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Chapter6:机器人SLAM与自主导航

ROS1{\rm ROS1}ROS1的基础及应用,基于古月的课,各位可以去看,基于hawkbot{\rm hawkbot}hawkbot机器人进行实际操作。
ROS{\rm ROS}ROS版本:ROS1{\rm ROS1}ROS1Melodic{\rm Melodic}Melodic;实际机器人:Hawkbot{\rm Hawkbot}Hawkbot



1.机器人必备条件

  1. 硬件要求

    • 差分轮式机器人,使用Twist{\rm Twist}Twist速度指令控制
      • linear{\rm linear}linearXYZ{\rm XYZ}XYZ方向上的线速度,单位:m/s{\rm m/s}m/s
      • angular{\rm angular}angularXYZ{\rm XYZ}XYZ方向上的角速度,单位:rad/s{\rm rad/s}rad/s
    • 机器人必须安装激光雷达等测距设备,可以获取环境深度信息;
    • 最好使用正方形和圆形的机器人,其他外形的机器人效果可能不佳;
  2. 深度信息

    rosmsg show sensor_msgs/LaserScan===========================================================================
    angle_min:可检测范围的起始角度;
    angle_max:可检测范围的终止角度,与angle_min组成激光雷达可检测范围;
    angle_increment:相邻数据帧之间的角度步长;
    time_increment:采集到相邻数据帧之间的时间步长,当传感器处于相对运动状态时进行补偿使用;
    scan_time:采集一帧数据所需要的时间;
    range_min:最近可检测深度的阈值;
    range_max:最远可检测深度的阈值;
    ranges:一帧深度数据的存储数组;
    ===========================================================================
    
  3. 里程计信息

    • pose{\rm pose}pose:机器人当前位置坐标,包括机器人的XYZ{\rm XYZ}XYZ三轴位置与方向参数,及用于校正误差的协方差矩阵;
    • twist{\rm twist}twist:机器人当前的运动状态,包括XYZ{\rm XYZ}XYZ三轴的线速度与角速度,及用于校正误差的协方差矩阵;
  4. 仿真环境

    # 创建仿真环境
    roslaunch mbot_gazebo mbot_laser_nav_gazebo.launch
    

2.ROS SLAM功能包应用方法

  1. gmapping{\rm gmapping}gmapping功能包概述

    • 基于激光雷达;
    • Rao−Blackwellized{\rm Rao-Blackwellized}RaoBlackwellized粒子滤波算法;
    • 二维栅格地图;
    • 需要机器人提供里程计信息;
    • OpenSlam{\rm OpenSlam}OpenSlam开源算法;
    • 输出地图话题:nav_msgs/OccupancyGrid{\rm nav\_msgs/OccupancyGrid}nav_msgs/OccupancyGrid
  2. gmapping{\rm gmapping}gmapping功能包总体框架

    1

  3. 安装gmapping{\rm gmapping}gmapping功能包

    # 安装gmapping
    sudo apt-get install ros-melodic-gmapping
    

    2

  4. 栅格地图取值原理

    3

    • 致命障碍:栅格值为254254254,障碍物与机器人中心重合,此时机器人必然与障碍物发生碰撞;
    • 内切障碍:栅格值为253253253,障碍物处于机器人轮廓的内切圆内,此时机器人也必然与障碍物发生碰撞;
    • 外切障碍:栅格值为252~128252~128252128,障碍物处于机器人轮廓的外切圆内,此时机器人与障碍物临界接触,不一定发生碰撞;
    • 非自由空间:栅格值为128~0128~01280,障碍物附近区域,一旦机器人进入该区域,将有较大概率发生碰撞,属于危险警戒区,机器人应该尽量避免进入;
    • 自由区域:栅格值为000,此处没有障碍物,机器人可以自由通过;
    • 未知区域:栅格值为255255255,此处还没有探知是否有障碍物,机器人可以前往继续建图;
  5. 配置gmapping{\rm gmapping}gmapping功能包

    # gmapping.launch文件内容<launch><arg name="scan_topic" default="scan" /><node pkg="gmapping" type="slam_gmapping" name="slam_gmapping" output="screen" clear_params="true"><param name="odom_frame" value="odom"/><param name="map_update_interval" value="5.0"/><!-- Set maxUrange < actual maximum range of the Laser --><param name="maxRange" value="5.0"/><param name="maxUrange" value="4.5"/><param name="sigma" value="0.05"/><param name="kernelSize" value="1"/><param name="lstep" value="0.05"/><param name="astep" value="0.05"/><param name="iterations" value="5"/><param name="lsigma" value="0.075"/><param name="ogain" value="3.0"/><param name="lskip" value="0"/><param name="srr" value="0.01"/><param name="srt" value="0.02"/><param name="str" value="0.01"/><param name="stt" value="0.02"/><param name="linearUpdate" value="0.5"/><param name="angularUpdate" value="0.436"/><param name="temporalUpdate" value="-1.0"/><param name="resampleThreshold" value="0.5"/><param name="particles" value="80"/><param name="xmin" value="-1.0"/><param name="ymin" value="-1.0"/><param name="xmax" value="1.0"/><param name="ymax" value="1.0"/><param name="delta" value="0.05"/><param name="llsamplerange" value="0.01"/><param name="llsamplestep" value="0.01"/><param name="lasamplerange" value="0.005"/><param name="lasamplestep" value="0.005"/><remap from="scan" to="$(arg scan_topic)"/></node>
    </launch>
    
  6. 运行激光雷达建图例程

    # 1.启动gmapping演示
    roslaunch mbot_gazebo mbot_laser_nav_gazebo.launch
    roslaunch mbot_navigaztion gmapping_demo.launch
    roslaunch mbot_teleop mbot_teleop.launch# 2.切换到地图保存目录,保存地图
    roscd mbot_navigation/maps/# rosrun map_server map_saver -f 地图名
    rosrun map_server map_saver -f simulink_maps# 注:
    # 建图效果好坏和很多因素有关,如硬件、算法本身、可调参数等;
    # 硬件条件不好,建图过程中可能发生移位,导致建图失败;
    

    建图效果:

    4

    地图的.pgm{\rm .pgm}.pgm文和.yaml{\rm .yaml}.yaml信息:

    5

  7. 运行kinect{\rm kinect}kinect建图例程

    # 1.启动建图演示
    roslaunch mbot_gazebo mbot_kinect_nav_gazebo.launch
    roslaunch mbot_navigation gmapping_demo.launch
    roslaunch mbot_teleop mbot_teleop.launch# 2.若运行kinect抛出如下错误
    cannot launch node of type [depthimage_to_laserscan/depthimage_to_laserscan]:depthimage_to_laserscan# 解决方案
    sudo apt-get install ros-melodic-depthimage-to-laserscan# 注:
    # 使用摄像头建模,效果好坏和硬件配置很大关系;
    # 如下图所示,使用虚拟机建图十分卡顿,很容易发生移位;
    # 如果笔记本的配置不是很好,建议了解建图过程即可;
    # 如果笔记本配置不是很好,建图过程会直接卡死,想退出也难;
    

    没有完全建好的图效果(发生了移位):

    6

  8. 实际机器人建图实例

    # Hawkbot机器人的实际建图过程
    # 1.时间同步
    # 远程登录移动机器人端,并进行时间同步
    ssh ...
    sudo ntpdate 虚拟机IP# 2.启动建图节点
    roslaunch hawbot bringup.launch(机器人端)
    roslaunch hawkbot teleop_key.launch(机器人或虚拟机端)
    roslaunch hawkbot gmapping_slam.launch(虚拟机端)# 3.保存地图
    roscd hawkbot/maps/ 
    rosrun map_server map_saver -f 地图名称
    

    7

3.ROS中的导航框架

  1. ROS{\rm ROS}ROS的导航框架

    8

  2. move_base{\rm move\_base}move_base

    9

    • 全局路径规划(globalplanner)({\rm global\ planner})(global planner)
      • 全局最优路径规划;
      • Dijkstra{\rm Dijkstra}DijkstraA∗A^*A算法;
    • 本地实时规划(localplanner)({\rm local\ planner})(local planner)
      • 规划机器人每个周期内的线速度、角速度,使之尽量符合全局最优路径;
      • 实时避障;
      • TrajectoryRollout{\rm Trajectory\ Rollout}Trajectory RolloutDynamicWindowApproaches{\rm Dynamic\ Window\ Approaches}Dynamic Window Approaches算法;
      • 搜索躲避和行进的多条路径,综合各评价标准选取最优路径;
  3. move_base{\rm move\_base}move_base功能包的话题和服务

    10

  4. 配置move_base{\rm move\_base}move_base节点

    # move_base.launch文件内容
    <launch><node pkg="move_base" type="move_base" respawn="false" name="move_base" output="screen" clear_params="true"><rosparam file="$(find mbot_navigation)/config/mbot/costmap_common_params.yaml" command="load" ns="global_costmap" /><rosparam file="$(find mbot_navigation)/config/mbot/costmap_common_params.yaml" command="load" ns="local_costmap" /><rosparam file="$(find mbot_navigation)/config/mbot/local_costmap_params.yaml" command="load" /><rosparam file="$(find mbot_navigation)/config/mbot/global_costmap_params.yaml" command="load" /><rosparam file="$(find mbot_navigation)/config/mbot/base_local_planner_params.yaml" command="load" /></node></launch>
    
  5. amcl{\rm amcl}amcl

    • 蒙特卡罗定位方法;
    • 二维环境定位;
    • 针对已有地图使用粒子滤波器跟踪一个机器人的姿态;
  6. amcl{\rm amcl}amcl功能包的话题和服务

    11

  7. amcl{\rm amcl}amcl定位

    12

    • 里程计定位:只通过里程计的数据来处理/base{\rm /base}/base/odom{\rm /odom}/odom间的TF{\rm TF}TF变换;
    • amcl{\rm amcl}amcl定位:估算机器人在地图坐标系/map{\rm /map}/map下的位姿信息,提供/base、/odom、/map{\rm /base、/odom、/map}/base/odom/map间的TF{\rm TF}TF变换;
  8. 配置amcl{\rm amcl}amcl节点

    # amcl.launch文件内容
    <launch><arg name="use_map_topic" default="false"/><arg name="scan_topic" default="scan"/><node pkg="amcl" type="amcl" name="amcl" clear_params="true"><param name="use_map_topic" value="$(arg use_map_topic)"/><!-- Publish scans from best pose at a max of 10 Hz --><param name="odom_model_type" value="diff"/><param name="odom_alpha5" value="0.1"/><param name="gui_publish_rate" value="10.0"/><param name="laser_max_beams" value="60"/><param name="laser_max_range" value="12.0"/><param name="min_particles" value="500"/><param name="max_particles" value="2000"/><param name="kld_err" value="0.05"/><param name="kld_z" value="0.99"/><param name="odom_alpha1" value="0.2"/><param name="odom_alpha2" value="0.2"/><!-- translation std dev, m --><param name="odom_alpha3" value="0.2"/><param name="odom_alpha4" value="0.2"/><param name="laser_z_hit" value="0.5"/><param name="laser_z_short" value="0.05"/><param name="laser_z_max" value="0.05"/><param name="laser_z_rand" value="0.5"/><param name="laser_sigma_hit" value="0.2"/><param name="laser_lambda_short" value="0.1"/><param name="laser_model_type" value="likelihood_field"/><!-- <param name="laser_model_type" value="beam"/> --><param name="laser_likelihood_max_dist" value="2.0"/><param name="update_min_d" value="0.25"/><param name="update_min_a" value="0.2"/><param name="odom_frame_id" value="odom"/><param name="resample_interval" value="1"/><!-- Increase tolerance because the computer can get quite busy --><param name="transform_tolerance" value="1.0"/><param name="recovery_alpha_slow" value="0.0"/><param name="recovery_alpha_fast" value="0.0"/><remap from="scan" to="$(arg scan_topic)"/></node>
    </launch>

4.ROS机器人自主导航

  1. 导航仿真

    # 1.启动导航仿真包
    roslaunch mbot_gazebo mbot_laser_nav_gazebo.launch
    roslaunch mbot_navigation nav_cloister_demo.launch# 2.导航步骤
    # 2.1 若机器人不在建图坐标系原点,先点击"2D Pose Estimate",将地图和雷达数据对上;
    # 2.2 匹配好机器人初始位置后,点击"2D Nav Goal"发布机器人目标点;

    13

  2. 导航SLAM{\rm SLAM}SLAM仿真

    # 1.启动相应.launch文件
    roslaunch mbot_gazebo mbot_laser_nav_gazebo.launch
    roslaunch mbot_navigation exploring_slam_demo.launch# 2.通过点击"2D Nav Goal"发布机器人目标点进行建图;# 自主探索SLAM仿真
    # 启动相应的.launch文件
    roslaunch mbot_gazebo mbot_laser_nav_gazebo.launch
    roslaunch mbot_navigation exploring_slam_demo.launch
    rosrun mbot_navigation exploring_slam.py

    15

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