【ROS机器人】 — 2-4. 路径规划_move_base

“我回来啦”

• 前期准备
• 基础知识
  *
• 1、action通信
• 2. 代价地图及组成
• 3. 碰撞算法
• 文件详解及过程
  *
• I、集成参数的launch文件
• II、配置文件
  –
  • 1. costmap_common_params.yaml
  • 2.global_costmap_params.yaml
  • 3. local_costmap_params.yaml
  • 4. base_local_planner_params
• III、编写执行launch文件
• IV、执行查看
• 源码
  *
• nav3_set_yaml.launch
• nav3_all_navagation.launch
• base_local_planner_params.yaml
• costmap_common_params.yaml
• global_costmap_params.yaml
• local_costmap_params.yaml

本节目标：加载一张地图，在地图中放置一个机器人,根据代价地图，膨胀等进行路径规划并自动导航。
实现：

1. 打开gazebo和模型文件（car_move.launch）
2. 运行move_base相关launch文件（含rviz）
3. 启动机器人
4. 配置rviz，并保存为新的rviz文件存入launch文件中

前期准备

1. 延用工作空间test2_ws;
2. 功能包demo5_navigation存放代码；
3. move_base和rviz代码在demo5_navigation/launch/nav3_set_yaml.launch和nav3_all_navagation.launch；
4. 对于move_base用到的参数全放在demo5_navigation/param/文件夹下；
5. rviz配置在demo5_navigation/config/rviz/nav3_movebase.rviz；

基础知识

1、action通信

在本节的设置目标点以及导航的过程完全可以使用service服务通信，为什么要使用action通信呢？

• 简而言之，当我们需要服务器传输的数据较大时，这可能要花费一些时间，在数据传输未完成时，对客户端来说有一个等待时间，此时客户端没反映，会让客户端误以为卡死；
• 此时，action通信就有了作用，它能持续给客户端发送信息，一个类似于进度条功能的东西，这就是action通信的作用，能防止客户端由于久没接受到信息而误判。

2. 代价地图及组成

代价地图有两张: global_costmap(全局代价地图) 和 local_costmap(本地代价地图)。
前者用于全局路径规划，后者用于本地路径规划。

两张代价地图都可以多层叠加,一般有以下层级:

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。

3. 碰撞算法

; 文件详解及过程

接下来再修改一下move_base包下的move_base节点的几项参数即可来适应我们的机器人了：

roscd amcl
cd examples
gedit  amcl_diff.launch

I、集成参数的launch文件

主要是包含设置参数的launch文件：

<launch>

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

launch>

II、配置文件

专用编写一个param文件夹来储存本节要用到的存参数的yaml配置文件。
参考一些成熟的机器人的路径规划实现，比如: turtlebot3。
github链接.先下载这些配置文件备用。

1. costmap_common_params.yaml

局路径规划与本地路径规划时调用的通用参数，包括:机器人的尺寸、距离障碍物的安全距离、传感器信息等。

2.global_costmap_params.yaml

该文件用于全局代价地图参数设置.

3. local_costmap_params.yaml

该文件用于局部代价地图参数设置.

4. base_local_planner_params

base_local_planner_params.yaml: 基本的局部规划器参数配置，这个配置文件设定了机器人的最大和最小速度限制值，也设定了加速度的阈值。

全局代价地图可以将膨胀半径和障碍物系数设置的偏大一些；
本地代价地图可以将膨胀半径和障碍物系数设置的偏小一些。

III、编写执行launch文件

文件为nav3_all_navagation.launch。
实现对获取参数yaml文件中的参数，配合rviz执行move_base导航等。

IV、执行查看

1. 加载机器人模型(gazebo)

roslaunch demo4_urdf_gazebo car_move.launch

1. 运行move_base路径规划

roslaunch demo5_navigation nav3_all_navagation.launch

1. 配置rviz并保存

先add机器人模型robotmodel
再添加一个静态地图map，topic选择/map，此时地图就有了
添加posearray，设置话题和线束
添加laserscan，和话题/scan，设置size
添加odometry，话题/odom，去掉两个勾

至此，组件添加完毕，保存一下rviz即可nav3_movebase.rviz。

1. 在地图上设置目标点：
   在rviz上方，点击如下箭头输入目标点，点击左键长按拖拽改变方向，松开自动启动小车。

源码

nav3_set_yaml.launch

<launch>
    <node pkg="move_base" type="move_base" respawn="false" name="move_base" output="screen" clear_params="true">
        <rosparam file="$(find demo5_navigation)/param/costmap_common_params.yaml" command="load" ns="global_costmap" />
        <rosparam file="$(find demo5_navigation)/param/costmap_common_params.yaml" command="load" ns="local_costmap" />
        <rosparam file="$(find demo5_navigation)/param/local_costmap_params.yaml" command="load" />
        <rosparam file="$(find demo5_navigation)/param/global_costmap_params.yaml" command="load" />
        <rosparam file="$(find demo5_navigation)/param/base_local_planner_params.yaml" command="load" />
    node>
launch>

nav3_all_navagation.launch

<launch>

       <node name="map_server" pkg="map_server" type="map_server" args="$(find demo5_navigation)/map/nav.yaml"/>

        <include file="$(find demo5_navigation)/launch/nav2_amcl.launch" />

        <include file="$(find demo5_navigation)/launch/nav3_set_yaml.launch" />

        <node name="joint_state_publisher" pkg="joint_state_publisher" type="joint_state_publisher" />
        <node name="robot_state_publisher" pkg="robot_state_publisher" type="robot_state_publisher" />
        <node pkg="rviz" type="rviz" name="rviz"  />

launch>

base_local_planner_params.yaml

TrajectoryPlannerROS:

  max_vel_x: 0.5
  min_vel_x: 0.1

  max_vel_theta:  1.0
  min_vel_theta: -1.0
  min_in_place_vel_theta: 1.0

  acc_lim_x: 1.0
  acc_lim_y: 0.0
  acc_lim_theta: 0.6

  xy_goal_tolerance: 0.10
  yaw_goal_tolerance: 0.05

  holonomic_robot: false

  sim_time: 0.8
  vx_samples: 18
  vtheta_samples: 20
  sim_granularity: 0.05

costmap_common_params.yaml

robot_radius: 0.12

obstacle_range: 3.0
raytrace_range: 3.5

inflation_radius: 0.2

cost_scaling_factor: 3.0

map_type: costmap

observation_sources: scan

scan: {sensor_frame: laser, data_type: LaserScan, topic: scan, marking: true, clearing: true}

global_costmap_params.yaml

global_costmap:
            global_frame: map
            robot_base_frame: base_footprint

            update_frequency: 1.0
            publish_frequency: 1.0
            transform_tolerance: 0.5

            static_map: true

local_costmap_params.yaml

local_costmap:
  global_frame: odom
  robot_base_frame: base_footprint

  update_frequency: 10.0
  publish_frequency: 10.0
  transform_tolerance: 0.5

  static_map: false
  rolling_window: true
  width: 3
  height: 3
  resolution: 0.05

时隔三个月，导师的小项目我终于写完给甲方交付了80%了，趁着甲方检验，我又又又回归了！

Original: https://blog.csdn.net/Eric_Sober/article/details/123776367
Author: 终问鼎
Title: 【ROS机器人】 — 2-4. 路径规划_move_base