ROS避障小车

### ROS 实现避障小车的教程与示例代码 #### 使用ROS实现避障小车的核心概念 在机器人操作系统(ROS)环境下开发避障小车主要依赖于传感器数据处理和路径规划算法。对于基于激光雷达(LiDAR)的避障方案，通常采用订阅`/scan`主题获取周围环境的距离信息，并据此决定是否需要改变当前行驶方向或者停止前进以避免碰撞[^1]。 #### Python编程接口下的ROS节点创建 为了使机器人具备自主导航能力，在Python脚本中初始化ROS节点并通过`rospy.Publisher()`函数向`cmd_vel`主题发送Twist类型的线性和角速度指令来控制移动底盘的动作。当检测到前方存在障碍物时减慢甚至暂停车辆直至安全距离恢复后再继续前行。 ```python import rospy from geometry_msgs.msg import Twist from sensor_msgs.msg import LaserScan def scan_callback(msg): global g_range_ahead g_range_ahead = min(min(msg.ranges), 10) if __name__ == '__main__': rospy.init_node('wander') cmd_vel_pub = rospy.Publisher('/cmd_vel', Twist, queue_size=1) # 设置扫描回调监听器 scan_sub = rospy.Subscriber('scan', LaserScan, scan_callback) state_change_time = rospy.Time.now() driving_forward = True rate = rospy.Rate(10) while not rospy.is_shutdown(): twist = Twist() if g_range_ahead < 0.8 and driving_forward: driving_forward = False state_change_time = rospy.Time.now() elif g_range_ahead > 1.0 and (not driving_forward): driving_forward = True if driving_forward: twist.linear.x = 0.5 else: twist.angular.z = 0.5 cmd_vel_pub.publish(twist) rate.sleep() ``` 此段程序展示了如何利用LiDAR返回的数据判断是否有物体靠近，并相应调整机器人的行动策略；具体来说就是通过不断轮询最近一次接收到的激光测距结果(`g_range_ahead`)来进行逻辑运算从而达到自动绕过静态或动态障碍的目的。 #### 构建完整的ROS仿真环境 除了编写上述核心业务逻辑外，还需要搭建配套的支持体系以便更好地模拟真实世界中的应用场景。这包括但不限于安装必要的软件包、配置launch文件启动多个进程协同工作以及设置Gazebo物理引擎参数确保模型行为逼真等方面的工作[^2]。