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ROS Navigation系统详解

一、ROS Navigation系统概述

ROS Navigation系统是基于ROS(Robot Operating System)的导航软件,它主要包括机器人定位(localization)、路径规划(path planning)、避障(obstacle avoidance)等功能。它提供了一些常用的算法和接口,可以用于构建任意类型的机器人,从移动机器人到无人机,甚至船只或地下挖掘机。

ROS Navigation系统的核心在于 costmap 和 move_base 节点。 Costmap 通过激光雷达或Kinect等传感器建立静态和动态的环境地图,以帮助机器人感知环境,move_base节点则负责确定机器人的路径,并将其移动到目标位置。

Costmap是一个双层数据结构,上层为全局代价地图,下层为局部代价地图。全局代价地图通常用于长路径规划,局部代价地图则用于短路径规划和避障。在ROS Navigation系统中,机器人所处的位置由AMCL(Adaptive Monte Carlo Localization)节点确定,AMCL是一个概率定位包,与机器人传感器得到的数据相结合,可以估计机器人的准确位置。

二、ROS Navigation系统的应用

ROS Navigation系统可以应用于移动机器人,无人机和其他自主导航机器人,为机器人导航提供了基本的算法和工具。在以下应用中,ROS Navigation系统被广泛使用:

1. 自主导航机器人

通过 ROS Navigation 系统的 costmap 和 move_base 节点,自主导航机器人可以实现路径规划和自主避障。机器人可以利用传感器进行环境感知,建立环境地图并生成机器人的全局路径和局部路径。


roslaunch robot_navigation move_base.launch 

2. 无人机路径规划

ROS Navigation 系统可用于无人机的路径规划。它传入无人机的目标位置和无人机当前位置,并生成一条符合安全、障碍物避免等条件的路径,并输出给无人机控制系统。


roslaunch uav_navigation move_base.launch 

3. 自动驾驶汽车

ROS Navigation 系统可以帮助自动驾驶汽车进行路径规划,根据车辆的实时位置以及预期目标位置计算出符合安全、障碍物避难等条件的路径,帮助自动驾驶汽车完成行驶任务。


roslaunch car_navigation move_base.launch 

三、ROS Navigation系统中的costmap

ROS Navigation系统中的 costmap 是一个双层的数据结构,它由两个不同的层次组成:全局代价地图和局部代价地图。全局代价地图通常是由静态地图生成的,而局部代价地图当前是由机器人传感器的数据实时生成的。

代价值(cost)是一种指示障碍物、地形、可行驶区域的数值。全局代价地图和局部代价地图都可以包含各自的代价值。代价数值越大,意味着越难以通过,例如,一个数值为 254 的像素可以表示一个不可通行的区域。

在 ROS Navigation系统中,costmap 利用机器人激光雷达或Kinect等传感器数据创建环境地图,其中的代价值由社区预定义。如果代价值为0则表示是空地,如果代价值大于0并且小于255,则表示有障碍物。在全局路径规划中,costmap为规划器提供环境信息,规划器按照代价值得大小将地图分为高代价区域和低代价区域。高代价区域通常包括不可通过的区域,低代价区域则表示机器人可以通过的区域。


rosrun costmap_2d costmap_2d_node

四、ROS Navigation系统中的move_base

ROS Navigation系统中的move_base节点是整个导航系统的决策器。它提供了一个确保机器人目标到达的接口,并实时更新机器人的全局路径和局部路径。

move_base的算法结构如下:

1. 利用机器人的传感器数据创建 costmap, 包括全局代价地图和局部代价地图

2. 定位机器人当前的位置,并使用先验知识(例如地图)校正机器人位置的估计值。

3. 从当前位置到目标位置进行规划,并生成全局路径。

4. 利用全局路径生成局部路径表示当前应该走的下一个方向。

5. 进行避障,使移动距离最优。

6. 发送机器人控制命令,使机器人运动到下一个位置,并重复步骤2-5,直到到达目标位置。


rosrun move_base move_base

五、ROS Navigation系统中的AMCL定位

AMCL是ROS Navigation系统中定位功能的核心。在机器人移动中,机器人需要能够实时感知周围环境和对自身状态进行估计,而AMCL提供了对机器人位置估计的相关功能。

AMCL将传感器数据和先验地图相结合,利用概率滤波算法,获得最优的机器人状态估计


rosrun amcl amcl

六、总结

ROS Navigation系统是一个基于ROS的开源导航软件,对于机器人实现智能化导航至关重要。costmap和move_base是ROS Navigation系统的核心组件,它们可以用于构建各种类型的机器人,通常用于移动机器人,无人机和自动驾驶汽车等应用中。

ROS Navigation系统使用简单,API清晰明确,提供了常用的算法和接口,可以快速构建自主导航机器人。但同时也存在一些挑战,例如,robustness和鲁棒性需要进行更进一步的研究。