0. 前言

本文详细规划了一个自研的RPC框架,基于Netty进行网络传输,采用Java接口定义契约,序列化协议选用Protostuff。计划支持全双工的push功能,实现自定义Trace追踪,并使用CompletableFuture实现异步回调。此外,还将基于Netty构建HTTP server,避免额外的servlet容器依赖。

从0写一个rpc框架

规划

  1. 网络传输基于Netty
  2. Java接口定义契约
  3. 序列化协议基于google的protostuff,不是使用protobuf
  4. 计划支持push,socket是全双工的,不支持着实浪费。
  5. 实现自己的自定义Trace追踪,不希望绑定到特定的apm框架上,自己实现adapter对接cat,zipkin等
  6. 使用java8的CompletableFuture实现客户端异步回调
  7. 基于Netty实现自己的httpserver,不希望系统中再有servlet容器。

Java接口每个请求参数和响应都是一个类包括,而非多个字段,否则升级的时候调用方很麻烦,毕竟Java也不支持Python的动态参数。
不采用Protobuf直接用于用户契约,不想让给看到这篇文章的人引入更多的新概念,提高学习成本。

1621人阅读 0.前言 本篇记录了我的智能机器人实训。 1.任务 1.1.任务实训任务 1.使用/voice_aiui等语音服务完成基本的语音聊天(需唤醒词“元宝”)。 我:“元宝元宝” 机器人:“哎。什么事” 我:“今天天气怎么样?”其他问题也可 机器人回答:“” 2.语音多点导航 我:“元宝元宝” 机器人:“哎。什么事” 我:“带我参观一圈”其他问题也可 机器人回答:“好的,这就带你去” Goal_order: 吉林-》北京-》上海-》广州-》深圳 1.需调用二次定位,准确的到达框中,顺序不能错误 2.每到达一个点位等待2s,并打印amcl的定位信息一次 3.正确的语音播报 4.新环境里有障碍物,不能撞墙或者障碍物 5.最后返回起点 3.语音单点导航 我:“我要到广州馆” 机器人:”好的,这就带您去广州馆。” 然后自主行走到广州馆, 二次定位,准确的到达框中, 并语音介绍广州馆。 机器人完成上述任务后返回出发点。 1.2.智能机器人仿真任务 1.使用话题控制机器人移动 2.使用ar码的二次定位 3.操作虚拟机器人地图构建 4.单点导航加二次定位 5.机器人多点导航 6.人脸识别 7.语音聊天 1.3.智能机器人实物操作任务 1.手柄控制机器人移动 2.机器人多点导航 3.语音导航 2.目的 a、深入学习ros编程语法知识; b、学会运用pycharm工具进行算法编译; 3.使用环境 运行操作系统:ubuntu 20.04操作系统; 开发语言及版本:c++和ros; 开发工具:vscode。 4.综合项目实验 任务实训 问题 1.在进行导航和语音播报时,因为新添加了障碍物导致机器人进行二次定位后导致后续的定位会有可能出现机器人的自我矫正(原地转圈)。 2.在主要while循环运行的过程中,既要到达目标点后调用一次回调函数打印消息,又要打印完继续运行while循环。 解决办法 1.我们将局部地图的碰撞阈值进行调低,使机器人可以有更多的空间进行导航选择不需要在狭小缝隙间进行路径规划导航,同时我们将两目的点较长的导航进行分段导航,这有助于导航的路径点寻找。 2.把spin函数改换为spinOnce函数,且把消息长度设置为一条即可满足要求。 5.仿真实验 1.使用话题控制机器人移动 熟
04-20
<think>嗯,用户的问题是关于智能机器人实训任务中的问题及解决方案,特别是ROS导航和语音播报相关的二次定位、障碍物避让、spinOnce函数使用以及机器人自我矫正。我需要结合之前提供的引用信息,但看起来那些引用主要是关于自动驾驶的,可能和机器人实训的内容有部分重叠,比如导航和避障。不过用户现在问的是ROS相关的具体问题,需要更多的ROS知识。 首先,用户提到了二次定位问题。在ROS导航中,定位通常使用AMCL(自适应蒙特卡洛定位)算法。二次定位可能指的是在初始定位失败后的重新定位,或者是在动态环境中持续定位的问题。需要解释AMCL的工作原理,以及如何调整参数比如粒子数、更新频率等来提高定位精度。可能的解决方案包括增加粒子数量、使用更准确的地图,或者在代码中调用相关的服务来重置粒子。 接下来是障碍物避让。ROS中的避障通常依赖于代价地图(costmap),分为全局和局部。局部代价地图处理实时障碍物,而全局的用于路径规划。用户可能遇到的问题是机器人无法检测动态障碍物或者避障路径不稳定。解决方案可能需要检查传感器的数据是否正确输入,调整代价地图的膨胀半径,或者优化路径规划算法如DWA的参数。此外,可能还需要融合多传感器数据,比如激光雷达和视觉,来提升避障效果,这可以参考引用3中的视觉和惯性融合技术。 然后是spinOnce函数的使用。在ROS编程中,spinOnce和spin的区别在于spinOnce处理一次回调,而spin会持续处理。如果spinOnce使用不当,可能导致回调函数无法及时处理,比如消息接收延迟或者丢失。需要解释在循环中使用spinOnce的必要性,比如在长时间处理任务中保持回调的响应,同时避免阻塞。可能的问题包括回调堆积或者处理延迟,解决方案是合理设置循环频率,或者使用多线程处理。 机器人自我矫正可能涉及定位漂移后的调整,或者运动中的偏差纠正。AMCL的定位可能会随时间漂移,特别是在特征较少的环境中。解决方案包括增加环境中的定位标志,使用视觉辅助定位(如引用3中的视觉惯性融合),或者在代码中实现定期的位置校正逻辑,比如通过检测已知地标来重置位置。 语音播报问题可能涉及与ROS节点的通信,比如使用Python的pyttsx3库或ROS的sound_play包。常见问题包括语音延迟、无法播放,或者与导航节点的同步问题。需要检查话题发布是否正确,确保音频驱动正常,或者处理节点间的同步,比如使用actionlib来实现异步操作。 在回答结构上,需要分点列出每个问题,给出原因和解决方案,并引用相关的ROS知识。同时,可能需要参考用户提供的引用中的相关技术,比如多传感器融合(引用3)来增强避障能力,或者人机交互测试(引用2)来优化语音播报的用户体验。不过要注意用户的问题集中在ROS导航和语音,所以重点应放在ROS的具体实现上,适当结合引用中的技术点。 还需要生成相关问题,可能涉及定位算法优化、传感器融合、ROS多线程处理、语音反馈集成等。确保问题与用户当前的问题相关,并引导深入探讨。 最后,检查LaTeX格式是否正确,所有行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,确保中文回答,结构清晰,分步骤解释解决方案。</think># 智能机器人实训中ROS导航与语音播报问题解析 ### 一、二次定位精度问题 **问题原因**: 在ROS导航栈中,二次定位依赖$AMCL$(自适应蒙特卡洛定位)算法[^1]。定位漂移常由以下原因导致: 1. 环境特征稀疏导致粒子滤波收敛困难 2. 运动噪声参数设置不合理 3. 传感器数据(激光雷达/IMU)存在累积误差 **解决方案**: ```python # 调整AMCL参数示例 rosparam set /amcl/min_particles 500 # 增加粒子数 rosparam set /amcl/update_rate 10.0 # 提高更新频率 ``` 同步采用多传感器融合技术,如引用[3]所述视觉惯性融合方法,通过双目摄像头重建环境特征,增强定位鲁棒性。 --- ### 二、动态障碍物避让失效 **问题表现**: 机器人对移动障碍物反应延迟,导致碰撞风险。 **技术原理**: ROS导航栈采用分层代价地图: $$ \begin{cases} \text{全局代价地图} & \text{静态环境建模} \\ \text{局部代价地图} & \text{实时障碍物处理} \end{cases} $$ **优化步骤**: 1. 检查`obstacle_layer`配置,确保激光雷达话题正确映射 2. 调整膨胀半径参数`inflation_radius`(推荐值$0.3\text{m}$) 3. 集成DWA局部规划器动态参数: ```python # 修改dwa_local_planner_params.yaml max_vel_x: 0.5 # 降低最大线速度 acc_lim_theta: 1.0 # 增大角加速度限制 ``` --- ### 三、spinOnce函数使用误区 **典型错误场景**: 在长时间计算任务中未合理调用`ros::spinOnce()`,导致消息处理阻塞。 **正确使用方法**: ```cpp while(ros::ok()){ // 处理导航任务 doNavigationTask(); // 必须保持的消息处理 ros::spinOnce(); loop_rate.sleep(); // 控制循环频率 } ``` **关键参数**: 循环频率建议设置为$10\text{Hz}$(`ros::Rate loop_rate(10)`),兼顾实时性与计算负载。 --- ### 四、机器人自我矫正实现 **实现原理**: 通过融合多源传感器数据建立状态观测方程: $$ \hat{x}_k = f(x_{k-1}, u_k) + w_k $$ 其中$w_k$为过程噪声,$z_k = h(x_k) + v_k$为观测方程。 **矫正流程**: 1. 开发状态监测节点,订阅`/odom`和`/amcl_pose` 2. 当定位偏差超过阈值(如$0.2\text{m}$)时: ```python # 发布矫正指令 correction_cmd = Twist() correction_cmd.angular.z = calculate_adjustment() cmd_vel_pub.publish(correction_cmd) ``` 3. 集成引用[2]中人机交互测试理念,增加矫正过程语音提示 --- ### 五、语音播报集成方案 **技术架构**: ![语音系统架构](https://via.placeholder.com/400x200.png?text=ROS+TTS+Architecture) **关键代码实现**: ```python from sound_play.msg import SoundRequest def text_to_speech(text): msg = SoundRequest() msg.sound = SoundRequest.SAY msg.command = SoundRequest.PLAY_ONCE msg.arg = text sound_pub.publish(msg) ``` **常见问题处理**: 1. 音频延迟:检查`/robotsound`话题带宽 2. 播放中断:使用`actionlib`实现异步播放 3. 多语言支持:配置`festival`语音引擎参数
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