移动机器人运动规划及运动仿真

本文主要是介绍移动机器人运动规划及运动仿真，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

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基于[基于SLAM系统建图仿真，完成定位仿真]，详见之前的博客

基于SLAM系统建图仿真，完成定位仿真 - zylyehuo - 博客园

参考链接

Autolabor-ROS机器人入门课程《ROS理论与实践》

环境配置

ubuntu 18.04

成果图

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结构树请参考下图

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STEP1: move_base节点的调用

新建 mycar_ws/src/nav_demo/launch/nav05_path.launch

<launch>

    <node pkg="move_base" type="move_base" respawn="false" name="move_base" output="screen" clear_params="true">
        <rosparam file="$(find nav_demo)/param/costmap_common_params.yaml" command="load" ns="global_costmap" />
        <rosparam file="$(find nav_demo)/param/costmap_common_params.yaml" command="load" ns="local_costmap" />
        <rosparam file="$(find nav_demo)/param/local_costmap_params.yaml" command="load" />
        <rosparam file="$(find nav_demo)/param/global_costmap_params.yaml" command="load" />
        <rosparam file="$(find nav_demo)/param/base_local_planner_params.yaml" command="load" />
    </node>

</launch>

STEP2: 配置文件

新建 param 文件夹

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新建 mycar_ws/src/nav_demo/param/costmap_common_params.yaml

#机器人几何参，如果机器人是圆形，设置 robot_radius,如果是其他形状设置 footprint
robot_radius: 0.12 #圆形
# footprint: [[-0.12, -0.12], [-0.12, 0.12], [0.12, 0.12], [0.12, -0.12]] #其他形状

obstacle_range: 3.0 # 用于障碍物探测，比如: 值为 3.0，意味着检测到距离小于 3 米的障碍物时，就会引入代价地图
raytrace_range: 3.5 # 用于清除障碍物，比如：值为 3.5，意味着清除代价地图中 3.5 米以外的障碍物


#膨胀半径，扩展在碰撞区域以外的代价区域，使得机器人规划路径避开障碍物
inflation_radius: 0.2
#代价比例系数，越大则代价值越小
cost_scaling_factor: 3.0

#地图类型
map_type: costmap
#导航包所需要的传感器
observation_sources: scan
#对传感器的坐标系和数据进行配置。这个也会用于代价地图添加和清除障碍物。例如，你可以用激光雷达传感器用于在代价地图添加障碍物，再添加kinect用于导航和清除障碍物。
scan: {sensor_frame: my_laser, data_type: LaserScan, topic: scan, marking: true, clearing: true}

新建 mycar_ws/src/nav_demo/param/local_costmap_params.yaml

local_costmap:
  global_frame: odom #里程计坐标系
  robot_base_frame: base_link #机器人坐标系

  update_frequency: 10.0 #代价地图更新频率
  publish_frequency: 10.0 #代价地图的发布频率
  transform_tolerance: 0.5 #等待坐标变换发布信息的超时时间

  static_map: false  #不需要静态地图，可以提升导航效果
  rolling_window: true #是否使用动态窗口，默认为false，在静态的全局地图中，地图不会变化
  width: 3 # 局部地图宽度 单位是 m
  height: 3 # 局部地图高度 单位是 m
  resolution: 0.05 # 局部地图分辨率 单位是 m，一般与静态地图分辨率保持一致

新建 mycar_ws/src/nav_demo/param/global_costmap_params.yaml

global_costmap:
  global_frame: map #地图坐标系
  robot_base_frame: base_link #机器人坐标系
  # 以此实现坐标变换

  update_frequency: 1.0 #代价地图更新频率
  publish_frequency: 1.0 #代价地图的发布频率
  transform_tolerance: 0.5 #等待坐标变换发布信息的超时时间

  static_map: true # 是否使用一个地图或者地图服务器来初始化全局代价地图，如果不使用静态地图，这个参数为false.

新建 mycar_ws/src/nav_demo/param/base_local_planner_params.yaml

TrajectoryPlannerROS:

# Robot Configuration Parameters
  max_vel_x: 0.5 # X 方向最大速度
  min_vel_x: 0.1 # X 方向最小速速

  max_vel_theta:  1.0 # 
  min_vel_theta: -1.0
  min_in_place_vel_theta: 1.0

  acc_lim_x: 1.0 # X 加速限制
  acc_lim_y: 0.0 # Y 加速限制
  acc_lim_theta: 0.6 # 角速度加速限制

# Goal Tolerance Parameters，目标公差
  xy_goal_tolerance: 0.10
  yaw_goal_tolerance: 0.05

# Differential-drive robot configuration
# 是否是全向移动机器人
  holonomic_robot: false

# Forward Simulation Parameters，前进模拟参数
  sim_time: 0.8
  vx_samples: 18
  vtheta_samples: 20
  sim_granularity: 0.05

STEP3: launch 文件集成

新建 mycar_ws/src/nav_demo/launch/nav06_test.launch

<!-- 集成导航相关的 launch 文件 -->
<launch>

    <!-- 地图服务 -->
    <include file="$(find nav_demo)/launch/nav03_map_server.launch" />

    <!-- 启动AMCL节点 -->
    <include file="$(find nav_demo)/launch/nav04_amcl.launch" />

    <!-- 运行move_base节点 -->
    <include file="$(find nav_demo)/launch/nav05_path.launch" />

    <!-- 运行rviz -->
    <node pkg="joint_state_publisher" name="joint_state_publisher" type="joint_state_publisher" />
    <node pkg="robot_state_publisher" name="robot_state_publisher" type="robot_state_publisher" />
    <node pkg="rviz" type="rviz" name="rviz" />

</launch>

STEP4: 测试运行（准备工作）

编译+启动 gazebo 仿真环境

source ./devel/setup.bash 

roslaunch mycar environment.launch

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启动导航相关的 launch 文件

source ./devel/setup.bash 

roslaunch nav_demo nav06_test.launch

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配置并保存 rviz 设置

RobotModel

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Map

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PoseArray

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LaserScan

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Odometry

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保存配置

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STEP5: 测试运行

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这篇关于移动机器人运动规划及运动仿真的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！