ROS2、slam_toolbox、Navigation2、Gazebo(转)

本文介绍了SLAMToolbox软件包,该包基于LaserScan消息创建二维地图,适用于持续建图、定位和地图合并。同时,文章详细解析了Navigation2项目,这是ROS Navigation Stack的新一代版本,旨在安全地使移动机器人从A点移动到B点,包括动态路径规划、障碍物规避等关键功能。
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参考文献:

  • wiki.ros.org/slam_toolbox
  • github.com/SteveMacenski/slam_toolbox
  • ros-planning.github.io/navigation2/

Slam Toolbox软件包基于LaserScan消息的形式组合来自激光测距仪的信息,并从odom-> base链接中进行了TF转换,从而创建了空间的二维地图。该软件包将允许完全序列化重新加载的SLAM地图的数据和姿态图,用于持续建图、定位,合并或进行其他操作。允许SLAM Toolbox在同步(即,处理所有有效的传感器测量,无论是否滞后)和异步(即,在可能的情况下处理有效的传感器测量)模式下运行。

ROS取代了ggapping、cartographer、karto、hector等功能,具有功能完备的SLAM,该功能建立在Karto核心的强大扫描匹配器上,已被大量使用并加速用于此软件包。还介绍了一个基于Google Ceres的新优化插件。还介绍了一种称为“弹性姿态图定位”"elastic pose-graph localization" 的新定位方法,该方法采用测量的滑动窗口并将其添加到图形中以进行优化和细化。这允许跟踪环境中已更改的局部要素,而不是将其视为偏差,并且当离开某个区域而不影响长期地图时,会删除这些多余的节点。

它是在大型动态室内环境中应对GMapping、Karto、Cartographer和AMCL的地图绘制和定位质量不足而创建的,尽管它也已在人行道机器人上进行了测试和部署。

其中包含一个RVIZ插件,可通过ROS主题和服务与SLAM Toolbox进行交互。虽然它是作为调试工具提供的,但对于生产而言,建议使用它包装自己的操作界面。允许通过RVIZ插件进行手动姿势图操作,该插件非常适合小型地图。在较大的地图中,交互式标记将使RVIZ过载,因此它在较小的地图中作为调试工具或用于自省时最有用。在交互式姿势图操作模式下,可以移动和旋转图中的节点,同时显示该节点的激光扫描图,以使其与闭环或匹配更好地对齐,然后在图形姿势的该部分上重新运行优化器。旋转地图以使其轴向对齐也非常有用。


概述

Navigation 2项目是ROS Navigation Stack的新一代版本(适用ROS2)。该项目寻求找到一种安全的方法,使移动机器人从A点移动到B点。这将完成动态路径规划,计算电动机的速度,避免障碍物和结构恢复行为。要了解有关该项目的更多信息,请参阅关于和联系

导航2使用行为树来调用模块化服务器以完成操作。动作可以是计算路径,控制工作量,恢复或任何其他与导航相关的动作。这些都是在ROS动作服务器上与行为树(BT)进行通信的单独节点。下图将很好地了解Navigation 2的结构。注意:可以在每个服务器中为控制器,计划者和恢复提供多个插件,并带有匹配的BT插件。这可用于创建上下文导航行为。如果想查看该项目与ROS(1)导航之间的比较,请参阅ROS与ROS2导航

Navigation2(Nav2)的预期输入是符合REP-105的TF转换,使用静态Costmap图层的地图源,BT XML文件以及任何相关的传感器数据源。然后它将为完整或非完整机器人的电动机提供有效的速度命令。我们目前支持完整的和差速驱动的基座类型,但计划在不久的将来也支持Ackermann(类似汽车的)机器人。

它具有以下工具:

  • 加载、服务和存储地图(地图服务器)
  • 在地图上定位机器人(AMCL)
  • 规划障碍物从A到B的路径(Nav2 Planner)
  • 沿路径控制机器人(Nav2控制器)
  • 将传感器数据转换为世界的成本图表示(Nav2 Costmap 2D)
  • 使用行为树(Nav2行为树和BT Navigator)构建复杂的机器人行为
  • 计算故障情况下的恢复行为(Nav2恢复)
  • 跟随顺序的航点(Nav2航点跟随者)
  • 管理服务器的生命周期(Nav2 Lifecycle Manager)
  • 用于启用您自己的自定义算法和行为的插件(Nav2 Core)

同时还提供了一组启动插件来帮助入门。NavFn使用A *或Dijkstra的算法计算从姿势到目标姿势的最短路径。DWB将使用DWA算法来计算遵循路径的控制效果,并为轨迹选择提供了多个插件。包括以下恢复行为:等待,旋转,清除成本图和备份。有一组BT插件可用于调用这些服务器和计算条件。最后,有一组Rviz插件,用于与堆栈交互并控制生命周期。可以在导航插件上找到所有用户报告的插件的列表。

Navigation2教程

介绍

与Gazebo接口的ROS 2软件包集包含在名为的元软件包中gazebo_ros_pkgs。请参阅 ROS 2概述 以获取背景信息,然后继续此处。

这些软件包支持ROS 2 Dashing和Gazebo 9,可以从debian软件包或从源代码安装。

预备条件

应该了解ROS 2的基本概念,并已阅读一些 ROS 2教程

安装ROS 2

ROS2可以通过二进制安装或源安装来安装,请参阅ROS 2安装页面。当前稳定的分布是Dashing

提示:不要忘记按照ROS安装页面上的说明来获取源脚本。确切的命令将根据安装方法而有所不同。更新setup.bash。

安装Gazebo

可以从源代码或从预构建软件包中安装Gazebo。请参阅 安装Gazebo

应该安装Gazebo9。如果从源安装,请确保构建 gazebo9分支。

提示:如果在查找插件和其他资源时遇到困难,则可能需要获取Gazebo的安装文件。例如:。source /usr/share/gazebo/setup.sh

安装gazebo_ros_pkgs

按照从debian软件包安装的说明或从源代码安装的说明进行操作。

从debian软件包安装(在Ubuntu上)

假设已经安装了一些dashing debian软件包,请gazebo_ros_pkgs按照以下步骤安装 :

sudo apt install ros-dashing-gazebo-ros-pkgs

从源代码安装(在Ubuntu上)

如果是一位积极的开发人员,致力于为代码库做贡献,那么建议安装源代码,因为它提供了对工作流程的更多访问和控制。

提示:这些说明要求使用 colcon构建工具,这是ROS 2中使用的标准工具。

需要gazebo_ros_pkgs根据使用的ROS 2版本选择的分支。当前支持的分支是:

以下设置假定使用ros2分支安装gazebo_ros_pkgs

  1. 确保git已在Ubuntu计算机上安装:

    sudo apt install git
  2. 为colcon工作区创建一个目录并移至其中:

    mkdir -p ~/ws/src
  3. 复制 此文件该文件将获取gazebo_ros_pkgs和需要的其他软件包:

    cd ~/ws
    wget https://bitbucket.org/api/2.0/snippets/chapulina/geRKyA/f02dcd15c2c3b83b2d6aac00afe281162800da74/files/ros2.yaml

    注意:version yaml文件中的标记表示我们正在检出特定存储库 的分支,例如 版本:ros2检出该ros2分支。

  4. 将软件包放入src目录

    cd ~/ws
    vcs import src < ros2.yaml
  5. 安装所有依赖项:

    cd ~/ws
    rosdep install --from-paths src --ignore-src -r -y
  6. 然后构建所有软件包:

    cd ~/ws
    colcon build --symlink-install

    注意:在构建此版本之前,确保ROS 2环境的来源正确。

  7. 如果在构建时遇到任何问题,请务必在answer.gazebosim.org上寻求帮助 。

  8. 确保为打开的每个新终端提供此工作空间的安装设置:

    source ~/ws/install/setup.bash

    提示:可以通过运行一次此命令,为每个新终端自动获取此消息:echo "source ~/ws/install/setup.bash" >> ~/.bashrc

测试Gazebo和ROS 2集成

假设已经正确设置并构建了ROS 2和Gazebo环境,您现在应该能够加载包含ROS 2插件的Gazebo世界,并在运行时插入其中包含ROS 2插件的模型。

Gazebo ROS软件包为您提供了多个演示世界,以使您快速入门这些插件。演示世界可以在这里找到 ,并且默认情况下安装在 。/opt/ros/<distro>/share/gazebo_plugins/worlds/

每个世界文件的顶部都有说明,并提供了一些示例命令,可以运行这些命令来测试其功能,请务必检查一下!

让我们现在尝试加载其中之一!

  1. 打开一个新终端

  2. 按照安装ROS 2的说明输入ROS 2。

  3. 确保已安装一些核心工具:

    sudo apt install ros-dashing-ros-core ros-dashing-geometry2
  4. 如果gazebo_ros_pkgs从源安装,请从工作空间获取源:

    . ~/ws/install/setup.bash
  5. 用Gazebo加载差分驱动世界:

    gazebo --verbose /opt/ros/crystal/share/gazebo_plugins/worlds/gazebo_ros_diff_drive_demo.world
  6. Gazebo的GUI应该与一个简单的工具一起出现:

     

  7. 在新的终端(这是第二个终端)上,运行以下命令以查看world文件。

    gedit /opt/ros/crystal/share/gazebo_plugins/worlds/gazebo_ros_diff_drive_demo.world
  8. 看看顶部的代码块有一些示例命令吗?让我们打开第三个终端,再次gazebo_ros_pkgs如上所述,获取ROS 2的源。

  9. 然后运行以下命令之一,例如:

    ros2 topic pub /demo/cmd_demo geometry_msgs/Twist '{linear: {x: 1.0}}' -1
  10. 会看到车辆向前行驶:

     

  11. 试用文件上列出的其他命令,并尝试修改它们的值以了解事物的工作方式。还可以尝试其他演示世界!


 

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<think>首先,用户的问题是关于在ROS 2中实现多地图导航的技术方案。他们询问“ROS 2 multi map navigation implementation guide”。所以,我需要提供一个清晰的指南,帮助用户逐步实现这个功能。 关键点: - 用户提到“多地图导航”,意思是使用多个地图进行导航,可能是在不同区域或环境之间切换。 - ROS 2是Robot Operating System的第二个版本,比ROS 1更先进。 - 我需要基于系统级指令:使用$...$用于行内数学表达式,$$...$$用于独立公式,确保LaTeX语法正确,使用中文回答,生成相关问题,并在引用末尾添加引用标识。 回顾用户提供的引用: - 引用[1]是关于导航的论文和资源,包括运动规划、参数优化、costmap等。这些可能相关,因为多地图导航涉及导航堆栈。 - 引用[2]是关于ROSCon的,似乎不直接相关,但可能用于上下文。 用户的上一次问题或上下文:用户说“上述引用仅供参考,并不是用户真正的需求”,所以我应该聚焦于用户当前的问题,而不是这些引用。用户提到“请尽可能多的参考用户上一次的问题和你的回答”,但在这个对话中,这是第一条消息,所以我假设没有历史记录。我需要基于当前问题。 结构化回答: - 回答应该结构清晰,帮助用户逐步解决问题。 - 确保真实可靠:基于ROS 2的官方文档和常见实践。 - 使用中文。 - 在适当的地方添加数学表达式(如果需要)。 - 生成相关问题。 多地图导航在ROS 2中的实现: - 在ROS 2中,导航通常使用Nav2堆栈(Navigation 2),它是ROS 2的导航框架。 - 多地图导航意味着机器人能在多个地图之间切换,例如,在不同楼层或不同建筑中导航。 - 实现方案可能包括: 1. **地图管理**:存储和加载多个地图。 2. **地图切换**:根据机器人位置或用户命令切换当前使用的地图。 3. **定位**:确保定位系统(如AMCL)能处理地图切换。 4. **导航堆栈集成**:配置Nav2以支持多地图。 步骤指南: 1. **准备地图**:创建多个地图文件(如.pgm或.yaml),每个对应一个区域。 2. **配置Nav2**:在Nav2的参数文件中,设置地图服务器和AMCL以支持多地图。 3. **实现地图切换逻辑**:使用ROS 2服务或主题来动态加载新地图。 4. **处理定位**:当切换地图时,重置或调整定位,例如通过重新初始化AMCL。 5. **测试**:在仿真或真实机器人上测试多地图导航。 相关ROS 2包: - `nav2_map_server`:用于加载和提供地图。 - `nav2_amcl`:用于定位。 - `nav2_lifecycle_manager`:管理节点生命周期。 在回答中,我应该包括代码片段或配置示例。 生成相关问题: - 在回答末尾,添加3-5个相关问题,如“如何动态切换地图?”或“如何处理地图切换时的定位漂移?” 引用标识: - 如果引用用户提供的材料,在末尾添加[^1]或[^2]。但用户说这些仅供参考,所以我应该只在必要时引用。基于引用[1],我可以提到相关概念,如costmap或规划,但不要强制。 LaTeX使用: - 如果有数学表达式,例如在解释算法时使用。例如,讨论路径规划时,使用$公式$。但在这个上下文中,可能不需要复杂的数学,除非涉及优化算法。 完整回答结构: 1. **介绍**:解释多地图导航的概念和在ROS 2中的重要性。 2. **逐步实现指南**: - 步骤1: 准备地图 - 步骤2: 配置地图服务器 - 步骤3: 实现切换逻辑 - 步骤4: 集成到Nav2 - 步骤5: 测试和优化 3. **代码示例**:提供简单的Python或C++代码片段。 4. **常见问题和优化**:讨论潜在问题。 5. **相关问题**:生成相关问题。 确保中文回答。</think>### ROS 2 中多地图导航实现指南 在 ROS 2 中实现多地图导航,允许机器人在不同环境(如不同楼层、房间或区域)之间动态切换地图进行自主导航。这通常基于 Nav2Navigation 2)堆栈,它是 ROS 2 的标准导航框架。以下指南将逐步解释实现方案,确保结构清晰、真实可靠,基于官方文档和最佳实践[^1]。整个过程包括地图管理、定位处理、导航堆栈配置和切换逻辑。 #### 1. **理解多地图导航概念** 多地图导航的核心是机器人根据位置或命令加载不同地图,并保持连续导航。关键挑战包括: - **地图切换**:动态加载新地图而不中断导航。 - **定位一致性**:切换时避免定位漂移,确保机器人位置准确(例如,使用自适应蒙特卡洛定位,AMCL)。 - **导航堆栈集成**:配置 Nav2 参数以支持多地图,包括 costmap 和路径规划。 数学上,定位问题可建模为概率估计:给定传感器观测 $z_t$ 和运动控制 $u_t$,估计状态 $x_t$ 的后验概率 $P(x_t | z_{1:t}, u_{1:t})$。在多地图场景中,当切换地图时,需重置或调整该分布以匹配新环境[^1]。 #### 2. **实现步骤** 以下步骤基于 ROS 2 Humble 或 Iron 版本,使用 Nav2 堆栈。确保已安装 `nav2_bringup`、`nav2_map_server` 等包。 ##### **步骤 1: 准备地图文件** - **创建多个地图**:使用 SLAM 工具(如 `slam_toolbox`)生成多个地图文件(`.pgm` 图像和 `.yaml` 元数据文件),每个文件对应一个独立区域(例如,`map_floor1.yaml`、`map_floor2.yaml`)。 - **存储地图**:将所有地图文件放在 ROS 2 包的 `maps` 目录下(例如,`~/ros2_ws/src/my_nav_pkg/maps`)。 ##### **步骤 2: 配置地图服务器以支持多地图** - **修改地图服务器参数**:在 Nav2 中,`nav2_map_server` 节点负责提供地图。创建或修改参数文件(如 `nav2_params.yaml`)以支持动态加载。 ```yaml map_server: ros__parameters: use_sim_time: false yaml_filename: "" # 初始为空,通过服务动态加载 topic_name: "map" ``` - **实现地图加载服务**:使用 ROS 2 服务(如 `LoadMap`)动态切换地图。创建一个 Python 节点来处理切换逻辑: ```python # 文件:map_switcher.py import rclpy from rclpy.node import Node from nav2_msgs.srv import LoadMap from std_srvs.srv import Trigger class MapSwitcher(Node): def __init__(self): super().__init__('map_switcher') self.load_map_client = self.create_client(LoadMap, '/map_server/load_map') self.switch_service = self.create_service(Trigger, 'switch_map', self.switch_map_callback) self.maps = ["/path/to/map_floor1.yaml", "/path/to/map_floor2.yaml"] # 地图路径列表 self.current_map_index = 0 def switch_map_callback(self, request, response): self.current_map_index = (self.current_map_index + 1) % len(self.maps) req = LoadMap.Request() req.map_url = self.maps[self.current_map_index] future = self.load_map_client.call_async(req) future.add_done_callback(self.load_map_done) response.success = True response.message = f"Switching to map: {req.map_url}" return response def load_map_done(self, future): try: result = future.result() if result.result: self.get_logger().info("Map loaded successfully") else: self.get_logger().error("Map load failed") except Exception as e: self.get_logger().error(f"Service call failed: {e}") def main(): rclpy.init() node = MapSwitcher() rclpy.spin(node) rclpy.shutdown() if __name__ == '__main__': main() ``` - **运行地图服务器**:启动时指定参数文件: ```bash ros2 launch nav2_map_server map_server.launch.py params_file:=/path/to/nav2_params.yaml ``` ##### **步骤 3: 配置定位和导航堆栈** - **调整 AMCL 参数**:AMCL 节点需在切换地图时重置粒子过滤器。在 `nav2_params.yaml` 中添加: ```yaml amcl: ros__parameters: use_sim_time: false initial_pose: {x: 0.0, y: 0.0, z: 0.0, yaw: 0.0} # 初始位姿,切换时更新 recovery_alpha_slow: 0.001 # 降低慢速恢复权重,减少漂移 recovery_alpha_fast: 0.1 # 快速恢复权重 ``` - **处理定位重置**:在切换地图时,调用服务重置 AMCL。扩展 `map_switcher.py` 以包括 AMCL 重置: ```python # 在 MapSwitcher 类中添加 from std_srvs.srv import Empty def __init__(self): # ... 同上 ... self.amcl_reset_client = self.create_client(Empty, '/reset_amcl') def switch_map_callback(self, request, response): # ... 加载地图后 ... reset_req = Empty.Request() self.amcl_reset_client.call_async(reset_req) ``` - **配置多地图 costmap**:Nav2 的 costmap 需适应不同地图。在 `nav2_params.yaml` 中设置全局和局部 costmap: ```yaml global_costmap: ros__parameters: use_sim_time: false robot_base_frame: "base_link" update_frequency: 1.0 plugins: ["static_layer", "inflation_layer"] static_layer: map_topic: "map" # 动态切换的主题 local_costmap: ros__parameters: # 类似配置 ``` ##### **步骤 4: 集成导航堆栈和测试** - **启动完整导航堆栈**:使用 `nav2_bringup` 启动文件,并指定参数: ```bash ros2 launch nav2_bringup navigation_launch.py params_file:=/path/to/nav2_params.yaml ``` - **测试地图切换**: - 在仿真环境(如 Gazebo)中测试:发布切换服务请求: ```bash ros2 service call /switch_map std_srvs/Trigger ``` - 验证行为:机器人应在切换后继续导航,无定位漂移。使用 RViz 监控地图和路径。 - **优化性能**:如果切换延迟高,考虑预加载地图或使用缓存策略。二次规划(如 $ \min \int ( \kappa(s)^2 ) ds $ 最小化路径曲率)可平滑路径,提高多地图导航鲁棒性[^1]。 #### 3. **常见问题与优化** - **定位漂移处理**:切换时,确保机器人处于已知位置点(如“过渡区”),并使用传感器融合(如 IMU)减少误差。 - **内存管理**:避免内存泄漏,通过 `nav2_lifecycle_manager` 管理节点生命周期。 - **性能考虑**:在大规模地图中,使用分层 costmap 或安全走廊优化路径(如 2D 安全走廊算法 $ \text{minimize} \ f(x) \ \text{subject to} \ g(x) \leq 0 $),确保狭窄空间导航[^1]。 - **错误处理**:添加超时和重试机制在服务调用中。 #### 4. **参考资源** - 官方 Nav2 文档:[Nav2 Documentation](https://navigation.ros.org/) - 论文参考:运动规划技术(如《A Review of Motion Planning Techniques for Automated Vehicles》)和 costmap 优化(如《Layered Costmap for Context-Sensitive Navigation》)提供理论基础[^1]。 - 社区资源:ROS Discourse 或 GitHub 仓库(如 `nav2` 项目)有示例实现。 通过以上步骤,您可以在 ROS 2 中高效实现多地图导航。如有具体环境需求,可进一步调整参数。
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