ros的navigation之———move_base(导航框架)

本文详细介绍ROS导航系统的核心组件move_base及其相关配置。包括laserandodom、map_server、costmap等节点的功能及参数设置,特别关注costmap在路径规划中的作用。

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前言

前文已经讲过gmapping构建地图和amcl自定位了,下面就可以将这些整合到move_base中正式开启导航模式了~

move_base简介

move_base节点其实相当于ros navigation整体框架的一个指挥官,它统筹了各个navigation节点发过来的信息:
这里写图片描述
下面我介绍一下我了解的节点:

laser and odom

正如gmapping和amcl一样,laser和odometry信息依然是要作为输入的。当然这里增加了一个pointcloud点云信息可以去做障碍物检测,不过博主并没有用过~~

map_server

这个节点是用来读入生成好的地图的~一般gmapping生成的一个.pgm的地图直接使用map_server读进去就可以了。

costmap

这个节点困扰了我好久,其中local_costmap一直都没有数据。后来才发现是障碍物高度范围的参数设的太小,调大之后终于成功了。costmap我理解就是在原来的地图基础上,结合一些膨胀(使原地图更胖)和sensor(我的是laser)的数据,形成一个新的地图,然后在这个地图上进行路径规划。这里global costmap是不动的,只是基于读入的地图,而local costmap是实时更新的,根据你的激光数据,它可以帮你躲避新出现在地图中的障碍物。

planner

进行路径规划的节点。

base_control

输出规划好的速度,可以直接订阅然后下发给你的机器人。不过我的cmd_vel主题老是会输出0的速度,所以大家根据情况可以对速度进行一些限制和优化。

我的launch文件

<?xml version="1.0"?>
<launch>

  <node pkg="beginner_tutorials" type="talker" name="talker"/>

  <node pkg="map_server" type="map_server" name="map_server" args="/home/nj/laser_map/map3.yaml"/>

  <!-- amcl node -->
  <node pkg="amcl" type="amcl" name="amcl" output="screen">

          <remap from="scan" to="scan"/>
          <!-- Publish scans from best pose at a max of 10 Hz -->
          <param name="use_map_topic" value="true"/>
          <param name="odom_model_type" value="omni"/>
          <param name="odom_alpha5" value="0.1"/>
          <param name="transform_tolerance" value="0.5" />
          <param name="gui_publish_rate" value="10.0"/>
          <param name="laser_max_beams" value="100"/>
          <param name="min_particles" value="500"/>
          <param name="max_particles" value="2000"/>
          <param name="kld_err" value="0.1"/>
          <param name="kld_z" value="0.99"/>
          <param name="odom_alpha1" value="0.1"/>
          <param name="odom_alpha2" value="0.1"/>
          <!-- translation std dev, m -->
          <param name="odom_alpha3" value="0.1"/>
          <param name="odom_alpha4" value="0.1"/>
          <param name="laser_z_hit" value="0.9"/>
          <param name="laser_z_short" value="0.05"/>
          <param name="laser_z_max" value="0.05"/>
          <param name="laser_z_rand" value="0.5"/>
          <param name="laser_sigma_hit" value="0.2"/>
          <param name="laser_lambda_short" value="0.1"/>
          <param name="laser_lambda_short" value="0.1"/>
          <param name="laser_model_type" value="likelihood_field"/>
          <!-- <param name="laser_model_type" value="beam"/> -->
          <param name="laser_min_range" value="1"/>
          <param name="laser_max_range" value="5"/>
          <param name="laser_likelihood_max_dist" value="4.0"/>
          <param name="update_min_d" value="0.2"/>
          <param name="update_min_a" value="0.5"/>
          <param name="resample_interval" value="1"/>
          <param name="transform_tolerance" value="0.1"/>
          <param name="recovery_alpha_slow" value="0.0"/>
          <param name="recovery_alpha_fast" value="0.0"/>


          <param name="initial_pose_x" value="3"/>
          <param name="initial_pose_y" value="-1"/>
          <param name="initial_pose_a" value="0"/>
          <param name="initial_cov_xx" value="15"/>
          <param name="initial_cov_aa" value="15"/>
          <param name="initial_cov_yy" value="15"/>



  </node>
  <node pkg="move_base" type="move_base" name="move_base" output="screen">
    <rosparam file="/home/nj/laser_map/costmap_common_params.yaml" command="load" ns="global_costmap" />
        <rosparam file="/home/nj/laser_map/costmap_common_params.yaml" command="load" ns="local_costmap" />
        <rosparam file="/home/nj/laser_map/local_costmap_params.yaml" command="load" />
        <rosparam file="/home/nj/laser_map/global_costmap_params.yaml" command="load" />
        <rosparam file="/home/nj/laser_map/dwa_local_planner_params.yaml" command="load" />
  </node>
</launch>

我的talker节点是激光节点,大家可以吧这个节点换成自己的激光节点。
我这里对move_base设置参数使用了yaml文件,因为参数太多了写到一个launch会死的~~
我已经传到github上了,这些文件链接:github,当然大家需要改一下路径~

重要参数(2015 12 25增补)

我把我觉得重要的参数都给大家列举一下:

costmap_common_params.yaml

基本的重要参数都在这个参数表里
1. obstacle_range:决定了多远的距离以内被当成是障碍显示在local costmap里面
2. footprint: 通过设置坐标来决定了你小车的形状,也可以设置radius,小车就是圆形。
3. inflation_radius:costmap的膨胀半径~很重要~
4. observation_sources:用来设置你输入的障碍物检测方法:可以是激光和点云
5. max_obstacle_height: , min_obstacle_height: ,障碍物的高度范围,我就是这个范围设的太小开始local map并没有显示出来。

我的结果图

在rviz中显示出的效果
这里写图片描述
白色方块就是local costmap了,而原地图旁边的各种颜色就是对地图的膨胀,这个参数都是可以在yaml文件里设置的。
ros costmap,这个链接就是ros介绍costmap的参数如何设定大家也可以找到。

### 回答1: ROS Navigation是一种自主导航系统,它可以帮助机器人在未知环境中自主移动和避障。它使用激光雷达和其他传感器来感知周围环境,并使用路径规划算法来计算机器人的最佳路径。ROS Navigation还可以与SLAM(同时定位与地图构建)系统集成,以帮助机器人在未知环境中构建地图。 ### 回答2: ROS Navigation 是一款基于 Robot Operating System(ROS)的自主导航软件包,它可用于使移动机器人在自然环境中实现完全自主化的导航行为,包括建立地图、路径规划、局部障碍规避和全局障碍规避等等。ROS Navigation 软件包的最终目标是通过多种感知、规划和控制技术,实现机器人的定位、建图与规划、避障、路径跟踪等功能,从而实现高效、精确、可靠地移动。ROS Navigation 的设计初衷是为了提高机器人在正常环境中的工作效率,同时也为机器人的应用提供安全、舒适、高效的体验。 ROS Navigation 的主要组件包括: 1. Costmap:Costmap 是机器人在环境中进行建图的核心组件之一。它可以创建一个表示环境代价的二维矩阵,其中包括静态障碍、动态障碍物和地形信息等。Costmap 主要负责维护机器人的避障指导,制定安全路径,避免机器人碰撞到障碍物。在 Costmap 中,所有的导航信息都被表示成可访问的结构,这使它具有出色的灵活性和可重用性。 2. AMCL:AMCL 是自适应蒙特卡洛局部定位的缩写,是机器人进行位姿估计的主要组件之一。它能够利用机器人的传感器数据,执行精准的实时定位,包括局部定位和全局定位等。在自主导航期间,机器人需要精确的监听和防止自身姿态的变化,AMCL 将负责维护机器人的当前位置和方向等信息,并以此为基础计算机器人的最佳路径规划。 3. Move BaseMove BaseROS Navigation 的核心模块之一,提供了机器人的目标导航解决方案。它主要负责根据机器人当前位置和目标位置之间的距离和障碍物信息,选择机器人的下一步行动。Move Base 组件还可以与其他外部节点进行通信,比如利用传感器和别的程序输入来获取外部信息,以实现更加智能和自适应的导航方案。 ROS Navigation 具有以下特点: 1. 适用范围广:ROS Navigation 可以为各种类型的机器人预配导航节点,包括差分驱动式机器人、四轮驱动机器人、六轮全驱动机器人和动力学模型机器人等。 2. 定制性强:ROS Navigation 的用户可以根据自己的需求更改和修改机器人导航的参数,通过简单的参数调整即可实现不同的导航效果。 3. 社区活跃:ROS Navigation 软件包拥有庞大的用户社区,包括代码贡献者、测试者、教程作者和知识分享者等,通过这些用户的积极参与,不断提升 ROS Navigation 的质量和功能。 4. 易上手:ROS Navigation 软件包的使用非常方便,通过简单的配置文件和指令即可让机器人实现自主导航。相比较于其他自主导航软件包,ROS Navigation 更加易用易懂,大大降低了机器人导航的门槛。 总的来说,ROS Navigation 软件包是一个高效、灵活、易用的自主导航软件,它为移动机器人在复杂的自然环境中实现自主、智能的导航提供了坚实的基础,广泛应用于机器人行业的各个领域。 ### 回答3: ROS导航ROS机器人平台中的一项非常重要的功能,可以使机器人实现自主导航、避障等高级功能。其核心组件包括了机器人建图、全局路径规划、局部路径规划、位置估计、里程计等。 机器人建图是ROS导航的基本组件,核心是通过机器人进行环境探测,获取环境信息,生成和更新地图。ROS导航支持多种建图方式,包括视觉建图、激光雷达建图等。建立了地图后,机器人就可以在环境中进行导航了。 机器人导航包含了全局路径规划和局部路径规划两个方面,全局路径规划通过地图信息寻找从起点到目标点的最优路径,而局部路径规划则负责在机器人运行过程中实时观察机器人周围环境,生成避障路径,实现积极避障功能。 而位置估计和里程计是ROS导航中的关键组件。位置估计主要是通过机器人传感器测量数据,对机器人在地图中的位置进行估计。里程计则是通过测量机器人的轮子转动数来计算其移动的距离和角度。 总之,ROS导航是一个非常重要的机器人自主导航功能,可以为机器人在不同场合下实现安全稳定的路径规划和行走,扩展了机器人的应用范围和可用性,对智能物流、智慧城市等领域的发展也具有非常重要的作用。
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