ROS 基本内容讲解(一)

ROS架构设计

ROS从架构上来看可以分为三个层面:OS层 中间层 应用层

OS层:ROS并不是一个传统意义上的操作系统,无法像linux windows一样直接搭载在硬件上。ROS需要一个操作系统作为平台:linux

中间层:ROS店通信系统是基于TCP/UDP网络的,在此之上进行了进一步封装,也就是TCPROS/UDPROS(后面会进一步讲解)。

应用层:功能包调用实现。ROS社区内共享了很多机器人的包 ,类似于一个个lib 大家可以直接调用。

ROS功能包讲解

功能包是ros软件店基本单元,包含ros节点,配置文件等

功能包店典型文件结构如下:

action:放置功能包自定义的动作指令

config:放置功能包中需要配置的文件,由用户创建,文件名可以不同

include:放置配置功能包所需要的头文件

launch:放置功能包中所有的启动文件

msg:放置功能包自定义消息类型

scripts:放置可以直接运行的python脚本

src:放置需要编译店C++代码

srv:放置功能包自定义的服务类型

CmakeList.txt:编译器编译功能包的规则

package.xml:功能包清单 用于记录功能包的基本信息 如作者信息 许可信息 依赖选项 编译标志等

ros基本术语

节点(Node):就是执行运算程序的线程,一个程序一般由多个节点组成

节点管理器(ROS Master):控制节点有条不紊运行的控制器

消息:节点之间相互通讯所发送的数据就叫消息,每个消息都是一种严格的数据结构,支持标准的数据类型,也支持嵌套结构和数组。

话题:哈哈哈看下一章节的ROS通讯机制

服务:哈哈哈看下一章节的ROS通讯机制

### ROS中的RRT算法实现与应用讲解 #### RRT算法简介 快速扩展随机树(Rapidly-exploring Random Tree, RRT)是种用于路径规划的采样型运动规划算法。该算法特别适用于高维空间和复杂环境下的路径规划问题,在机器人领域有着广泛的应用。 #### ROS中RRT算法的核心概念 在ROS环境下,RRT算法通常被集成到导航栈或其他专门设计的中。这些提供了创建、管理和操作RRT所需的功能模块。为了更好地理解如何在ROS中使用RRT算法,有必要熟悉以下几个核心概念: - **节点(Node)**:负责执行特定功能的小程序单元; - **话题(Topic)**:消息传递机制的基础,允许不同节点之间交换数据流; - **服务(Service)**:种同步通信方式,客户端发送请求给服务器并等待响应; - **参数(Parameter Server)**:全局配置存储区,供各个节点读取设置项; 对于基于RRT的路径规划来说,还需要关注如下几个方面[^1]: - 障碍物检测与建模; - 起始点及目标位置定义; - 成本函数设定以及优化策略选择。 #### 使用gmapping构建地图 要使移动机器人能够在未知环境中自主探索并建立地图,则可借助`gmapping`软件来完成这项工作。安装命令如下所示: ```bash sudo apt-kinetic-gmapping ``` 当成功部署好SLAM系统之后,就可以利用所得的地图信息作为输入提供给后续运行的RRT规划器了[^2]。 #### 启动URDF模型查看效果 假设已经准备好了含机械臂在内的完整车辆底盘描述文件(`urdf`),那么可以通过下面这条指令启动RViz可视化工具观察实际效果: ```bash roslaunch urdf01_rviz demo06_car_base.launch ``` 这步骤有助于验证所编写的代码逻辑是否正确无误,并且直观展示出由RRT生成的最佳行驶路线[^3]。 #### 编写自定义RRT节点实例 最后给出段简单的Python脚本来示范怎样编写基本版本的RRT求解器并与ROS框架相结合起来。 ```python import rospy from geometry_msgs.msg import PoseStamped import random import math class SimpleRRTNode(object): def __init__(self): self.pub_path = rospy.Publisher('/rrt/path', Path, queue_size=1) @staticmethod def sample_free(): """Random sampling within configuration space.""" pass @staticmethod def nearest_neighbor(tree_nodes, sampled_point): """Find the closest node to a given point from all nodes in tree""" pass @staticmethod def steer(from_node, to_node, extend_length=.5): """Generate new node along line segment connecting two points up until specified distance limit""" pass def plan(self, start_pose, goal_region): """Main loop implementing Rapidly Exploring Random Trees algorithm""" # Initialize empty list of nodes with root at starting pose rrt_tree = [] while not rospy.is_shutdown() and not reached_goal(rrt_tree[-1], goal_region): rand_pt = self.sample_free() nn = self.nearest_neighbor(rrt_tree, rand_pt) next_pos = self.steer(nn.position, rand_pt) if collision_check(next_pos): continue add_new_node_to_rrt(rrt_tree, next_pos) publish_current_state_as_ros_message() def main(): rospy.init_node('simple_rrt_planner') planner = SimpleRRTNode() initial_guess = get_starting_position_from_user_input_or_other_source() target_area = define_target_location_and_acceptable_radius_around_it() try: planner.plan(initial_guess, target_area) except KeyboardInterrupt: print("\nExiting...") if __name__ == '__main__': main() ```
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