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ros机器人编程实践(8.9.10)-用turtlebot3仿真实现机器人在多点间来回导航

人工智能 布剪刀石头 1567次浏览 0个评论

前言

前面一章已经完成了turtlebot3的仿真操作以及slam导航,这一节将实现脚本控制turtlebot3在多点之间来回导航。工程链接:下载地址  

实现过程

启动环境地图

roslaunch turtlebot3_gazebo turtlebot3_world.launch

  ros机器人编程实践(8.9.10)-用turtlebot3仿真实现机器人在多点间来回导航  

利用上一章所讲的建好的地图导航并打开rviz可视化

roslaunch turtlebot3_navigation turtlebot3_navigation.launch map_file:=$HOME/map.yaml

  ros机器人编程实践(8.9.10)-用turtlebot3仿真实现机器人在多点间来回导航  

利用2D pose Estimate修改位置

ros机器人编程实践(8.9.10)-用turtlebot3仿真实现机器人在多点间来回导航   鼠标点击地图上的位置就是你的初始位置,箭头指向就是你的机器人初始朝向。 修改成如下图所示即可:   ros机器人编程实践(8.9.10)-用turtlebot3仿真实现机器人在多点间来回导航  

准备工作

创建多点导航脚本  

cd ~/wanderbot_ws/src/wanderbot/src
vi patrol.py

  patrol.py:多点导航脚本  

#!/usr/bin/env python
 
import rospy
import actionlib
 
from move_base_msgs.msg import MoveBaseAction, MoveBaseGoal
 
 
waypoints = [  # <1>
    [(1.522, 0.444, 0.0), (0.0, 0.0, -0.519, 0.85)],
    [(-2.0432, -0.439, 0.0), (0.0, 0.0, -0.559, 0.82902)]
]
 
 
def goal_pose(pose):  # <2>
    goal_pose = MoveBaseGoal()
    goal_pose.target_pose.header.frame_id = 'map'
    goal_pose.target_pose.pose.position.x = pose[0][0]
    goal_pose.target_pose.pose.position.y = pose[0][1]
    goal_pose.target_pose.pose.position.z = pose[0][2]
    goal_pose.target_pose.pose.orientation.x = pose[1][0]
    goal_pose.target_pose.pose.orientation.y = pose[1][1]
    goal_pose.target_pose.pose.orientation.z = pose[1][2]
    goal_pose.target_pose.pose.orientation.w = pose[1][3]
 
    return goal_pose
 
 
if __name__ == '__main__':
    rospy.init_node('patrol')
 
    client = actionlib.SimpleActionClient('move_base', MoveBaseAction)  # <3>
    client.wait_for_server()
     
    while True:
        for pose in waypoints:   # <4>
            print("goal:x=%f y=%f"%(pose[0][0],pose[0][1]))
            goal = goal_pose(pose)
            client.send_goal(goal)
            client.wait_for_result()

 

确定导航点位置

rostopic list

  查看所有话题名称   ros机器人编程实践(8.9.10)-用turtlebot3仿真实现机器人在多点间来回导航   显然导航坐标的话题是amcl_pose。  

AMCL:在ros中,我们使用amcl包在地图中定位机器人。amcl节点来实现一系列的概率定位算法,总称为自适应蒙特卡洛定位算法(Adaptive Monte Carlo Locatization)。 具体的,他使用sample_motion_model_odometry、beam_range_finder_model、likelihood_filed_range_finder_model、Augmented_MCL和KLD_Sampling_MCL算法。

  所以我们监听这个话题的内容,这里还是用到ros的调试工具:rostopic  

rostopic echo amcl_pose -n 1

  打印出当前坐标:   ros机器人编程实践(8.9.10)-用turtlebot3仿真实现机器人在多点间来回导航  

pose: position: x: -2.03239229723 y: -0.408803583203 z: 0.0 orientation: x: 0.0 y: 0.0 z: -0.529167851235 w: 0.848517168488

  显然这就是我们所要的坐标了。   然后在rviz中用
ros机器人编程实践(8.9.10)-用turtlebot3仿真实现机器人在多点间来回导航随便点几个点导航 再次打印到达目标的位置:

rostopic echo amcl_pose -n 1

  ros机器人编程实践(8.9.10)-用turtlebot3仿真实现机器人在多点间来回导航   ok我们知道了初始坐标和目标坐标: 初始: position: x: -2.03239229723 y: -0.408803583203 z: 0.0 orientation: x: 0.0 y: 0.0 z: -0.529167851235 w: 0.848517168488 目标: position: x: 1.76888229632 y: 0.588761452838 z: 0.0 orientation: x: 0.0 y: 0.0 z: -0.459069601992 w: 0.888400304214 把他们写到我们写好的多点导航脚本里面。   ros机器人编程实践(8.9.10)-用turtlebot3仿真实现机器人在多点间来回导航   修改这部分内容即可。 修改完后退出,设置权限  

chmod 777 patrol.py

 

启动多点导航

rosrun wanderbot patrol.py

  可以看见机器人在初始坐标和目标点间来回走动了。   ros机器人编程实践(8.9.10)-用turtlebot3仿真实现机器人在多点间来回导航  

总结

emmm挺好玩的吧,顺便复习下前面学的。。。enjoy it~

参考

《ros机器人编程实践》    


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