nav_core

该包定义了整个导航系统关键包的接口函数,包括base_global_planner, base_local_planner以及recovery_behavior的接口。
里面的函数全是虚函数,所以该包只是起到规范接口的作用,真正功能的
实现在相应的包当中。

global_planner和navfn

这两个包干的事情是一样的,都是为实现目标点与当前点之间的全局路径规划,内部都有Dijkstra算法和A*导航算法的实现,
ROS系统默认采用的是navfn。

base_local_planner

完成局部窗口内的路径规划任务,机器人行动速度的具体生成在此包当中完成。目前有两种局部路径规划算法实现,
一是航迹推算法(TrajectoryROS),一是动态窗口法(DWA),
该包内部的默认实现是航迹推算法,但是留出了DWA的定义接口,DWA的实现在dwa_local_planner中。

map_server

主要功能是读取pgm和yaml配套的地图文件,并将之转换到/map话题发送出来(比如rviz中显示的地图就是订阅了该话题), 
另外还提供地图保存等增值服务
。

costmap_2d

以层的概念来组织图层,用户可以根据需要自己配置,默认的层有static_layer(通过订阅map_server的/map主题)来生成, 
obstacle_layer根据传感器获得的反馈来生成障碍物图层, inflation_layer则是将前两个图层的信息综合进行缓冲区扩展。
该包可进行动态窗口的生成(比如base_local_planner中使用的就是动态的局部窗口地图)也可以生成静态地图
(比如global_planner中使用的就是全局静态地图)。(有待验证的疑问,是否静态地图中obstacle_layer不起作用,而动态地图中static_layer不起作用)。
此外,该包还在实时发送自己的地图信息,通过nav_msgs::OccupancyGrid发送消息给rviz。所以可以仿照该写法来发送自己想要的数据到rviz中去。

rotate_recovery和clear_costmap_recovery

这两个包都继承自nav_core中定义的recovery_behavior类, 具体实现的是当导航发现无路可走的时候,
机器人在原地打转转并清理(更新更恰当些)周围障碍物信息看是否有动态障碍物运动开,
能找到路继续走。在move_base当中,默认使用的recovery_behavior是这样的,先进行一次旋转,然后进行一次小半径的障碍物更新,然后再进行一次旋转,
再进行一次大范围的障碍物更新,每进行一次recovery_behavior,都会重新尝试进行一次局部寻路,如果没找到,
才会再执行下一个recovery_behavior。这两个包的代码非常简单,不看也不会影响理解偏差,
所以可以不用浪费时间看,当然因为简单要看也是分分钟的事。

move_base

这个是整个navigation stack当中进行宏观调控的看得见的手。
它主要干的事情是这样的: 维护一张全局地图(基本上是不会更新的,一般是静态costmap类型),维护一张局部地图(实时更新,costmap类型),
维护一个全局路径规划器global_planner完成全局路径规划的任务, 维护一个局部路径规划器base_local_planner完成局部路径规划的任务。
然后提供一个对外的服务,负责监听nav_msgs::goal类型的消息,然后调动全局规划器规划全局路径,再将全局路径送进局部规划器,
局部规划器结合周围障碍信息(从其维护的costmap中查询),全局路径信息,目标点信息采样速度并评分获得最高得分的轨迹(即是采样的最佳速度),
然后返回速度值,由move_base发送Twist类型的cmd_vel消息上,从而控制机器人移动。完成导航任务。

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