Zum Inhalt

SLAM (Lokalisierung und Kartierung)

SLAM Toolbox

Der AMR nutzt SLAM Toolbox im asynchronen Online-Modus (use_slam:=True):

  • Solver: Ceres (SPARSE_NORMAL_CHOLESKY, Preconditioner: SCHUR_JACOBI; Projektwert, slam_toolbox-Default: JACOBI)
  • Trust-Strategie: Levenberg-Marquardt
  • Aufloesung: 0.05 m (Raster)
  • LiDAR-Reichweite: 0.2–12.0 m (RPLidar A1)
  • Konfiguration: config/mapper_params_online_async.yaml

Konfigurationsparameter

Parameter Wert Beschreibung
resolution 0.05 m Rasteraufloesung der Karte
max_laser_range 12.0 m Maximale LiDAR-Reichweite
minimum_laser_range 0.2 m Minimale LiDAR-Reichweite
minimum_travel_distance 0.3 m Mindestfahrstrecke vor neuem Scan-Matching
do_loop_closing true Automatische Schleifenerkennung
loop_search_maximum_distance 8.0 m Suchradius fuer Loop Closure
loop_match_minimum_chain_size 10 Mindestanzahl Scans fuer Loop-Match
map_update_interval 0.5 s Kartenaktualisierungsintervall

Kartierungsmodus

Dieser Modus erzeugt eine zweidimensionale Karte der Umgebung:

./run.sh ros2 launch my_bot full_stack.launch.py use_nav:=False

Den Roboter langsam manuell durch die Umgebung bewegen (Joystick oder Teleoperation). Optimale Kartiergeschwindigkeit: circa 0,10–0,15 m/s.

Karte speichern

./run.sh exec ros2 run nav2_map_server map_saver_cli -f /ros2_ws/my_map

Datenquellen

Quelle Topic Rate Beschreibung
RPLidar A1 /scan 7 Hz (konfiguriert; Datenblatt: 5,5 Hz typ.) 360-Grad-Laserscan
Radodometrie /odom 20 Hz Drive-Knoten Encoder
TF odom → base_link 20 Hz odom_to_tf Knoten
TF base_link → laser statisch 180 Grad Yaw-Kompensation

Loop Closure

Die SLAM Toolbox erkennt bereits besuchte Bereiche automatisch (do_loop_closing: true) und korrigiert die Karte. Voraussetzungen fuer zuverlaessigen Loop Closure:

  • Ausreichend geometrische Features in der Umgebung (Waende, Moebel)
  • Langsame Fahrt, damit genug Scans pro Bereich erfasst werden
  • loop_match_minimum_chain_size: 10 — mindestens 10 aufeinanderfolgende Scans muessen uebereinstimmen

Haeufige Fehlerquellen

  • Zu schnelle Fahrt: Bei > 0,20 m/s koennen Scan-Matching-Fehler auftreten (insbesondere in engen Raeumen)
  • Featurearme Umgebung: Lange, glatte Waende ohne Ecken oder Moebel fuehren zu Drift
  • Odometrie-Drift: Bei laengeren Kartierungsfahrten akkumuliert die Radodometrie Fehler — Loop Closure kompensiert dies

Validierung

SLAM-Validierung (Phase 3):

./run.sh ros2 run my_bot slam_validation

Akzeptanzkriterium: Absolute Trajectory Error (ATE) < 0.20 m.

Gemessene Werte (Messprotokoll Phase 3, 10.03.2026):

Testfall ATE (RMSE) /scan Rate Ergebnis
3.1 Loop-Closure-Kartenqualitaet 0.190 m 7.7 Hz PASS
3.2 ATE-Wiederholung 0.030 m 7.8 Hz PASS

Aufloesung und Speicher

Die SLAM- und Costmap-Aufloesung betraegt 0.05 m. Feinere Aufloesung erhoeht den RAM-Bedarf auf dem Pi 5, groebere Aufloesung verringert die Navigationsgenauigkeit.