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上海硅步ROS連載系列48期 移動機器人自主導航

發(fā)布日期:2018-06-01??來源:上海硅步??作者:上海硅步我要投稿我要評論

本期通過對turtlebot的Kinect深度傳感器進行地圖構(gòu)建,并通過路徑規(guī)劃完成自主導航。

ROS定位導航的框架圖如圖1所示:

圖1 ROS導航定位框架

其中move_base提供了ROS導航的配置、運 行、交互接口,它主要包括兩個部分:

(1) 全局路徑規(guī)劃(global planner):根據(jù)給定的目標位置進行總體路 徑的規(guī)劃;

(2) 本地實時規(guī)劃(local planner):根據(jù)附近的障礙物進行躲避路線 規(guī)劃。

 

1.數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

ROS中定義了MovebaseActionGoal數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來存儲導航的目標位置數(shù)據(jù),其中最重要的就是位置坐標(position)和方向(orientation)

$ rosmsg show MovebaseActionGoal

   

顯示結(jié)果如下:

[move_base_msgs/MovebaseActionGoal]:

     std_msgs/Header header

uint32 seq

    time stamp

    string frame_id

      actionlib_msgs/GoalID goal_id

    time stamp

    string id

     move_base_msgs/MovebaseGoal goal

     geometry_msgs/PoseStamped target_pose

       std_msgs/Header header

         uint32 seq

         time stamp

         string frame_id

       geometry_msgs/Pose pose

         geometry_msgs/Point position

           float64 x

           float64 y

           float64 z

         geometry_msgs/Quaternion orientation

           float64 x

           float64 y

           float64 z

           float64 w

   

2.配置文件

move_base使用前需要配置一些參數(shù):運行成本、機器人半徑、到達目 標位置的距離,機器人移動的速度,這些參數(shù)都在rbx1_nav包的以下幾個配 置文件中:

l  base_local_planner_params.yaml

l  costmap_common_params.yaml

l  global_costmap_params.yaml

l  local_costmap_params.yaml

 

3.全局路徑規(guī)劃

在ROS的導航中,首先會通過全局路徑規(guī)劃,計算出機器人到目標位置的全局路線。這一功能是navfn這個包實現(xiàn)的。navfn通過Dijkstra最優(yōu)路徑的算法,計算costmap上的最小花費路徑,作為機器人的全局路線。將來在算法上應(yīng)該還會加入A*算法。

 

4.本地實時規(guī)劃(local  planner)

本地實時規(guī)劃是利用base_local_planner包實現(xiàn)的。該包使用Trajectory Rollout 和Dynamic Window approaches算法計算機器人每個周期內(nèi)應(yīng)該行駛的速度和角度(dx,dy,dtheta velocities)。

base_local_planner這個包通過地圖數(shù)據(jù),通過算法搜索到達目標的多條 路經(jīng),利用一些評價標準(是否會撞擊障礙物,所需要的時間等等)選取最優(yōu) 的路徑,并且計算所需要的實時速度和角度。

其中,Trajectory Rollout 和Dynamic Window approaches算法主要思路如下:

(1)采樣機器人當前的狀態(tài)(dx,dy,dtheta);

(2)針對每個采樣的速度,計算機器人以該速度行駛一段時間后的狀態(tài),得出一條行駛的路線;

(3)利用一些評價標準為多條路線打分;

(4)根據(jù)打分,選擇最優(yōu)路徑;

(5)重復(fù)上面過程。

 

5.ArbotiX仿真

安裝ArbotiX模擬器:

$ sudo aptitude install   ros-indigo-arbotix –y

   

下載rbx1例子:

$ cd catkin_ws/src

$ git clone   https://github.com/pirobot/rbx1.git

   

為了簡化,我們暫時使用空白地圖(blank_map.pgm)在空地上進行無障礙仿真。首先運行ArbotiX節(jié)點,并且加載機器人的URDF文件:

$ roslaunch rbx1_bringup   fake_turtlebot.launch

   

然后運行move_base和加載空白地圖的launch文件(fake_move_bas

e_blank_map.launch):

$ roslaunch rbx1_nav   fake_move_base_blank_map.launch

   

該文件的具體內(nèi)容如下:

    

    

 

    

 

    

    

 

  

   

其中調(diào)用了fake_move_base.launch文件,是運行move_base節(jié)點并進行參數(shù)配置。

然后調(diào)用rviz就可以看到機器人了(如圖2所示):

$ rosrun rviz rviz –d   ~/ catkin_ws /src/rbx1/rbx1_nav/nav_obstacles.rviz

圖2 使用Rviz進行TurtleBot仿真

我們先以1m的速度進行一下測試, 讓機器人前進一米:

$   rostopic pub /move_base_simple/goal geometry_msgs/PoseStamped '{header: {frame_id:"base_link"},pose:{position:{x:1,y:0,z:0},orientation:{x:0,y:0,z:0,w:1}}}'

   

讓機器人后退一米,回到原來的位置:

$   rostopic pub /move_base_simple/goal geometry_msgs/PoseStamped '{header: {frame_id:"map"},pose:{position:{x:0,y:0,z:0},orientation:{x:0,y:0,z:0,w:1}}}'

   

在rviz中的軌跡如圖3:

圖3 TurtleBot運動軌跡

在機器人移動過程中,有一條藍色的線(被黃線擋住了)就是機器人的全局規(guī)劃的路徑;紅色的箭頭是實施規(guī)劃的路線,會不斷更新,有的時候會呈現(xiàn)很大的弧線,那是因為機器人在轉(zhuǎn)向的過程中盡量希望保持平穩(wěn)的角度。如果覺得路徑規(guī)劃的精度不夠,可以修改配置文件中的pdist_scale參數(shù)進行修正。然后我們可以認為的確定目標位置,點擊rviz上方的2D Nav Goal按鍵,然后左鍵選擇目標位置,機器人就開始自動導航了。

圖4 TurtleBot自主導航

 

6.ArbotiX仿真——帶有障礙物的路徑規(guī)劃

首先我們讓機器人走一個正方形的路線。先通過上面的命令,讓機器人回到原始位置(0,0,0),然后按reset按鍵,把所有的箭頭清除,接著運行走正方形路徑的代碼:

$   rosrun rbx1_nav move_base_square.py

   

在rviz中可以看到圖5所示的結(jié)果:

圖5 TurtleBot繞正方形路徑運動

圖5中四個頂角的粉色圓盤就是我們設(shè)定的位置,正方形比較規(guī)則,可見定位還是比較準確的。TurtleBot繞正方形路徑運動的代碼如下:

#!/usr/bin/env   python

   import roslib;   roslib.load_manifest('rbx1_nav')

   import rospy

   import actionlib

   from actionlib_msgs.msg import *

   from geometry_msgs.msg import Pose, Point,   Quaternion, Twist

   from move_base_msgs.msg import   MovebaseAction, MovebaseGoal

   from tf.transformations import   quaternion_from_euler

   from visualization_msgs.msg import Marker

   from math import radians, pi

 

   class MovebaseSquare():

       def    init (self):

           rospy.init_node('nav_test',   anonymous=False)

 

           rospy.on_shutdown(self.shutdown)

           # 設(shè)定正方形的尺寸,默認是一米

           square_size =   rospy.get_param("~square_size", 1.0) # meters

 

           #創(chuàng)建一個列表,保存目標的角度數(shù)據(jù)

           quaternions = list()

 

           #定義四個頂角處機器人的方向角度

           #將上面的Euler angles轉(zhuǎn)換成Quaternion的格式

           for angle in euler_angles:

               q_angle =   quaternion_from_euler(0, 0, angle, axes='sxyz')

               q = Quaternion(*q_angle)

               quaternions.append(q)

 

           #創(chuàng)建一個列表存儲導航點的位置

           waypoints = list()

 

           #創(chuàng)建四個導航點的位置(角度和坐標位置)

          waypoints.append(Pose(Point(square_size,   0.0, 0.0), quaternion s[0]))

          waypoints.append(Pose(Point(square_size,   square_size, 0.0), quaternions[1])) s[2]))

waypoints.append(Pose(Point(0.0,   square_size, 0.0), quaternion

                 waypoints.append(Pose(Point(0.0, 0.0,   0.0), quaternions[3]))

 

              #初始化可視化標記

              self.init_markers()

 

            #給每個定點的導航點一個可視化標記

              p = Point()

              p = waypoint.position

              self.markers.points.append(p)

 

              #發(fā)布TWist消息控制機器人

              self.cmd_vel_pub =   rospy.Publisher('cmd_vel', Twist)

 

            #訂閱move_base服務(wù)器的消息

              self.move_base =   actionlib.SimpleActionClient("move_base", Move

baseAction)

 

           rospy.loginfo("Waiting for   move_base action server...")

 

           # 等待move_base服務(wù)器建立

             self.move_base.wait_for_server(rospy.Duration(60))

 

           rospy.loginfo("Connected to   move base server")

           rospy.loginfo("Starting   navigation test")

 

           #初始化一個計數(shù)器,記錄到達的頂點號

           i = 0

 

 

           # 主循環(huán),環(huán)繞通過四個定點

           while i < 4 and not   rospy.is_shutdown():

               # 發(fā)布標記指示四個目標的位置,每個周期發(fā)布一起                 self.marker_pub.publish(self.markers)

 

               #初始化goal為MovebaseGoal類型

               goal = MovebaseGoal()

   

在實際中,往往需要讓機器人自動躲避障礙物。move_base包的一個強大的功能就是可以在全局規(guī)劃的過程中自動躲避障礙物,而不影響全局路徑。障礙物可以是靜態(tài)的(比如墻、桌子等),也可以是動態(tài)的(比如人走過)?,F(xiàn)在我們嘗試在之前的正方形路徑中加入障礙物。

把之前運行fake_move_base_blank_map.launch的終端停止(Ctrl­C)掉,然后運行:

$   roslaunch rbx1_nav fake_move_base_obstacle.launch

   

運行結(jié)果如圖6所示,在rviz中出現(xiàn)了障礙物:

圖6 Rviz中出現(xiàn)的障礙物

然后再運行之前繞正方形運動的節(jié)點:

$   rosrun rbx1_nav move_base_square.py

   

這回可以看到,在全局路徑規(guī)劃的時候,機器人已經(jīng)將障礙物繞過去了,如圖7所示:

圖7 TurtleBot避障

圖7中,中間的線是障礙物,周圍紅色的橢圓形是根據(jù)配置文件中的inflation_radius參數(shù)計算出來的安全緩沖區(qū)。全局規(guī)劃的路徑基本已經(jīng)是最短路徑了。在仿真的過程中也可以動態(tài)重配置那四個配置文件,修改仿真參數(shù)。

 

7.實物測試

首先啟動turtlebot:

$   roscore

   

 

$   roslaunch turtlebot_bringup minimal.launch

   

運行地圖繪制demo:

$   roslaunch turtlebot_navigation maping_demo.launch

   

打開rviz查看地圖:

$   roslaunch turtlebot_rviz_launchers view_navigation.launch

   

通過鍵盤控制機器人移動,建立地圖:

$   roslaunch turtlebot_teleop keyboard.launch

   

    建圖過程如圖8所示:

圖8 TurtleBot建圖

此時,可以選中2D Pose Estimate,然后用鼠標選中一個位置單擊鼠標左鍵,機器人就會移動至你所指定的位置。

要保存建立的地圖,運行:

$   rosrun map_server map_saver –f /tmp.my_map

   

要加載保存過的地圖,運行:

$roslaunch   turtlebot_navigation amcl_demo.launch

map_file:=/tmp/my_map.yaml

   

接下來的操作和上面一樣,機器人會根據(jù)你指定的位置進行自主導航。

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標簽:??上海硅步
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