三木地带你手搓ROS应用之AMCL 多机器人支持

前言

在多机器人系统中，多个机器人需要在同一环境中同时进行导航、自主定位和任务协作。AMCL（Adaptive Monte Carlo Localization，自适应蒙特卡洛定位）作为基于粒子滤波的高效定位算法，广泛应用于机器人在已知地图中的自定位。然而，默认 AMCL 通常仅支持单机器人定位，在多机器人场景下，因坐标变换冲突、粒子分布混乱以及 ROS 话题命名空间未隔离等问题，难以直接应用。

本章将深度讲解 AMCL 在多机器人系统中的支持及其实现，包括解决问题的方法、多机器人 AMCL 的实现流程及关键点，最后通过实例和代码展示完整实现，帮助读者理解和部署多机器人 AMCL 系统。

---

原理介绍

1. 多机器人 AMCL 的核心问题

• 坐标系冲突： 每个机器人都有独立的 base_link、odom 和 map 坐标系。如果不加区分，多机器人定位可能导致坐标系混淆。

• 话题冲突： 多个机器人需要使用相同的传感器数据话题（如 /scan、/odom），这些话题在 ROS 中无法直接共享，需通过命名空间隔离。

• 粒子滤波冲突： AMCL 粒子滤波器需要为每个机器人独立运行，以避免多个机器人的粒子分布相互干扰。

2. 解决方案

• 命名空间隔离： 为每个机器人分配独立的命名空间，如 /robot1 和 /robot2，隔离各自的话题、参数和坐标系。

• 独立 AMCL 实例： 每个机器人运行一个独立的 AMCL 节点实例，粒子滤波器在各自的实例中独立执行。

• 多传感器支持： 支持每个机器人使用独立的激光雷达数据（/robot1/scan 和 /robot2/scan），并融合里程计、IMU 数据进行更精确的定位。