ROS机器人仿真（六）- 航行，路径规划和SLAM

实时建立环境地图并定位，要依靠于昂贵的激光雷达，不过现在有了可替代的工具，可以伪造出激光雷达的效果，算是伪造吧。

可替代的工具是微软的Kinect和Asus Xtion相机。可以看depthimage_to_laserscan和kinect_2d_scanner 两个包的内容。

这一章主要以3个包的内容展开航行的设计：

move_base使用 MoveBaseActionGoal message ，看一下消息的定义：

rosmsg show MoveBaseActionGoal

会显示以下信息：

这个看起来有点复杂，我们下面会使用简单一点的东西来指定目标。

move_base运行之前需要设置四个文件。这些文件定义了障碍，机器人半径，路径需要规划多远，机器人运行多快等。

这四个设置文件可以在config文件夹下找到：

move base节点需要一个环境地图才能运行，不过使用一个空地图也是可以的。我们后面会使用真正的地图。 rbx1_nav package包含了一个空地图叫做 blank_map.pgm ，它在maps的子目录下。描述文件叫blank_map.yaml。启动move_base节点和空地图的启动文件叫fake_move_base_blank_map.launch，它在launch的子目录下。

现在来看一下启动文件。

首先在一个空白地图上启动了mao_server node.地图的描述文件就是那个.yaml文件.

然后加载了fake_move_base.launch文件,它启动了move_base node并且加载了必要的参数.

最后,因为我们使用了空白的地图并且我们的仿真机器人没有传感器,机器人不能使用扫描数据定位.我们对机器人量程框架和地图框架,或者说坐标系,做一个静态的简单对应,换句话说,就是假设机器人的编码器能够获得理想的数据.

然后我们再看一下fake_move_base.launch文件:

这个启动文件运行了move_base node和五个rosparam来导入参数.costmap_common_params.yaml导入了两次,是为了把这些参数同时设置在global_costmap namespace 和 local_costmap namespace.使用后面的ns来指定.

要在仿真中尝试,首先启动ArbotiX仿真器:

这里可以换成别的机器人.

然后在空白地图上启动move_base node:

如果你还没有运行过RViz,可以使用配置好的参数文件启动:

现在我们已经准备好了使用move_base控制机器人,而不是简单的使用Twist消息.

为了测试一下.首先我们让机器人前进1米.现在我们的机器人位于(0,0,0)在/map坐标系和/base_link坐标系.我们可以使用任意一个坐标系指定这次移动.

然而,第一次移动并不能让机器人到达准确的位置,随后的误差要靠/base_link坐标系去比较消除.所以我们最好在/map上面设定目标.指令如下:

把机器人移动回原点,只要停止刚才的命令,然后按照相同的格式输入原点坐标就可以了,像下面这样:

你可以看到一个细细的绿线,那个是全局路径规划,还可以看到一个红线,是实时更新的本地路径规划.想要更为清晰的看到这两条线,可以在RViz上面关掉Odometry, Goal

Pose and Mouse Pose,然后重新运行上面的命令.

绿色的路径比较平坦,是因为这中间没有任何的障碍,另外,它还跟我们的一些参数设置有关.比如,pdist_scale (0.4) and gdist_scale (0.8),还有最大线速度( max_vel_x ).我们的局部路径,跟我们的全局规划路径相差很大,想要让我们的机器人更加贴近我们的全局规划路径,我们可以使用rqt_reconfigure增大pdist_scale参数或者减小max_vel_x.

再打开一个新窗口,启动rqt_reconfigure:

然后,打开move_base->TrajectoryPlannerROS,把pdist_scale设置的大一点,比如0.8,然后把gdist_scale设置的小一点,比如0.4.然后重新运行运动指令,看看有什么变化.

好像是好了很多.

我们刚刚是使用nav.rviz文件启动RViz的,这样我们可以直接点击2D Nav Goal在地图上指定目标.点击时不要放开,可以旋转改变设定目标的方向.

我们可以再RViz的窗口上看到设置信息:

我们最好重新开始,关掉之前所有的node,然后:

然后执行命令:

程序里面有很多注释,可以自己打开看一下.

move_base最厉害的一点是,它可以在到达指定位置的同时躲避障碍.局部路径规划会重新计算路径.

我们将会打开一个带有障碍的地图,然后仍然使用move_base_square.py运行机器人,看它是否会避开障碍,并且到达目标.

首先打开地图:

然后清理到move_base节点的资源:

这个命令会清理掉所有move_base已经退出的参数,它的清理程度仅次于重启roscore.

然后运行加载地图和move_base:

然后运行RViz:

黄色的部分就是障碍,其他颜色代表一个扩大的安全距离的缓冲.

也可以使用点击,像之前那样,设定目标.

tep1：下载ORB_SLAM2放进～/catkin_ws/src下面

Step2：安装各种依赖项，github官网都写了

Step3：编译ThirdParty下面的库，可以挨个进入cmake+make，也可以执行给的build.sh，具体怎么用这个文件readme.md里面给了：

cd ORB_SLAM2

chmod +x build.sh

./build.sh123

Step4：（如果执行过上面的build.sh文件这一步就不用了）进入Vocabulary解压里面的文件

Step5：启动我上一篇博文里面的cv_camera把摄像头数据发布到topic

Step6：进入/home/kylefan/catkin_ws/src/ORB_SLAM2/Examples/ROS/ORB_SLAM2/src下面打开ros_mono.cc把程序里面的topic改为/cv_camera/image_raw，具体还要查看自己的rviz，然后进入/home/kylefan/catkin_ws/src/ORB_SLAM2/Examples/ROS/ORB_SLAM2/build下面cmake+make编译，然后:

cd~/catkin_ws

catkin_make ORB_LSAM212

对于这个程序没什么区别。

Step7：添加ROS_PACKAGE_PATH路径（要想永久添加参照我之前博文关于如何永久修改linux系统环境变量）

export ROS_PACKAGE_PATH=${ROS_PACKAGE_PATH}:/home/kylefan/catkin_ws/src/ORB_SLAM2/Examples/ROS

Step8：启动mono

rosrun ORB_SLAM2 Mono

/home/kylefan/catkin_ws/src/ORB_SLAM2/Vocabulary/ORBvoc.txt

/home/kylefan/catkin_ws/src/ORB_SLAM2/Examples/Monocular/TUM1.yaml

有两个参数，第二个参数是相机参数文件，根据自己的相机参数修改。

这个问题我也考虑过。

单纯传雷达的数据，可以用无线串口模块，一个接雷达，一个接电脑。

但是考虑底层，里程计也需要数据传输，至少两对模块。

所以还不如在底层放一arm板，raspberry pi或TK1都可以。

这样电脑配个ROS的主从机，可以slam，感觉这样最合适。

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