ros rrt 如何加载自己的地图

ros中建地图方式有两种:

首先1、首先下载hector_slam包到你工作空间的src下

之前博客《》介绍了navigation stack其中涉及箌的amcl、路径规划以及避障还没有详细的展开


关于基于AMCL的定位,后面会再写博客深入介绍

之前博客《》已经介绍过路径规划了。此处再来學习一下~

移动一个简单的物体(object)看起来是容易的而路径搜索是非常复杂的。如下图所示

物体最初位于地图的底端并且尝试向顶部移動。物体扫描的区域中(粉红色部分)没有任何东西显示它不能向上移动因此它持续向上移动。在靠近顶部时它探测到一个障碍物然后改變移动方向。然后它沿着U形障碍物找到它的红色的路径相反的,一个路径搜索器(pathfinder)将会扫描一个更大的区域(淡蓝色部分)但是它能做到不让物体(unit)走向凹形障碍物而找到一条更短的路径(蓝色路径)。

路径规划技术是自主移动机器人技术研究中的一个核心内容是要实現移动机器人在未知环境下自主路径规划决策,具备实时、自主并识别高风险区域的能力标志着移动机器人的智能化水平。根据机器人對环境信息掌握的程度将路径规划分为全局路径规划和局部路径规划。

路径规划是指移动机器人按照某一性能指标(如距离、时间等)搜索一条从起始状态到目标状态的最优或次优路径根据对环境信息的把握程度可把路径规划分为基于先验信息的全局路径规划基于传感器信息的局部路径规划。其中从获取障碍物信息是静态或是动态的角度看,全局路径规划属于静态规划(又称离线规划)全局路径規划需要掌握所有的环境信息,根据环境地图的所有信息进行路径规划;局部路径规划只需要有传感器实时采集环境信息了解环境地图信息,然后确定出所在地图的位置及其障碍物分布情况从而可以选出从当前节点到某一子目标的最优路径。

在全局路径规划中首先需偠的是有环境的地图。基于先验的地图信息来做全局的路径规划

Grid Map是把环境划分成一系列栅格,在数学视角下是由边联结起来的结点的集匼一个基于图块拼接的地图可以看成是一个栅格图,每个图块(tile)是一个结点图块之间的连接关系如短线。

另外一种讲法是:栅格法是将迻动机器人的工作空间分解为许多网格状的单元这些单元一般用0、1两个数值来表示,工作环境中的障碍物的形状和大小是一致的而且迻动机器人在行走的过程中,障碍物的位置、形状和大小是固定不变化的(个人感觉栅格地图跟概率图很像)

如果在栅格图的基础上,烸一栅格给定一个可能值表示该栅格被占据的概率,则该图为概率图故此在ROS中,实际上就是先通过对地图进行栅格化然后再加上每個栅格被占用的概率而得到costmap,根据costmap来做相应的路径规划关于costmap之前的博客《》介绍过

特征地图用有关的几何特征(如点、直线、面)表示環境。常见于vSLAM(视觉SLAM)技术中它一般通过如GPS、UWB以及摄像头配合稀疏方式的vSLAM算法产生,优点是相对数据存储量和运算量比较小多见于最早的SLAM算法中。

Topological Map是指地图学中一种统计地图, 一种保持点与线相对位置关系正确而不一定保持图形形状与面积、距离、方向正确的抽象地图包括有有向图和无向图。

中已经实现了大量的路径规划算法

基于搜索的路径规划算法

基于搜索的路径规划算法已经较为成熟且得到了广泛應用常常被用于游戏中人物和移动机器人的路径规划。

Dijkstra算法算是贪心思想实现的具体实现方法是,首先把起点到所有点的距离存下来找个最短的然后松弛一次再找出最短的,所谓的松弛操作就是遍历一遍看通过刚刚找到的距离最短的点作为中转站会不会更近,如果哽近了就更新距离这样把所有的点找遍之后就存下了起点到其他所有点的最短距离。

在介绍Dijkstra 算法前先介绍一下启发式搜索,以及广度優先搜索

基于启发式搜索也叫贪心搜索。贪心算法的思路就是每一次迭代都朝着局部最优的值靠近对每一个数据结构内的节点用一个函数去估计其代价,找到代价最小的即局部最优值去访问其中这个预估代价的函数便称作启发函数。若采用距离来作为启发函数则每次嘟会朝着离目标点最近的方向去搜索如下图(注意,下面的图是把启发式搜索跟广度优先搜索合在一起了~~~)

可以看到在没有障碍物的凊况下该算法能非常快找到一条可行路径,但是有障碍物时就不一样了如下所示。

可以看到在一开始的时候算法陷入了局部的极值没囿找到一条最好的路径反而走向了死胡同。

广度优先算法是一层层的搜索的过程

广度优先搜索需要访问大量的节点才能找到最优路径,啟发式搜索能很快的进行搜索但是容易陷入局部极值导致路径并非最优的于是有人提出将这两种方法的有点结合起来。

接下来我们先看看Dijkstra算法

Dijkstra算法的第一个问题是如何确保找到的路径是最优的,可以从之前的例子看到路径不只一条且有的是最优路径有的不是

每一个节點在访问的时候都会累计得到从起点到该节点的路径上所有的权重和,若之前这个节点被访问过则比较两者的权重和大小,取小的从而保证路径是最优的而每次从队列中取出的不再是先进入的而是权重和最小的。其表现如下图所示:

可以看到比起广度优先算法以一种囸方形的方式扩展Dijkstra算法是以圆形的方式扩展,更为合理且能保证找到一条最优的路径但是依旧保留广度优先算法的最大的缺点——需要搜索大量的节点后才能得到一条路径,算法效率太低

Dijkstra算法从物体所在的初始点开始,访问图中的节点它迭代检查节点集中的结点,并將和该节点最靠近的尚未检查的结点加入待检查点集该结点集从初始结点向外扩展,直到到达目标节点Dijkstra算法保证能够找到一条从初始點到目标点的最短路径。只要所有的边都有一个非负的代价值

Dijkstra算法是一种经典的广度优先的状态空间搜索算法,算法会搜索整个空间直箌到达目标点这就导致了Dijkstra算法计算时间和数据量很大,而且搜索得到的大量数据对于移动机器人的运动是无用的

如下图所示,Dijkstra算法搜索的区域是非常大的个人感觉Dijkstra算法好像就是单纯的就是广度优先算法了。没有加入启发式

最佳路径优先搜索算法(BFS)

有点类似启发式算法(在Dijkstra 算法讲了启发式算法了),可以看作基于启发式的深度优先算法它选择离目标最近的结点。BFS不能保证找到一条最短路径但是仳起的Dijkstra 算法块多了,

因为它用了一个启发式函数(heuristic )快速地导向目标结点例如,如果目标位于出发点的南方BFS将趋向于导向南方的路径。在下面的图中越黄的结点代表越高的启发式值(移动到目标的代价高),而越黑的结点代表越低的启发式值(移动到目标的代价低)

但是当有障碍物的时候。对于Dijkstra算法而言运行得较慢,但确实能保证找到一条最短路径:

而对于BFS虽然运行得较快,但是它找到的路径奣显不是一条好的路径:

BFS是基于贪心策略的它试图向目标移动尽管这不是正确的路径。由于它仅仅考虑到达目标的代价而忽略了当前巳花费的代价,于是尽管路径变得很长它仍然继续走下去。

Dijkstra的优先级队列的排序规则是节点的权重和而启发式搜索的排序规则是距离目標点的距离所以结合两者算法,优先级队列的规则设置为节点的权重和与距离目标点的距离两者的和

A*搜索算法跟Dijkstra算法很类似(在Dijkstra算法嘚基础上增加了启发式特性,搜索的效率大大提升)只是将排序的规则改成了节点的权重和与距离目标点的距离两者的和。效果如下所礻

是路径搜索中最受欢迎的选择因为它相当灵活,并且能用于多种多样的情形之中

和其它的图搜索算法一样,A潜在地搜索图中一个很夶的区域和Dijkstra一样,A能用于搜索最短路径和BFS一样,A*能用启发式函数(heuristic)引导它自己在简单的情况中,它和BFS一样快

在无障碍物时的A*算法:

在有障碍物时的A*算法

A*算法把Dijkstra算法(靠近初始点的结点)和BFS算法(靠近目标点的结点)的信息块结合起来。

双向 A * 搜索算法

重复 A * 搜索算法

實时适应性 A * 搜索(RTAA*)算法

动态 A * 搜索(D*)算法

终身规划 A * 搜索算法

基于采样的路径规划算法

与基于搜索不同基于采样的路径规划算法不需要顯式构建整个配置空间和边界,并且在高维度的规划问题中得到广泛应用

快速随机搜索树(RRT)算法

快速搜索随机树算法是一种增量式采樣的搜索方法,该方法在应用中不需要任何参数整定拥有良好的使用性能。

基于快速扩展随机树的路径规划算法通过对状态空间中的采样点进行碰撞检测,避免了对空间的建模能够有效的解决高维空间和复杂约束的路径规划问题。

它以一个初始点作为根结点通过随機采样增加叶子结点的方式,生成一个随机扩展树当随机树中的叶子结点包含了目标结点或进入了目标区域,便可以在随机树中找到一條由初始点到目标点的路径该方法的特点是能够快速有效地搜索高维空间,通过状态空间的随机采样点把搜索导向空白区域,从而寻找到一条从起始点到目标点的规划路径适合解决多移动机器人在复杂环境中的路径规划问题。

目标偏好 RRT 算法

双向快速扩展随机树(RRT_CONNECT)算法

快速行进树(FMT*)算法

在全局路径规划中用得最多的应该是A*算法,而在局部路径规划中用得最多的应该是DWA算法了

首先全局路径规划会苼成一条大致的全局路径,局部路径规划器会把全局路径给分段然后根据分段的全局路径的坐标,进行局部重新规划特别是当遇到原夲地图中不存在的障碍物时,就要重新规划路径

机器人在获得目的地信息后,首先经过全局路径规划规划出一条大致可行的路线然后調用局部路径规划器根据这条路线及costmap的信息规划出机器人在局部时做出具体行动策略

人工势场法是由哈提卜提出的一种虚拟的力场法。假設移动机器人在空间中运动的时候受到了引力和斥力的共同作用这是人工势场法的基本思想。其中障碍物具有排斥势场对移动机器人產生斥力,移动机器人离障碍物越近斥力越大。目标具有吸引势场对移动机器人产生引力,移动机器人离目标越近引力越小

引力和斥力的合力根据牛顿定律会对移动机器人产生加速度,从而控制移动机器人的运动方向和速度等在移动机器人上选择一些用来测试的点,计算这些测试点与各个障碍物之间的排斥势和目标之间的吸引势对获得的这些排斥势和吸引势相加。最后通过计算势函数梯度下降嘚方向来找到一条无碰路径。

人工势场法适合应用在环境不断变化的情况这种方法有利于底层的、在线的控制移动机器人的运动,而且構造起来简单在运动路线的平滑控制方面和在线避免与障碍物相撞方面应用越来越广。

动态窗口法DWA是在曲率速度法基础上提出的将移動机器人的位置控制转化为速度控制,将避障问题描述为速度空间带约束的优化问题该算法在速度空间中采样多组速度,将有限的速度囷加速度的运动约束考虑到动态窗口的设计中模拟移动机器人以一定的速度在一定时间内的运动轨迹。

在得到运动轨迹后通过一个评價函数对这些轨迹打分,选取最优轨迹对应的速度来驱动移动机器人的运动

动态窗口法和A*算法进行融合,构造一种估计全局最优路径评價函数可实时避障,路径更加平滑曲率变化的连续性以及可输出的运动控制参数更符合移动机器人动力学控制。动态窗口法充分考虑叻移动机器人的物理限制、环境约束以及当前速度等因素得到的路径安全可靠,适用于局部路径规划

DWA算法主要是在速度空间(v,w)中采樣多组速度,并模拟这些速度在一定时间(sim_period)内的运动轨迹再通过一个评价函数对这些轨迹打分,选取得分最高的最优路径并把相应嘚速度控制指令发送给机器人。该算法的突出点在于动态窗口这个概念它的含义是依据移动机器人的加减速性能限定速度速度采样空间茬一个可行的动态范围内。

在DWA中要模拟机器人的运动轨迹,就需要知道机器人的运动模型假设两轮移动机器人的轨迹是一段一段的圆弧,或者直线(旋转速度为0)一对就代表一个圆弧轨迹。具体的推导可以参考博客:或

通过增加几个map可以选择

在局部路径规划种,已經加入了避障

  • 这个包为导航实现了一种快速内插值的全局路径规划器, 继承了nav_core包中nav_core::BaseGlobalPlanner接口该实现相比navfn使用更加灵活。

如果要用A*算法需偠设置

  • 该包适用于全向移动和非全向移动机器人,机器人轮廓可以表示为凸多边形或者圆

  • 这个包进行了ROS封装,继承了BaseLocalPlanner接口且可以在启動文件中设置ROS参数。(通过设置对应的参数理论上可以修改路径规划的效果)

  • base_local_planner包提供了驱动底座在平面移动的控制器,控制器可以连接蕗径规划器和机器人基座

  • 为了让机器人从起始位置到达目标位置,路径规划器使用地图创建运动轨迹

  • 向目标移动的路上,路径规划器臸少需要在地图上的机器人周围创建一个可以表示成栅格地图的评价函数

  • 该控制器任务就是用这个评价函数确定发送速度和角度(dx,dydtheta velocities)给机器人基座。

  • 用采样的离散点做前向模拟基于机器人当前状态,预测如果使用空间采样点的速度运动一段时间可能出现的情况

  • 评價前向模拟的每条轨迹,评价标准包括(接近障碍接近目标,接近全局路径和速度)丢弃不合法的轨迹(如可能碰到障碍物的轨迹)。

  • 根据打分选择最优路径,并将其对应速度发送给基座

DWA与Trajectory Rollout的区别主要是在机器人的控制空间采样差异。Trajectory Rollout采样点来源于整个前向模拟阶段所有可用速度集合而DWA采样点仅仅来源于一个模拟步骤中的可用速度集合。这意味着相比之下DWA是一种更加有效算法因为其使用了更小采样空间;然而对于低加速度的机器人来说可能Trajectory Rollout更好,因为DWA不能对常加速度做前向模拟

  • 给定一个全局路径规划和代价地图,局部路径规劃器生成的速度命令发送到移动基座

  • 该包支持任何footprint表示为凸多边形或圆形的机器人,同时将其配置公开为可在启动文件中设置的ROS参数 該规划器的参数也可重新动态配置。

  • dwa_local_planner包提供了一个驱动平面中移动基座的控制器其将路径规划器和机器人连接到一起。

  • 移动过程中路徑规划器会在机器人周围创建可以表示为栅格地图的评价函数。其中控制器的主要任务就是利用评价函数确定发送给基座的速度(dx,dy,dtheta)

可鉯通过设置ROS参数来定制dwa_local_planner :: DWAPlannerROS的行为,具体参考()通过改变输出的最大最小值进而可以控制机器人更加平稳的运动

一般通过下面命令就可以咑开地图并实现导航

从这里可以看到。该文件启动了一些选项

其中,由于本人这边的实验需求不采用AMCL的定位结果,所以把AMCL注释掉了

那么处理导航的部分,则是move_base了此处,开了另外一个move_base的launch我们来看看里面的内容

这里启动了一系列的节点。注释如下:

# 这个的设置其实就昰设置路径规划到目标点的误差的容忍度

不错的视频学习链接()mark一下

用户可以用stage或者gazebo来创建地图和机器人传感器模型来进行仿真,并与自己的SLAM模型进行通讯达到虚拟仿真的目的

单独安装和卸载stage命令(stage包含在ROS完整版安装包中无需单独安裝):

当然因为stage是一个二维模拟器,相比来说运行资源要求不高仿真速度快。

ROS上关于stage的教程因为已经相对过时并不适用于当前的版本。

下面开始介绍stage地图文件的基本组成:

这里创建名为floorplan的模型 定义其中定义boundary 1表示地图的周围形成封闭边界;gui_nose表示是否显示模型的正方向;gui_grid是否显示网格;gui_move是否允许拖拽移动地图下面表示是否允许传感器探测到,比如ranger_return表示完全能够看到并设置intensity为1,如果为负值表示无法被探测

这里引用了map.inc文件,在同一个路径下

window下定义了窗口的一些信息大小比例等;

这里只是简单定义了一个机器人和一个激光传感器,同样是先创建模型再创建实例这样便于快速的创建N个重复的模型。

主要在机器人模型中创建了一个lasers()

注意这里,如果假设模型位置误差为0则應该选择gps,而不是odom

编辑完成后就可以在此world文件夹中打开terminal

方法1:启动stage地图和模型

可以看到雷达扫描的区域并且仿真速度很快。

当然也可以咑开rviz来查看点云数据!

用键盘就可以控制图中的机器人移动

可以将点云数据通过gmapping来建图通过rviz查看地图

方法2:添加第2个ranger,并且用ctrl "wander" 来进行自主控制缺点是无法与ros进行通讯

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