移动机器人规划控制入门与实践:基于Navigation2

2024-03-01 23:28

本文主要是介绍移动机器人规划控制入门与实践:基于Navigation2,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!

近年来,自主移动机器人与自动驾驶持续火热。自主移动机器人在越来越多的行业得以落地,在提升效率,节省人力成本,提高作业安全性等方面做出巨大贡献。自动驾驶也在迅速发展,越来越多的汽车标配自动泊车功能,新势力车企更是纷纷推出城市自动驾驶,高阶辅助驾驶。这其中都离不开关键技术的发展,决策,规划与控制就是其中的核心技术之一。由于需求旺盛,相关岗位待遇也是水涨船高。

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然而,由于专业特性,规划与控制涉及的内容非常多,对从业者的要求也非常高。不但需要熟练使用linux系统,熟练掌握c++或python编程技巧,熟悉路径规划算法,运动控制算法。

规划与控制同时还是实践性非常强的学科,技术只有在真正的机器人调试,优化中不断锤炼才能得到提升。

更重要的是,目前无论是自主移动机器人,还是自动驾驶,都处于项目落地阶段,各企业在招聘时非常注重实践经验,以及对现有开源方案的优化能力。各岗位面试均以能解决实际工程问题为导向。

理论与实践的高要求,增加了自学的难度,提高了小白入行的门槛。

好消息是,面向机器人产业化的ROS2逐渐成熟,其拥有强大的可扩展性,实时性,多语言支持,安全性等新特性。在可以预见的未来,行业内越来越多的公司将使用ROS2解决方案,以实现机器人项目快速落地。

而ROS2自带的导航模块Navigation2也充分考虑了机器人产业化的需求,以插件形式组织规划器和控制器,各种常见的规划与控制的核心算法均通过插件形式实现,并提供了广泛的可拓展性,支持自行添加算法。同时,引入行为树机制实现机器人行为决策,用户通过增加或修改行为树,即可实现复杂的机器人行为。Navigation2的这些特点,也使它成为小白入门的极佳学习资料。本课程即基于Navigation2,全面讲解移动机器人规划与导航的相关知识,带领小白快速入门。

如何快速入门到精通

本课程结合理论和实践两大部分:理论部分将全面介绍机器人规划与控制的基础知识,常见的路径搜索算法。实践部分着重讲解Navigation2导航框架,深入刨析源代码,让学员真正理解相关算法的实现方法。然后基于Gazebo动手调试Navigation2,让学员真正学会使用Navigation2,获得导航参数调试经验。最后基于工程实践,分享各个导航模块的不足,以及应对复杂环境时的优化思路。

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A*算法原理演示

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DWB参数调试

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实践经验分享:Navigation2中可能出现的错误

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实践经验分享:如何处理不同特性的传感器数据

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课程答疑

本课程答疑主要在本课程对应的鹅圈子中答疑,学员学习过程中,有任何问题,可以随时在鹅圈子中提问。

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