ros导航避障_ros避障

move_base

它通过订阅激光雷达、map地图、amcl的定位等数据，然后规划出全局和局部路径，再将路径转化为机器人的速度信息，最终实现机器人导航。

move_base包采用action机制接受导航goal，然后移动机器人底座到达指定的goal。 这个过程中move_base node将同时利用局部规划器和全局规划器来完成导航任务:
（1） 全局路径规划（global planner）：根据给定的目标位置进行总体路径的规划；
（2） 本地实时规划（local planner）：根据附近的障碍物进行躲避路线规划。

支持任何一种继承了nav_core包中nav_core::BaseGlobalPlanner接口的全局规划器和nav_core包中nav_core::BaseLocalPlanner接口的局部规划器。
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在此过程中，move_base维护者2个代价地图，一个是用于全局规划器的全局代价地图，另一个是用于局部规划器的局部代价地图。

全局路径规划 和 局部路径规划

目前ROS中可以使用的global planner主要包括：A*和Dijkstra。local planner主要有：dwa、trajectory、teb和eband等。teb local planner效果会好点。
二者如何关联：将global planner作为local planner的一个初始参考或者优化方向。

全局路径规划

在ROS的导航中，首先会通过全局路径规划，计算出机器人到目标位置的全局路线。这一功能是navfn这个包实现的。 navfn通过Dijkstra等最优路径的算法，计算costmap上的最小花费路径，作为机器人的全局路线。http://www.ros.org/wiki/navfn?distro=fuerte

局部路径规划

本地的实时规划（局部路径规划）是利用base_local_planner包实现的。该包使用Trajectory Rollout 和Dynamic Window approaches算法计算机器人每个周期内应该行驶的速度和角度（dx，dy，dtheta velocities）。

base_local_planner这个包通过地图数据，用算法搜索到达目标的多条路经，利用一些评价标准（是否会撞击障碍物，所需要的时间等等）选取最优的路径，并且计算所需要的实时速度和角度。 其中，Trajectory Rollout 和Dynamic Window approaches算法的主要思路如下：
（1） 采样机器人当前的状态（dx,dy,dtheta）；
（2） 针对每个采样的速度，计算机器人以该速度行驶一段时间后的状态，得出一条行驶的路线。
（3） 利用一些评价标准为多条路线打分。
（4） 根据打分，选择最优路径。
（5） 重复上面过程。

http://www.ros.org/wiki/base_local_planner?distro=groovy

模块

• amcl模块是ROS的导航定位模块，amcl通过订阅scan、map和tf信息，发布出机器人的pose，以供move_base使用。(可选)
• odom，即机器人里程计信息，
• map，顾名思义，我们需要的先验地图信息，一般通过slam建图后保存。

ROS中主流的slam算法有:

1.gmapping：需要激光雷达scan数据和里程计odom数据，采用的是PF（粒子滤波）。
2.hector ：基于优化的算法（解最小二乘问题），优缺点：不需要里程计，但对于雷达帧率要求很高40Hz，估计6自由度位姿，可以适应空中或者地面不平坦的情况。初值的选择对结果影响很大，所以要求雷达帧率较高。
3.Cartographer：累计误差较前两种算法低，能天然的输出协方差矩阵，后端优化的输入项。成本较低的雷达也能跑出不错的效果。
4. rtabmap: RTAB-Map是具有实时约束的RGB-D SLAM方法

• map_server包通过解析slam建好的地图并发布出去。
• sensor topic 在局部路径规划时起到作用.

代价地图

costmap为代价地图，目前主要的有inflation_layer、obstacle_layer、static_layer、voxel_layer四个plugins，分别为膨胀层、障碍物层、静态层和体素层。

• 全局路径一般需要静态层和膨胀层，因为全局规划应该只考虑到地图信息，所以一般都是静态的。
• 局部路径规划则需要考虑到实时的障碍物信息，所以需要障碍物层和膨胀层

为什么不把静态层放到局部路径规划里呢？因为我们的定位是会存在误差的，比如轮子打滑或其他情况，这个时候amcl会起到纠正作用，如果我们把静态层放到了局部中，这个定位会有问题，而且，假设当前机器人出现了定位的偏差，那么这个引入的静态层肯定是错误的，再加上局部的障碍物层（这里的障碍物层本应该和静态层重合的，但由于定位偏差，不会重合）可能会使得机器人误以为自己在障碍物层内，规划出现问题。

配置文件

move_base使用前需要配置一些参数：运行成本、机器人半径、到达目标位置的距离，机器人移动的速度，这些参数都在配置文件中： base_local_planner_params.yaml ，costmap_common_params.yaml ， global_costmap_params.yaml ，local_costmap_params.yaml

local_costmap_params等文件可以配置图层https://blog.csdn.net/qq_41925420/article/details/94379892

https://blog.csdn.net/qq_41925420/article/details/94379892
https://blog.csdn.net/shenghuaijing3314/article/details/80005629
https://www.guyuehome.com/270
https://blog.csdn.net/u013834525/article/details/84627204
http://wiki.ros.org/teb_local_planner/Tutorials