ROS 导航定位调试过程及costmap中添加障碍物

ROS导航定位调试过程及costmap中添加障碍物

第一次在csdn写博客，先试试水。

最近在做slam，本来是先做的vslam中的orbslam，跑的效果不错，在产品上应用感觉还要增加imu，即采用vio。后来由于项目需求，快速跑通了ROS的导航、定位框架，gmapping建图，movebase定位、路径规划、导航、避障。这个过程需要激光和里程计即可，架构明晰。

（1）保存地图

在启动激光、里程计node后，控制机器人对室内场景进行认知，完成地图创建后，

rosrunmap_server map_saver -f testmap 

保存地图，地图文件为testmap.yaml和testmap.pgm，其中，testmap.yaml中记录地图的分辨率、起始点、栅格点判定是否占用阈值和栅格地图文件。testmap.pgm是栅格地图。

（2）导航

通过map_server加载已有地图，设置机器人为两轮差动模型（根据测试机器人实际设定），加载move_base节点，就可以进行机器人自动导航了。我设置的launch文件如下

<launch>
<nodename="map_server" pkg="map_server"type="map_server" args="/home/hanliming/testmap.yaml"output="screen"/> <!--//这个意思是提供Map数据-->
<includefile="config/amcl_diff.launch" /><!--//这个是提供机器人自定位-->

<nodepkg="move_base" type="move_base" respawn="false"name="move_base" output="screen"clear_params="true"> <!--//发布移动导航包-->
<rosparamfile="fake/costmap_common_params.yaml" command="load"ns="global_costmap" />
<rosparamfile="fake/costmap_common_params.yaml" command="load"ns="local_costmap" />
<rosparamfile="fake/local_costmap_params.yaml" command="load"/>
<rosparam file="fake/global_costmap_params.yaml"command="load" />
<rosparamfile="fake/base_local_planner_params.yaml" command="load"/> <!--//参数的编写具体可参考ros_by_example_hydro___volume_1书籍-->
</node>


 <nodepkg="rviz" type="rviz" name="rviz">      <!--rviz显示-->
 </node>
</launch>

在launch中启动了rviz，通过rviz，能够观察机器人的costmap、里程计、激光观测点。

通过“2DPose Estimate”设置机器人起始点，只要大致位置匹配就行，后续机器人在导航过程中，会自动寻找最优解，修正起始点的误差。

通过"2DNav Goal"设置机器人的导航目标点，目标点满足要求时，global_costmap中会规划处全局路径，机器人按照该路经运动到目标点。

在测试过程中，感觉基于栅格地图的路径规划有些不符合人的思维，需要将栅格地图升进一步抽象为拓扑地图，才能规划出理想的路径规划。

（3）costmap中添加障碍物

机器人在地图中运动时，是参考costmap设定路径和避障的。costmap中，机器人需要避开区域包括3类：

a静态地图中的障碍物，适合描述整个静态场景的静止障碍物信息，如墙面、固定不动的桌柜等，gmapping或其他slam方法建图过程中在栅格地图中记录的障碍物信息StaticLayer，一旦在costmap中加入static_map,即使地图中的障碍物后来移走了，该区域在costmap中依然存在，机器人仍然会避开该区域。当然，如果不再costmap中加入static_map，建图时的障碍物已走了，机器人就会通过该区域了。

b传感器观察到的障碍物，适合描述运动的障碍物，如行人、小车、移动位置的桌椅等。通过传感器激光（或者其他的rgbd摄像头、声纳...）实时扫描到的障碍物信息ObstacleLayer。这一块障碍物信息是不断变化的，对于运动小车的实时避障是很有帮助的。

c自定义障碍物，禁止行驶区域，如果想在地图中设定一块区域，要求机器人禁止通过，则需要自己定义一个障碍物层。可参考blog.csdn.net/heyijia0327/article/details/42241831

在定义三种障碍物后，InflationLayer中需要设定机器人运动过程中与障碍物间保留的最小距离。

运行效果图 1 static_map中的障碍物 2 激光扫描的实际障碍物 3 自定义的禁行区