ROS中阶笔记(八):机器人SLAM与自主导航—机器人自主导航

本文涉及的产品
资源编排,不限时长
简介: ROS中阶笔记(八):机器人SLAM与自主导航—机器人自主导航

1 ROS中的导航框架


1.1 move_base


1.1.1 基于move_base的导航框架


aHR0cHM6Ly9naXRlZS5jb20vSVQtY3V0ZS9QaWNiZWQvcmF3L21hc3Rlci9pbWcvaW1hZ2UtMjAyMDA1MjAxMTIyMTY2NzQucG5n.png


aHR0cHM6Ly9naXRlZS5jb20vSVQtY3V0ZS9QaWNiZWQvcmF3L21hc3Rlci9pbWcvaW1hZ2UtMjAyMDA1MjAxMDQzMjYxNjcucG5n.png


其中白色框内的是ROS已经为我们准备好的必须使用的组件,灰色框内的是ROS中可选的组件,蓝色的是用户需要提供的机器人平台上的组件。


1.1.2 安装


$ sudo apt-get install ros-kinetic-navigation


1.2.3 全局、局部路径规划


1、全局路径规划(global planner)


全局最优路径规划 (最短路径、运动速度最快···策略)

Dijkstra或A*算法


2、本地实时规划(local planner)


规划机器人每个周期内的线速度、角速度,使之尽量符合全局最优路径。

实时避障

Trajectory Rollout和Dynamic Window Approaches算法

搜索躲避和行进的多条路径,综合评价标准选取最优路径


aHR0cHM6Ly9naXRlZS5jb20vSVQtY3V0ZS9QaWNiZWQvcmF3L21hc3Rlci9pbWcvaW1hZ2UtMjAyMDA1MjAxMTQ0MDk0NjMucG5n.png


1.2.4 move_base功能包中的话题和服务


aHR0cHM6Ly9naXRlZS5jb20vSVQtY3V0ZS9QaWNiZWQvcmF3L21hc3Rlci9pbWcvaW1hZ2UtMjAyMDA1MjAxMTUwNTE1MzEucG5n.png


1.2.5 配置move_base节点


参数含义请参考:http://wiki.ros.org/move_base


mbot_navigation/launch/move_base.launch来启动move_base 节点。


<launch>
  <node pkg="move_base" type="move_base" respawn="false" name="move_base" output="screen" clear_params="true">
    <rosparam file="$(find mbot_navigation)/config/mbot/costmap_common_params.yaml" command="load" ns="global_costmap" />
    <rosparam file="$(find mbot_navigation)/config/mbot/costmap_common_params.yaml" command="load" ns="local_costmap" />
    <rosparam file="$(find mbot_navigation)/config/mbot/local_costmap_params.yaml" command="load" />
    <rosparam file="$(find mbot_navigation)/config/mbot/global_costmap_params.yaml" command="load" />
    <rosparam file="$(find mbot_navigation)/config/mbot/base_local_planner_params.yaml" command="load" />
  </node>
</launch>

aHR0cHM6Ly9naXRlZS5jb20vSVQtY3V0ZS9QaWNiZWQvcmF3L21hc3Rlci9pbWcvaW1hZ2UtMjAyMDA1MjAxMjIxNTg4ODkucG5n.png

1.2 amcl(二维概率定位)


http://wiki.ros.org/amcl


1.2.1 amcl简介


  • 蒙特卡罗定位方法
  • 二维环境定位
  • 针对已有地图使用粒子滤波器跟踪一个机器人的姿态


aHR0cHM6Ly9naXRlZS5jb20vSVQtY3V0ZS9QaWNiZWQvcmF3L21hc3Rlci9pbWcvaW1hZ2UtMjAyMDA1MjAxMjMwMjE3ODQucG5n.png

蓝色点是根据概率算法来估算机器人的位置,蓝色点越密集的地方,说明机器人在这个位置概率越高


具体算法可参考:《概率机器人》


1.2.2 amcl功能包中的话题和服务


aHR0cHM6Ly9naXRlZS5jb20vSVQtY3V0ZS9QaWNiZWQvcmF3L21hc3Rlci9pbWcvaW1hZ2UtMjAyMDA1MjAxMjMxMzUzMTgucG5n.png


1.2.3 amcl定位



aHR0cHM6Ly9naXRlZS5jb20vSVQtY3V0ZS9QaWNiZWQvcmF3L21hc3Rlci9pbWcvaW1hZ2UtMjAyMDA1MjAxMjMzNTM1MTQucG5n.png


里程计定位:只通过里程计的数据来处理/base和/odom之间的TF转换;

amcl定位:可以估算机器人在地图坐标系/map下的位姿信息,提供/base、/odom、/map之间的TF变换。


1.2.4 配置amcl节点


mbot_navigation/launch/amcl.launch来启动amcl功能包


<launch>
    <arg name="use_map_topic" default="false"/>
    <arg name="scan_topic" default="scan"/>
    <node pkg="amcl" type="amcl" name="amcl" clear_params="true">
        <param name="use_map_topic" value="$(arg use_map_topic)"/>
        <!-- Publish scans from best pose at a max of 10 Hz -->
        <param name="odom_model_type" value="diff"/>
        <param name="odom_alpha5" value="0.1"/>
        <param name="gui_publish_rate" value="10.0"/>
        <param name="laser_max_beams" value="60"/>
        <param name="laser_max_range" value="12.0"/>
        <param name="min_particles" value="500"/>
        <param name="max_particles" value="2000"/>
        <param name="kld_err" value="0.05"/>
        <param name="kld_z" value="0.99"/>
        <param name="odom_alpha1" value="0.2"/>
        <param name="odom_alpha2" value="0.2"/>
        <!-- translation std dev, m -->
        <param name="odom_alpha3" value="0.2"/>
        <param name="odom_alpha4" value="0.2"/>
        <param name="laser_z_hit" value="0.5"/>
        <param name="laser_z_short" value="0.05"/>
        <param name="laser_z_max" value="0.05"/>
        <param name="laser_z_rand" value="0.5"/>
        <param name="laser_sigma_hit" value="0.2"/>
        <param name="laser_lambda_short" value="0.1"/>
        <param name="laser_model_type" value="likelihood_field"/>
        <!-- <param name="laser_model_type" value="beam"/> -->
        <param name="laser_likelihood_max_dist" value="2.0"/>
        <param name="update_min_d" value="0.25"/>
        <param name="update_min_a" value="0.2"/>
        <param name="odom_frame_id" value="odom"/>
        <param name="resample_interval" value="1"/>
        <!-- Increase tolerance because the computer can get quite busy -->
        <param name="transform_tolerance" value="1.0"/>
        <param name="recovery_alpha_slow" value="0.0"/>
        <param name="recovery_alpha_fast" value="0.0"/>
        <remap from="scan" to="$(arg scan_topic)"/>
    </node>
</launch>


2 导航框架的应用


2.1 下载rbx1


执行以下命令:


$ cd ~/catkin_ws/src 
$ git clone https://github.com/pirobot/rbx1.git 
$ cd rbx1                                        # ~/catkin_ws/src/rbx1
$ git checkout indigo-devel 
$ cd ~/catkin_ws 
$ catkin_make 
$ source ~/catkin_ws/devel/setup.bash 
$ rospack profile              # 加入ROS package路径


如果这个package的代码后来更新了,需要执行以下代码:


$ cd ~/catkin_ws/src/rbx1 
$ git pull 
$ cd ~/catkin_ws 
$ catkin_make 
$ source ~/catkin_ws/devel/setup.bash


2.2 导航示例(《ROS by Example》)


rviz+arbotix来进行仿真,实现ROS功能包算法的功能。


分别在四个终端下面运行这四个命令:


roslaunch rbx1_bringup fake_turtlebot.launch   #启动机器人,ArbotiX节点,加载机器人的URDF文件
roslaunch rbx1_nav fake_move_base_map_with_obstacles.launch       # 启动导航节点
rosrun rviz rviz -d 'rospack find rbx1_nav'/nav_obstacles.rviz     # 启动rviz
rosrun rbx1_nav move_base_square.py                     # 启动历程

2.2.1 错误1

ERROR: cannot launch node of type [arbotix_python/arbotix_driver]: arbotix_python
ROS path [0]=/opt/ros/kinetic/share/ros
ROS path [1]=/home/ggk/ORB_SLAM2/Examples/ROS/ORB_SLAM2
ROS path [2]=/home/ggk/catkin_ws/src
ROS path [3]=/opt/ros/kinetic/share


解决方法:https://answers.ros.org/question/243919/cannot-launch-node-of-type-arbotix_pythonarbotix_driver-arbotix_python/


1、检查是否安装 arbotix_python package


roscd arbotix_python

方法二:推荐


cd ~/catkin_ws/src
git clone https://github.com/vanadiumlabs/arbotix_ros.git
cd ~/catkin_ws
catkin_make
source ~/catkin_ws/devel/setup.bash
————————————————


2.2.2 错误2


ERROR: cannot launch node of type [arbotix_python/arbotix_driver]: can't locate node [arbotix_driver] in package [arbotix_python]


说明:


安装 arbotix_python,用方法一不行,无法启动节点,因此应该用方法二


2.3 导航仿真(人为控制)

roslaunch mbot_gazebo mbot_laser_nav_gazebo.launch    # 启动仿真环境
roslaunch mbot_navigation nav_cloister_demo.launch    # 启动导航节点

2D Nav Goal来选择目标点,点击左键,来选择一个目标姿态。


2D Pose Estimate调整机器人的位姿,


绿色线:全局规划


红色线:局部规划


2.4 导航SLAM仿真(自主,还得选择目标点位)


前面通过各种功能包来完成SLAM功能,通过导航机器人到达目标点的路径规划;


接下来,把SLAM和导航结合起来:


在导航的过程当中,不断的自主的去探索未知的环境,最终来完成地图的构建;


roslaunch mbot_gazebo mbot_laser_nav_gazebo.launch        # 启动仿真环境
roslaunch mbot_navigation exploring_slam_demo.launch      # 启动SLAM+导航的节点
# 机器人一边导航,一变建图


2.5 自主探索SLAM仿真


完全自主在环境当中做运动,去把整个地图构建起来;


roslaunch mbot_gazebo mbot_laser_nav_gazebo.launch
roslaunch mbot_navigation exploring_slam_demo.launch
rosrun mbot_navigation exploring_slam.py    # 控制机器人运动,完成地图构建


3、小结


3.1 机器人必备条件


硬件要求:差分轮式、速度控制指令、深度信息、外观圆形或方形

里程计信息:获取仿真机器人/真实机器人的实时位置、速度

仿真环境:构建仿真环境,为后续SLAM、导航仿真作准备


3.2 ROS SLAM功能包应用方法


gmapping:输入激光雷达、里程计信息,输出二维栅格地图

hector_slam:只需要输入激光雷达信息,输出二维栅格地图

cartographer:输入激光雷达信息,输出二维或三维地图

ORB_SLAM:输入单目摄像头信息,输出三维点云地图


3.3 ROS中的导航框架


move_base:全局规划和局部规划

amcl:二维概率定位


3.4 ROS机器人自主导航


rviz+Arbotix的功能仿真

gazebo不境下自主导航的仿真

导航过程中同步SLAM建图


相关实践学习
使用ROS创建VPC和VSwitch
本场景主要介绍如何利用阿里云资源编排服务,定义资源编排模板,实现自动化创建阿里云专有网络和交换机。
阿里云资源编排ROS使用教程
资源编排(Resource Orchestration)是一种简单易用的云计算资源管理和自动化运维服务。用户通过模板描述多个云计算资源的依赖关系、配置等,并自动完成所有资源的创建和配置,以达到自动化部署、运维等目的。编排模板同时也是一种标准化的资源和应用交付方式,并且可以随时编辑修改,使基础设施即代码(Infrastructure as Code)成为可能。 产品详情:https://www.aliyun.com/product/ros/
目录
相关文章
|
3月前
|
Web App开发 机器人
小白一学就会小红书全自动写文发文机器人-爆文仿写笔记(二) -附提示词
小白一学就会小红书全自动写文发文机器人-爆文仿写笔记(二) -附提示词
67 1
|
4月前
|
机器学习/深度学习 传感器 算法
强化学习(RL)在机器人领域的应用,尤其是结合ROS(Robot Operating System)和Gazebo(机器人仿真环境)
强化学习(RL)在机器人领域的应用,尤其是结合ROS(Robot Operating System)和Gazebo(机器人仿真环境)
161 2
|
4月前
|
机器人 定位技术 C++
技术笔记:ROS中测试机器人里程计信息
技术笔记:ROS中测试机器人里程计信息
|
5月前
|
NoSQL 机器人 Windows
ROS机器人编程技术控制两只小海龟的编队运动
ROS机器人编程技术控制两只小海龟的编队运动
157 1
|
5月前
|
机器人 Python Windows
ROS机器人编程技术应用与实践
ROS机器人编程技术应用与实践
63 1
|
5月前
|
机器人 Unix C++
ROS机器人编程技术架构命令应用
ROS机器人编程技术架构命令应用
75 1
|
5月前
|
Ubuntu 机器人 编译器
ROS机器人编程技术系统安装
ROS机器人编程技术系统安装
76 1
|
5月前
|
传感器 人工智能 算法
ROS机器人操作系统
ROS机器人操作系统
151 1
|
5月前
|
网络协议 机器人 中间件
单片机和FreeRTOS上跑机器人ROS的应用
单片机和FreeRTOS上跑机器人ROS的应用
300 0
|
5月前
|
传感器 机器人 C++
ROS 2机器人编程实战:基于现代C++和Python 3实现简单机器人项目
ROS 2机器人编程实战:基于现代C++和Python 3实现简单机器人项目
552 0

推荐镜像

更多