Ros学习——移动机器人Ros导航详解及源码解析

1 执行过程

• 1.运行仿真机器人fake_turtlebot.launch：加载机器人模型——启动机器人仿真器——发布机器人状态
• 2.运行amcl节点fake_amcl.launch：加载地图节点map_server——加载move_base节点——加载fake_localization节点（AMCL）
• 3.运行rviz

2 机器人仿真

//fake_turtlebot.launch

<launch>
  <param name="/use_sim_time" value="false" />

  <!-- Load the URDF/Xacro model of our robot -->
  <arg name="urdf_file" default="$(find xacro)/xacro.py '$(find rbx1_description)/urdf/turtlebot.urdf.xacro'" />

  <param name="robot_description" command="$(arg urdf_file)" />

  <node name="arbotix" pkg="arbotix_python" type="arbotix_driver" output="screen" clear_params="true">
      <rosparam file="$(find rbx1_bringup)/config/fake_turtlebot_arbotix.yaml" command="load" />
      <param name="sim" value="true"/>
  </node>

  <node name="robot_state_publisher" pkg="robot_state_publisher" type="state_publisher">
      <param name="publish_frequency" type="double" value="20.0" />
  </node>

</launch>

• 2.1加载机器人模型turtlebot.urdf.xacro，包括：

　　　　1.硬件模型turtlebot_hardware.urdf.xacro

　　　　2.机器人本体模型turtlebot_body.urdf.xacro

　　　　3.标定参数turtlebot_calibration.xacro

　　　　4.运动学模型turtlebot_kinect.urdf.xacro

• 2.2 加载arbotix模拟器，即arbotix节点（加载配置文件：fake_turtlebot_arbotix.yaml）　　

port: /dev/ttyUSB0
baud: 115200
rate: 20
sync_write: True
sync_read: True
read_rate: 20
write_rate: 20

controllers: {
   #  Pololu motors: 1856 cpr = 0.3888105m travel = 4773 ticks per meter (empirical: 4100)
   base_controller: {type: diff_controller, base_frame_id: base_footprint, base_width: 0.26, ticks_meter: 4100, Kp: 12, Kd: 12, Ki: 0, Ko: 50, accel_limit: 1.0 }
}

　　

• 2.3 加载robot_state_publisher节点（设置频率publish_frequency：20）

3 机器人控制

//fake_amcl.launch

<launch>

  <param name="use_sim_time" value="false" />

  <!-- Set the name of the map yaml file: can be overridden on the command line. -->
  <arg name="map" default="test_map.yaml" />

  <!-- Run the map server with the desired map -->
  <node name="map_server" pkg="map_server" type="map_server" args="$(find rbx1_nav)/maps/$(arg map)"/>

  <!-- The move_base node -->
  <include file="$(find rbx1_nav)/launch/fake_move_base_amcl.launch" />

  <!-- Run fake localization compatible with AMCL output -->
  <node pkg="fake_localization" type="fake_localization" name="fake_localization" clear_params="true" output="screen">
     <remap from="base_pose_ground_truth" to="odom" />
     <param name="global_frame_id" value="map" />
     <param name="base_frame_id" value="base_footprint" />
  </node>

</launch>

　　

• 3.1加载地图服务器节点map_server，配置地图文件：test_map.yaml

image: test_map.pgm　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　//包含占用数据的图像文件的路径; 可以是绝对的，或相对于YAML文件的位置
resolution: 0.050000　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　//地图的分辨率，米/像素
origin: [-13.800000, -12.200000, 0.000000]　　　　　　　　　　　　　　　　//地图中左下像素的2-D姿态为（x，y，yaw），偏航为逆时针旋转（yaw = 0表示无旋转）。系统的许多部分目前忽略偏航。
negate: 0　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　//白/黑自由/占用语义是否应该被反转（阈值的解释不受影响）　　　　　
occupied_thresh: 0.9　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　//占据概率大于该阈值的像素被认为完全占用
free_thresh: 0.196　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　//占有概率小于该阈值的像素被认为是完全自由的

　　

• 3.2加载movebase节点：fake_move_base_amcl.launch——>运行成本、机器人半径、到达目标位置的距离，机器人移动的速度

　　　　1.costmap_common_params.yaml：配置基本的参数，这些参数会被用于local_costmap和global_costmap.　　　　　　

obstacle_range: 2.5                //障碍物探测，引入地图
raytrace_range: 3.0               //用于机器人运动过程中，实时清除代价地图中的障碍物
#footprint: [[0.175, 0.175], [0.175, -0.175], [-0.175, -0.175], [-0.175, 0.175]]          //将机器人的几何参数告诉导航功能包集，机器人和障碍物之间保持一个合理的距离
#footprint_inflation: 0.01
robot_radius: 0.175
inflation_radius: 0.2            //机器人与障碍物之间必须要保持的最小距离
max_obstacle_height: 0.6
min_obstacle_height: 0.0
observation_sources: scan   //设定导航包所使用的传感器
scan: {data_type: LaserScan, topic: /scan, marking: true, clearing: true, expected_update_rate: 0}

　　

　　　　2.local_costmap_params.yaml；

local_costmap:
   global_frame: map
   robot_base_frame: base_footprint
   update_frequency: 3.0            //发布信息的频率，也就是costmap可视化信息发布的频率
   publish_frequency: 1.0
   static_map: true
   rolling_window: false            //true：在机器人运动过程中，代价地图始终以机器人为中心
   width: 6.0
   height: 6.0
   resolution: 0.01                 //这三个是代价地图的的尺寸和分辨率，单位都是m
   transform_tolerance: 1.0

　　

　　　　3.global_costmap_params.yaml；

global_costmap:
   global_frame: map                          //定义机器人和地图之间的坐标变换，建立全局代价地图必须使用这个变换。
   robot_base_frame: base_footprint
   update_frequency: 1.0                  //地图更新的频率
   publish_frequency: 1.0
   static_map: true                            //是否使用一个地图或者地图服务器来初始化全局代价地图
   rolling_window: false
   resolution: 0.01
   transform_tolerance: 1.0
   map_type: costmap

　　

　　　　4.base_local_planner_params.yaml；

controller_frequency: 3.0
recovery_behavior_enabled: false
clearing_rotation_allowed: false

TrajectoryPlannerROS:          //机器人的最大和最小速度限制值，也设定了加速度的限值
   max_vel_x: 0.5
   min_vel_x: 0.1
   max_vel_y: 0.0  # zero for a differential drive robot
   min_vel_y: 0.0
   max_vel_theta: 1.0
   min_vel_theta: -1.0
   min_in_place_vel_theta: 0.4
   escape_vel: -0.1
   acc_lim_x: 1.5
   acc_lim_y: 0.0  # zero for a differential drive robot
   acc_lim_theta: 1.2

   holonomic_robot: false                     //全向移动机器人那么此值为true
   yaw_goal_tolerance: 0.1 # about 6 degrees
   xy_goal_tolerance: 0.05  # 5 cm
   latch_xy_goal_tolerance: false
   pdist_scale: 0.4
   gdist_scale: 0.8
   meter_scoring: true

   heading_lookahead: 0.325
   heading_scoring: false
   heading_scoring_timestep: 0.8
   occdist_scale: 0.05
   oscillation_reset_dist: 0.05
   publish_cost_grid_pc: false
   prune_plan: true

   sim_time: 1.0
   sim_granularity: 0.05
   angular_sim_granularity: 0.1
   vx_samples: 8
   vy_samples: 0  # zero for a differential drive robot
   vtheta_samples: 20
   dwa: true
   simple_attractor: false

　　

　　　　5.nav_test_params.yaml

TrajectoryPlannerROS:
  yaw_goal_tolerance: 6.28 # We don't care about orientation
  xy_goal_tolerance: 0.1   # 10 cm
  pdist_scale: 0.8
  gdist_scale: 0.4
  occdist_scale: 0.1

　　

• 3.3加载fake_localization节点：ACML

3 Rviz显示