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@ -0,0 +1,264 @@
# AutolaborOS
## AutolaborOS 是什么
AutolaborOS 由 Autolabor 推出的免费开源机器人操作系统,基于 ubuntu18.04 与 ROS Melodic 开发而成,包含 ROS Melodic 、常用 ROS包Cartographer、Gmapping、Navigation ···机器人底盘与传感器驱动包机器人仿真应用以及激光SLAM导航、自动巡迹导航应用等。
使用 AutolaborOS 调试机器人你甚至都不用安装在电脑上U盘启动随身携带即插即用。
## 目的
为解决繁琐的 ROS 环境安装问题节省时间成本降低技术壁垒。使用该系统学习ROS、开发机器人、实现自己的算法做一些有趣的事情。
## AutolaborOS 能实现哪些功能
AutolaborOS 秉持小而实用的原则对原生的Ubuntu系统的功能模块进行了精简在原有的基础上增加了ROS开发中使用到的常见功能包。
既保证了简洁性,又增加了实用性。按需构建,有非常良好的可扩展性。
现AutolaborOS已有的功能
* 2D/3D SLAM 建图导航(单目标/多目标)
* 自动循迹
* 多车跟随(模拟器)
* 模拟器
## 目录说明
以下内容基于AutolaborOS 2.2.4
```
catkin_ws
├── script //执行脚本
├── src //源码
catkin_ws/src/driver/
├── car
│   ├── autolabor_canbus_driver //PM1底盘驱动
│   └── autolabor_pro1_driver //AP1底盘驱动
├── depth_camera
│   ├── iai_kinect2-master //kinect V2 相机驱动
│   └── pico_zense_driver //Vzense DCAM710 相机驱动
├── imu
│   ├── ah100b //ah100b,ah200c 惯导驱动
│   ├── rviz_imu_plugin //rviz 惯导可视化插件,显示惯导图像
│   └── tl740d //tl740d 转角仪驱动
├── joystick
│   └── joystick_drivers // 罗技F710 遥控手柄驱动
├── lidar
│   ├── rplidar_ros //思岚A2 雷达驱动
│   ├── rslidar //速腾RS16 雷达驱动
│   ├── urg_node //北洋Hokuyo UST-10LX 雷达驱动
│   └── wr_fslidar // 砝石FS-D10 雷达驱动
└── location
└── marvelmind // marvelmind 定位标签驱动
catkin_ws/src/launch/
├── autolabor_navigation_launch //导航launch
│   ├── launch
│   │   ├── real_environment //实车launch
│   │   │   ├── first_generation_base.launch //单雷达版本-传感器驱动
│   │   │   ├── first_generation_mapping.launch //单雷达版本-建图
│   │   │   ├── first_generation_navigation.launch //单雷达版本-导航
│   │   │   ├── second_generation_advanced_base.launch //双雷达版本-传感器驱动(含定位标签)
│   │   │   ├── second_generation_basic_base.launch //双雷达版本-传感器驱动
│   │   │   ├── second_generation_mapping.launch //双雷达版本-建图
│   │   │   ├── second_generation_multigoal_navigation.launch //双雷达版本-多点导航
│   │   │   ├── second_generation_navigation.launch //双雷达版本-导航
│   │   │   ├── second_generation_tracking.launch //双雷达版本-循迹
│   │   │   ├── third_generation_base.launch //多线雷达版本-传感器驱动
│   │   │   ├── third_generation_cartographer_3d.launch //多线雷达版本-建图
│   │   │   └── third_generation_navigation_3d.launch //多线雷达版本-导航
│   │   └── simulated_environment //模拟器launch
│   │   ├── common_stage_simulation.launch //模拟场景地图
│   │   ├── first_generation_base_simulation.launch
│   │   ├── first_generation_mapping_simulation.launch
│   │   ├── first_generation_navigation_simulation.launch
│   │   ├── second_generation_advanced_base_simulation.launch
│   │   ├── second_generation_basic_base_simulation.launch
│   │   ├── second_generation_driver_simulation.launch
│   │   ├── second_generation_mapping_simulation.launch
│   │   ├── second_generation_multicar_following_simulation.launch //多车跟随
│   │   ├── second_generation_multicar_navigation_simulation.launch //多车导航
│   │   ├── second_generation_multigoal_navigation_simulation.launch //多目标导航
│   │   ├── second_generation_navigation_simulation.launch
│   │   └── second_generation_tracking_simulation.launch
│   ├── map //建图保存的地图文件
│   │   ├── map_3d.pbstream //3d slam 地图文件,用于定位,不可修改(保存地图后生成)
│   │   ├── map_3d.pgm //3d slam 地图文件,用于导航,可修改(保存地图后生成)
│   │   ├── map_3d.yaml //map_3d.pgm 的解释文件(保存地图后生成)
│   │   ├── map.pbstream //2d slam 地图文件,用于定位导航,不可修改
│   │   ├── map_simulation.pbstream //模拟器地图文件
│   │   ├── simulation_stage.png //模拟器环境地图
│   │   └── simulation_stage.yaml //simulation_stage.png 的解释文件
│   ├── params //配置文件
│   │   ├── cartographer
│   │   │   ├── first_generation_location.lua //单雷达版本-定位
│   │   │   ├── first_generation_mapping.lua //单雷达版本-建图
│   │   │   ├── map_builder.lua //cartographer 配置文件
│   │   │   ├── map_builder_server.lua //cartographer 配置文件
│   │   │   ├── pose_graph.lua //cartographer 配置文件
│   │   │   ├── second_generation_location.lua //双雷达版本-定位
│   │   │   ├── second_generation_mapping.lua //双雷达版本-建图
│   │   │   ├── second_generation_multicar_location.lua //双雷达版本-多车定位(模拟器)
│   │   │   ├── third_generation_location.lua //多线雷达版本-定位
│   │   │   ├── third_generation_mapping.lua //多线雷达版本-建图
│   │   │   ├── trajectory_builder_2d.lua //cartographer 配置文件
│   │   │   ├── trajectory_builder_3d.lua //cartographer 配置文件
│   │   │   └── trajectory_builder.lua //cartographer 配置文件
│   │   ├── common
│   │   │   ├── back_lidar_config.yaml //后雷达过滤配置文件
│   │   │   └── front_lidar_config.yaml //前雷达过滤配置文件
│   │   └── navigation
│   │   ├── costmap //代价地图配置文件
│   │   │   ├── 3d_global_costmap_params.yaml //3d slam 全局代价地图
│   │   │   ├── 3d_local_costmap_params.yaml //3d slam 局部代价地图
│   │   │   ├── one_laser_global_costmap_params.yaml //单雷达版本-全局代价地图
│   │   │   ├── one_laser_local_costmap_params.yaml //单雷达版本-局部代价地图
│   │   │   ├── two_laser_global_costmap_params_for_tracking.yaml //双雷达版本-循迹-全局代价地图
│   │   │   ├── two_laser_global_costmap_params.yaml //双雷达版本-全局代价地图
│   │   │   └── two_laser_local_costmap_params.yaml //双雷达版本-局部代价地图
│   │   ├── global_planer //全局规划配置文件
│   │   │   ├── global_planner_params.yaml //用于导航
│   │   │   ├── navfn_params.yaml //用于多车(模拟器)
│   │   │   └── tracking_planner_params.yaml //用于循迹
│   │   ├── local_planer //局部规划配置文件
│   │   │   ├── navigation_teb_local_planner_params.yaml //用于导航
│   │   │   └── tracking_teb_local_planner_params.yaml //用于循迹
│   │   └── move_base //ROS Navigation 配置文件
│   │   ├── navigation_move_base.yaml //用于导航
│   │   └── tracking_move_base.yaml //用于循迹
│   └── rviz //rviz配置文件
│   ├── 3d_mapping.rviz //3d slam-建图
│   ├── 3d_navigation.rviz //3d slam-导航
│   ├── first_generation_create_map.rviz //单雷达版本-建图
│   ├── first_generation_navigation.rviz //单雷达版本-导航
│   ├── second_generation_create_map.rviz //双雷达版本-建图
│   ├── second_generation_multicar_navigation.rviz //双雷达版本-多车导航(模拟器)
│   ├── second_generation_multigoal_navigation.rviz //双雷达版本-多点导航
│   ├── second_generation_navigation.rviz //双雷达版本-导航
│   └── second_generation_tracking.rviz //双雷达版本-循迹
└── autolabor_test_launch //测试
├── launch
│   ├── car_test.launch //键盘遥控
│   ├── fslidar_test.launch //砝石FS-D10双雷达测试
│   ├── imu_test.launch //惯导测试
│   ├── kinect2_test.launch //kinect V2测试
│   ├── robot_calibration.launch //AP1标定
│   └── tag_test.launch //定位标签测试
└── rviz //rviz配置文件
├── car.rviz //键盘遥控
├── fslidar.rviz //砝石FS-D10双雷达测试
├── robot_calibration.rviz //AP1标定
└── tag.rviz //定位标签测试
catkin_ws/src/mapping/ //建图源码
├── cartographer //cartographer算法源码
├── cartographer_ros//cartographer算法源码-适配ROS
├── openslam_gmapping //gmapping算法源码
└── slam_gmapping //gmapping-适配ROS
catkin_ws/src/navigation/ //ROS Navigation 源码
├── amcl //粒子滤波定位
├── base_local_planner //局部规划
├── carrot_planner //全局规划
├── clear_costmap_recovery //恢复行为
├── costmap_2d //障碍物地图
├── dwa_local_planner //dwa局部规划
├── fake_localization //OS中未使用
├── global_planner //全局规划
├── location_fusion //定位融合(定位标签+里程计)
├── loop_path_planner //循迹全局规划
├── map_server //地图服务
├── move_base //movebase
├── move_slow_and_clear //恢复行为
├── multi_car_goal //多车-前车向后车发目标(模拟器)
├── nav_core //导航核心接口
├── navfn //全局规划
├── navigation //ROS Navigation元
├── path_rviz_plugin //循迹rviz插件功能按钮组
├── path_server //用于循迹中录制路线
│   ├── path_data
│   │   ├── default_path.path //循迹中保存的路径数据
├── record_path_planner //循迹全局规划
├── rotate_recovery //恢复行为
├── teb_local_planner //局部规划
└── voxel_grid //用于障碍物地图
catkin_ws/src/simulation/ //模拟器
├── autolabor_description //机器人模型
│   ├── launch
│   │   ├── display_autolabor_mini.launch
│   │   └── display_autolabor_pro1.launch
│   ├── meshes
│   │   ├── autolabor_mini.stl
│   │   ├── pro1_body_color.dae //AP1模型文件-主体
│   │   └── pro1_wheel_color.dae //AP1模型文件-轮子
│   ├── rviz
│   │   └── urdf.rviz
│   └── urdf
│   ├── autolabor_mini.urdf
│   ├── first_generation_model.xacro //单雷达版本-机器人描述(类似urdf)
│   ├── second_generation_model.xacro //双雷达版本-机器人描述(类似urdf)
│   └── third_generation_model.xacro //多线雷达版本-机器人描述(类似urdf)
├── autolabor_simulation_base //机器人底盘模拟
├── autolabor_simulation_lidar //雷达模拟
├── autolabor_simulation_location //定位标签模拟
├── autolabor_simulation_object //运动物体模拟
└── autolabor_simulation_stage //场景模拟
catkin_ws/src/tool/
├── autolabor_keyboard_control //键盘控制(必须要插实体键盘)
├── cartographer_initialpose //cartographer初始化定位
├── image_pipeline //图像处理OS中未使用
├── joy_to_twist //手柄转速度驱动包
├── navi_multi_goals_pub_rviz_plugin //rviz插件-多点导航
├── rviz_autolabor_calibration //rviz插件-AP1标定
├── rviz_keyboard_twist //rviz插件-键盘控制
└── rviz_navigation_tools //rviz插件-多车导航工具,切换机器人(模拟器)
script //执行脚本
├── 3d_suit //多线雷达版本
│   ├── create_map_start
│   ├── create_map_stop
│   ├── navigation_start
│   └── navigation_stop
├── box_suit //单雷达版本
│   ├── create_map_start
│   ├── create_map_stop
│   ├── navigation_start
│   └── navigation_stop
├── common
│   ├── add_keyboard_udev //用于键盘控制,加键盘权限
│   └── rebuild //工作空间编译脚本
├── simulation //模拟器
│   ├── create_map_start
│   ├── create_map_stop
│   ├── navigation_start
│   ├── navigation_stop
│   ├── tracking_start
│   └── tracking_stop
├── test //测试
│   ├── car_test
│   ├── fslidar_test
│   ├── imu_test
│   ├── kinect2_test
│   ├── pico_test
│   ├── robot_calibration
│   ├── rplidar_test
│   ├── rslidar_test
│   └── tag_test
└── track_suit //双雷达版本
├── create_map_start
├── create_map_stop
├── navigation_start
├── navigation_stop
├── tracking_start //开始循迹
└── tracking_stop //停止循迹
```

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@ -0,0 +1,4 @@
# 定位循迹
## 目录

View File

@ -0,0 +1,4 @@
# 激光SLAM-多点导航
## 目录

View File

@ -0,0 +1,246 @@
# 激光SLAM
## 目录
* SLAM介绍
* 基于激光SLAM的机器人自主导航
* Autolabor Pro1 SLAM 导航功能详解
* 2D SLAM 实现原理
* 3D SLAM 实现原理
## SLAM介绍
**SLAM**,全称是 Simultaneous Localization and Mapping同时定位与地图构建。
SLAM 技术解决的是,我在哪里?(**定位**Localization )我周围是什么样?(**建图**Mapping这两个问题。
移动设备从未知环境中的某一点开始运动,根据传感器获取到的数据,即时计算获取传感器的位置并绘制周围的环境。
![](imgs/slamintro1.jpg)
SLAM 的应用很广泛,有扫地机器人、无人驾驶汽车、无人机,三维场景重建等。
根据使用传感器不同SLAM的可分为激光SLAM和视觉SLAMVSLAM本文介绍的是激光SLAM对视觉SLAM相关知识感兴趣的可以[看这里]()。
## 基于激光SLAM的机器人自主导航
激光SLAM导航指的是使用激光雷达采集的数据进行建图与定位SLAM并在构建的环境地图中自动导航规划+控制)。
![](imgs/slamintro2.png)
地图构建完成后,给出目标点,根据当前位置信息与已知环境地图规划出可行走路径,控制机器人运动,最终达到目标点。
![](imgs/slamintro3.png)
以上只是简单概述了机器人导航的流程,但 SLAM 与 路径规划/Planning 都是很复杂的内容,在此不做过多的探讨。
## Autolabor Pro1 SLAM 导航功能详解
Autolabor SLAM 导航使用的是谷歌开源的 [Cartographer](https://github.com/googlecartographer/cartographer_ros)支持多平台和传感器配置提供2D和3D实时同步定位与建图使用回环检测消除建图产生的累积误差建图效果更好在国内外众多机器人应用上得到了广泛使用。
> Cartographer is a system that provides real-time simultaneous localization and mapping (SLAM) in 2D and 3D across multiple platforms and sensor configurations.
![](imgs/slamintro4.gif)
### 2D SLAM 实现原理
#### 传感器介绍
2D SLAM 用到的传感器有:
* 单线激光雷达x2安装在AP1前后底部
* 编码器/轮速里程计x2安装在车体内部前侧
![](imgs/software_intro_6.png)
#### 2D SLAM 建图
![](imgs/software_intro_1.jpg)
| 步骤 | 输入数据 | 操作 | 输出数据 | 使用ROS包 |
|--|--|--|--|--|
|1 | 左编码器数据 右编码器数据 | 使用运动模型计算编码器数据得到符合ROS标准的里程计数据| 里程计数据| [autolabor_pro_driver](http://www.autolabor.com.cn/usedoc/ap1/sendCommand?hmsr=csdn)|
|2 | 前雷达数据 后雷达数据 | 过滤并融合前后激光雷达采集的数据,得到机器人周围环境点云数据| 雷达点云数据 | [cartographer_ros](https://google-cartographer-ros.readthedocs.io/en/latest/) [laser_filters](http://wiki.ros.org/laser_filters) |
|3 | 里程计数据 点云数据 | 点云匹配| 相对位姿数据 子地图数据 | [cartographer_ros](https://google-cartographer-ros.readthedocs.io/en/latest/)|
|4 | 相对位姿数据 子地图数据 | 回环检测,得到子地图拼接的全地图数据 | 地图数据 | [cartographer_ros](https://google-cartographer-ros.readthedocs.io/en/latest/)|
Cartographer 2D 建图 launch配置示例
```
<!-- 建图节点 -->
<node name="cartographer_node" pkg="cartographer_ros"
type="cartographer_node" args="
-configuration_directory $(find autolabor_navigation_launch)/params/cartographer
-configuration_basename second_generation_mapping.lua"
output="screen">
</node>
<node name="cartographer_occupancy_grid_node" pkg="cartographer_ros" type="cartographer_occupancy_grid_node" args="-resolution 0.05" />
```
#### 2D SLAM 导航
![](imgs/software_intro_2.jpg)
| 步骤 | 输入数据 | 操作 | 输出数据 | 使用ROS包 |
|--|--|--|--|--|
|1 | 左编码器数据 右编码器数据 | 使用运动模型计算编码器数据得到符合ROS标准的里程计数据| 里程计数据| [autolabor_pro_driver](http://www.autolabor.com.cn/usedoc/ap1/sendCommand?hmsr=csdn)|
|2|前雷达数据 后雷达数据 里程计数据 地图数据|将机器人的实时数据与已构建的地图进行匹配|当前机器人在环境中的位姿| [cartographer_ros](https://google-cartographer-ros.readthedocs.io/en/latest/)|
|3| 目标机器人位姿| 给机器人制定一个目标点| |[move_base](http://wiki.ros.org/move_base/)|
|4| 当前机器人位姿 地图数据 目标机器人位姿| 根据机器人当前位姿与地图数据,进行全局规划路线| 路径数据(初步预估导航路线) |[global_planner(dijkstra) ](http://wiki.ros.org/global_planner)|
|5| 路径数据 地图数据 前雷达数据 后雷达数据 | 根据规划路径开始导航,进行过程中随着实际环境、障碍物变化,进行局部路径规划,实时避障| 局部路径规划 避障 |[costmap_2d ](http://wiki.ros.org/cost_map)[teb_local_planner](http://wiki.ros.org/teb_local_planner)|
|6| 速度信息 /cmd_vel | 向底发送速度命令 | |[move_base](http://wiki.ros.org/move_base/)|
说明:
1. move_base, global_planner(dijkstra), costmap_2d 这些功能包(package)都从属于
Navigation 导航这个大的功能包集teb_local_planner 是navigation包的一个插件。
2. 机器人导航过程中,会按照周围环境、实时障碍物做调整不断规划调整路径,向底层发布指令,步骤五和六是一个多次的过程,并非一次就结束了。
Cartographer 2D 导航 launch配置示例
```
<!-- 定位模块 -->
<node name="cartographer_node" pkg="cartographer_ros"
type="cartographer_node" args="
-configuration_directory $(find autolabor_navigation_launch)/params/cartographer
-configuration_basename second_generation_location.lua
-load_state_filename $(find autolabor_navigation_launch)/map/map.pbstream"
output="screen">
</node>
<node name="cartographer_occupancy_grid_node" pkg="cartographer_ros"
type="cartographer_occupancy_grid_node" args="
-resolution 0.05
--noinclude_unfrozen_submaps"
output="screen">
</node>
<node pkg="cartographer_initialpose" type="cartographer_initialpose" name="cartographer_initialpose" >
<param name="configuration_directory" value="$(find autolabor_navigation_launch)/params/cartographer" />
<param name="configuration_basename" value="second_generation_location.lua" />
</node>
<!-- 导航模块 -->
<node pkg="move_base" type="move_base" respawn="false" name="move_base" output="screen">
<rosparam file="$(find autolabor_navigation_launch)/params/navigation/move_base/navigation_move_base.yaml" command="load" />
<rosparam file="$(find autolabor_navigation_launch)/params/navigation/costmap/two_laser_global_costmap_params.yaml" command="load" ns="global_costmap"/>
<rosparam file="$(find autolabor_navigation_launch)/params/navigation/costmap/two_laser_local_costmap_params.yaml" command="load" ns="local_costmap"/>
<rosparam file="$(find autolabor_navigation_launch)/params/navigation/global_planer/global_planner_params.yaml" command="load" ns="GlobalPlanner"/>
<rosparam file="$(find autolabor_navigation_launch)/params/navigation/local_planer/navigation_teb_local_planner_params.yaml" command="load" ns="TebLocalPlannerROS"/>
</node>
```
### 3D SLAM 实现原理
#### 传感器介绍
3D SLAM 用到的传感器有:
* 多线激光雷达安装在AP1前后底部
* 单线激光雷达x2安装在AP1前后底部
* 编码器/轮速里程计x2安装在车体内部前侧
* 惯导安装在AP1车顶板上
![](imgs/software_intro_7.png)
#### 3D SLAM 建图
![](imgs/software_intro_4.jpg)
| 步骤 | 输入数据 | 操作 | 输出数据 | 使用ROS包 |
|--|--|--|--|--|
|1 | 左编码器数据 右编码器数据 | 使用运动模型计算编码器数据得到符合ROS标准的里程计数据| 里程计数据| [autolabor_pro_driver](http://www.autolabor.com.cn/usedoc/ap1/sendCommand?hmsr=csdn)|
|2 | 多线雷达数据 惯导数据 里程计数据 | 点云匹配| 相对位姿数据 子地图数据 | [cartographer_ros](https://google-cartographer-ros.readthedocs.io/en/latest/)|
|3 | 相对位姿数据 子地图数据 | 回环检测,得到子地图拼接的全地图数据 | 地图数据 | [cartographer_ros](https://google-cartographer-ros.readthedocs.io/en/latest/)|
Cartographer 3D 建图 launch配置示例
```
<!-- 建图节点 -->
<node name="cartographer_node" pkg="cartographer_ros"
type="cartographer_node" args="
-configuration_directory $(find autolabor_navigation_launch)/params/cartographer
-configuration_basename third_generation_mapping.lua"
output="screen">
<remap from="points2" to="rslidar_points" />
</node>
<node name="cartographer_occupancy_grid_node" pkg="cartographer_ros" type="cartographer_occupancy_grid_node" args="-resolution 0.05" />
<node name="rviz" pkg="rviz" type="rviz" args="-d $(find autolabor_navigation_launch)/rviz/3d_mapping.rviz" />
```
#### 3D SLAM 导航
![](imgs/software_intro_5.jpg)
| 步骤 | 输入数据 | 操作 | 输出数据 | 使用ROS包 |
|--|--|--|--|--|
|1 | 左编码器数据 右编码器数据 | 使用运动模型计算编码器数据得到符合ROS标准的里程计数据| 里程计数据| [autolabor_pro_driver](http://www.autolabor.com.cn/usedoc/ap1/sendCommand?hmsr=csdn)|
|2|多线雷达数据 惯导数据 里程计数据 地图数据|将机器人的实时数据与已构建的地图进行匹配|当前机器人在环境中的位姿| [cartographer_ros](https://google-cartographer-ros.readthedocs.io/en/latest/)|
|3| 目标机器人位姿| 给机器人制定一个目标点| |[move_base](http://wiki.ros.org/move_base/)|
|4| 当前机器人位姿 地图数据 目标机器人位姿| 根据机器人当前位姿与地图数据,进行全局规划路线| 路径数据(初步预估导航路线) |[global_planner(dijkstra) ](http://wiki.ros.org/global_planner)|
|5| 路径数据 地图数据 前雷达数据 后雷达数据 多线雷达数据 | 根据规划路径开始导航,进行过程中随着实际环境、障碍物变化,进行局部路径规划,实时避障| 局部路径规划 避障 |[costmap_2d ](http://wiki.ros.org/cost_map)[teb_local_planner](http://wiki.ros.org/teb_local_planner)|
|6| 速度信息 /cmd_vel | 向底发送速度命令 | |[move_base](http://wiki.ros.org/move_base/)|
说明:
1. move_base, global_planner(dijkstra), costmap_2d 这些功能包(package)都从属于
Navigation 导航这个大的功能包集teb_local_planner 是navigation包的一个插件。
2. 机器人导航过程中,会按照周围环境、实时障碍物做调整不断规划调整路径,向底层发布指令,步骤五和六是一个多次的过程,并非一次就结束了。
Cartographer 3D 导航 launch配置示例
```
<!-- 定位模块 -->
<node name="cartographer_node" pkg="cartographer_ros"
type="cartographer_node" args="
-configuration_directory $(find autolabor_navigation_launch)/params/cartographer
-configuration_basename third_generation_location.lua
-load_state_filename $(find autolabor_navigation_launch)/map/map_3d.pbstream"
output="screen">
<remap from="points2" to="rslidar_points" />
</node>
<node pkg="map_server" type="map_server" name="map_server" args="$(find autolabor_navigation_launch)/map/map_3d.yaml" />
<node pkg="cartographer_initialpose" type="cartographer_initialpose" name="cartographer_initialpose" >
<param name="configuration_directory" value="$(find autolabor_navigation_launch)/params/cartographer" />
<param name="configuration_basename" value="third_generation_location.lua" />
</node>
<!-- 导航模块 -->
<node pkg="move_base" type="move_base" respawn="false" name="move_base" output="screen">
<rosparam file="$(find autolabor_navigation_launch)/params/navigation/move_base/navigation_move_base.yaml" command="load" />
<rosparam file="$(find autolabor_navigation_launch)/params/navigation/costmap/3d_global_costmap_params.yaml" command="load" ns="global_costmap"/>
<rosparam file="$(find autolabor_navigation_launch)/params/navigation/costmap/3d_local_costmap_params.yaml" command="load" ns="local_costmap"/>
<rosparam file="$(find autolabor_navigation_launch)/params/navigation/global_planer/global_planner_params.yaml" command="load" ns="GlobalPlanner"/>
<rosparam file="$(find autolabor_navigation_launch)/params/navigation/local_planer/navigation_teb_local_planner_params.yaml" command="load" ns="TebLocalPlannerROS"/>
<param name="TebLocalPlannerROS/xy_goal_tolerance" value="0.2" />
<param name="TebLocalPlannerROS/yaw_goal_tolerance" value="0.5" />
</node>
```

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# 视觉SLAM
## 目录

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# 定位循迹 - 进阶使用
## 地图拼接
固定定位标签

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# 定位循迹 # 定位循迹 - 快速上手
注:实现功能需要定位系统。 注:实现功能需要定位系统。