局部规划器用的不是teb 而是自定义按照全局路径行驶

<think>好的，用户现在问的是如果局部规划器不是用TEB，而是自定义跟随全局路径行驶的情况下，如何设置参数确保机器人在狭窄通道安全掉头。首先，我需要回顾之前提供的TEB方案，然后调整部分内容以适应自定义局部规划器的情况。 用户之前的问题是关于ROS1机器人在特定尺寸的通道中掉头的参数设置，当时的回答基于TEB局部规划器。现在用户的情况变了，局部规划器是自定义的，按照全局路径行驶。这意味着需要调整导航栈的配置，特别是局部规划部分。 首先，我得明确自定义局部规划器的特点。它可能没有TEB那样的动态避障和优化轨迹的能力，更多是严格跟随全局路径，所以参数设置上会更注重路径跟踪的精度和避障的实时性。需要考虑全局路径的生成是否包含足够的转弯空间，以及局部规划如何调整速度、避障等参数。 接下来，基础参数计算部分可能和之前类似，比如最小转弯半径、安全裕度。这部分应该保留，但需要根据自定义规划器的特性调整参数，比如路径跟踪的容差和速度限制。 在导航栈配置方面，全局规划器可能需要使用更保守的算法，比如NavFn或Global Planner，确保生成的全局路径在通道内留有足够的空间。局部规划器的参数需要更严格的跟踪精度，比如增大路径跟踪的权重，减少偏离全局路径的可能性。 传感器配置部分可能变化不大，仍然需要处理雷达数据，过滤噪声，调整检测范围。不过，自定义规划器可能在避障策略上有所不同，比如使用更简单的反应式避障，需要设置更保守的安全距离。 运动控制策略部分可能需要更细致的分段，比如在掉头时分成多个阶段，每个阶段精确控制机器人的位置和朝向，确保在狭窄空间内不偏离路径。同时，紧急停止的条件需要更严格，因为自定义规划器可能不如TEB灵活。 验证方法方面，仿真测试仍然适用，但可能需要更多的路径跟踪测试，检查局部规划器在严格跟随全局路径时的表现。RViz的可视化需要关注路径跟踪的偏差和实时避障的效果。 另外，用户可能需要了解如何调整全局路径的生成参数，比如膨胀半径、路径的平滑度，确保生成的路径在通道内足够安全。同时，局部规划器的跟踪参数，如预测距离、速度限制，也需要详细说明。 最后，需要提醒用户，自定义规划器可能不如成熟算法（如TEB）处理复杂场景，建议在实机测试前进行充分仿真，并逐步调整参数，确保安全裕度足够应对传感器误差和定位漂移。</think>针对使用自定义局部规划器（严格跟随全局路径）的狭窄通道掉头参数配置方案如下： 一、全局路径规划核心参数 1. 全局规划器配置（以navfn为例）： ```yaml NavfnROS: allow_unknown: false # 强制生成确定路径 default_tolerance: 0.15 # 路径端点容差 cost_factor: 3.0 # 提升通道边界敏感度 lethal_cost: 253 # 碰撞阈值 neutral_cost: 50 # 安全区域成本 ``` 2. 路径生成约束： $$ W_{safe} = W_{channel} - W_{robot} - 2\delta = 80 - 60 - 2\times5 = 10cm $$ （δ=5cm为单侧安全余量） 二、局部跟踪控制参数 1. 路径跟随参数： ```yaml path_tracking: lookahead_distance: 0.3 # 前视距离（建议机器人长度的50%） lateral_error_gain: 1.5 # 横向误差增益系数 max_angular_correction: 0.8# 最大修正角速度(rad/s) goal_tolerance_xy: 0.05 # 终点位置容差 goal_tolerance_yaw: 0.1 # 朝向容差 ``` 2. 速度约束方程： $$ v_{max} = \sqrt{2a_{safe}d_{brake}} $$ （取安全制动距离d=0.2m，a=0.3m/s²时，v_max≈0.35m/s） 三、避障安全参数 1. 动态窗口配置： ```yaml dwa_config: sim_time: 2.0 # 预测时间窗口 sim_granularity: 0.05 # 轨迹采样间隔 angular_sim_granularity: 0.02 obstacle_margin: 0.08 # 障碍物膨胀量 ``` 2. 碰撞检测条件： - 前向安全距离：$d_{front} = v \times t_{response} + \epsilon = 0.3\times0.5 + 0.05 = 0.2m$ - 侧向安全间隔：$s_{side} = (W_{channel}-W_{robot})/2 - \delta = (80-60)/2 -5 = 5cm$ 四、掉头策略实现 1. 多段路径规划策略： ```python def u_turn_plan(): waypoints = [ (0, 0, 0), # 起点 (0.4, 0, 0), # 前移确保全车进入通道 (0.4, 0, π), # 原地旋转180° (0, 0, π) # 后退至原位 ] return generate_clothoid_path(waypoints, curvature_limit=1/0.3) ``` 2. 运动学约束补偿： - 差速驱动修正公式： $$ \omega_{comp} = \frac{v_{left} - v_{right}}{track\_width} + k_p \cdot \theta_{error} $$ （建议track_width=0.3m时，k_p=0.5） 五、参数验证方法 1. 路径跟踪误差监测： ```cpp // 计算实际位姿与参考路径的Fréchet距离 double calc_deviation(const nav_msgs::Path &path) { double max_error = 0; for(auto &pose : path.poses) { double dx = current_pose.x - pose.pose.position.x; double dy = current_pose.y - pose.pose.position.y; max_error = std::max(max_error, sqrt(dx*dx + dy*dy)); } return max_error; } ``` 2. ROS诊断配置： ```yaml diagnostic_aggregator: analyzers: navigation: type: diagnostic_aggregator/AnalyzerGroup path: Navigation analyzers: path_tracking: type: diagnostic_aggregator/GenericAnalyzer path: Path Tracking contains: ['tracking_error', 'heading_deviation'] ``` 建议在实机部署时采用分阶段参数验证： 1. 静态环境路径跟踪测试（误差应<3cm） 2. 动态避障响应测试（制动距离验证） 3. 全尺寸通道模拟测试（使用可移动隔板） 注：自定义规划器需确保更新频率≥10Hz，建议采用双循环结构： - 外环：全局路径重规划（1-2Hz） - 内环：局部轨迹修正（10-15Hz）