ros如何及时清除障碍物层或者超声波层的的消息

本文介绍了一种清除路径规划中障碍物信息的方法,通过升级版的clear_costmap_recovery_gao包,可在移动机器人运行过程中实时清除指定层的地图数据,如激光雷达层或超声波层的障碍物。

上一篇已经讲过了clear_costmap_recovery 这一篇博客详细将如何清除障碍物信息

首先去github 上下载这个包 clear_costmap_recovery_gao

https://github.com/MOIRobot/MOI_Robot_Winter/tree/master/src/clear_costmap_recovery_gao

包这个是对movebase 里面clear_costmap_recovery 的升级版 可以指定清除哪个层的数据

1,首先将clear_costmap_recovery_gao 包放入工作空间/src目录下 然后catkin_make 确定可以roscd 到这个目录

2,打开move_base.h  里面 添加一个类对象 clear_costmap_recovery_gao::ClearCostmapRecoveryGao mapLayerClearer;

3,在move_base.cpp 里面初始化这个类
在 MoveBase::loadDefaultRecoveryBehaviors() 这个函数里 初始化这个类
//添加一个可用于实时清除地图障碍物层数据或者超声波层数据的恢复的behaviors_  以下  “超声波清除”
        mapLayerClearer.initialize("my_clear_costmap_recovery_gao", &tf_, planner_costmap_ros_,controller_costmap_ros_);

4,使用这个类的清除函数
在MoveBase::executeCycle 里面找到如下片段
//if we're controlling, we'll attempt to find valid velocity commands
      case CONTROLLING:
        ROS_DEBUG_NAMED("move_base","In controlling state.");
         
        //check to see if we've reached our goal
        if(tc_->isGoalReached()){
          ROS_DEBUG_NAMED("move_base","Goal reached!");
             
          resetState();


          //disable the planner thread
          boost::unique_lock<boost::recursive_mutex> lock(planner_mutex_);
          runPlanner_ = false;
          lock.unlock();


          as_->setSucceeded(move_base_msgs::MoveBaseResult(), "Goal reached.");
          
          在这里添加这个函数 就可以实现清除了
        //参数 静态层的名字 要清除层的名字 要清除距离机器人中心多远以外的障碍物区域
        mapLayerClearer.clearOnelayer("static_map","sonar",2);
        //清除激光雷达所在层的障碍物
        //mapLayerClearer.clearOnelayer("static_map","obstacle_layer",2);

         
          
         
          return true;

        }

第二种方法,后面直接测试 原来可以直接添加一个名字就好了 不用新建包

更改

 //we'll load our default recovery behaviors here
  void MoveBase::loadDefaultRecoveryBehaviors(){
    recovery_behaviors_.clear();
    try{
      //we need to set some parameters based on what's been passed in to us to maintain backwards compatibility
      ros::NodeHandle n("~");      
      n.setParam("conservative_reset/reset_distance", 0.01);
      n.setParam("aggressive_reset/reset_distance", circumscribed_radius_ * 4);
      
      std::vector<std::string> clearable_layers;
      clearable_layers.push_back( std::string("obstacle_layer") );//设置默认要被清除的层
      clearable_layers.push_back( std::string("sonar") );

      n.setParam("conservative_reset/layer_names",  clearable_layers);
boost::shared_ptr<nav_core::RecoveryBehavior>cons_clear(recovery_loader_.createInstance("clear_costmap_recovery/ClearCostmapRecovery"));

      cons_clear->initialize("conservative_reset", &tf_, planner_costmap_ros_, controller_costmap_ros_);
      recovery_behaviors_.push_back(cons_clear);

      
      //next, we'll load a recovery behavior to rotate in place
      boost::shared_ptr<nav_core::RecoveryBehavior> rotate(recovery_loader_.createInstance("rotate_recovery/RotateRecovery"));
      if(clearing_rotation_allowed_){
        rotate->initialize("rotate_recovery", &tf_, planner_costmap_ros_, controller_costmap_ros_);
        recovery_behaviors_.push_back(rotate);
      }

      //next, we'll load a recovery behavior that will do an aggressive reset of the costmap
      boost::shared_ptr<nav_core::RecoveryBehavior> ags_clear(recovery_loader_.createInstance("clear_costmap_recovery/ClearCostmapRecovery"));
      ags_clear->initialize("aggressive_reset", &tf_, planner_costmap_ros_, controller_costmap_ros_);
      recovery_behaviors_.push_back(ags_clear);

      //we'll rotate in-place one more time
      if(clearing_rotation_allowed_)
        recovery_behaviors_.push_back(rotate);
    }
    catch(pluginlib::PluginlibException& ex){
      ROS_FATAL("Failed to load a plugin. This should not happen on default recovery behaviors. Error: %s", ex.what());
    }

    return;
}

<think>好的,我现在要处理用户关于在机器人导航或SLAM中实现costmap障碍物检测的问题。首先,我需要回顾costmap的基本概念,以及它在ROS(机器人操作系统)中的常见实现方式。 用户提到的是costmap,通常这是指在导航中用来表示环境障碍物和可行走区域的网格地图。根据我的知识,ROS中的costmap_2d包是常用的工具,它通过多传感器数据(比如激光雷达、深度相机、超声波)来更新各个网格的代价值。障碍物检测可能涉及到如何将这些传感器的数据转换为costmap中的障碍物标记。 接下来,用户可能想知道具体的实现步骤。我需要分解这个问题,可能包括以下几个部分:传感器数据的处理、不同(如障碍物、膨胀)的作用、代价值的更新机制,以及如何与SLAM结合。同时,用户提供的引用中提到了ORB-SLAM,虽然主要关注特征点和地图构建,但可以关联到如何将SLAM生成的地图用于costmap的初始化或更新。 然后,我需要考虑用户可能的实际需求,比如实时性、多传感器融合、动态障碍物处理等。比如,引用[3]提到ORB-SLAM生成的地图可能不适合直接用于导航,因此需要将SLAM的地图信息转换到costmap中,并实时更新障碍物信息。 另外,用户提供的引用[2]是关于视觉惯性SLAM的,可能涉及如何利用视觉数据检测障碍物,并映射到costmap中。这里可能需要讨论特征点或深度信息在障碍物检测中的应用,比如通过立体视觉或运动恢复结构(SFM)来获取3D点云,进而生成障碍物区域。 需要注意的是,代码示例部分可能需要展示如何配置costmap参数,或者处理传感器数据。比如,在ROS中,通过订阅激光雷达的话题,将扫描数据传入costmap的障碍物或者,使用OpenCV处理图像数据,提取障碍物轮廓,再转换为costmap的代价值。 可能的问题点包括:如何确保不同传感器数据的一致性,如何处理动态障碍物,如何调整代价值的膨胀半径以确保路径规划的安全性,以及如何优化计算效率以实时更新costmap。 最后,根据用户的要求,生成相关问题,可能需要涉及costmap的不同、与其他导航组件的集成、性能优化方法,以及具体传感器数据的处理技巧等。</think>在机器人导航和SLAM中,costmap的障碍物检测是实现安全路径规划的核心技术。以下是实现方法的逐步说明: ### 一、Costmap基本原理 Costmap通过二维网格(Grid)表示环境,每个网格存储代价值(0-255),值越高表示障碍物概率越大。其结构通常包含多: 1. **静态**:加载先验地图(如SLAM生成的栅格地图)[^3] 2. **障碍物**:实时融合传感器数据(激光雷达/深度相机/超声波) 3. **膨胀**:对障碍物进行安全距离膨胀 $$ C_{total}(x,y) = \max(C_{static}, C_{obstacle}, C_{inflation}) $$ ### 二、障碍物检测实现步骤 #### 1. 传感器数据预处理 - **激光雷达**:将点云转换为栅格坐标系 ```python def lidar_to_grid(points, resolution): return [(int(x/resolution), int(y/resolution)) for x,y in points] ``` - **视觉数据**:使用深度估计(如双目视觉或RGB-D相机)生成3D点云[^2] #### 2. 障碍物更新 采用二进制贝叶斯滤波更新概率: $$ P(o|z_{1:t}) = \frac{P(z_t|o)P(o|z_{1:t-1})}{P(z_t)} $$ - **ROS costmap_2d** 的典型配置参数: ```yaml obstacle_layer: observation_sources: laser_scan depth_cam laser_scan: {data_type: LaserScan, topic: /scan} depth_cam: {data_type: PointCloud2, topic: /depth/points} ``` #### 3. 多传感器融合策略 - 时间同步:使用message_filters实现传感器数据同步 - 空间对齐:通过TF树统一坐标系 #### 4. 动态障碍物处理 - 采用速度障碍法(Velocity Obstacle)预测运动轨迹 - 使用时间衰减因子清除陈旧障碍: $$ C_{obs}(t) = C_{obs}(t-1) \times \gamma \quad (0 < \gamma < 1) $$ ### 三、与SLAM系统的集成 1. 将ORB-SLAM等特征点地图转换为占据栅格地图 2. 通过地图服务(map_server)加载到costmap静态 3. 实时SLAM结果通过局部costmap更新 ### 四、性能优化技巧 1. **分处理**:采用多分辨率网格(粗粒度全局+细粒度局部) 2. **GPU加速**:使用CUDA并行计算代价值更新 3. **选择性更新**:只在机器人运动区域更新网格
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