみると比べると，mapトピックの矢印の向きが変わっただけです．

挙動の観点から言うと，move_base はこの作成途中の地図を使ってナビゲーションをしており，slam_gmapping は自分で作成途中の地図を使って自己位置推定もしています．（mapトピックからの矢印がslam_gmappingに伸びてはいませんが，内部的にはその情報を持っているから当然可能です．）

おわりに

え，こんなもん？ええ，こんなもんです．これまで扱ってきたmove_baseとamclの構成が分かっていることが前提ですが，たったこれだけの要素であの複雑そうなSLAMを使えるようにしてくれるフレームワーク(ROS)とエンジン(OpenSLAM gmapping)が偉いんです．

次項でその原理を追っていきます．amcl の時と同様に，理論的な導出については文献でなされているものとして，結論を拝借してリバースエンジニアリングをして挙動を理解してくことを試みます．

それでは．

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参考文献