ROS 导航 :make_plan (路线规划)

以下是在学习ROS 导航时,按照自己的理解整理的资料,有不对的地方请指出。
路径规划:从一个点到另一个点,规划出最优的路线。用到service :make_plan (nav_msgs/GetPlan)
服务名为move_base_node/make_plan
nav_msgs/GetPlan api:

 # Get a plan from the current position to the goal Pose 

# The start pose for the plan
geometry_msgs/PoseStamped start

# The final pose of the goal position
geometry_msgs/PoseStamped goal

# If the goal is obstructed, how many meters the planner can 
# relax the constraint in x and y before failing. 
float32 tolerance
---
nav_msgs/Path plan

Compact Message Definition
geometry_msgs/PoseStamped start
geometry_msgs/PoseStamped goal
float32 tolerance
nav_msgs/Path plan

现在学习如何使用
在工作空间新建package navigation_example

cd ~/catkin_ws/src
catkin_create_pkg navigation_example std_msgs rospy roscpp tf actionlib

CMakeList.txt 中的find_package如下

find_package(catkin REQUIRED COMPONENTS
  actionlib
  roscpp
  rospy
  std_msgs
  tf
)

在src目录下新建make_plan.cpp

/*
 * make_plan.cpp
 *
 *  Created on: Aug 10, 2016
 *      Author: unicorn
 */
//路线规划代码
#include <ros/ros.h>
#include <nav_msgs/GetPlan.h>
#include <geometry_msgs/PoseStamped.h>
#include <string>
#include <boost/foreach.hpp>
#define forEach BOOST_FOREACH
void fillPathRequest(nav_msgs::GetPlan::Request &request)
{
request.start.header.frame_id ="map";
request.start.pose.position.x = 12.378;//初始位置x坐标
request.start.pose.position.y = 28.638;//初始位置y坐标
request.start.pose.orientation.w = 1.0;//方向
request.goal.header.frame_id = "map";
request.goal.pose.position.x = 18.792;//终点坐标
request.goal.pose.position.y = 29.544;
request.goal.pose.orientation.w = 1.0;
request.tolerance = 0.5;//如果不能到达目标,最近可到的约束
}
//路线规划结果回调
void callPlanningService(ros::ServiceClient &serviceClient, nav_msgs::GetPlan &srv)
{
// Perform the actual path planner call
//执行实际路径规划器
if (serviceClient.call(srv)) {
//srv.response.plan.poses 为保存结果的容器,遍历取出
if (!srv.response.plan.poses.empty()) {
forEach(const geometry_msgs::PoseStamped &p, srv.response.plan.poses) {
ROS_INFO("x = %f, y = %f", p.pose.position.x, p.pose.position.y);
}
}
else {
ROS_WARN("Got empty plan");
}
}
else {
ROS_ERROR("Failed to call service %s - is the robot moving?",
serviceClient.getService().c_str());
}
}

int main(int argc, char** argv)
{
ros::init(argc, argv, "make_plan_node");
ros::NodeHandle nh;
// Init service query for make plan
//初始化路径规划服务,服务名称为"move_base_node/make_plan"
std::string service_name = "move_base_node/make_plan";
//等待服务空闲,如果已经在运行这个服务,会等到运行结束。
while (!ros::service::waitForService(service_name, ros::Duration(3.0))) {
ROS_INFO("Waiting for service move_base/make_plan to become available");
}
/*初始化客户端,(nav_msgs/GetPlan)
Allows an external user to ask for a plan to a given pose from move_base without causing move_base to execute that plan.
允许用户从move_base 请求一个plan,并不会导致move_base 执行此plan
*/ 
ros::ServiceClient serviceClient = nh.serviceClient<nav_msgs::GetPlan>(service_name, true);
if (!serviceClient) {
ROS_FATAL("Could not initialize get plan service from %s",
serviceClient.getService().c_str());
return -1;
}
nav_msgs::GetPlan srv;
//请求服务:规划路线
fillPathRequest(srv.request);
if (!serviceClient) {
ROS_FATAL("Persistent service connection to %s failed",
serviceClient.getService().c_str());
return -1;
}
ROS_INFO("conntect to %s",serviceClient.getService().c_str());
callPlanningService(serviceClient, srv);
}

CMakeList中添加

add_executable(make_plan src/make_plan.cpp)
 target_link_libraries(make_plan
   ${catkin_LIBRARIES}
 )

编译运行:

cd ~/catkin_ws
catkin_make
source devel/setup.bash
rosrun navigation_example make_plan

运行结果:

<think>好的,我现在需要处理用户关于ROS路径规划的问题。首先,用户明确提到想了解实现方法、教程和示例代码,所以我得先整理ROS中路径规划的基础知识,然后结合提供的引用内容来回答。 首先,用户提供的三个引用中,引用[1]提到了使用ros2 launch启动路径规划演示,引用[2]解释了成本图的层次结构,引用[3]涉及xacro文件的问题。这些都是关键,需要整合到回答中。 我应该先介绍ROS中的路径规划基本概念,比如全局和局部规划的区别。然后,结合引用[1]的示例代码,说明如何启动演示,这能直接帮助用户实践。接下来,需要解释导航栈(Nav2)的结构,因为这是ROS2路径规划的核心。这里可以提到全局和局部代价地图,引用[2]中的层概念,说明参数配置的方法,比如common_costmap_parameters.yaml等文件的作用。 然后,示例代码部分需要展示如何配置导航,可能包括启动文件或参数文件的代码片段。注意用户提到xacro文件的问题,引用[3]指出在xacro中插入自定义标签可能导致问题,所以需要提醒用户注意这一,避免在xacro文件中随意添加标签。 此外,用户可能还关心具体的实现步骤,比如如何设置机器人模型、配置传感器数据、调整规划算法参数等。这些需要分步骤说明,确保结构清晰。同时,要确保所有数学公式和代码块符合系统级指令的要求,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,代码块用正确的语法高亮。 最后,生成相关问题时要围绕路径规划的实现细节、常见问题、性能优化等方面,比如代价地图配置、算法选择、调试工具等,这样能帮助用户进一步深入学习。 现在需要检查是否有遗漏的信息,比如引用中的具体命令和参数文件,确保正确引用并标注[^1]、[^2]、[^3]。同时,回答要使用中文,保持口语化,避免使用Markdown格式,但代码块仍需正确标识。此外,数学表达式如果出现的话,必须符合LaTeX语法,比如路径规划中的代价函数可能涉及公式,需要用$$...$$包裹。 总结下来,回答的结构大致是: 1. 路径规划概述 2. 实现步骤(包括启动命令、导航栈配置) 3. 示例代码和配置 4. 注意事项(如xacro文件的问题) 5. 相关问题 现在开始组织内容,确保每个部分都涵盖引用中的信息,并自然插入引用标识。</think>### ROS路径规划实现与教程 #### 1. 路径规划基础 在ROS中,路径规划通常分为**全局规划**和**局部规划**: - **全局规划**:基于静态地图(如SLAM构建的地图)生成到终的全局路径,常用算法如A*、Dijkstra。 - **局部规划**:根据实时传感器数据避开动态障碍物,常用算法如动态窗口法(DWA)、时间弹性带(TEB)。 #### 2. 实现步骤(基于ROS2 Nav2框架) 1. **启动导航演示** 使用引用[1]提供的命令快速启动路径规划演示: ```bash ros2 launch path_planning_and_maze_solving demo.launch.py ``` 该命令会加载预配置的地图、机器人模型和规划算法。 2. **配置代价地图** 代价地图通过分层管理参数(如静态障碍层、膨胀层),在`common_costmap_parameters.yaml`中定义基础配置,再通过`local_costmap_params.yaml`和`global_costmap_params.yaml`分别扩展。例如: ```yaml # global_costmap_params.yaml global_costmap: plugins: ["static_layer", "obstacle_layer", "inflation_layer"] static_layer: map_topic: /map ``` 3. **算法选择与参数调优** 在`controller_server`节中指定局部规划算法,例如TEB算法: ```yaml controller_server: ros__parameters: controller_plugins: ["FollowPath"] FollowPath: plugin: "teb_local_planner/TebLocalPlanner" max_vel_x: 0.5 inflation_dist: 0.3 ``` #### 3. 示例代码与配置 **机器人模型配置(XACRO文件)** 在定义机器人URDF时,需避免插入不规范标签(如引用[3]中的`<material>`错误)[^3]: ```xml <!-- 正确示例 --> <link name="base_link"> <visual> <geometry> <box size="0.3 0.3 0.1"/> </geometry> </visual> </link> ``` #### 4. 注意事项 - **代价地图更新**:局部代价地图需高频更新(通常10Hz),依赖激光雷达或深度相机数据。 - **路径平滑**:全局路径可能包含锯齿,可通过插值或样条曲线优化,例如使用公式: $$f(t) = \sum_{i=0}^n B_i(t)P_i$$ 其中$B_i(t)$为基函数,$P_i$为控制---
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