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今天偶然发现了一个优质的运动规划库:ai-winter/ros_motion_planning,比较适合从事ROS移动机器人运动规划研究领域的小伙伴学习和使用,相比于莱斯大学Kavraki实验室提供的开源的著名运动规划库OMPL、或着我之前介绍过的zhm-real开源的zhm-real/MotionPlanning和zhm-real/PathPlanning运动规划库,今天介绍的ROS Motion Planning运动规划库与ROS机器人中常用的Navigation导航框架的兼容性更好,库中的运动规划算法采用了全局和局部规划器插件的形式,使用起来更加的简便快捷。本文主要包含ROS Motion Planning运动规划库简介、安装方法、进阶使用方法介绍等主要内容
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ROS Motion Planning运动规划库包含了插件形式的 A*, JPS, D*, LPA*, D* Lite, Theta*, RRT, RRT*, RRT-Connect, Informed RRT*, ACO, Voronoi, PID, DWA, APF 等运动规划算法,ROS Motion Planning运动规划库的作者是优质技术博主Mr.Winter`,其博客及Github主页链接如下:
由于ROS Motion Planning运动规划库与Navigation导航包存在一些同名但源码和功能不同的功能包,比如global_planner,因此,个人推荐创建一个新的工作空间来存储ROS Motion Planning运动规划库,不要与Navigation导航包放在同一工作空间下,在本文的例子中,我将创建一个名为motionplanning_ws的工作空间,步骤如下
注:工作空间名字可任取,将下面语句中的motionplanning_ws改为任取的名字即可
在终端依次执行以下三条语句创建名为motionplanning_ws的ROS工作空间
mkdir -p ~/motionplanning_ws/src
cd ~/motionplanning_ws/src
catkin_init_workspace
依次执行以下两条语句对该工作空间进行编译
cd ~/motionplanning_ws/
catkin_make
source devel/setup.bash
echo $ROS_PACKAGE_PATH
在主目录(即home/用户名 文件夹)下,双击打开.bashrc文件,看不见就是被隐藏了,按Ctrl+h显示隐藏文件,就可以看到了,在.bashrc文件中添加该工作空间的环境变量,形式如下,其中source后面的路径就是工作空间motionplanning_ws的devel文件夹下的setup.bash文件所在的路径,大家需要根据自己实际情况修改,添加后保存关掉.bashrc文件,可以按Ctrl+h来隐藏此类文件,使得主目录看起来更简洁
source /home/gly/motionplanning_ws/devel/setup.bash
至此,用于存储ROS Motion Planning运动规划库的ROS工作空间就准备好了
可以执行以下两条指令来从Github上克隆ROS Motion Planning运动规划库至我们上一步创建的工作空间
cd /motionplanning_ws/src
git clone https://github.com/ai-winter/ros_motion_planning.git
因为网络原因使用上述语句克隆失败的,可以手动去Github下载压缩包形式的ROS Motion Planning运动规划库,然后放到motionplanning_ws工作空间的src文件夹下,并解压
关于Python推荐使用Python3,对于Ubuntu20.04对应的ROS Noetic一般默认使用的都是Python3,可以在终端执行python指令来查看Python版本
sudo apt install python-is-python3
如果之前使用过Navigation导航包,大概率以下依赖功能包已经安装过了,没有使用过的依次执行以下语句进行安装,非Noetic版本ROS的注意自行更改语句中的ROS版本
sudo apt install ros-noetic-amcl
sudo apt-get install ros-noetic-map-server
sudo apt install ros-noetic-move-base
sudo apt install ros-noetic-base-local-planner
sudo apt install ros-noetic-navfn
依次执行以下两条语句进行编译
cd /motionplanning_ws
catkin_make
在终端执行以下语句来运行作者提供的demo,配合rviz界面的2D New Goal 指定目标点来初步验证ROS Motion Planning运动规划库是否安装成功,并可正常工作。
roslaunch sim_env main.launch
效果演示如下:
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动态行人环境下theta_star加apf算法性能测试
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