机器人智能车局部导航算法move_base(路径规划)

在上一篇的博客中,我们一起学习了ROS定位于导航的总体框架,这一篇我们主要研究其中最重要的move_base包。


           在总体框架图中可以看到,move_base提供了ROS导航的配置、运行、交互接口,它主要包括两个部分:
(1) 全局路径规划(global planner):根据给定的目标位置进行总体路径的规划;
(2) 本地实时规划(local planner):根据附近的障碍物进行躲避路线规划。

一、数据结构

        ROS中定义了MoveBaseActionGoal数据结构来存储导航的目标位置数据,其中最重要的就是位置坐标(position)和方向(orientation)。


rosmsg show MoveBaseActionGoal  
[move_base_msgs/MoveBaseActionGoal]:  
std_msgs/Header header  
uint32 seq  
time stamp  
string frame_id  
actionlib_msgs/GoalID goal_id  
time stamp  
string id  
move_base_msgs/MoveBaseGoal goal  
geometry_msgs/PoseStamped target_pose  
std_msgs/Header header  
uint32 seq  
time stamp  
string frame_id  
geometry_msgs/Pose pose  
geometry_msgs/Point position  
float64 x  
float64 y  
float64 z  
geometry_msgs/Quaternion orientation  
float64 x  
float64 y  
float64 z  


 

二、配置文件

        move_base使用前需要配置一些参数:运行成本、机器人半径、到达目标位置的距离,机器人移动的速度,这些参数都在rbx1_nav包的以下几个配置文件中:
? base_local_planner_params.yaml
? costmap_common_params.yaml
? global_costmap_params.yaml
? local_costmap_params.yaml

三、全局路径规划(global planner)

        在ROS的导航中,首先会通过全局路径规划,计算出机器人到目标位置的全局路线。这一功能是navfn这个包实现的。
navfn通过Dijkstra最优路径的算法,计算costmap上的最小花费路径,作为机器人的全局路线。将来在算法上应该还会加入A*算法。
具体见:
http://www.ros.org/wiki/navfn?distro=fuerte

四、本地实时规划(local planner)

        本地的实时规划是利用base_local_planner包实现的。该包使用Trajectory Rollout 和Dynamic Window approaches算法计算机器人每个周期内应该行驶的速度和角度(dx,dy,dtheta velocities)。
        base_local_planner这个包通过地图数据,通过算法搜索到达目标的多条路经,利用一些评价标准(是否会撞击障碍物,所需要的时间等等)选取最优的路径,并且计算所需要的实时速度和角度。
其中,Trajectory Rollout 和Dynamic Window approaches算法的主要思路如下:
(1) 采样机器人当前的状态(dx,dy,dtheta);
(2) 针对每个采样的速度,计算机器人以该速度行驶一段时间后的状态,得出一条行驶的路线。
(3) 利用一些评价标准为多条路线打分。
(4) 根据打分,选择最优路径。
(5) 重复上面过程。
具体参见:
http://www.ros.org/wiki/base_local_planner?distro=groovy

五、ArbotiX仿真——手动设定目标

        在这一步,我们暂时使用空白地图(blank_map.pgm),就在空地上进行无障碍仿真。
首先运行ArbotiX节点,并且加载机器人的URDF文件。
        roslaunch rbx1_bringup fake_turtlebot.launch 
        然后运行move_base和加载空白地图的launch文件(fake_move_base_blank_map.launch):
        roslaunch rbx1_nav fake_move_base_blank_map.launch 
        该文件的具体内容如下:

 

	
	
	
	
	
  1. <launch>
  2. <!-- Run the map server with a blank map -->
  3. <node name="map_server" pkg="map_server" type="map_server" args="$(find rbx1_nav)/maps/blank_map.yaml"/>
  4. <include file="$(find rbx1_nav)/launch/fake_move_base.launch" />
  5. <!-- Run a static transform between /odom and /map -->
  6. <node pkg="tf" type="static_transform_publisher" name="odom_map_broadcaster" args="0 0 0 0 0 0 /map /odom 100" />

 

 

        其中调用了fake_move_base.launch文件,是运行move_base节点并进行参数配置。
        然后调用rviz就可以看到机器人了。
        rosrun rviz rviz -d `rospack find rbx1_nav`/nav_fuerte.vcg 


       
ROS探索总结(十四)—— move_base(路径规划)插图(2)
        我们先以1m的速度进行一下测试:
        让机器人前进一米:

 

		
	
	
	
	
  1. rostopic pub /move_base_simple/goal geometry_msgs/PoseStamped \

 

 

        让机器人后退一米,回到原来的位置:

 

		
	
	
	
	
  1. rostopic pub /move_base_simple/goal geometry_msgs/PoseStamped \

 

 

        在rviz中的轨迹图如下:


 

        在机器人移动过程中,有一条蓝色的线(被黄线挡住了)就是机器人的全局规划的路径;红色的箭头是实施规划的路线,会不断更新,有的时候会呈现很大的弧线,那是因为机器人在转向的过程中尽量希望保持平稳的角度。如果觉得路径规划的精度不够,可以修改配置文件中的pdist_scale参数进行修正。
然后我们可以认为的确定目标位置,点击rviz上方的2D Nav Goal按键,然后左键选择目标位置,机器人就开始自动导航了。

六、ArbotiX仿真——带有障碍物的路径规划

        首先我们让机器人走一个正方形的路线。先通过上面的命令,让机器人回到原始位置(0,0,0),然后按reset按键,把所有的箭头清除。接着运行走正方形路径的代码:
        rosrun rbx1_nav move_base_square.py 
        在rviz中可以看到:
        四个顶角的粉色圆盘就是我们设定的位置,正方形比较规则,可见定位还是比较准确的。然我们先来分析一下走正方形路线的代码:

 

#!/usr/bin/env python  
import roslib; roslib.load_manifest('rbx1_nav')
import rospy
import actionlib
from actionlib_msgs.msg import *
from geometry_msgs.msg import Pose, Point, Quaternion, Twist
from move_base_msgs.msg import MoveBaseAction, MoveBaseGoal
from tf.transformations import quaternion_from_euler
from visualization_msgs.msg import Marker
from math import radians, pi
class MoveBaseSquare():  
def __init__(self):
rospy.init_node('nav_test', anonymous=False)
rospy.on_shutdown(self.shutdown)
# How big is the square we want the robot to navigate?  
# 设定正方形的尺寸,默认是一米  
square_size = rospy.get_param("~square_size", 1.0) # meters  
# Create a list to hold the target quaternions (orientations)  
# 创建一个列表,保存目标的角度数据  
quaternions = list()
# First define the corner orientations as Euler angles  
# 定义四个顶角处机器人的方向角度(Euler angles:http://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%AC%A7%E6%8B%89%E8%A7%92)  
euler_angles = (pi/2, pi, 3*pi/2, 0)
# Then convert the angles to quaternions  
# 将上面的Euler angles转换成Quaternion的格式  
for angle in euler_angles: 
q_angle = quaternion_from_euler(0, 0, angle, axes='sxyz')
q = Quaternion(*q_angle)
quaternions.append(q)
# Create a list to hold the waypoint poses  
# 创建一个列表存储导航点的位置  
waypoints = list()
# Append each of the four waypoints to the list.  Each waypoint  
# is a pose consisting of a position and orientation in the map frame.  
# 创建四个导航点的位置(角度和坐标位置)  
waypoints.append(Pose(Point(square_size, 0.0, 0.0), quaternions[0]))
waypoints.append(Pose(Point(square_size, square_size, 0.0), quaternions[1]))
waypoints.append(Pose(Point(0.0, square_size, 0.0), quaternions[2]))
waypoints.append(Pose(Point(0.0, 0.0, 0.0), quaternions[3]))
# Initialize the visualization markers for RViz  
# 初始化可视化标记  
self.init_markers()
# Set a visualization marker at each waypoint  
# 给每个定点的导航点一个可视化标记(就是rviz中看到的粉色圆盘标记)  
for waypoint in waypoints: 
p = Point()
p = waypoint.position
self.markers.points.append(p)
# Publisher to manually control the robot (e.g. to stop it)  
# 发布TWist消息控制机器人  
self.cmd_vel_pub = rospy.Publisher('cmd_vel', Twist)
# Subscribe to the move_base action server  
# 订阅move_base服务器的消息  
self.move_base = actionlib.SimpleActionClient("move_base", MoveBaseAction)
rospy.loginfo("Waiting for move_base action server...")
# Wait 60 seconds for the action server to become available  
# 等待move_base服务器建立  
self.move_base.wait_for_server(rospy.Duration(60))
rospy.loginfo("Connected to move base server")
rospy.loginfo("Starting navigation test")
# Initialize a counter to track waypoints  
# 初始化一个计数器,记录到达的顶点号  
i = 0 
# Cycle through the four waypoints  
# 主循环,环绕通过四个定点  
while i < 4 and not rospy.is_shutdown():
# Update the marker display  
# 发布标记指示四个目标的位置,每个周期发布一起,确保标记可见  
self.marker_pub.publish(self.markers)
# Intialize the waypoint goal  
# 初始化goal为MoveBaseGoal类型  
goal = MoveBaseGoal()
# Use the map frame to define goal poses  
# 使用map的frame定义goal的frame id  
goal.target_pose.header.frame_id = 'map' 
# Set the time stamp to "now"  
# 设置时间戳  
goal.target_pose.header.stamp = rospy.Time.now()
# Set the goal pose to the i-th waypoint  
# 设置目标位置是当前第几个导航点  
goal.target_pose.pose = waypoints[i]
# Start the robot moving toward the goal  
# 机器人移动  
self.move(goal)
i += 1 
def move(self, goal):
# Send the goal pose to the MoveBaseAction server  
# 把目标位置发送给MoveBaseAction的服务器  
self.move_base.send_goal(goal)
# Allow 1 minute to get there  
# 设定1分钟的时间限制  
finished_within_time = self.move_base.wait_for_result(rospy.Duration(60))
# If we don't get there in time, abort the goal  
# 如果一分钟之内没有到达,放弃目标  
if not finished_within_time: 
self.move_base.cancel_goal()
rospy.loginfo("Timed out achieving goal")
else: 
# We made it!  
state = self.move_base.get_state()
if state == GoalStatus.SUCCEEDED: 
rospy.loginfo("Goal succeeded!")
def init_markers(self):
# Set up our waypoint markers  
# 设置标记的尺寸  
marker_scale = 0.2 
marker_lifetime = 0 # 0 is forever  
marker_ns = 'waypoints' 
marker_id = 0 
marker_color = {'r': 1.0, 'g': 0.7, 'b': 1.0, 'a': 1.0}
# Define a marker publisher.  
# 定义一个标记的发布者  
self.marker_pub = rospy.Publisher('waypoint_markers', Marker)
# Initialize the marker points list.  
# 初始化标记点的列表  
self.markers = Marker()
self.markers.ns = marker_ns
self.markers.id = marker_id
self.markers.type = Marker.SPHERE_LIST
self.markers.action = Marker.ADD
self.markers.lifetime = rospy.Duration(marker_lifetime)
self.markers.scale.x = marker_scale
self.markers.scale.y = marker_scale
self.markers.color.r = marker_color['r']
self.markers.color.g = marker_color['g']
self.markers.color.b = marker_color['b']
self.markers.color.a = marker_color['a']
self.markers.header.frame_id = 'map' 
self.markers.header.stamp = rospy.Time.now()
self.markers.points = list()
def shutdown(self):
rospy.loginfo("Stopping the robot...")
# Cancel any active goals  
self.move_base.cancel_goal()
rospy.sleep(2)
# Stop the robot  
self.cmd_vel_pub.publish(Twist())
rospy.sleep(1)
if __name__ == '__main__':
try: 
MoveBaseSquare()
except rospy.ROSInterruptException: 


 

        但是,在实际情况中,往往需要让机器人自动躲避障碍物。move_base包的一个强大的功能就是可以在全局规划的过程中自动躲避障碍物,而不影响全局路径。障碍物可以是静态的(比如墙、桌子等),也可以是动态的(比如人走过)。
现在我们尝试在之前的正方形路径中加入障碍物。把之前运行fake_move_base_blank_map.launch的中断Ctrl-C掉,然后运行:
 
        roslaunch rbx1_nav fake_move_base_obstacle.launch 
        然后就会看到在rviz中出现了障碍物。然后在运行之前走正方形路线的代码: 
        rosrun rbx1_nav move_base_square.py  
        这回我们可以看到,在全局路径规划的时候,机器人已经将障碍物绕过去了,下过如下图:


        在上图中,黑色的线是障碍物,周围浅色的椭圆形是根据配置文件中的inflation_radius参数计算出来的安全缓冲区。全局规划的路径基本已经是最短路径了。在仿真的过程中也可以动态重配置那四个配置文件,修改仿真参数。




https://www.guyuehome.com/270



sitemap