ROS 教程之 navigation ：在 catkin 环境下创建costmap layer plugin

在做机器人导航的时候，肯定见到过global_costmap和local_costmap。global_costmap是为了全局路径规划服务的，如从这个房间到那个房间该怎么走。local_costmap是为局部路径规划服务的，如机器人局部有没有遇到行人之类的障碍。costmap就是栅格图，每个栅格里存放着障碍物信息。但是hydro里的costmap不是单独一个栅格图，而是将一个栅格图分成了很多层，如最底下是静态地图，即墙壁，桌子等建地图时已经存在的障碍物；第二层是障碍物层；第三层是膨胀层，可以理解为把障碍物膨胀了一圈，最上面就是把前面各层的cost叠加起来形成最后的栅格图mast_grid，关于这种costmap的 简介见wiki介绍。这些分层的cost layer 是怎么叠加起来，他们是如何工作的？有何优点？可以参见costmap layer 的 发明人David V.Lu的IROS会议论文，关于costmap_2d package的细节主要来自 这个ros answer。

       那么我们自己能用costmap layer 来干什么呢？首先来看一个问题，假设你想让你的机器人不能去厨房或者其他一些地方，可能你会想在全局地图中的这些地方人为的放置一些假障碍，那机器人就去不了了。可假障碍如何放到机器人已经生成的costmap里？有人用假激光或者假的点云数据来制造假障碍，但是，很麻烦。如果你能创建一个专门存放这些假障碍的costmap ，然后把这个costmap作为插件(plugin)放到ROS自带的地图里去，这个问题就解决了。

      ROS的官网wiki里有教你怎么新建costmap layer以及怎么插入到global_costmap 或者local_costmap里去，官方的tutorials请点击这里，教程里的例子是在你机器人前方1m处防止一个障碍点。可惜教程是建立在rosbulid编译环境下的，对于一路都是使用catkin的新手来说，怎么使得rosbuild 和catkin两个work space合起来工作，都成问题。所以，这里就教你如何在catkin环境下创建layer。

    本文分为两部分：

   1、如何在catkin 工作空间中创建New layer 插件

    2、如何在程序中调用新创建的New layer

一、创建 layer 插件

      在这部分，将创建一个simpler layer，这个layer的作用是在机器人前方1m处放置一个障碍物。

    1. 首先要保证安装了costmap-2d这个包

即使当初安装ros的时候采用-full版本安装，也是没有costmap_2d这个包的，使用命令：

~$ sudo apt-get install ros-kinetic-costmap-2d ，(不是"_2d")

安装成功后，会在/opt/ros/kenetic/share/目录下看到costmap_2d这个包

      2.首先像创建beginner_tutorials package一样，在catkin工作空间下创建simple_layers package。在终端中输入：

[python] view plain copy

1. cd ~/catkin_ws/src  
2. catkin_create_pkg simple_layers roscpp costmap_2d dynamic_reconfigure std_msgs rospy  

其中：catkin_ws/src 对应你自己的catkin工作空间。

     2.创建layer 所需的头文件。

     在创建好的simple_layers/include/simple_layers/ 文件夹下创建空白文档，命名为simple_layer.h，将下列程序复制进去并保存。

[cpp] view plain copy

1. #ifndef SIMPLE_LAYER_H_  
2. #define SIMPLE_LAYER_H_  
3. #include <ros/ros.h>  
4. #include <costmap_2d/layer.h>  
5. #include <costmap_2d/layered_costmap.h>  
6. #include <costmap_2d/GenericPluginConfig.h>  
7. #include <dynamic_reconfigure/server.h>  
8.   
9. namespace simple_layer_namespace  
10. {  
11.   
12. class SimpleLayer : public costmap_2d::Layer  
13. {  
14. public:  
15.   SimpleLayer();  
16.   
17.   virtual void onInitialize();  
18.   virtual void updateBounds(double origin_x, double origin_y, double origin_yaw, double* min_x, double* min_y, double* max_x,  
19.                              double* max_y);  
20.   virtual void updateCosts(costmap_2d::Costmap2D& master_grid, int min_i, int min_j, int max_i, int max_j);
    
21.  
22. private:  
23.   void reconfigureCB(costmap_2d::GenericPluginConfig &config, uint32_t level);  
24.   
25.   double mark_x_, mark_y_;  
26.   dynamic_reconfigure::Server<costmap_2d::GenericPluginConfig> *dsrv_;  
27. };  
28. }  
29. #endif 
    

 新建了一个SimpleLayer类，基类是costmap_2d::Layer， 可以点击这里查看costmap_2d类。 上面头文件里有两个主要的函数updateBounds 和 updateCosts。这个函数对应前面提到的论文中的更新costmap区域和更新costmap的值。updateBounds的参数origin_x,origin_y,origin_yaw是机器人的当前位姿，不需要我们人为的去设定，ROS会自动传递这几个参数。
    3.创建c++文件，在simpler_layers/src文件夹下创建空白文档，命名为simple_layer.cpp，输入下面程序，并保存。

[cpp] view plain copy

1. #include<simple_layers/simple_layer.h>  
2. #include <pluginlib/class_list_macros.h>  
3.   
4. PLUGINLIB_EXPORT_CLASS(simple_layer_namespace::SimpleLayer, costmap_2d::Layer)  //注册插件
5.   
6. using costmap_2d::LETHAL_OBSTACLE;  
7.   
8. namespace simple_layer_namespace  
9. {  
10.   
11. SimpleLayer::SimpleLayer() {}  
12.   
13. void SimpleLayer::onInitialize()  
14. {  
15.   ros::NodeHandle nh("~/" + name_);  
16.   current_ = true;  
17.   
18.   dsrv_ = new dynamic_reconfigure::Server<costmap_2d::GenericPluginConfig>(nh);  
19.   dynamic_reconfigure::Server<costmap_2d::GenericPluginConfig>::CallbackType cb = boost::bind(  
20.       &SimpleLayer::reconfigureCB, this, _1, _2);  
21.   dsrv_->setCallback(cb);  
22. }  
23.   
24.   
25. void SimpleLayer::reconfigureCB(costmap_2d::GenericPluginConfig &config, uint32_t level)  
26. {  
27.   enabled_ = config.enabled;  
28. }  
29.   
30. void SimpleLayer::updateBounds(double origin_x, double origin_y, double origin_yaw, double* min_x,  
31.                                            double* min_y, double* max_x, double* max_y)  
32. {  
33.   if (!enabled_)  
34.     return;  
35.   
36.   mark_x_ = origin_x + cos(origin_yaw);  
37.   mark_y_ = origin_y + sin(origin_yaw);  
38.   
39.   *min_x = std::min(*min_x, mark_x_);  
40.   *min_y = std::min(*min_y, mark_y_);  
41.   *max_x = std::max(*max_x, mark_x_);  
42.   *max_y = std::max(*max_y, mark_y_);  
43. }  
44.   
45. void SimpleLayer::updateCosts(costmap_2d::Costmap2D& master_grid, int min_i, int min_j, int max_i,  
46.                                           int max_j)  
47. {  
48.   if (!enabled_)  
49.     return;  
50.   unsigned int mx;  
51.   unsigned int my;  
52.   if(master_grid.worldToMap(mark_x_, mark_y_, mx, my)){  
53.     master_grid.setCost(mx, my, LETHAL_OBSTACLE);  
54.   }  
55. }  
56.   
57. } // end namespace  

    这个程序的主要思路是，更新updateBounds中的mark_x_和mark_y_，这两个变量是用来存放障碍点位置的，他们是在世界坐标系定义的变量。然后在updateCosts里将这两个变量从世界坐标转换到地图坐标系，并在地图坐标系中设定障碍点，即在栅格地图master_grid设定这个点的cost。
    以上部分都和官方教程中没什么差别，下面开始是如何在ros中注册这个插件的关键步奏了，这部分可以参看 wiki pluginlib的说明 ，也可以看看 navigation里如何写自己的全局路径规划插件教程。如果，没有过写插件的基础，先照着Lz下面的教程执行一遍，再回过头去看上面的两个教程。

      4.修改simpler_layers package下的Cmakerlists.txt文件。

添加：

[python] view plain copy

1. add_library(simple_layer src/simple_layer.cpp)  

然后修改在include_directories(...)中添加include，修改后如下： 

[python] view plain copy

1. include_directories(include ${catkin_INCLUDE_DIRS})  

添加include的目的是，为了在编译这个package的时候，能够找到之前你存放在simple_layers/include/simple_layers这个文件下的头文件，没有这个步奏，编译将出错。

      5.创建一个空白的costmap_plugins.xml文件，输入一下内容，将其存放在/catkin_ws/src/simpler_layers 文件夹下，也就是和Cmakelists.txt以及package.xml存放在同一路径下：

[python] view plain copy

1. <library path="lib/libsimple_layer">  
2.   <class type="simple_layer_namespace::SimpleLayer" base_class_type="costmap_2d::Layer">  
3.     <description>Demo Layer that adds a point 1 meter in front of the robot</description>  
4.   </class>  
5. </library>  

 这个文件是插件的描述文件，它的目的是让ROS系统发现这个插件和load这个插件到系统里去。    

       6.修改package.xml，将下面语句

[python] view plain copy

1. <costmap_2d plugin="${prefix}/costmap_plugins.xml" />  

放入package.xml中两个<export>之间。效果如图：

[python] view plain copy

1. <export>  
2.     <costmap_2d plugin="${prefix}/costmap_plugins.xml" />  
3.   </export>  

这一步的目的是注册这个插件，说白了就是告诉pluginlib，这个插件可用。

       上面步奏完成以后，就是编译了。

[python] view plain copy

1. cd ~/catkin_ws  
2. catkin_make  

编译完成以后，可以查看ROS系统里是否已经有了这个layer 插件。在终端中输入：

rospack plugins --attrib=plugin costmap_2d

应该会得到LZ这样的结果：

说明simple_layer 已经是一个可供ROS用的插件了。

二、如何在move_base中使用这个costmap layer插件

      上面已经创建好了layer插件，并不意味着ROS就会使用它，我们得显式的global_costmap 或者 local_costmap中声明它。 当然首先可以看看wiki 配置layer costmap的教程。看不懂没关系，至少心里先有个大概印象。

      在调用自己写的这个layer之前，先看看系统默认的global_costmap 和local_costmap使用了哪些layer。假设你已经安装了《ROS by example 1》中的rbx1 package。如果没有安装，可以按照下面的过程进行安装。

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安装rbx1包，参考https://www.cnblogs.com/TooyLee/p/7736732.html

1.首先安装一些依赖包

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sudo apt- get install ros-kinetic-turtlebot-bringup \ ros-kinetic-turtlebot-create ros-kinetic-openni-* \ ros-kinetic-openni2-* ros-kinetic-freenect-* ros-kinetic-usb-cam \ ros-kinetic-laser-* ros-kinetic-hokuyo-node \ ros-kinetic-audio-common gstreamer0.10-pocketsphinx \ ros-kinetic-pocketsphinx ros-kinetic-slam-gmapping \ ros-kinetic-joystick-drivers python-rosinstall \ ros-kinetic-orocos-kdl ros-kinetic-python-orocos-kdl \ python-setuptools ros-kinetic-dynamixel-motor \ libopencv-dev python-opencv ros-kinetic-vision-opencv \ ros-kinetic-depthimage-to-laserscan ros-kinetic-arbotix-* \ ros-kinetic-turtlebot-teleop ros-kinetic-move- base \ ros-kinetic-map-server ros-kinetic-fake-localization \ ros-kinetic-amcl git subversion mercurial

其中，ros-kinetic-hokuyo-node（北阳激光雷达）、gstreamer0.10-pocketsphinx和ros-kinetic-pocketsphinx（语音识别库）和ros-kinetic-arbotix-*（模拟器）在ros kinetic版本中没有，如果用到需要源码编译 

2.下载rbx1和arbotix源码并编译

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mkdir -p ~/dev/catkin_ws/src cd ~/dev/catkin_ws/src catkin_init_workspace git clone https: //github.com/pirobot/rbx1.git git clone  https: //github.com/vanadiumlabs/arbotix_ros.git cd .. catkin_make source devel/setup.bash

其他包没用到就没有用到就没有编译

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[python] view plain copy

1. roslaunch rbx1_bringup fake_turtlebot.launch  

在新的终端中输入：

[python] view plain copy

1. roslaunch rbx1_nav fake_move_base_blank_map.launch  

你将看到如下图所示的一些信息：

你会看到pre-hydro 字样。说明当前的costmap是默认的配置，也就是static_layer,obstacle_layer,inflation_layer这三层。

下面我们来把创建的simple_layer，放入全局global_costmap中。要想使得ROS接受你的插件，要在参数中用plugins指明，也就是主要修改move_base中涉及到costmap的yaml文件，下面给出我的修改：

1.costmap_common_params.yaml

[python] view plain copy

1. obstacle_range: 2.5  
2. raytrace_range: 3.0  
3. robot_radius: 0.49  
4. inflation_radius: 0.1  
5. max_obstacle_height: 0.6  
6. min_obstacle_height: 0.0  
7. obstacles:  
8.    observation_sources: scan  
9.    scan: {data_type: LaserScan, topic: /scan, marking: true, clearing: true, expected_update_rate: 0}  

一定要注意，这里添加了一个obstales，说明障碍物层的数据来源scan，"obstacles："的作用是强调命名空间。

2.global_costmap_params.yaml

[python] view plain copy

1. global_costmap:  
2.    global_frame: /map  
3.    robot_base_frame: /base_footprint  
4.    update_frequency: 1.0  
5.    publish_frequency: 0  
6.    static_map: true  
7.    rolling_window: false  
8.    resolution: 0.01  
9.    transform_tolerance: 1.0  
10.    map_type: costmap  
11.    plugins:  
12.       - {name: static_map,       type: "costmap_2d::StaticLayer"}  
13.       - {name: obstacles,        type: "costmap_2d::VoxelLayer"}  
14.       - {name: simplelayer,        type: "simple_layer_namespace::SimpleLayer"}       
15.       - {name: inflation_layer,        type: "costmap_2d::InflationLayer"}  

3.local_costmap_params.yaml

[python] view plain copy

1. local_costmap:  
2.    global_frame: /map  
3.    robot_base_frame: /base_footprint  
4.    update_frequency: 3.0  
5.    publish_frequency: 1.0  
6.    static_map: false  
7.    rolling_window: true  
8.    width: 6.0  
9.    height: 6.0  
10.    resolution: 0.01  
11.    transform_tolerance: 1.0  
12.    map_type: costmap  

另外一个与路径规划相关的base_local_planner_params,yaml不用修改。

     这里由于只在全局层添加simple_layer，所以local_costmap还是使用的默认layer插件。然后我们运行这个新配置的move_base launch文件，你会发现simplerlayer已经添加进global_costmap了，而local_costmap还是默认的pre-hydro格式。

最后在rviz中看看global_costmap中有没有加入这个障碍物点。下面是我在实验室环境的地图，红色标记的地方是人为加入的障碍物。按照上面的程序，障碍物应该出现在机器人正前方1m出，下面这个效果是lz自己的程序。

障碍物的膨胀系数，可以用下面的命令进行动态调试：

[python] view plain copy

1. rosrun rqt_reconfigure rqt_reconfigure  

     

     由于网上关于这部分的教程很少，lz也是自己慢慢摸索出来的，查看了很多ros answer，一一列出在下面。同时，这个地址有一个别人创建的行人layer，为你定制自己的移动障碍物层有很好的借鉴意义。

原文参考：http://blog.youkuaiyun.com/heyijia0327/article/details/42241831#insertcode