ROS--导航、路径规划和SLAM

一、用move_base导航走正方形

1、

roscore

2、执行

roslaunch rbx1_bringup fake_turtlebot.launch

  然后

roslaunch rbx1_nav fake_move_base_blank_map.launch

  接着

rosrun rviz rviz -d `rospack find rbx1_nav`/nav.rviz

  然后:

rosrun rbx1_nav move_base_square.py

  

二、避开模拟障碍物

1、

roscore

2、执行

roslaunch rbx1_bringup fake_turtlebot.launch

  然后:

rosparam delete /move_base

  接着:

roslaunch rbx1_nav fake_move_base_map_with_obstacles.launch

  开启rviz:

rosrun rviz rviz -d `rospack find rbx1_nav`/nav_obstacles.rviz

  当move_base节点正在运行时,可看到RViz中的障碍物,点击reset按钮刷新显示,然后运行python脚本:

rosrun rbx1_nav move_base_square.py

  

时间: 2024-07-31 14:32:10

ROS--导航、路径规划和SLAM的相关文章

机器人自主移动的秘密:SLAM与路径规划有什么关系?(三)

博客转载自:https://www.leiphone.com/news/201612/lvDXqY82OGNqEiyl.html 雷锋网(公众号:雷锋网)按:本文作者SLAMTEC(思岚科技公号slamtec-sh)技术顾问,专注SLAM及相关传感器研发应用. 我们先来看看SLAM与路径规划的关系 实际上,SLAM算法本身只是完成了机器人的定位和地图构建两件事情,与我们说的导航定位并不是完全等价的.这里的导航,其实是SLAM算法做不了的.它在业内叫做运动规划(Motion Planning).

iOS第三方地图-高德地图(导航sdk路径规划)

高德地图导航sdk的路径规划获取行程信息主要用到AMapNaviManager这个类 然后调下面的方法 /*! @brief 带起点的驾车路径计算 @param startPoints 起点坐标.支持多个起点,起点列表的尾点为实际导航起点,其他坐标点为辅助信息,带有方向性,可有效避免算路到马路的另一侧. @param endPoints 终点坐标.支持多个终点,终点列表的尾点为实际导航终点,其他坐标点为辅助信息,带有方向性,可有效避免算路到马路的另一侧. @param wayPoints 途经点

ROS 进阶学习笔记(16):ROS导航1:关于Costmap_2d Package (代价地图包)

=== 关于Costmap_2d Package === wiki page: http://wiki.ros.org/costmap_2d === 我遇到的问题是 obstacle layer的刷新频率太低 === costmap_2d包下的所有类文档:http://docs.ros.org/hydro/api/costmap_2d/html/annotated.html 其中,值得注意滴是 costmap_2d::ObservationBuffer 这个类,这个类会被 costmap_2d:

理解ROS导航软件包集

ROS导航软件包的主要目的是将机器人从初始位置移动到目标位置,在移动的过程中不会与周围环境发生任何碰撞. ROS导航软件包附带了几种导航相关的算法实现,它们可以帮助我们轻松实现移动机器人的自主导航. 用户只需要提供机器人的目标位置和来自轮子编码器.IMU.GPS等传感器获得的测量数据,激光扫描器的数据流, 以及其他传感器的数据流,例如激光雷达数据或者来自Kinect等传感器的3D点云数据,导航软件包的输出是控制移动的 速度命令,这些命令将控制机器人移动到目标位置.导航软件包集包含了一些标准算法的

(转)ROS导航之参数配置和自适应蒙特卡罗定位

我们的机器人使用两种导航算法在地图中移动:全局导航(global)和局部导航(local).这些导航算法通过代价地图来处理地图中的各种信息,导航stack使用两种costmaps http://www.cnblogs.com/zjiaxing/p/5543386.html存储环境的障碍信息.一个costmap进行全局规划,在整个环境做长期的规划,而另一个是用于局部规划和避障. 全局导航: 在已建立的地图上做一个远距离目标的路径规划. 局部导航: 在正在建立的地图上做近距离目标同时要实时避开障碍物

ROS导航之参数配置和自适应蒙特卡罗定位

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ROS导航与定位框架

导航与定位是机器人研究中的重要部分. 一般机器人在陌生的环境下需要使用激光传感器(或者深度传感器转换成激光数据),先进行地图建模,然后在根据建立的地图进行导航.定位.在ROS中也有很多完善的包可以直接使用. 在ROS中,进行导航需要使用到的三个包是: (1) move_base:根据参照的消息进行路径规划,使移动机器人到达指定的位置: (2) gmapping:根据激光数据(或者深度数据模拟的激光数据)建立地图: (3) amcl:根据已经有的地图进行定位. 参考链接:http://www.ro

路径规划

机器人路径规划研究综述 1.什么是路径规划 路径规划技术是机器人研究领域中的一个重要分支.所谓机器人的最优路径规划问题,就是依据某个或某些优化准则(如工作代价最小,行走路线最短,行走时间最短等),在其工作空间中找到一条从起始状态到目标状态的能避开障碍物的最优路径. 依据某种最优准则,在工作空间中寻找一条从起始状态到目标状态的避开障碍物的最优路径. 需要解决的问题: 1.始于初始点止于目标点. 2.避障. 3.尽可能优化的路径. 2.路径规划技术分类 a.静态结构化环境下的路径规划,比如说slam

高德地图路径规划

高德地图导航sdk的路径规划获取行程信息主要用到AMapNaviManager这个类 然后调下面的方法 /*! @brief 带起点的驾车路径计算 @param startPoints 起点坐标.支持多个起点,起点列表的尾点为实际导航起点,其他坐标点为辅助信息,带有方向性,可有效避免算路到马路的另一侧. @param endPoints 终点坐标.支持多个终点,终点列表的尾点为实际导航终点,其他坐标点为辅助信息,带有方向性,可有效避免算路到马路的另一侧. @param wayPoints 途经点