本文主要是介绍第 8 章 机器人实体导航实现_路径规划(自学二刷笔记)，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
重要参考：
课程链接:https://www.bilibili.com/video/BV1Ci4y1L7ZZ
讲义链接:Introduction · Autolabor-ROS机器人入门课程《ROS理论与实践》零基础教程
9.3.5 导航实现05_路径规划
路径规划仍然使用 navigation 功能包集中的 move_base 功能包。
5.1编写launch文件
关于move_base节点的调用，模板如下：
<launch><node pkg="move_base" type="move_base" respawn="false" name="move_base" output="screen" clear_params="true"><rosparam file="$(find nav)/param/costmap_common_params.yaml" command="load" ns="global_costmap" /><rosparam file="$(find nav)/param/costmap_common_params.yaml" command="load" ns="local_costmap" /><rosparam file="$(find nav)/param/local_costmap_params.yaml" command="load" /><rosparam file="$(find nav)/param/global_costmap_params.yaml" command="load" /><rosparam file="$(find nav)/param/base_local_planner_params.yaml" command="load" /></node></launch>5.2编写配置文件
可参考仿真实现。
1.costmap_common_params.yaml
该文件是move_base 在全局路径规划与本地路径规划时调用的通用参数，包括：机器人的尺寸、距离障碍物的安全距离、传感器信息等。配置参考如下：
#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: laser, data_type: LaserScan, topic: scan, marking: true, clearing: true}2.global_costmap_params.yaml
该文件用于全局代价地图参数设置：
global_costmap:global_frame: map #地图坐标系robot_base_frame: base_footprint #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.3.local_costmap_params.yaml
该文件用于局部代价地图参数设置：
local_costmap:global_frame: odom #里程计坐标系robot_base_frame: base_footprint #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 mheight: 3 # 局部地图高度 单位是 mresolution: 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4.base_local_planner_params.yaml
基本的局部规划器参数配置，这个配置文件设定了机器人的最大和最小速度限制值，也设定了加速度的阈值。
TrajectoryPlannerROS:# Robot Configuration Parametersmax_vel_x: 0.5 # X 方向最大速度min_vel_x: 0.1 # X 方向最小速度max_vel_theta: 1.0 # min_vel_theta: -1.0min_in_place_vel_theta: 1.0acc_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: 0.10yaw_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: 0.8vx_samples: 18vtheta_samples: 20sim_granularity: 0.055.3launch文件集成
如果要实现导航，需要集成地图服务、amcl 、move_base 等，集成示例如下：
<launch><!-- 设置地图的配置文件 --><arg name="map" default="nav.yaml" /><!-- 运行地图服务器，并且加载设置的地图--><node name="map_server" pkg="map_server" type="map_server" args="$(find nav)/map/$(arg map)"/><!-- 启动AMCL节点 --><include file="$(find nav)/launch/amcl.launch" /><!-- 运行move_base节点 --><include file="$(find nav)/launch/move_base.launch" /></launch>5.4测试
1.执行相关launch文件，启动机器人并加载机器人模型：roslaunch mycar_start start.launch；
2.启动导航相关的 launch 文件：roslaunch nav nav.launch；
3.添加Rviz组件实现导航（参考仿真实现）。
9.3.6 导航与SLAM建图
与仿真环境类似的，也可以实现机器人自主移动的SLAM建图，步骤如下：
- 编写launch文件，集成SLAM与move_base相关节点；
- 执行launch文件并测试。
6.1编写launc文件
当前launch文件（名称自定义，比如：auto_slam.launch）实现，无需调用map_server的相关节点，只需要启动SLAM节点与move_base节点，示例内容如下：
<launch><!-- 启动SLAM节点 --><include file="$(find nav)/launch/gmapping.launch" /><!-- 运行move_base节点 --><include file="$(find nav)/launch/move_base.launch" />
</launch>6.2测试
1.执行相关launch文件，启动机器人并加载机器人模型：roslaunch mycar_start start.launch；
2.然后执行当前launch文件：roslaunch nav auto_slam.launch；
3.在rviz中通过2D Nav Goal设置目标点，机器人开始自主移动并建图了；
4.最后可以使用 map_server 保存地图。
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