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ROS环境下机器人自动导航目标点实现

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5星 · 超过95%的资源 | 8KB | 更新于2024-11-15 | 77 浏览量 | 2 下载量 举报 收藏
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ROS(Robot Operating System)机器人操作系统是专为机器人设计的一套灵活的框架,它为开发者提供了丰富的工具和库来帮助设计复杂和功能强大的机器人行为。在ROS中实现简单的导航目标点发送,允许机器人自动巡航,是机器人自主导航的基础能力之一。 在这一过程中,有几个关键的知识点: 1. ROS基本概念和架构:了解ROS的核心组件,包括节点(Nodes)、主题(Topics)、消息(Messages)、服务(Services)和服务端(Server)与客户端(Client)模型。节点相当于独立运行的程序模块,主题是节点间通信的渠道,消息是数据的载体,服务是节点之间请求/响应的通信方式。 2. 导航堆栈(Navigation Stack):ROS导航堆栈是一个高级的、可配置的软件库,用于允许移动机器人进行自主导航。它集成了路径规划(Path Planning)、里程计(Odomentry)、定位(Localization)、避障(Obstacle Avoidance)等功能,用于处理从目标点设定到实际移动到位的一系列过程。 3. 目标点设定与发送:在ROS中,发送一个导航目标点通常涉及编写一个程序节点,该节点订阅特定主题(例如 "/move_base_simple/goal"),并在该主题上发布目标点的坐标(x, y)和朝向(theta)。这可以通过使用ROS的发布/订阅通信模式来实现。 4. 地图构建(Mapping)和定位(Localization):机器人需要有地图和自身的定位能力才能导航。在ROS中,SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)技术被广泛应用来构建环境地图并定位自身位置。常用的SLAM算法有gmapping、cartographer和karto等。 5. 路径规划:路径规划是指在给定的地图上为机器人规划一条从当前位置到目标位置的路径,同时需要避免障碍物和优化路径效率。ROS导航堆栈中的路径规划器通常包括Dijkstra、A*、D*、D* Lite等算法。 6. 运动控制(Motion Control):运动控制涉及到机器人根据路径规划的结果执行实际的运动。在ROS中,这通常通过发送速度和转向命令给差分驱动机器人或全向轮机器人来完成。常见的控制算法有PID控制器等。 7. 参数调优:为了使导航堆栈更好地工作,需要对其中的参数进行调优。这包括对里程计、定位算法、路径规划器和运动控制器等组件的参数进行调整,以适应特定的机器人硬件和环境条件。 8. 测试和调试:在实际部署导航功能之前,需要进行大量的测试和调试以确保系统的稳定性和可靠性。测试包括模拟器测试和真实世界测试,调试工作则依赖于ROS提供的日志记录和诊断工具。 通过以上知识点的学习和实践,可以实现一个基本的导航系统,使得机器人能够接收用户设定的目标点,并自主规划路径到达这些目标点。这一过程不仅涉及软件编程,还需要考虑硬件的集成和测试,以确保整个系统的顺畅运行。

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namespace ucar_solution { Solution::Solution(ros::NodeHandle &nh) { ros::NodeHandle navi_nh(nh, "navigation"); //ros::NodeHandle speed_nh(nh, "speed"); mbf_client_ = std::make_unique<actionlib::SimpleActionClient<move_base_msgs::MoveBaseAction>>("move_base", true); if (!mbf_client_->waitForServer(ros::Duration(10.0))) { ROS_INFO("Waiting for the move_base action server to come up"); } target_sub = nh.subscribe("/target_msg", 100, &Solution::solutionCallback, this); start_sub = nh.subscribe("/ucar/is_start", 100, &Solution::startCallback, this); cmd_pub = nh.advertise<geometry_msgs::Twist>("/cmd_vel", 50); scan_sub_ = nh.subscribe("/scan", 1000, &Solution::scanCallback, this); rpy_sub_ = nh.subscribe("/rpy_topic", 100, &Solution::rpyCallback, this); scan_mode_pub_ = nh.advertise<std_msgs::Int32>("/scan_mode", 10); scan_start_pub_ = nh.advertise<std_msgs::Bool>("/scan_start", 10); detect_start_pub_ = nh.advertise<std_msgs::Bool>("/detect_start", 10); follow_start_pub_ = nh.advertise<std_msgs::Bool>("/follow_start", 10); pidInit(0.01, 0.003, 0.005, 960,-0.3); XmlRpc::XmlRpcValue patrol_list; navi_nh.getParam("speed", MAX_LIMIT); navi_nh.getParam("goal_list", patrol_list); for (int i = 0; i < patrol_list.size(); ++i) { ROS_ASSERT(patrol_list[i].getType() == XmlRpc::XmlRpcValue::TypeArray); geometry_msgs::PoseStamped pose_stamped; pose_stamped.header.frame_id = "map"; ROS_ASSERT(patrol_list[i][0].getType() == XmlRpc::XmlRpcValue::TypeDouble and patrol_list[i][1].getType() == XmlRpc::XmlRpcValue::TypeDouble and patrol_list[i][2].getType() == XmlRpc::XmlRpcValue::TypeDouble); pose_stamped.pose.position.x = static_cast<double>(patrol_list[i][0]); pose_stamped.pose.posit

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