关于使用launch文件、yaml文件传入参数,并使用动态参数配置工具rqt_reconfigure调整参数的方法。

声明:以下内容全为原创,大家有疑问可以留言或直接私信我。

该功能包的所有内容我放到了百度网盘下,大家可以自取下载解压到自己的工作空间下。如下

链接: https://pan.baidu.com/s/12T8av-sAM8vPxjIx1Y0l5Q 提取码: ksdv

1.如题,我们知道在c++中,可以通过nodehandle.param从launch文件或yaml文件中获取配置的参数,传入顺序是yaml文件——launch文件——cpp文件。通过这种做法,我们可以直接在yaml文件中很方便的设置变量的值,将其传进cpp里作为具体参数。

2.但这种做法有问题。就是我们在想修改参数的时候。我们都需要找到yaml文件进行修改,然后再重新启动cpp。这样就十分不方便。熟悉navigation导航包的同学会知道,我们在调试真实小车时,可以打开rqt中的dynamic_configure工具去实时调试move_base节点参数的值(如小车的最大加速度,最大速度等),而不需要修改yaml里的默认配置和重新启动节点。

3.那这是怎么做到的呢,接下来我将通过一个简单的例子给大家展示。

4.首先在你的工作空间的src目录下打开终端创建一个功能包(如没有工作空间,新建一个,并新建一个src目录),接下来通过这行命令创建一个功能包

catkin_create_pkg dynamic_test roscpp rospy dynamic_reconfigure

在创建好后,进入该功能包,新建cfg、launch、param文件夹,分别用于存放cfg、launch、yaml配置文件。

5.接下来我们先来创建用于配置动态参数的test.cfg文件,打开文件,输入以下内容。具体解释以及注释在代码段里。

#!/
<think>好的,我现在需要帮用户解决他们关于ROS导航栈的问题。用户之前询问过如何在navfn和move_base之间传递障碍物信息而不修改类或添加变量,现在他们提到关闭了.yaml文件中的scan,需要换新的方式处理。 首先,我得回顾之前的对话。用户之前的问题是navfn中没有直接获取障碍物坐标,而是通过代价地图间接获取。而move_base负责发布障碍物坐标到代价地图。用户现在关闭了scan,可能意味着他们不再使用激光雷达数据作为障碍物来源,需要其他传感器或方法来处理障碍物检测。 接下来,我需要分析用户当前的问题。关闭scan后,用户需要另一种方式来提供障碍物信息给move_base和navfn。可能的替代方案包括使用其他传感器如点云(pointcloud)、深度相机,或者静态地图中的障碍物,甚至外部检测结果如目标检测或SLAM的障碍物信息。 用户的需求可能是在没有激光雷达的情况下,仍然让导航栈正常工作。可能需要考虑如何配置move_base使用其他传感器数据,或者使用静态层或地图层中的障碍物信息。此外,用户可能希望了解如何正确修改配置文件,如costmap_common_params.yaml和move_base_params.yaml,以适应新的数据源。 需要确保用户理解ROS导航栈中代价地图的多层结构,包括障碍物层、静态层、膨胀层等。当关闭scan后,障碍物层可能没有数据来源,需要替换为其他传感器的话题或者使用其他层的数据。例如,使用点云数据需要配置pointcloud话题,确保其正确发布。 另外,用户可能需要了解如何验证新配置是否生效,比如通过RViz可视化代价地图,检查障碍物是否正确显示。如果用户使用外部检测算法,可能需要通过插件的形式将障碍物信息注入到代价地图中,比如使用costmap_2d的Addons功能。 需要注意用户提到的“不修改类以及添加新变量”的限制,所以解决方案必须基于现有ROS功能和配置调整。可能需要指导用户如何正确设置voxel_grid参数,或者组合不同的层来生成有效的障碍物信息。 最后,总结可能的替代方案,给出具体的配置示例,帮助用户替换scan为其他传感器或方法,确保导航栈正常工作。</think>--- 在 ROS 导航栈中,如果关闭了传感器的 `scan` 输入(例如禁用激光雷达),需通过其他方式为 `move_base` 提供障碍物信息。以下是无需修改代码的替代方案,通过调整配置和利用其他传感器/数据源实现: --- ### **替代方案 1:使用点云(PointCloud)数据** **适用场景**:拥有深度相机(如 Kinect)、3D 激光雷达或生成点云的其他传感器。 **实现步骤**: 1. **修改 `costmap_common_params.yaml`** 将 `obstacle_layer` 的数据源从 `scan` 切换为 `pointcloud`,配置点云参数: ```yaml obstacle_layer: enabled: true combination_method: 1 # 最大值覆盖 obstacle_topics: ["/camera/depth/points"] # 替换为实际点云话题 max_obstacle_height: 2.0 min_obstacle_height: 0.1 # 点云转栅格的参数 sample_line: true inflation_radius: 0.5 ``` 2. **调整 `voxel_grid` 参数**(可选) 若点云数据噪声较多,可启用体素滤波: ```yaml voxel_grid: enabled: true voxel_size: 0.05 # 体素大小(米) min_obstacle_height: 0.1 max_obstacle_height: 2.0 ``` --- ### **替代方案 2:使用静态地图中的障碍物** **适用场景**:已知静态环境(如预先构建的地图包含固定障碍物)。 **实现步骤**: 1. **在 `costmap_common_params.yaml` 中启用静态层** ```yaml static_layer: enabled: true map_topic: "/map" # 静态地图话题 subscribe_to_updates: true # 监听地图更新 ``` 2. **确保地图包含障碍物信息** - 静态地图(`map_server` 加载的 `.pgm` 或 `.yaml` 文件)中黑色像素(灰度值 `0`)会被视为障碍物。 --- ### **替代方案 3:外部检测结果注入** **适用场景**:通过视觉检测、目标跟踪等算法生成障碍物坐标,发布为 `PointCloud` 或 `OccupancyGrid`。 **实现步骤**: 1. **发布自定义障碍物数据** - 将障碍物坐标转换为 `sensor_msgs/PointCloud2` 消息发布到话题(如 `/custom_obstacles`): ```python # Python 示例 from sensor_msgs.msg import PointCloud2, PointField pub = rospy.Publisher('/custom_obstacles', PointCloud2, queue_size=10) # 填充障碍物坐标到 points 中... pub.publish(points) ``` 2. **配置 `costmap_common_params.yaml`** ```yaml obstacle_layer: enabled: true obstacle_topics: ["/custom_obstacles"] max_obstacle_height: 2.0 ``` --- ### **替代方案 4:虚拟“安全区”限制** **适用场景**:无实时传感器,但需要限制机器人活动区域(如固定禁区)。 **实现步骤**: 1. **在 `costmap_common_params.yaml` 中添加 `inflation_layer`** 通过膨胀层创建虚拟禁区: ```yaml inflation_layer: enabled: true cost_scaling_factor: 10.0 # 膨胀梯度 inflation_radius: 1.0 # 膨胀半径(米) ``` 2. **结合 `static_layer` 绘制禁区** - 在静态地图中直接标记禁区区域(黑色像素)。 --- ### **调试与验证** 1. **可视化代价地图** 在 RViz 中订阅 `/move_base/global_costmap/costmap` 或 `/move_base/local_costmap/costmap`,确认障碍物显示正确。 2. **检查数据流** ```bash rostopic hz /custom_obstacles # 替换为实际话题 rqt_graph # 确认话题连接关系 ``` --- ### **注意事项** - **坐标系对齐**:确保传感器数据或外部障碍物坐标的坐标系(如 `odom` 或 `map`)与代价地图一致。 - **数据频率**:障碍物更新频率需匹配导航需求(通常 ≥5Hz)。 - **性能开销**:点云或密集障碍物数据可能增加计算负载,需调整 `voxel_grid` 或 `obstacle_layer` 参数优化。 通过上述方法,即使关闭 `scan`,仍可通过其他传感器、静态地图或外部算法为导航栈提供障碍物信息,满足动态或静态避障需求。
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