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【ROS】通过Gmapping完成机器人在特定地图下的导航
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第一题：wpr机器人走椭圆轨迹 按键控制机器人启停
1. 需求分析
椭圆轨迹
要让wpr机器人走椭圆轨迹，我们知道wpr机器人的速度是订阅话题\cmd_vel获得的，要想让机器人走椭圆轨迹，就要用话题\cmd_vel发布特定的速度信息。 而通过速度控制机器人走椭圆有两种思路： 1.前进方向线速度不变，改变航向角角速度 2.航向角角速度不变，改变前进方向线速度 在此我们选择第二种思路，角速度不变，改变线速度。 按键启停想要实现按键启停首先要能够读取按键输入，读取到特定输入之后进行相应动作，将速度置零或恢复运行速度。 2. 具体实现 第一步：环境搭建创建工作空间，创建软件包并添加所需依赖。 将wpr_simulation软件包导入。 在软件包内创建新节点，并修改CMakeLists.txt文件使节点被包含。 第二步：代码实现节点代码如下： #include "ros/ros.h" #include //运动速度结构体类型 geometry_msgs::Twist的定义文件 #include #include #include using namespace std; bool kbhit(){ termios term; tcgetattr(0, &term); termios term2 = term; term2.c_lflag &= ~ICANON; tcsetattr(0, TCSANOW, &term2); int byteswaiting; ioctl(0, FIONREAD, &byteswaiting); tcsetattr(0, TCSANOW, &term); return byteswaiting > 0; } int main(int argc, char *argv[]){ ros::init(argc, argv, "vel_ctrl"); ros::NodeHandle n; ros::Publisher Publisher = n.advertise("/cmd_vel", 10); ros::Rate rate(2); ROS_INFO("draw_circle start..."); int i; int c; bool flag = 0; geometry_msgs::Twist cmd; while (true){ if (kbhit()){ c = fgetc(stdin); cout = 3)&&(i = 9)&&(i 2. 给模型添加控制器上一步实现了机器人模型的搭建，要想让机器人动起来还需要添加机器人各关节配置并添加控制器。这里采用ros_control软件包来实现机器人控制。 ros_control:是一组机器人控制软件包，它包含了控制器接口，控制器管理器，传输和硬件接口。ros_control 是一套机器人控制的中间件，是一套规范，不同的机器人平台只要按照这套规范实现，那么就可以保证 与ROS 程序兼容，通过这套规范，实现了一种可插拔的架构设计，大大提高了程序设计的效率与灵活性。 在slam_gazebo_robot\urdf\xacro目录下创建文件move.urdf.xacro作为机器人控制配置文件。并将这个文件集成到my_base_camera_laser.urdf.xacro中。 3. 配置传感器同样编写xacro文件为机器人添加激光雷达以及摄像头的传感器配置。 在slam_gazebo_robot\urdf\xacro目录下创建文件my_sensors_laser.urdf.xacro作为激光雷达配置文件，创建文件my_sensors_camara.urdf.xacro作为摄像头配置文件。并将这两个文件集成到my_base_camera_laser.urdf.xacro中。 至此，机器人模型已经全部完成，slam_gazebo_robot\urdf\xacro目录文件结构如下 my_base_camera_laser.urdf.xacromy_base.urdf.xacromy_camera.urdf.xacromy_head.urdf.xacromy_laser.urdf.xacromove.urdf.xacromy_sensors_laser.urdf.xacromy_sensors_camara.urdf.xacro 第三步：机器人仿真环境搭建 1. 创建地图在Gazebo中可以通过添加组件的方式在空世界中创建自定义地图，这里我找到了一个super_mall地图作为仿真地图 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-PQ0iyQX5-1687780448550)(D:\Daily documents\Study\作业\ROS\期末\Picture\gazebo_robot.png)] 将地图文件super_mall.world保存在slam_gazebo_robot\worlds目录下。 2. 编写仿真环境启动launch文件在slam_gazebo_robot\launch目录下创建文件gazebo_robot.launch 3. 传感器信息显示经过上面的步骤已经可以将创建好的机器人模型放到特定的仿真环境中并进行控制，接下来需要通过Rviz将机器人感知到的环境显示出来为之后的导航作准备。 首先编写Rviz的启动文件rviz.launch并将其保存在slam_gazebo_robot\launch目录下 第四步：导航实现 1. SLAM建图安装gmapping sudo apt-get install ros-melodic-gmapping编写gmapping启动文件gmapping.launch并保存在slam_gazebo_robot\launch目录下 ...... ......这一步完成之后已经可以手动控制机器人在地图中运动建图了，但此时机器人还没有定位能力，无法完成导航。 2. 定位导航 = 建图 + 定位，上一步的建图中其实也包含定位的功能，但建图中的定位是用来构建全局地图的，而现在的定位需要应用于导航过程中，通过定位判断机器人的轨迹是否符合预期，这里我采用acml功能包用于机器人的定位。 AMCL(adaptive Monte Carlo Localization) 是用于2D移动机器人的概率定位系统，它实现了自适应（或KLD采样）蒙特卡洛定位方法，可以根据已有地图使用粒子滤波器推算机器人位置。它已经被集成到了navigation功能包。 安装navigation sudo apt-get install ros-melodic-navigation编写acml节点相关的启动文件acml.launch并保存在slam_gazebo_robot\launch目录下。（acml包中的示例文件已经给出了launch文件，只需要稍作修改就可以使用） ...... ...... 3. 路径规划有了地图和定位，接下来就需要机器人知道该如何移动才能到达目标点来实现导航，navigation中提供了move_base功能包来实现路径规划。 move_base 功能包提供了基于动作(action)的路径规划实现，move_base 可以根据给定的目标点，控制机器人底盘运动至目标位置，并且在运动过程中会连续反馈机器人自身的姿态与目标点的状态信息。它主要由全局路径规划与本地路径规划组成。 在路径规划中有一个很重要的概念：代价地图。它是由多层地图叠加得到的，有以下层级： Static Map Layer：静态地图层，SLAM构建的静态地图。Obstacle Map Layer：障碍地图层，传感器感知的障碍物信息。Inflation Layer：膨胀层，在以上两层地图上进行膨胀（向外扩张），以避免机器人的外壳会撞上障碍物。Other Layers：自定义costmap。由于实际环境会不断变化，因此只使用SLAM构建的静态地图并不能完成导航，必须要在静态地图的基础上感知周围环境，将新的信息与静态地图叠加起来才能得到准确的信息。 路径规划中使用的代价地图有两个：全局代价地图global_costmap和局部代价地图local_costmap。分别用于全局路径规划和局部路径规划，全局路径规划用于寻找目标点与机器人所在点的大致路径，局部路径规划用于寻找机器人所在点与全局路径的机器人运动路径。 配置参数。在slam_gazebo_robot\param目录下新建四个文件 costmap_common_params.yaml：配置机器人的尺寸信息、距离障碍物的安全距离、传感器信息global_costmap_params.yaml：配置全局代价地图参数local_costmap_params.yaml：配置局部代价地图参数base_local_planner_params：配置机器人的速度及加速度参数编写move_base节点启动文件move_base.launch并保存在slam_gazebo_robot\launch目录下 4. 导航导航所需的全部功能已经实现，接下来对这些功能进行整合，编写一个启动文件将所有节点一起启动。 在slam_gazebo_robot\launch目录下新建文件navigation.launch 运行navigation.launch文件 roslaunch slam_gazebo_robot navigation.launchrviz和gazebo开始运行
在rviz程序中点击左下角Add添加以下几个组件： Map：Topic选择/mapRobotModelOdometry：Topic选择/odom，取消勾选CovarianceLaserScan：Topic选择/scanPoseArray：：Topic选择/particlecloudMap：全局代价地图，Topic选择/move_base/global_costmap/costmapMap：局部代价地图，Topic选择/move_base/local_costmap/costmapPath：全局规划路径，Topic选择/move_base/TrajectoryPlannerROS/global_planPath：局部规划路径，Topic选择/move_base/TrajectoryPlannerROS/local_plan，颜色修改为红色
点击左上角File/Save Config把配置文件命名为planning.rviz保存在slam_gazebo_robot\rviz目录下 修改文件rviz.launch 这样运行rviz启动文件时就会自动按照配置运行。 重新运行navigation.launch启动文件，在rviz界面中使用上方的2D Nav Goal可以设定目标点，机器人会沿着路径往目标点移动。
可以通过不停的设置目标点让机器人遍历整个地图来扫描并创建地图，但需要人工操作，为了避免手动设置目标点，采用explore_lite功能包 explore-lite提供了贪婪的基于边界的探索。当节点运行时，机器人会贪婪地探索它的环境，直到找不到边界，它的移动命令会发送至move-base节点。 安装explore-lite sudo apt-get install ros-melodic-explore-liteexplore-lite提供了自主探索配置的启动文件，直接在navigation.launch文件中集成即可 6. 地图保存地图扫描完成后需要将其保存，map_serve功能包可以实现该功能。 map_server功能包中提供了两个节点: map_saver 和 map_server，前者用于将栅格地图保存到磁盘，后者读取磁盘的栅格地图并以服务的方式提供出去。 安装map_server sudo apt-get install ros-melodic-map-server在slam_gazebo_robot目录下新建map文件夹用于存放地图。 编写map_saver启动文件map_saver.launch并将其保存在slam_gazebo_robot\launch目录下 运行navigation.launch文件 roslaunch slam_gazebo_robot navigation.launch机器人已经自动开始探索扫描地图，等待机器人将地图探索完毕后，运行map_saver.launch文件 roslaunch slam_gazebo_robot map_saver.launch完整地图已经保存在slam_gazebo_robot\map目录下 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-8nWSSDon-1687780448553)(D:\Daily documents\Study\作业\ROS\期末\Picture\map_folder.png)] 其中.pgm是图片文件，可以直接打开查看，.yaml文件是地图的元数据信息。 所建地图效果如下：
https://blog.csdn.net/qq_22701545/ |
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