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仅为学习记录和一些自己的思考，不具有参考意义。
1navigation导航框架
2导航设置过程
（1）启动仿真环境
roslaunch why_simulation why_robocup.launch
（2）启动move_base导航、amcl定位
roslaunch why_simulation nav.launch
<launch> <node pkg="move_base" type="move_base" name="move_base"> <rosparam file="$(find why_simulation)/config/costmap_common_params.yaml" command="load" ns="global_costmap" /> <rosparam file="$(find why_simulation)/config/costmap_common_params.yaml" command="load" ns="local_costmap" /> <rosparam file="$(find why_simulation)/config/global_costmap_params.yaml" command="load" /> <rosparam file="$(find why_simulation)/config/local_costmap_params.yaml" command="load" /> <param name="base_global_planner" value="global_planner/GlobalPlanner" /> <param name="base_local_planner" value="wpbh_local_planner/WpbhLocalPlanner" /> </node> <node pkg="map_server" type="map_server" name="map_server" args="$(find why_simulation)/maps/map.yaml"/> <node pkg="amcl" type="amcl" name="amcl"/> </launch> （3）启动rviz
rviz
（4）设置目标点
（5）将左右指令完善到launch文件中
<launch> <include file="$(find why_simulation)/launch/why_robocup.launch"/> <node pkg="move_base" type="move_base" name="move_base"> <rosparam file="$(find why_simulation)/config/costmap_common_params.yaml" command="load" ns="global_costmap" /> <rosparam file="$(find why_simulation)/config/costmap_common_params.yaml" command="load" ns="local_costmap" /> <rosparam file="$(find why_simulation)/config/global_costmap_params.yaml" command="load" /> <rosparam file="$(find why_simulation)/config/local_costmap_params.yaml" command="load" /> <param name="base_global_planner" value="global_planner/GlobalPlanner" /> <param name="base_local_planner" value="wpbh_local_planner/WpbhLocalPlanner" /> </node> <node pkg="map_server" type="map_server" name="map_server" args="$(find why_simulation)/maps/map.yaml"/> <node pkg="amcl" type="amcl" name="amcl"/> <node name="rviz" pkg="rviz" type="rviz" args="-d $(find why_simulation)/rviz/nav.rviz"/> </launch> 3全局路径规划算法
功能包简介
navfn与global_planner功能相同，同时包含了Dijkstra与A*算法。
navfn默认使用Dijkstra算法，算法无问题，但是此包的A*存在问题。
global_planner功能包无bug。
carrot_planner功能包碰到障碍物就停止了，常作为自己书写的规划器的模板。
启动全局规划
<node pkg="move_base" type="move_base" name="move_base"> <param name="base_global_planner" value="global_planner/GlobalPlanner" /> </node>golbal_planner默认使用Dijkstra算法，若要切换为A*，则需要以下修改。
<node pkg="move_base" type="move_base" name="move_base"> <param name="base_global_planner" value="global_planner/GlobalPlanner" /> . <param name="GlobalPlanner/use_dijkstra" value="false" /> <param name="GlobalPlanner/use_grid_path" value="true" /> </node> 4 amcl
<node pkg="amcl" type="amcl" name="amcl"/> 
开始导航后真实位置的粒子越来越少
5 costmap
代价地图
代价地图的参数设置
costmap_common_params.yaml
robot_radius: 0.25 inflation_radius: 0.5 obstacle_range: 6.0 raytrace_range: 6.0 observation_sources: base_lidar base_lidar: { data_type: LaserScan, topic: /scan, marking: true, clearing: true }global_costmap_params.yaml
global_costmap: global_frame: map robot_base_frame: base_footprint static_map: true update_frequency: 1.0 publish_frequency: 1.0 transform_tolerance: 1.0 recovery_behaviors: - name: 'conservative_reset' type: 'clear_costmap_recovery/ClearCostmapRecovery' - name: 'rotate_recovery' type: 'rotate_recovery/RotateRecovery' - name: 'aggressive_reset' type: 'clear_costmap_recovery/ClearCostmapRecovery' conservative_reset: reset_distance: 2.0 layer_names: ["obstacle_layer"] aggressive_reset: reset_distance: 0.0 layer_names: ["obstacle_layer"]local_costmap_params.yaml
local_costmap: global_frame: odom robot_base_frame: base_footprint static_map: false rolling_window: true width: 3.0 height: 3.0 update_frequency: 10.0 publish_frequency: 10.0 transform_tolerance: 1.06 recovery_behaviors
应急机制，在导航进行停滞时，尝试刷新周围障碍物的信息，重新进行全局路径规划。
recovery_behaviors: - name: 'conservative_reset' type: 'clear_costmap_recovery/ClearCostmapRecovery' - name: 'rotate_recovery' type: 'rotate_recovery/RotateRecovery' - name: 'aggressive_reset' type: 'clear_costmap_recovery/ClearCostmapRecovery'
7局部路径规划算法
更改launch文件中的以下代码即可更换算法
<param name="base_local_planner" value="wpbh_local_planner/WpbhLocalPlanner" /> DWA测试
<launch> <include file="$(find why_simulation)/launch/why_robocup.launch"/> <node pkg="move_base" type="move_base" name="move_base"> <rosparam file="$(find why_simulation)/config/costmap_common_params.yaml" command="load" ns="global_costmap" /> <rosparam file="$(find why_simulation)/config/costmap_common_params.yaml" command="load" ns="local_costmap" /> <rosparam file="$(find why_simulation)/config/global_costmap_params.yaml" command="load" /> <rosparam file="$(find why_simulation)/config/local_costmap_params.yaml" command="load" /> <param name="base_global_planner" value="global_planner/GlobalPlanner" /> <!-- <param name="GlobalPlanner/use_dijkstra" value="false" /> --> <!-- <param name="GlobalPlanner/use_grid_path" value="true" /> --> <!-- DWA --> <param name="base_local_planner" value="dwa_local_planner/DWAPlannerROS" /> <rosparam file="$(find why_simulation)/config/dwa_local_planner_params.yaml" command="load" /> </node> <node pkg="map_server" type="map_server" name="map_server" args="$(find why_simulation)/maps/map.yaml"/> <node pkg="amcl" type="amcl" name="amcl"/> <node name="rviz" pkg="rviz" type="rviz" args="-d $(find why_simulation)/rviz/nav.rviz"/> </launch>
导航结果可以看过许多白色的候选路径，绿色为最优路线。
dwa_local_planner_params.yaml
DWAPlannerROS: # 速度参数 max_vel_x: 0.3 # 最大x方向速度 min_vel_x: -0.05 # 最小x方向速度（设置负数将会允许倒车） max_vel_y: 0.0 # 差分驱动机器人的最大y方向速度为 0.0 min_vel_y: 0.0 # 差分驱动机器人的最小y方向速度为 0.0 max_vel_trans: 0.3 # 最大平移速度 min_vel_trans: 0.01 # 最小平移速度（建议不要设置为 0.0 ） trans_stopped_vel: 0.1 # 当平移速度小于这个值，就让机器人停止 acc_lim_trans: 2.5 # 最大平移加速度 acc_lim_x: 2.5 # x方向的最大加速度上限 acc_lim_y: 0.0 # y方向的加速度上限（差分驱动机器人应该设置为 0.0 ） max_vel_theta: 1.0 # 最大旋转速度，略小于基座的功能 min_vel_theta: -0.01 # 当平移速度可以忽略时的最小角速度 theta_stopped_vel: 0.1 # 当旋转速度小于这个值，就让机器人停止 acc_lim_theta: 6.0 # 旋转的加速度上限 # 目标容差参数 yaw_goal_tolerance: 0.1 # 目标航向容差 xy_goal_tolerance: 0.05 # 目标xy容差 latch_xy_goal_tolerance: false # 到达目标容差范围后，停止移动，只旋转调整航向 # 向前模拟参数 sim_time: 1.7 # 模拟时间，默认值 1.7 vx_samples: 3 # x方向速度采样数，默认值 3 vy_samples: 1 # 差分驱动机器人y方向速度采样数，只有一个样本 vtheta_samples: 20 # 旋转速度采样数，默认值 20 # 轨迹评分参数 path_distance_bias: 32.0 # 靠近全局路径的权重，默认值 32.0 goal_distance_bias: 24.0 # 接近导航目标点的权重，默认值 24.0 occdist_scale: 0.01 # 控制器避障的权重，默认值 0.01 forward_point_distance: 0.325 # 从机器人到评分点的位置，默认值 0.325 stop_time_buffer: 0.2 # 在碰撞前机器人必须停止的时间长度，留出缓冲空间，默认值 0.2 scaling_speed: 0.25 # 缩放机器人速度的绝对值，默认值 0.25 max_scaling_factor: 0.2 # 机器人足迹在高速时能缩放的最大系数，默认值 0.2 # 防振动参数 oscillation_reset_dist: 1.05 # 重置振动标志前需要行进的距离，默认值 0.05 # 辅助调试选项 publish_traj_pc : true # 是否在 RViz 里发布轨迹 publish_cost_grid_pc: true # 是否在 RViz 里发布代价网格 global_frame_id: odom # 基础坐标系 # 差分驱动机器人配置 holonomic_robot: false # 是否全向移动机器人 在线调参工具
rosrun rqt_reconfigure rqt_reconfigure
TEB测试
<launch> <include file="$(find why_simulation)/launch/why_robocup.launch"/> <node pkg="move_base" type="move_base" name="move_base"> <rosparam file="$(find why_simulation)/config/costmap_common_params.yaml" command="load" ns="global_costmap" /> <rosparam file="$(find why_simulation)/config/costmap_common_params.yaml" command="load" ns="local_costmap" /> <rosparam file="$(find why_simulation)/config/global_costmap_params.yaml" command="load" /> <rosparam file="$(find why_simulation)/config/local_costmap_params.yaml" command="load" /> <param name="base_global_planner" value="global_planner/GlobalPlanner" /> <!-- <param name="GlobalPlanner/use_dijkstra" value="false" /> --> <!-- <param name="GlobalPlanner/use_grid_path" value="true" /> --> <!-- DWA --> <!-- <param name="base_local_planner" value="dwa_local_planner/DWAPlannerROS" /> --> <!-- <rosparam file="$(find why_simulation)/config/dwa_local_planner_params.yaml" command="load" /> --> <!-- TEB --> <param name="base_local_planner" value="teb_local_planner/TebLocalPlannerROS" /> <rosparam file="$(find why_simulation)/config/teb_local_planner_params.yaml" command="load" /> </node> <node pkg="map_server" type="map_server" name="map_server" args="$(find why_simulation)/maps/map.yaml"/> <node pkg="amcl" type="amcl" name="amcl"/> <node name="rviz" pkg="rviz" type="rviz" args="-d $(find why_simulation)/rviz/nav.rviz"/> </launch> 
