Navigation Stack

Navigation Stack

A 2D navigation stack that takes in information from odometry, sensor streams, and a goal pose and outputs safe velocity commands that are sent to a mobile base.

工作原理

位于正中的方框是move_base节点，负责整体的导航规划。里面的几个白色圆圈是该node的插件，不是独立的node。灰色方块是可选部分。蓝色方块是必须要给出的信息，且这些信息依赖于自己的平台，如 odometry 等。

输入：

• /tf: 机器人各个关节之间的关系，odom和map之间的关系等
• odom：里程计的信息
• /map：可以由map_server或gmapping或karto来提供
• sensor： 其他传感器的数据

输出：

• cmd_vel：对底盘的控制信息

move_base

move_base 有三个功能：全局规划（静态）、局部规划（动态）、处理异常行为

中间的就是move_base, 其实它是有三个接口需要我们来指定：

• Base Local Planner
• Base Global Planner
• Recovery Behavior

costmap

准确的说，costmap只是move_base的一个插件，这个插件维护了整个代价地图。之前提到的map是全局的，而此处的map只是给导航用的。costmap只用于路径规划，有两张（global和loacl），2维，多层。

多层具体可以有多少层呢，一般有以下三层可以选：

• static layer
  其实就是指之前的map静态信息，可以直接订阅/map topic, 然后把信息存储起来
• obstacle layer
  根据当前传感器扫描到的障碍，从而生成地图，是动态的。支持3D点云的投影
• inflation layer
  因为机器人有自己的体积，所以该层的意义在于，它使得地图的位置膨胀一圈以保证机器人在安全范围内，避免碰撞。

MapServer

用来给机器人提供地图，往往和AMCL搭配一起使用。根据MapServer提供的地图，用AMCL判断当前的位置。

该node和SLAM里的Gmapping、karto等结构类似。

常用指令

$ rosrun map_server map_server my_map.yaml # 启动map_server， 发布地图
$ rosrun map_server map_server [-f my_map] # 保存地图

AMCL

框架和之前SLAM算法类似

AMCL会对自己的位置偏移做一个预测和纠正，原理如下：

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本文总结于中国大学MOOC《机器人操作系统入门》
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图片来自于课程视频截图