自作ロボットカーで地図を作る

使い方

１．GMKの電源を入れてMQTTを立ち上げる
２．ロボットカーに電池をつなぎ起動する(LEDが赤全灯から青１個点灯に変わる)
３．コントローラをBluetoothでMiNI2に接続する
４．MiNI2からMy_Mavi.pyを起動する
５．コントローラの三角ボタンを押して、/scanと/odomのパブリッシュを開始する
６．DELL2にリモートでログインし、地図保存用のターミナルを起動する
７．DELL2で使用するROSのノードをまとめて起動する
  ros2 launch My_Navi_basic my_slam_launch.py                  
８．下の「地図を作るときのロボットの動かし方」に従って地図を作る
９．出発点に戻って地図が完成したら別ターミナルから地図を保存する
  ros2 run nav2_map_server map_saver_cli -f ~/My_Navi_ws/src/My_Navi_basic/maps/my_map # マップ名は随時変更する

地図を作るときのロボットの動かし方

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 SLAM地図作成テクニック：ズレを防ぐ「操縦の極意」
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地図作成（SLAM）の精度は、パラメータ設定だけでなく「ロボットの動かし方」で8割決まります。
地図がズレ始めた、あるいはズレそうな時は、以下の動作を徹底してください。

【1. 「小さなループ」を何度も描く（最重要）】
一本道で奥へ進むのは厳禁です。
こまめに「知っている場所（スタート地点や作成済みのエリア）」に戻る動きをしてください。

× 悪い動き： スタート → 廊下 → 部屋A → 部屋B → 部屋C（ずっと片道切符）
○ 良い動き： スタート → 廊下 → 一度スタートに戻る → 廊下 → 部屋A → 廊下に戻る

[理由] ロボットが「知っている場所」に戻ると、蓄積された位置ズレが一気に補正されます（ループクロージャ）。

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【2. 回転は「超スロー」で行う】
直進は多少速くても良いですが、旋回（回転）だけは「そろ〜り」と行ってください。

[理由] 急旋回するとLiDARの前後画像が重ならなくなり、ロボットが「何度回ったか」を見失います。
これが「壁が斜めになる」「部屋が傾く」最大の原因です。

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【3. 廊下などの単純な道は「千鳥足」で進む】
特徴のない真っ直ぐな廊下では、中央を直進せず、少し「ジグザグ」に走るか、壁に寄ったり離れたりしながら進んでください。

[理由] 景色が変わらない場所（金太郎飴状態）では、ロボットは「進んでいるのか止まっているのか」分からなくなります。
斜めに動くことで、壁との距離変化をLiDARに認識させやすくなります。

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【4. 新しい場所では「振り返り」確認をする】
未探索エリアに入って数メートル進んだら、ゆっくり180度振り返り、今まで通ってきた道（既知の地図）をLiDARに見せてください。

[理由] 「新しい地図」と「確実な古い地図」をのりしろのように繋ぎ合わせることで、地図の結合が強固になります。

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【5. 危ないと思ったら「止まって待つ」】
RViz上でスキャン（赤い点）と地図がズレそうに見えたら、即座に停止して数秒間（5〜10秒）待機してください。

[理由] 停止中もSLAMは計算を続けています。止まっている間に確率計算が収束し、ズレが自然に直ることがあります。
ズレたまま走り続けるのが一番の悪手です。

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【次回の走行プラン（推奨手順）】

1. [開始] スタート地点で、まず「その場でゆっくり1回転」する（初期位置の景色を覚える）。
2. [進行] 直進して少し地図ができたら、旋回してスタート地点を一瞬見る。
3. [探索] 新しいエリアへ進むときは「進む → 止まる → 振り返る → 進む」を繰り返す。
   （だるまさんが転んだ作戦）
4. [帰還] 可能な限り、最後はスタート地点に戻ってきて終了する。

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mapper_params_online_async.yamlの変更一覧

項目名	所属ノード	オリジナルのデフォルト値 (推定)	現在設定している値	設定変更の理由
throttle_scans	slam_toolbox	1 (間引きなし)	2 (1つ飛ばし)	CPU負荷を軽減するため、入力されるスキャンデータを半分に間引いて処理するように設定した。
transform_timeout	slam_toolbox	0.2 s	0.5 s	MQTT経由やWi-Fi通信によるデータ到着のジッター（揺らぎ）や遅延を許容し、TF変換エラーを防ぐために待ち時間を延長した。
minimum_laser_range (laser_min_range)	slam_toolbox	0.0 m	0.2 m	使用しているLiDAR (RPLidar A1) の計測限界（約0.15m）以下のノイズをカットし、起動時の警告 (exceeds capabilities) を解消するため。
map_update_interval	slam_toolbox	5.0 s (一般的な設定)	2.0 s	地図の更新頻度を調整。動的な環境変化や自己位置推定のフィードバックを適度な頻度で得るため（負荷とのバランス）。
scan_queue_size	slam_toolbox	10 (推定)	20	通信遅延などで一時的に処理が詰まった際に、スキャンデータがバッファ溢れで消失するのを防ぐため、キューを大きめに確保した。
resolution	slam_toolbox	0.05 m	0.05 m	家庭や一般的な屋内環境に適した標準的な解像度を採用（変更なしだが、重要なベースライン）。
solver_plugin	slam_toolbox	solver_plugins::CeresSolver	CeresSolver	Google Ceres Solverを使用。グラフ最適化の安定性と精度が高いため（標準的だが明示的に指定）。
tf_buffer_duration	slam_toolbox	30.0 s	30.0 s (Launchで60.0sへ延長)	ループクロージャ計算時などに過去のデータを参照できるよう、十分な長さのTFバッファを確保。時間同期エラー対策としても機能。