ROS 占据栅格地图（Occupancy Grid Map）原理、存储文件、数据结构

Gmapping、Cartographer 输出的 2D 激光 SLAM 地图，就是占据栅格地图，是移动机器人导航、巡逻、AMCL 定位的基础数据。

一、栅格地图原理

把现实二维平面切分成大量大小一致正方形小格子（cell 栅格）。 每个格子保存该位置被障碍物占据的概率，三种状态：

1. 空闲 free：可以通行；
2. 占用 occupied：墙、柜子、障碍物，禁止通行；
3. 未知 unknown：雷达没有扫描到，不清楚环境情况。

SLAM 建图更新逻辑（逆传感器模型）

激光雷达一束激光发射出去：

• 激光打到障碍物的格子 → 提高该格子 “占用” 概率；
• 激光发射点到障碍物中间穿过的所有格子 → 提高 “空闲” 概率；
• 没有被激光照射到的格子保持未知。

内部算法不直接存 0‑1 概率，使用对数几率 log‑odds做累加更新，避免乘法带来的数值溢出；保存文件 / ROS 消息时，再换算为 0‑100 的整数概率值。

关键假设：各个栅格互相独立；环境是静态，不考虑动态行人。

二、内存中的数据结构（ROS 消息 nav_msgs/OccupancyGrid）

SLAM 运行时，内存通过 ROS 话题/map发布，消息结构：

plaintext

Header header        // frame_id一般为map坐标系，带时间戳
MapMetaData info
  resolution: float32      // 分辨率：米/每个栅格，例0.05代表5cm一格
  width: uint32            // 地图横向栅格数量
  height: uint32           // 地图纵向栅格数量
  origin: Pose             // 地图左下角在map世界坐标系的位姿(x,y,yaw)
int8[] data                // 一维数组，行优先存储，长度 = width × height

data 数组取值定义

表格

数值	含义
0	完全空闲，可以通行
100	完全被障碍物占用
‑1	未知区域
1~99	中间概率置信度

存储顺序：行优先 row‑major；先存第一行全部格子，再第二行。 栅格索引计算：index = y * width + x。

世界坐标 ↔ 栅格像素坐标转换

重要坑：PGM 图片原点在左上角；ROS 物理世界原点对应图片左下角，Y 轴翻转。

plaintext

// 栅格(x_cell,y_cell)格子中心 → 现实世界map坐标
world_x = origin.x + (x_cell + 0.5) * resolution
world_y = origin.y + (y_cell + 0.5) * resolution

三、磁盘存储文件格式：.pgm + .yaml

执行map_server map_saver -f mymap，保存两个配套文件，必须成对使用。

1）mymap.pgm 便携式灰度图（Portable Gray Map）

• 单通道无损灰度图片，无压缩，没有 jpeg 的压缩伪影，适合存储地图；
• ROS 输出二进制 P5 格式 pgm； 像素灰度约定： | 像素灰度 | 含义 | |---|---| |0（黑色）| 障碍物占用 | |255（白色）| 空闲可通行 | |205（灰色）| 未知区域 |

注意：pgm 只是可视化存储载体；真正导航逻辑由 yaml 阈值完成翻译。

2）mymap.yaml元数据配置文件完整示例

yaml

image: mymap.pgm
resolution: 0.05
origin: [-8.0, -7.5, 0.0]
occupied_thresh: 0.65
free_thresh: 0.196
negate: 0

字段详解：

1. image：pgm 图片相对路径；
2. resolution：分辨率，每像素代表多少米；
3. origin: [x,y,yaw]：pgm 图片左下角对应 ROS map 坐标系的坐标与旋转角；
4. occupied_thresh：占用阈值，灰度换算成概率，大于该值判定障碍物；
5. free_thresh：空闲阈值，小于该值判定空闲；
6. negate：0 = 不反转；1 反转黑白，极少使用。

加载流程：map_server读取 yaml → 读取 pgm 灰度像素 → 根据两个阈值把灰度转换成‑1/0/100的 int8 数组，生成 OccupancyGrid 消息对外发布。

四、三种地图表达对比

表格

形式	存在位置	数据结构	用途
OccupancyGrid 消息	内存，ROS 话题/map	int8 一维数组 + 元数据	给 RVIZ、move_base 导航、AMCL 定位实时使用
pgm+yaml	磁盘文件	灰度图片 + 文本配置	离线保存，重启系统加载地图
SLAM 算法内部地图	算法内存	log‑odds 二维浮点矩阵	建图迭代更新，不对外输出

五、工程高频坑点

1. PGM 图片左上角≠ROS 世界原点；origin 对应的是图片左下角，Y 轴方向翻转，坐标转换极易算错；
2. pgm 图片只是可视化，导航不是直接读图片黑白，依靠 yaml 里面两个阈值做翻译；修改图片后要同步考虑阈值；
3. 分辨率调小（0.025）地图更精细，但 width、height 变大，内存占用成倍上涨；
4. data 数组是一维数组，不要当成二维数组直接访问，公式index=y*width+x不能写错；
5. 栅格地图只记录障碍物占用概率，不存储物体类别，机器人不知道是墙、箱子还是人，只知道能不能通行