4、基于ROS的机器人导航与辅助系统解析

基于ROS的机器人导航与辅助系统解析

1. 机器人导航与避障分析

在机器人的应用中，避障和寻找最优路径是评估其性能的重要方面。以麦克纳姆轮机器人为例，当路径上没有障碍物时，机器人反应迅速，能在可接受的时间内完成行程。然而，一旦遇到动态或静态障碍物，激光传感器会及时检测到并向机器人发出信号。

机器人的工作流程如下：
1. 传感器检测到障碍物后，将识别出的障碍物信息添加到地图中，更新地图。
2. 在RViz中完成地图更新后，机器人确定前往目标位置的下一条最优路径。

但随着动态和静态障碍物的增加，机器人到达目标的时间会比预期更长。特别是在突然出现新障碍物时，机器人会暂停并花费较长时间重新计算路径。为了提高效率，需要对搜索过程进行优化。

2. 关键导航与建图要素

在导航和建图过程中，有几个关键的决定因素，包括传感器灵敏度、采样率以及相关的滤波器和算法。这里对GMapping和Google Cartographer算法进行了模拟和分析。

算法	特点	适用场景
Cartographer	利用子地图的概念进行前端匹配，将当前帧与正在创建的子地图进行比较	一般场景，但随着机器人速度提高，需修改以降低建图误差
GMapping	依赖里程计进行机器人定位，在激光扫描估计位姿