gazebo栅格地图生成（ros1/ros2均可启用）
这里我们介绍一个在gazebo中快速生成栅格地图的方法。以前的生成一般需要通过slam进行建图，这个过程比较麻烦，而且容易产生漂移。我们现在通过gazebo中的一些插件来实现这个过程，变得更加合理而且地图非常标准化。
PGM Map Creator 项目
pgm_map_creator 是一个专注于机器人地图构建的全栈式生成器：输入 Gazebo world 或自定义场景配置，即可一次性导出 2D 栅格、PNG 预览、ROS/ Nav2 元数据、点云以及二进制 Octomap，帮助团队在仿真与真实部署之间保持一致的地图基线。来源
架构与目录
src/、include/：C++ 核心扫描引擎，负责读取世界文件、进行空间采样与占用推断gui/：PyQt GUI 封装，加载map_config.json并调用 CLI 接口完成生成scripts/：构建与辅助脚本，方便在 CI 或批处理场景复用world/room.world：默认示例场景，展示多物体、多层结构处理能力map_config.json：集中存放边界框、分辨率、输出名等参数
参数设计细节
--corners：以(x,y,z)对指定下右角与上左角，满足upper_left.x > lower_right.x等约束，可确保扫描体积合法，避免倒置坐标导致的空输出--resolution：默认 0.01m，可以直接控制 PGM/Octomap 细粒度；实践中可结合机器人 LiDAR 精度调优--multiplier：碰撞检测距离倍数，用于将模型碰撞体适度放大，避免窄缝漏检--threshold：2D 栅格灰度阈值，0→占用、255→空闲，适合根据传感器噪声调整--skip-vertical-scan：仅进行平面采样，大幅减少 3D 扫描耗时，适合只关心 2D 导航--filename：统一输出前缀，生成.pgm/.png/.yaml/.pcd/.bt五种文件，便于归档
工作流示例
- 构建：
mkdir build && cd build && cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release && make -j$(nproc)，得到 CLI 可执行文件 - 参数配置：在
map_config.json中填写 corners、分辨率、阈值等信息，也可直接启动python3 gui/map_creator_gui.py进行可视化调参 - 生成：运行 GUI 或 CLI 命令；CLI 会遍历扫描体积进行射线投射，逐层写入占据概率
- 验证：
- 2D：
xdg-open map.pgm或eog map.png快速查看占用情况 - 3D：
pcl_viewer map.pcd检查点云稠密度 - ROS：在
rviz中加载map.yaml，确认坐标与机器人框架对齐
- 2D：
- 迭代：调小
--resolution获得更高精度，或调整--multiplier避免过度膨胀带来的闭塞
典型应用
- 室内服务机器人：以真实房间尺寸配置
room.world，快速生成导航地图并在 Nav2 中复现 - 研究对比实验：在不同阈值、分辨率组合下批量导出地图，分析路径规划性能变化
- 教学/演示：GUI 提供滑块与输入框，降低初学者理解占据栅格概念的门槛
- 仿真管线：通过
.bt与.pcd直接供 Octomap 或 3D SLAM 模块消费，保持环境一致性
亮点总结
- 多格式同步输出：一次扫描、五种结果，减少繁琐的格式转换
- 参数显式可控：从坐标框、阈值到碰撞倍数，全部在 CLI/GUI 中可追踪
- 易集成：CMake 构建 + Python GUI，可嵌入现有 C++/ROS/仿真项目
- 面向自动化：脚本化接口配合
map_config.json，可在 CI 中批量更新地图
用法
首先git对应的仓库：
git clone -b feat-cyun https://github.com/chan-yuu/pgm_map_creator.git然后通过build.sh进行编译
./build.sh最后运行即可
python3 gui/map_creator_gui.py
界面的相关的配置和说明在README当中有具体的说明。
注意，如果不需要3D的点云地图，可以勾选2d，更快的生成栅格地图。
进度条没有那么准确，基本上80多就可以算是结束了，只要有对应的文件就可以了。
在map文件夹下可以找到：
选择了2d之后就只有2d的栅格地图，3d的pcd几乎没有高度值：
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