ROS中costmap_converter插件的配置与使用

本文介绍了在ROS中使用TEB算法时,如何通过costmap_converter插件优化代价地图的表示方式,以提高局部规划效率。实验了四种不同的转换算法:CostmapToPolygonsDBSMCCH、CostmapToLinesDBSRANSAC、CostmapToLinesDBSMCCH和CostmapToPolygonsDBSConcaveHull,分别用多边形、线段等表示障碍物,并探讨了它们的适用场景和效果。通过配置参数和启动文件,可以调整算法以适应不同需求。

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在学习TEB算法的过程中,作者提供了一个插件用于转换代价地图,原始的代价地图是由栅格地图中单元格组成,用于表示障碍物,但单元格占用的计算资源较大,故采用插件将单元格转换成点,线,多边形表示。

插件激活

rospack plugins --attrib=plugin costmap_converter

配置cfg文件
在导航配置文件下,新建costmap_converter_params.yaml

###########################################################################################
## NOTE: Costmap conversion is experimental. Its purpose is to combine many point        ##
## obstales into clusters, computed in a separate thread in order to improve the overall ## 
## efficiency of local planning. However, the implemented conversion algorithms are in a ##
## very early stage of development. Contributions are welcome!                           ##
###########################################################################################

TebLocalPlannerROS:

  ## Costmap converter plugin   
  # costmap_converter_plugin: "costmap_converter::CostmapToPolygonsDBSMCCH"
  costmap_converter_plugin: "costmap_converter::CostmapToLinesDBSRANSAC"
  #costmap_converter_plugin: "costmap_converter::CostmapToLinesDBSMCCH"
  #costmap_converter_plugin: "costmap_converter::CostmapToPolygonsDBSConcaveHull"
  costmap_converter_spin_thread: True
  costmap_converter_rate: 5
 
 
  ## Configure plugins (namespace move_base/costmap_to_lines or move_base/costmap_to_polygons)
  ## costmap_converter/CostmapToLinesDBSRANSAC, costmap_converter/CostmapToLinesDBSMCCH, costmap_converter/CostmapToPolygonsDBSMCCH
  costmap_converter/CostmapToLinesDBSRANSAC:
    cluster_max_distance: 0.4
    cluster_min_pts: 2
    ransac_inlier_distance: 0.15
    ransac_min_inliers: 10
    ransac_no_iterations: 1500
    ransac_remainig_outliers: 3
    ransac_convert_outlier_pts: True
    ransac_filter_remaining_outlier_pts: False
    convex_hull_min_pt_separation: 0.1

在启动文件中,增加costmap_converter启动项

<!-- Here we load our costmap conversion settings -->
		<rosparam file="$(find teb_local_planner_tutorials)/cfg/diff_drive/costmap_converter_params.yaml" command="load" />

未调用costmap_converter插件

由方格表示障碍物位置
请添加图片描述
修改costmap_converter
通过修改插件调用不同的转换算法

1 调用CostmapToPolygonsDBSMCCH
将其余三个注释,只调用polygon算法
显而易见,用多边形表征障碍物
请添加图片描述

2 调用CostmapToLinesDBSRANSAC
用单线段表示
请添加图片描述
3. 调用CostmapToLinesDBSMCCH
用单线段与栅格组合表示?
这个没搞懂
请添加图片描述
4. 调用CostmapToPolygonsDBSConcaveHull
这个与第一个的区别?
请添加图片描述
后续了解原理再补充

### TEB Local Planner 算法详解实现 #### 背景概述 TEB Local Planner 是一种用于机器人导航的本地路径规划器,其核心思想是利用 **Timed Elastic Bands (TEBs)** 方法优化机器人的运动轨迹[^1]。该方法能够动态调整弹性带的时间和空间分布,从而适应复杂的环境约束。 --- #### 核心功能 TEB Local Planner 提供了一系列强大的功能,使其成为复杂场景下路径规划的理想选择。以下是其主要的核心功能: - 动态障碍物避障:支持实时检测并避开动态障碍物。 - 时间优化:通过最小化时间成本函数,生成高效的运动轨迹。 - 平滑性保障:确保生成的轨迹平滑且可微分,适合控制输入受限的机器人。 - 多目标优化:综合考虑距离、速度、加速度等多种因素,提供最优解[^2]。 这些功能使得 TEB Local Planner 不仅适用于静态地图中的路径规划,还能应对动态变化的环境需求。 --- #### 实现方式 TEB Local Planner 的实现依赖于 ROS(Robot Operating System),并通过扩展 `base_local_planner` 插件完成具体的功能开发。其实现过程主要包括以下几个方面: ##### 1. 弹性带模型构建 TEB 使用弹性带表示机器人从起点到终点的可能路径。每条路径由一系列节点组成,每个节点包含位置和时间信息。通过对这些节点施加物理模拟力场(如引力、斥力等),最终形成一条满足约束条件的最优路径。 ##### 2. 成本函数定义 为了找到最佳路径,TEB 定义了一个多目标优化的成本函数,通常包括以下几项: - 障碍物代价:衡量路径接近障碍物的程度; - 目标导向代价:引导机器人朝向目标点; - 运动学代价:评估路径是否符合机器人动力学特性; - 时间代价:减少到达目标所需的时间。 通过求解上述成本函数的极小值问题,可以获得理想的运动轨迹。 ##### 3. 参数配置调试 由于 TEB Local Planner 涉及较多参数设置,合理调节这些参数对于获得良好性能至关重要。例如: - `weight_obstacle`: 控制障碍物影响权重; - `max_vel_x`: 设置最大线速度限制; - `min_turning_radius`: 规定最小转弯半径。 更多关于参数的具体含义及其调试技巧可以在相关文档中查找。 ##### 4. ROS2 下的编译部署 在 ROS2 中使用 TEB Local Planner,需先克隆官方仓库以及必要的依赖库(如 `costmap_converter`)。之后按照标准流程执行 catkin 工作区内的编译命令即可完成安装[^3]。 ```bash git clone https://github.com/rst-tu-dortmund/teb_local_planner.git -b ros2 your_ws/src/ git clone https://github.com/rst-tu-dortmund/costmap_converter.git -b ros2 your_ws/src/ colcon build --symlink-install source install/setup.bash ``` --- #### 总结 综上所述,TEB Local Planner 借助先进的弹性和优化理论,在处理复杂环境下移动机器人路径规划任务时表现出色。无论是静态还是动态场景,它都能灵活适配,并借助丰富的参数选项进一步提升适用范围。 ---
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