TurtleBot3使用课程-第二节b(北京智能佳)

1.导航

成本图计算对于成功导航至关重要。 基于描述机器人位置和方向、传感器值、障碍物信息和SLAM获得的地图的姿态信息计算Costmap。 计算结果表示为面积

机器人碰撞,潜在碰撞,并自由移动。 机器人可以根据计算结果创建安全路径。

有两种类型的costmap:全局costmap,它计划从机器人的开始位置到目的地的路径,以及本地costmap,它计算一条安全的路径来避免机器人周围的障碍。 在ROS中,costmap可以表示为数值。 0是机器人可以自由移动的区域,随着数值接近255,碰撞的概率增加。

0:无碰撞区

1~127:低碰撞概率区域128~252:高碰撞

概率区域253~254:碰撞区域

255:无障碍区域


http://wiki.ros.org/costmap_2d#Inflation

动态窗口方法(Dynamic Window Approach)是一种用于创建避免障碍的路径的方法。

DWA利用平移速度(v)和转速(ω)来预测和计算机器人可以移动的路径,并将机器人在硬件上所能达到的最大速度设置为限值。全球规划师创造了一条完整的路径,机器人可以跟随它到达目的地,dwa_local_planner创造了一条本地路径,避免了很好地跟随全球路径的障碍。 妇女事务部按以下顺序运作。

1.分别创建控制位置(DX、dy、dhteta。

2.模拟从其当前位置产生的每个样本,以预测机器人的位置,如果样本被应用在短时间内。

3.仿真结果转化为分数。 考虑了障碍物距离、目的地距离、到全局计划的距离和速度等因素,并将被物体击中的样本排除在结果计算之外。

4.得分最高的样本被选中并交付给机器人。

5.重复步骤1~4。

1.1 运行导航节点

1.1.1 [远程PC]运行roscore


1.1.2 [turtlebot3 SBC]运行提出turtlebot3



1.1.3 [远程PC]运行导航文件


    

运行上述命令将启动可视化工具Rviz。运行Rviz分别使用以下命令。

1.2设置机器人的初始姿势

导航时最重要的是在地图上显示机器人的确切电流位置。 利用基于概率的粒子滤波器应用自适应蒙特卡罗定位算法(AMCL)预测turtlebot3的位置

从机器人编码器、IMU和LDS等各种传感器获得的信息。 AMCL根据传感器信息预测机器人可能存在的位置。 它通过算法参数值中设置的运动量来更新机器人每次运动的预测位置值,以减少误差。

[远程PC]如果运行机器人运行导航的地图,并且机器人的LDS传感器正常运行,则必须根据机器人使用该地图的实际位置和方向来设置机器人在地图上的位置 Rviz的按钮。可以使用该方法设置初始位置 按钮。 更精确的导航是可能的,因为LDS传感器的值与地图上显示的障碍物的位置相匹配。 因此,您应该重复设置初始位置的步骤,以使其尽可能准确。 按照下面的步骤设置机器人位置。

1.点击  在RViz的按钮。

2.点击地图上机器人实际所在的点,按机器人所面对的方向拖动箭头。

3.重复上述过程,直到扫描值和地图在一定程度上重叠为止。

当初始姿态设置完成后,机器人使用绿色箭头指定的位置和方向作为Pose来估计实际机器人的位置和方向。 绿色箭头表示turtlebot3的概率位置。 LDS传感器在地图上显示障碍物。 初始波斯必须与 按钮,以便来自LDS传感器的地图和数据可以重叠。


在上图中,机器人周围广泛显示的一些绿色小箭头是AMCL通过机器人的传感器和指定机器人初始位置时的各种信息计算的机器人当前位置。 你看得出来

随着机器人的移动,分布电流位置估计接近机器人。

注意:如果turtlebot3_teleop_keyboard节点在运行导航之前运行,则必须关闭该节点。 从turtlebot3_teleop_keyboard节点发布的cmd_vel数据可能与导航的cmd_vel数据发生碰撞,导致机器人不能正常移动。

1.3 导航目标设置

[远程PC]如果地图显示在RViz中,并且机器人的初始位置设置正确,则可以指定机器人目的地的位置和方向。 点击 RViz上单击机器人可以移动的目的地,并拖动以指定机器人将面对的方向。

1.点击 按钮在RViz程序的顶部。

2.单击机器人将在地图上到达的目的地,并拖动机器人将面对的方向,以完成目标设置。当目标设置完成时,导航算法创建从机器人当前位置到目的地的路由,并给机器人一个跟随路线的命令。 如果机器人在移动时,障碍物出现在路径上,它会创建一条路径来避免障碍物并移动。


如果无法创建到目的地的路由,则导航目标设置可能失败。 如果你想在机器人走向目的地时停止它,你可以使用一种方法将机器人的当前位置重置到它的目的地。

1.4导航调优指南

1.4.1成本图参数

1.4.1.1 inflation_radius

用于当机器人通过设置与地图上障碍物的距离值来创建路径时保持最小安全距离。 通过设置此值大于机器人半径,可以避免与障碍物碰撞。



1.4.1.2 cost_scaling_factor

调整地图上标记为障碍物的区域的成本值的权重的常数。

cost_scaling_factor使用负指数值创建参数因子,如下所示。 cost_scaling_factor值越大,计算成本值越小。

Value of costmap_2d :: INSCRIBED_INFLATED_OBSTACLE is defined as 254.

exp{-1.0*cost_scaling_factor*(distance_from_obstacle-inscribed_radius)}*(costmap_2d:INSCRIBED_INFLATED_OBSTACLE-1)


1.4.2  AMCL参数

1.4.2.1 1min_particles,max_particles

控制AMCL节点中使用的粒子数。 增加粒子的数量增加了精度,但由于计算量的增加,它也减慢了计算速度。

1.4.2.2 initial_pose_x,initial_pose_y,initial_pose_a

设置机器人的初始位置和方位。也可以手动设置机器人的鼻子和  Rviz的按钮。

1.4.2.3 update_min_d,update_min_a

设置更新粒子滤波器所需的最小平移距离(m)和旋转角(rad。 使用较小的值可以更频繁地进行更新,但计算量也会增加。

1.4.3 DWA参数

以下参数用于DWA的计算,保存在

  文件和加载运行程序时,如果DWA参数没有设置机器人硬件的适当值,机器人可能无法正常工作。

1.4.3.1 acc_lim_x,acc_lim_y,acc_lim_th

设置机器人加速度的极限在x,y,θ方向在m/s2和rad/s2.1.4.3.2 max_trans_vel,min_trans_vel


以m/s的绝对值显示机器人的最大和最小平移速度。

1.4.3.3 max_vel_x,min_vel_x,max_vel_y,min_vel_y

设置最大值和最小值机器人可以在x,y方向以m/s移动。 由于turtlebot3不可能在y中平移,所以y的最大值和最小值设置为0。

1.4.3.4 max_rot_vel,min_rot_vel

设置机器人的最大转速和最小转速为rad/s

1.4.4 xy_goal_tolerance

设置机器人到达指定目的地时的x,y坐标中的距离误差。

1.4.5 yaw_goal_tolerance

设置机器人到达指定目的地时机器人所面对的角度的误差。

1.4.6 sim_time

设置机器人应该从机器人当前位置模拟预期路径的多少秒。