22、ROS机器人导航：从理论到实践

ROS机器人导航：从理论到实践

1. 粒子滤波与SLAM

在解决机器人相关问题时，Rao - Blackwellized粒子滤波器（RBPF）得到了广泛应用，它同时结合了粒子滤波器和卡尔曼滤波器。对于想要深入了解粒子滤波器的人，推荐参考Sebastian Thrun所著的《Probabilistic Robotics》，这本书是机器人学领域的经典教材。其相关资源可参考：
- 书籍官网：http://www.probabilistic - robotics.org/
- 相关课程：https://www.udacity.com/course/cs373

在SLAM（同步定位与地图构建）领域，OpenSLAM和gmapping是重要的研究内容。OpenSLAM.org汇集了众多开源的SLAM研究成果，是一个值得访问的网站。gmapping在ROS社区的SLAM应用中被广泛使用，有两篇相关论文分别于2005年和2007年发表，它们介绍了如何通过减少粒子数量来降低计算量，实现实时操作，主要方法就是使用上述的Rao - Blackwellized粒子滤波器。

2. 导航实践

在进行导航实践前，我们使用TurtleBot3作为移动机器人，LDS作为传感器，测量环境与之前的SLAM示例相同。接下来将使用之前SLAM示例创建的地图，让机器人移动到指定目的地。

2.1 ROS导航包

本实践使用的导航相关ROS包包括之前SLAM实践中的turtlebot3元包、导航元包中的‘move_base’、amcl和‘map_server’包。这些包在之前的SLAM部分已完成安装，下面将介绍执行方法。

2.2 执行导航

导航的执行顺序如下（以TurtleBot3 Waffle为例，若使用Burger或Waffle Pi，只需将命令中的‘TURTLEBOT3_MODEL’参数从‘waffle’改为‘burger’或‘waffle_pi’）：
1. 启动roscore ：在[Remote PC]上运行roscore。

$ roscore

2. 启动机器人 ：在[TurtleBot]上运行‘turtlebot3_robot.launch’文件，以启动‘turtlebot3_core’和‘turtlebot3_lds’节点。

$ roslaunch turtlebot3_bringup turtlebot3_robot.launch

3. 执行导航包 ：在[Remote PC]上运行‘turtlebot3_navigation.launch’文件。该包包含多个启动文件，执行时会启动以下节点以及TurtleBot3的3D模型信息：
   • ‘robot_state_publisher’节点：用于在TF中发布两个轮子和关节的三维位置和方向信息。
   • ‘map_server’节点：加载地图。
   • AMCL（自适应蒙特卡罗定位）节点。
   • ‘move_base’节点。

$ export TURTLEBOT3_MODEL=waffle
$ roslaunch turtlebot3_navigation turtlebot3_navigation.launch map_file:=$HOME/map.yaml

4. 执行RViz ：运行ROS的可视化工具RViz，方便直观确认目标姿态指定和导航结果。

$ rosrun rviz rviz -d `rospack find turtlebot3_navigation`/rviz/turtlebot3_nav.rviz

运行上述命令后，在RViz的右侧地图上会看到许多绿色箭头，这些是SLAM理论中提到的粒子滤波器的粒子，机器人位于这些绿色箭头的中间。

2.3 估计初始姿态

首先要对机器人的初始姿态进行估计。在RViz菜单中按下[2D Pose Estimate]，会出现一个很大的绿色箭头。将其移动到给定地图中实际机器人所在的位置，按住鼠标左键，将绿色箭头拖动到机器人前方所面对的方向。这相当于一个早期估计机器人姿态的命令。然后使用‘turtlebot3_teleop_keyboard’节点等工具让机器人前后移动，收集周围环境信息，以确定机器人在地图上的当前位置。完成此过程后，机器人会以绿色箭头指定的位置和方向作为初始姿态，估计其实际位置和方向。

2.4 设置目的地并移动机器人

一切准备就绪后，可从导航GUI尝试移动命令。在RViz菜单中按下[2D Nav Goal]，会出现一个很大的绿色箭头，这是用于指定机器人目的地的标记。箭头的根部是机器人的‘x’和‘y’位置，箭头所指方向是机器人的‘theta’方向。在机器人要移动的位置点击该箭头，并拖动以设置方向。机器人会根据地图创建一条避开障碍物到达目的地的路径。

3. 导航应用

导航的目标是让机器人在给定环境中从一个位置移动到指定目的地，这需要一个包含环境中家具、物体和墙壁几何信息的地图，该地图可通过之前的SLAM过程创建。

3.1 导航流程

导航过程主要包括以下几个步骤：
|步骤|描述|
|----|----|
|感知|机器人在地图上通过编码器和惯性传感器（IMU传感器）更新里程计信息，并测量传感器姿态到障碍物（墙壁、物体、家具等）的距离。|
|定位/姿态估计|基于编码器的车轮旋转量、IMU传感器的惯性信息以及传感器到障碍物的距离信息，在之前创建的地图上对当前机器人进行定位/姿态估计。这里使用粒子滤波器定位方法和自适应蒙特卡罗定位（AMCL）。|
|运动规划|也称为路径规划，创建从当前姿态到地图上指定目标姿态的轨迹。包括整个地图的全局路径规划和机器人周围小区域的局部路径规划。使用ROS中的‘move_base’和‘nav_core’路线规划包，基于动态窗口法（DWA）这一避障算法。|
|移动/避障|根据运动规划创建的移动轨迹向机器人发出命令，机器人按规划路径移动到目的地。在移动过程中，感知、姿态估计和运动规划仍在执行，遇到突然出现的障碍物或移动物体时，使用动态窗口法（DWA）算法进行避障。|

3.2 导航所需信息

导航所需的信息通过以下主题传递，具体如下：
|主题名称|主题消息类型|作用|
|----|----|----|
|/odom|nav_msgs/Odometry|机器人的里程计信息，用于局部路径规划，接收机器人当前速度等信息以生成局部路径或避障。|
|/tf|tf/tfMessage|由于机器人传感器的姿态会根据硬件配置变化，ROS使用相对坐标变换（TF），描述传感器相对于机器人里程计的相对x、y、z坐标。‘move_base’节点接收该主题，结合机器人和传感器的姿态进行路径规划。|
|/scan|sensor_msgs/LaserScan或sensor_msgs/PointCloud|传感器测量的距离值，常用的传感器有LDS、RealSense、Kinect、Xtion等，用于估计机器人当前姿态或使用AMCL进行运动规划。|
|/map|nav_msgs/GetMap|导航使用占用栅格地图，本教程使用之前通过‘map_server’包创建的‘map.pgm’和‘map.yaml’。|
|/move_base_simple/goal|geometry_msgs/PoseStamped|由用户指定的目标坐标，本教程使用RViz设置，目标坐标包括二维坐标（x，y）和方向θ。|
|/cmd_vel|geometry_msgs/Twist|通过发布遵循规划路径的速度命令，将机器人移动到目标坐标。|

3.3 turtlebot3_navigation的节点和主题状态

当在[turtlebot]上启动‘turtlebot3_robot.launch’和‘turtlebot3_navigation.launch’文件后，机器人即可进行导航。

$ roslaunch turtlebot3_bringup turtlebot3_robot.launch
$ export TURTLEBOT3_MODEL=waffle
$ roslaunch turtlebot3_navigation turtlebot3_navigation.launch map_file:=$HOME/map.yaml

执行‘rqt_graph’可可视化ROS上运行的节点和主题信息，导航所需的信息会以‘/odom’、‘/tf’、‘/scan’、‘/map’和‘/cmd_vel’等主题名称进行发布和订阅。当在RViz中指定目标坐标时，会发布‘move_base_simple/goal’主题。

3.4 turtlebot3_navigation的设置

‘turtlebot3_navigation’包包含启动导航相关节点和包的启动文件，以及配置各种参数的配置文件，如xml文件、yaml文件、地图文件和rviz配置文件。以下是这些文件的详细信息：
- /launch/turtlebot3_navigation.launch ：启动所有导航相关包。

<launch>
  <arg name="model" default="$(env TURTLEBOT3_MODEL)" doc="model type [burger, waffle, waffle_pi]"/>
  <!-- Turtlebot3 -->
  <include file="$(find turtlebot3_bringup)/launch/turtlebot3_remote.launch" />
  <!-- Map server -->
  <arg name="map_file" default="$(find turtlebot3_navigation)/maps/map.yaml"/>
  <node name="map_server" pkg="map_server" type="map_server" args="$(arg map_file)">
  </node>
  <!-- AMCL -->
  <include file="$(find turtlebot3_navigation)/launch/amcl.launch.xml"/>
  <!-- move_base -->
  <arg name="cmd_vel_topic" default="/cmd_vel" />
  <arg name="odom_topic" default="odom" />
  <node pkg="move_base" type="move_base" respawn="false" name="move_base" output="screen">
    <param name="base_local_planner" value="dwa_local_planner/DWAPlannerROS" />
    <rosparam file="$(find turtlebot3_navigation)/param/costmap_common_params_$(arg model).yaml" 
command="load" ns="global_costmap" />
    <rosparam file="$(find turtlebot3_navigation)/param/costmap_common_params_$(arg model).yaml" 
command="load" ns="local_costmap" />
    <rosparam file="$(find turtlebot3_navigation)/param/local_costmap_params.yaml" command="load" />
    <rosparam file="$(find turtlebot3_navigation)/param/global_costmap_params.yaml" 
command="load" />
    <rosparam file="$(find turtlebot3_navigation)/param/move_base_params.yaml" command="load" />
    <rosparam file="$(find turtlebot3_navigation)/param/dwa_local_planner_params.yaml" 
command="load" />
    <remap from="cmd_vel" to="$(arg cmd_vel_topic)"/>
    <remap from="odom" to="$(arg odom_topic)"/>
  </node>
</launch>

• /launch/amcl.launch.xml ：包含自适应蒙特卡罗定位（AMCL）的各种参数设置，与‘turtlebot3_navigation.launch’文件配合使用。
• /param/move_base_params.yaml ：配置监督运动规划的‘move_base’的参数。
• /param/costmap_common_params_burger.yaml、/param/costmap_common_params_waffle.yaml、/param/global_costmap_params.yaml、/param/local_costmap_params.yaml ：导航使用占用栅格地图，这些文件用于配置代价地图的参数。‘costmap_common_params.yaml’包含通用参数，‘global_costmap_params.yaml’用于全局区域运动规划，‘local_costmap_params.yaml’用于局部区域运动规划。根据机器人型号不同，‘costmap_common_params.yaml’有不同后缀，TurtleBot3 Waffle Pi型号除相机外与Waffle型号相同，使用‘waffle’后缀。
• /param/dwa_local_planner_params.yaml ：‘dwa_local_planner’包最终向机器人传输速度命令，该文件为其设置参数。
• base_local_planner_params.yaml ：包含‘base_local_planner’的配置值，但由于TurtleBot3使用‘dwa_local_planner’，该文件未被使用，因为‘move_base’节点的参数设置已提前修改为：

<param name="base_local_planner" value="dwa_local_planner/DWAPlannerROS" />

• /maps/map.pgm、/maps/map.yaml ：将之前创建的占用栅格地图保存并使用。
• /rviz/turtlebot3_nav.rviz ：包含RViz的设置信息，用于从RViz显示插件加载网格、机器人模型、TF、激光扫描、地图、全局地图、局部地图和AMCL粒子。

3.5 机器人模型与TF

从‘turtlebot3_description’包加载TurtleBot3的机器人3D模型，并通过‘robot_state_publisher’以相对坐标变换‘tf’的形式发布机器人状态（如关节信息）。具体来说，‘turtlebot3_core’发布里程计的‘tf’，其他坐标根据导入的机器人模型中的坐标变换进行相对变换（odom → base_footprint → base_link → base_scan），并发布到‘tf’。这样，在RViz中可以看到机器人的3D模型，通过‘tf’可以找到传感器测量距离值的姿态。

<!-- Turtlebot3 -->
<include file="$(find turtlebot3_bringup)/launch/turtlebot3_remote.launch" />

turtlebot3_bringup/launch/turtlebot3_remote.launch
<launch>
  <arg name="model" default="$(env TURTLEBOT3_MODEL)" doc="model type [burger, waffle, waffle_pi]"/>
  <include file="$(find turtlebot3_bringup)/launch/includes/description.launch.xml">
    <arg name="model" value="$(arg model)" />
  </include>
  <node pkg="robot_state_publisher" type="robot_state_publisher" name="robot_state_publisher" 
output="screen">
    <param name="publish_frequency" type="double" value="50.0" />
  </node>
</launch>

3.6 地图服务器

‘map_server’节点加载存储在‘turtlebot3_navigation/maps/’文件夹中的地图信息（map.yaml）和地图（map.pgm），并以主题的形式发布地图。

<!-- Map server -->
<arg name="map_file" default="$(find turtlebot3_navigation)/maps/map.yaml"/>
<node name="map_server" pkg="map_server" type="map_server" args="$(arg map_file)">
</node>

3.7 AMCL（自适应蒙特卡罗定位）

运行amcl节点进行自适应蒙特卡罗定位，并设置相关参数。

<include file="$(find turtlebot3_navigation)/launch/amcl.launch.xml"/>

3.8 move_base

设置运动规划所需的代价地图相关参数，为向机器人传递移动速度命令的‘dwa_local_planner’设置参数，以及为监督运动规划的‘move_base’设置参数。

<arg name="cmd_vel_topic" default="/cmd_vel" />
<arg name="odom_topic" default="odom" />
<node pkg="move_base" type="move_base" respawn="false" name="move_base" output="screen">
  <param name="base_local_planner" value="dwa_local_planner/DWAPlannerROS" />
  <rosparam file="$(find turtlebot3_navigation)/param/costmap_common_params_$(arg model).yaml" 
command="load" ns="global_costmap" />
  <rosparam file="$(find turtlebot3_navigation)/param/costmap_common_params_$(arg model).yaml" 
command="load" ns="local_costmap" />
  <rosparam file="$(find turtlebot3_navigation)/param/local_costmap_params.yaml" command="load" />
  <rosparam file="$(find turtlebot3_navigation)/param/global_costmap_params.yaml" 
command="load" />
  <rosparam file="$(find turtlebot3_navigation)/param/move_base_params.yaml" command="load" />
  <rosparam file="$(find turtlebot3_navigation)/param/dwa_local_planner_params.yaml" 
command="load" />
  <remap from="cmd_vel" to="$(arg cmd_vel_topic)"/>
  <remap from="odom" to="$(arg odom_topic)"/>
</node>

通过以上步骤和配置，我们可以实现基于ROS的机器人导航，从理论学习到实践操作，逐步掌握机器人在复杂环境中的定位和移动技术。

4. 导航系统各部分详细解析

4.1 AMCL节点深入分析

AMCL（自适应蒙特卡罗定位）节点在机器人导航中起着关键作用，它通过粒子滤波器来估计机器人的位置。在 /launch/amcl.launch.xml 文件中，包含了AMCL的各种参数设置。这些参数的调整会直接影响到定位的精度和稳定性。

例如，粒子的数量会影响定位的精度，但过多的粒子会增加计算负担。在实际应用中，需要根据具体的环境和机器人的运动情况进行合理调整。另外，传感器模型参数也需要根据使用的传感器进行优化，以提高定位的准确性。

下面是一个简单的mermaid流程图，展示了AMCL节点的工作流程：

graph TD;
    A[接收传感器数据] --> B[更新粒子权重];
    B --> C{是否需要重采样};
    C -- 是 --> D[重采样粒子];
    C -- 否 --> E[继续更新];
    D --> E;
    E --> F[输出机器人位置估计];

4.2 move_base节点详解

move_base 节点是导航系统的核心，它负责运动规划和路径执行。在 /launch/turtlebot3_navigation.launch 文件中，对 move_base 节点进行了详细的配置。

• 局部路径规划器 ：使用 dwa_local_planner 作为局部路径规划器，它基于动态窗口法（DWA）进行路径规划。在 /param/dwa_local_planner_params.yaml 文件中，设置了该规划器的各种参数，如最大速度、加速度等。这些参数的设置需要考虑机器人的物理性能和环境的特点。
• 代价地图 ：代价地图用于表示环境中不同区域的代价，帮助机器人避开障碍物。在 /param/costmap_common_params_*.yaml 、 /param/global_costmap_params.yaml 和 /param/local_costmap_params.yaml 文件中，对代价地图的参数进行了配置。例如，障碍物的膨胀半径、自由空间的代价等。

下面是 move_base 节点的工作流程mermaid图：

graph TD;
    A[接收目标位置] --> B[全局路径规划];
    B --> C[局部路径规划];
    C --> D[生成速度指令];
    D --> E[控制机器人移动];
    E --> F{是否到达目标};
    F -- 否 --> C;
    F -- 是 --> G[完成导航];

5. 导航系统的优化与调试

5.1 参数优化

在实际应用中，导航系统的性能往往需要通过调整参数来优化。以下是一些常见的参数优化建议：
- AMCL参数 ：调整粒子数量、传感器模型参数等，以提高定位的精度和稳定性。
- move_base参数 ：调整局部路径规划器的参数，如最大速度、加速度等，以适应不同的环境和任务。
- 代价地图参数 ：调整障碍物的膨胀半径、自由空间的代价等，以提高机器人的避障能力。

5.2 调试技巧

在调试导航系统时，可以使用以下技巧：
- 可视化工具 ：使用RViz可以直观地观察机器人的位置、路径规划和传感器数据，帮助发现问题。
- 日志记录 ：查看ROS节点的日志信息，了解节点的运行状态和错误信息。
- 逐步测试 ：可以先进行局部测试，如单独测试AMCL节点的定位功能，再逐步集成到整个导航系统中。

6. 总结与展望

通过本文的介绍，我们详细了解了基于ROS的机器人导航系统，包括粒子滤波、SLAM、导航实践、导航应用以及系统的配置和优化。从理论到实践，我们逐步掌握了机器人在复杂环境中的定位和移动技术。

在未来的应用中，机器人导航技术将不断发展。例如，结合深度学习技术，可以提高机器人对环境的感知能力和决策能力；使用多传感器融合技术，可以提高定位和导航的精度。同时，随着机器人应用场景的不断拓展，如物流配送、服务机器人等，对导航系统的性能和可靠性也提出了更高的要求。

希望本文能够帮助读者深入理解机器人导航技术，并在实际应用中取得良好的效果。通过不断的学习和实践，我们可以进一步优化和拓展机器人导航系统，为机器人的广泛应用提供有力支持。