arXiv每日学术速递 | 机器人是如何实现自由运动的？ROS自主导航了解一下

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当一个扫地机器人第一次来到你家时，它对家里的环境一无所知，所以第一次启动时，它的主要工作是探索这个未知环境，使用的技术就是SLAM。

地图建立完成后，就要正式开始干活了，接下来很多问题摆在机器人面前：如何完整走过家里每一个地方？如何躲避地图中已知的墙壁、衣柜等障碍物？静态的还好说，如果有“熊孩子”或者宠物，还有地上不时出现的各种杂物，机器人又该如何一一躲避？

这些问题就需要一套智能化的自主导航算法来解决。

01 机器人自主导航原理

机器人自主导航的流程并不复杂，和我们日常使用地图App的导航功能非常相似。

首先，选择一个导航的目标点，如图1所示的Goal，可以在地图App里直接输入，也可以在机器人中人为给定，目的是明确机器人“去哪里”。

接下来，在进行路径规划前，机器人还得知道自己“在哪里”，地图App可以通过手机中的GPS获知定位，机器人在室外也可以用类似的方法。如果在室内，GPS的精度不够，那么可以使用SLAM技术进行定位，也可以使用后面将要介绍的AMCL——一种全局定位的算法进行定位。

图1  移动机器人的自主导航流程

回想一下地图App中的操作，接下来App会画出一条连接起点和终点的最优路径，这就是路径规划的过程。规划这条最优路径的模块被称为全局规划器，也就是站在全局地图的视角，分析如何让机器人以最优的路径抵达目的地。

规划出路径后，机器人就开始移动了，在理想状态下，机器人需要尽量沿着全局路径运动，这个过程中难免会遇到临时增加的障碍物等问题，需要机器人动态决策。此时，机器人会偏离全局路径，动态躲避障碍物，这个过程就需要机器人搭载一个局部规划器。

局部规划器除了会实时规划避障路径，还会努力让机器人沿着全局路径运动，也就是规划机器人每时每刻的运动速度，这个速度就是之前频繁用到的cmd_vel话题。将速度指令传输给机器人底盘，底盘中的驱动就会控制机器人的电机按照某一速度运动，从而带动机器人向目标前进。

02 Nav2自主导航框架

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