【无人机自主导航10 自主导航】PX4仿真环境下RGBD+港科大Fast-Planner旋翼无人机自主导航

本文介绍了基于Ubuntu18.04和ROS Melodic的无人机自主导航项目,利用了XTDrone、Prometheus、px4_fast_planner等开源工具,结合RGBD深度相机与港科大Fast-Planner路径优化算法,实现了无人机的室内避障和自主飞行。项目包括仿真环境配置、依赖包安装、环境测试、无人机导航及最终的飞行效果展示,包括穿越凉亭和障碍物避障的视频演示。

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以开源项目XTDrone、Promethus、px4_fast_planner等为例,自行迁移修整的基于RGBD深度相机与港科大的Fast-Planner路径优化项目,实现无人机的自主导航飞行与避障。

一、环境及依赖

1.1 仿真环境

项目配置
平台Ubuntu18.04
硬件8G i5 NVIDA GTX1080T
ROSmelodic
mavros

2.1 依赖包

二、配置环境与测试

三、无人机自主导航

四、最终飞行效果

4.1 穿越凉亭

一次

二次

4.2 障碍物避障与路径优化

4.3 视频——室外飞行避障

室内

PX4仿真环境下RGB-D深度相机+港科大Fast-Planner实现无人机室内自主导航

原文及大视频查看:https://dgzc.ganahe.top/ganahe/2021/wrjzzdhzzdhpfzhj-2.html

中间系列教程请查看原文链接的网站。

参考文献

[1] Github px4_fast_planner
[2] Ubuntu18.04配置搭建基于Gazebo的虚拟仿真平台(Px4):无人机(UAV)、无人车等模拟实验平台
[3] 仿真平台基础配置(PX4 1.11版)

### ROS2实车路径规划实现 在ROS2中,路径规划通常依赖于`navigation2`包及其相关组件。以下是基于`navigation2`的路径规划实现方法以及示例代码。 #### 导航堆栈配置 为了使机器人能够完成路径规划任务,需先设置导航堆栈中的各个节点。这些节点包括全局路径规划器、局部路径规划器、代价地图管理器以及其他辅助功能模块。具体来说: - **Global Planner**: 使用 `nav2_navfn_planner` 或者自定义插件来计算从起点到目标点的最佳路径[^1]。 - **Local Planner**: 负责实时调整轨迹以避开动态障碍物。 - **Costmap**: 利用 `costmap_2d` 插件构建环境模型,标记不可通行区域。 下面是一个简单的 Python 客户端脚本,展示如何通过服务调用来请求一条新路径: ```python import rclpy from rclpy.node import Node from geometry_msgs.msg import PoseStamped from nav2_msgs.action import NavigateToPose from action_msgs.msg import GoalStatus from rclpy.action import ActionClient class PathPlanner(Node): def __init__(self): super().__init__('path_planner') self._action_client = ActionClient(self, NavigateToPose, 'navigate_to_pose') def send_goal(self, goal_pose): self.get_logger().info('Waiting for action server...') self._action_client.wait_for_server() goal_msg = NavigateToPose.Goal() goal_msg.pose = goal_pose self.get_logger().info('Sending goal pose to the robot...') future = self._action_client.send_goal_async(goal_msg) return future.result() def main(args=None): rclpy.init(args=args) node = PathPlanner() target_pose = PoseStamped() target_pose.header.frame_id = "map" target_pose.header.stamp.sec = 0 target_pose.header.stamp.nanosec = 0 target_pose.pose.position.x = 2.0 target_pose.pose.position.y = 2.0 target_pose.pose.orientation.w = 1.0 result = node.send_goal(target_pose) if result.status == GoalStatus.STATUS_SUCCEEDED: node.get_logger().info('Goal reached successfully!') else: node.get_logger().error(f'Failed with status code: {result.status}') node.destroy_node() rclpy.shutdown() if __name__ == '__main__': main() ``` 此程序创建了一个名为 `PathPlanner` 的节点类实例化对象,并向 `/navigate_to_pose` 动作服务器发送指定的目标位置消息。 #### 数据同步与时间戳处理 当涉及到多传感器数据融合时,确保所有输入源的时间一致性至关重要。可以借助 `tf2_ros.Buffer` 类来进行坐标变换操作,同时利用来自不同订阅者的最新可用读数填充空白消息字段[^2]。 例如,在发布 PX4 命令之前,可能需要提取当前状态估计值作为参考依据之一: ```cpp #include <rclcpp/rclcpp.hpp> #include <px4_msgs/msg/vehicle_command.hpp> using namespace std::chrono_literals; void publishVehicleCommand(rclcpp::Node &node){ auto publisher = node.create_publisher<px4_msgs::msg::VehicleCommand>("fmu/in/vehicle_command", 10); px4_msgs::msg::VehicleCommand command; command.timestamp = get_current_time(); // Replace this function call accordingly. command.param1 = ...; // Set desired parameters here. ... publisher->publish(command); } ``` 以上 C++ 片段展示了如何构造并广播特定类型的控制指令给飞行控制器硬件接口层。 ---
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