ROS导航仿真和多点导航1———导航仿真

本文介绍了如何在Ubuntu 18.04和ROS Melodic环境下进行ROS导航功能的仿真,包括Navigation安装、arbotix测试move_base以及复杂地图导航与蒙特卡洛定位。首先,通过安装ROS-Navigation并测试move_base,然后使用arbotix进行仿真,最后在复杂地图上应用ACML进行定位。整个过程详细说明了各个步骤,并提供了相应的命令行操作。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

  在进入实际的机器人运动控制之前,先使用现有地图或自己的地图进行ROS导航功能的仿真,以便于更进一步了解机器人的导航控制策略。
环境: ubuntu 18.04 64bits *
   *ROS: melodic

1.Navigation 安装

  在进行导航仿真之前,需要先下载 ROS 官方提供的 ROS-Navigation,安装下载:

$cd ~/catkin_turtlebot_ws/src
$git clone https://github.com/ros-planning/navigation.git
$cd navigation 
# 切换到对应版本的分支,根据安装的ros来选择
$git checkout melodic-devel	
$cd ~/catkin_turtlebot_ws
$catkin_make
$rospack profile

此处可能由于缺少相关依赖而会报错,可以通过下面命令安装依赖:

sudo apt-get install xxx

2.使用 arbotix 测试 move_base

  move_base 是导航功能里比较重要的一项,它获取传感器数据并负责路径规划、距离计算、成本计算等。
  在测试之前,需要在Ubuntu18.04 melodic中安装 rbx1 与 ArbotiX。

  1. 安装一些以后可能用到的软件包,这里在rbx1中只有indigo版本的,只能安装此版本。
sudo apt-get install ros-melodic-arbotix ros-melodic-openni-camera \
ros-melodic-rosbridge-suite \
ros-melodic-rgbd-launch \
ros-melodic-turtlebot-* ros-melodic-kobuki-* ros-melodic-moveit-python \
python-pygraph python-pygraphviz python-easygui \
mini-httpd ros-melodic-laser-pipeline ros-melodic-ar-track-alvar \
ros-melodic-laser-filters \
ros-melodic-depthimage-to-laserscan ros-melodic-shape-msgs \
ros-melodic-gazebo-ros ros-melodic-gazebo-ros-pkgs \
ros-melodic-gazebo-msgs ros-melodic-gazebo-plugins \
ros-melodic-gazebo-ros-control ros-melodic-cmake-modules \
ros-melodic-smach ros-melodic-smach-ros ros-melodic-grasping-msgs \
ros-melodic-executive-smach ros-melodic-smach-viewer \
ros-melodic-tf2-web-republisher \
ros-melodic-move-base-msgs ros-melodic-fake-localization \
graphviz-dev libgraphviz-dev gv python-scipy liburdfdom-tools \
ros-melodic-ar-track-alvar* \
ros-melodic-map-server ros-melodic-move-base* \
ros-melodic-simple-grasping

这是安装turtlebot3的相关依赖,可以挑着用:

sudo apt install ros-melodic-desktop-full ros-melodic-joy ros-melodic-teleop-twist-joy ros-melodic-teleop-twist-keyboard ros-melodic-laser-proc ros-melodic-rgbd-launch ros-melodic-depthimage-to-laserscan ros-melodic-rosserial-arduino ros-melodic-rosserial-python ros-melodic-rosserial-server ros-melodic-rosserial-client ros-melodic-rosserial-msgs ros-melodic-amcl ros-melodic-map-server ros-melodic-move-base ros-melodic-urdf ros-melodic-xacro ros-melodic-compressed-image-transport ros-melodic-rqt-image-view ros-melodic-gmapping ros-melodic-navigation ros-melodic-interactive-markers ros-melodic-turtlebot3-gazebo

安装ArbotiX

sudo apt-get install ros-melodic-arbotix-*
  1. 安装rbx1
cd ~/catkin_turtlebot_ws/src
git clone https://github.com/pirobot/rbx1.git 
cd rbx1
git checkout indigo-devel
cd ~/catkin_turtlebot_ws
catkin_make
source ~/catkin_turtlebot_ws/devel/setup.bash
rospack profile

如果采用以上的方法安装,是可以编译成功的。

将当前工作空间加入到~/.bashrc中

echo "source ~/catkin_turtlebot_ws/devel/setup.bash" >> ~/.bashrc

source ~/.bashrc
  1. 测试 ARBOTIX SIMULATOR
      我们主要使用arbotix_python仿真器来测试代码应用到机器人上面的效果,之前的一堆指令中已经安装过arbotix。打开一个终端,输入如下指令来运行rbx1下面的代码:
roslaunch rbx1_bringup fake_turtlebot.launch
rosrun rviz rviz -d `rospack find rbx1_nav`/sim.rviz

结果如图:
在这里插入图片描述
4. arbotix 测试 move_base
  下面的命令启动一个机器人,使用 move_base使其向前移动 2m:

$roslaunch rbx1_bringup fake_turtlebot.launch //启动一个机器人 使用ArbotiX模拟器
$roslaunch rbx1_nav fake_move_base_blank_map.launch ///以空白地图启动move_base节点
$rosrun rviz rviz -d `rospack find rbx1_nav`/nav.rviz //启动Rviz
$ rostopic pub /move_base_simple/goal geometry_msgs/PoseStamped '{header: {frame_id: "map"},pose: {position: {x: 1.0,y: 0,z: 0},orientation: {x: 0,y: 0,z: 0,w: 2}}}' //向前运动2m

3.复杂地图导航与蒙特卡洛定位

  使用ROS导航包里现有的复杂地图结合 ACML-(Adaptive Monte Carlo Localization) 进行导航功能的测试。ACML 即自适应蒙特卡罗定位,关于它的原理回头再仔细分析。

$roslaunch rbx1_bringup fake_turtlebot.launch //运行一个机器人
$roslaunch rbx1_nav fake_amcl.launch //运行fake_amcl.launch调用已有的测试地图
$rosrun rviz rviz -d `rospack find rbx1_nav`/amcl.rviz //启动rviz 并调用amcl配置文件

也可以手动指定要调用的地图:

roslaunch rbx1_nav fake_amcl.launch map:=test_map.yaml

在这里插入图片描述
此时点击2D New Goal按钮,让机器人运动到指定目标:
在这里插入图片描述

### ROS2 中机械臂轨迹规划与控制 #### 一、环境搭建 为了在ROS2环境中实现机械臂的轨迹规划与控制,需先安装必要的依赖包。MoveIt作为ROS中最常用的机械臂控制系统之一,在ROS2中也有对应的版本——MoveIt2。 对于Ubuntu系统而言,可以通过如下命令安装MoveIt2: ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get install ros-foxy-moveit2 ``` #### 二、配置机械臂模型 完成上述操作之后,要为特定型号的机械臂创建URDF文件描述其物理结构,并通过Xacro简化参数化过程[^2]。这一步骤至关重要,因为后续所有的仿真以及实际运行都将基于此模型展开工作。 #### 三、启动MoveIt2界面 当一切准备就绪后,可以利用预设好的launch脚本来开启MoveIt2图形用户界面(GUI),以便直观地观察调整各项设置: ```bash ros2 launch moveit2_tutorials demo.launch.py ``` 该指令会自动加载默认设定下的模拟场景,其中包括了一个六自由度通用型机械手臂及其周围障碍物布局。 #### 四、执行基本动作序列 借助RViz插件中的交互式标记工具(Interactive Markers Tool),可以直接拖拽末端执行器到目标位置;而如果想要定义更为复杂的多点位移路径,则推荐采用Python API编程方式调用`move_group_interface`接口类的方法来构建自定义的任务列表[^1]。 下面给出一段简单的Python代码片段展示如何让机械臂沿直线移动至指定坐标处: ```python import sys from math import pi, tau, dist, cos, sin from geometry_msgs.msg import PoseStamped from moveit_ros_planning_interface.python_moveit import MoveGroupInterface def main(): group_name = "panda_arm" move_group = MoveGroupInterface(group_name) pose_goal = PoseStamped() pose_goal.header.frame_id = "world" # 设置目标姿态数据 pose_goal.pose.position.x = 0.7 pose_goal.pose.position.y = -0.05 pose_goal.pose.position.z = 0.5 quaternion = tf.transformations.quaternion_from_euler(-tau / 4, 0, -tau / 8) pose_goal.pose.orientation.x = quaternion[0] pose_goal.pose.orientation.y = quaternion[1] pose_goal.pose.orientation.z = quaternion[2] pose_goal.pose.orientation.w = quaternion[3] success = move_group.set_pose_target(pose_goal) if not success: print("Failed to set target pose.") return False plan_result = move_group.plan()[-1] if plan_result.error_code.val != moveit_msgs.MoveItErrorCodes.SUCCESS: print(f"Planning failed with error code {plan_result.error_code}") return False result = move_group.execute(plan=plan_result.planned_trajectory) if result is None or not result.successful: print("Execution failed!") return False if __name__ == '__main__': try: main() except Exception as e: print(e) ``` 这段程序首先指定了待访问的空间方位信息,接着尝试计算通往那里的最优路线图,最后发出指令使硬件按照预定方案行动起来。 #### 五、高级特性集成 除了基础的功能之外,还可以进一步探索诸如实时重规划、力矩反馈补偿等进阶技巧的应用可能性。例如,针对动态变化的工作空间内的物体避碰问题,可引入随机采样树(RRT)算法家族成员来进行在线寻径处理。
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