说起全国大学生智能汽车竞赛，古月君有滔滔不绝的内容可以分享，自大二开始，我从懵懂少年跟着师兄比赛，到自己挑大梁拿到国一，再到带队挣得全国前三，基本就是大学本科的青春。
再说到ROS，古月君就要泪流满面了，告别智能车竞赛，我就结识了ROS，然后一用就是8年，从移动机器人到机械臂，从博客《ROS探索总结》到图书《ROS机器人开发实践》，更是我的青春！
所以看到19年创意组的题目，古月君还是有点激动的，这里就给大家梳理一下技术要点，祝大家拿到好成绩！
一、思路梳理
赛题要求并不复杂，一辆ROS小车在如下赛道上自动行驶，避开随机摆放的障碍物（锥桶）到达终点，速度快者为胜。
这是一个简易化的无人驾驶场景，不仅要求小车具备一定智能避障的能力，还要快速完成比赛。类似的工作有一些可参考的开源项目，比如MIT的racecar项目：
参考链接：RACECAR
另外台湾还有一个Hypha ROS Workshop，也做了一个类似的racecar开源项目：
该项目的具体资料欢迎关注微信公众号“古月居”，后台回复“racecar”下载
上边的赛题和视频乍看上去并不复杂，仔细一想涉及的问题还挺多：
1. 测试时的地图如何构建？构建地图的精度是否会对后续的工作产生影响？
2. 如何快速识别障碍物并且让小车切换路径完成自主避障？
3.小车如何知道自己所在的位置？又如何规划一条到达目标位置的最优路径？
4.小车可以完全按照最优路径前进么？如果偏离航向怎么办？
5.小车的软硬件如何实现？怎么让它跑的又快又稳？
6….
列出这些问题后是不是感觉一头雾水？我们用一个简化的场景来理一理思路。
古月君毕业后找到一份工作，对公司周围一无所知有些忐忑，万一第一天上班就迟到了可不妙，于是决定在正式上班前去公司周围踩下点，慢慢溜达着把附近的情况熟悉了一下，默默规划一下明天上班的捷径。 于是第二天古月君有条不紊的向公司进发，心想按照昨天规划好的路一定可以很快到达公司。可惜刚走了一小段，意外发生了，前方临时修路不能走，古月君心里一慌，但很快淡定下来，还好昨天来踩过点，旁边还有一条小路，虽然会远一点，但可以绕过施工路段到公司。于是古月君就一路小跑，顺利从这条小路到达了公司，虽然比预期晚了一点，不过还是第一个到公司的新人，感觉自己棒棒哒，走上人生巅峰不是梦了！
好啦，古月君还是要从梦里清醒过来，回到正题，上边的场景其实就是这次的赛题内容：
- 古月君是小车
- 古月君可以通过眼睛、手机确定自己的位置
- 公司是目标点
- 踩点熟悉环境就是建立赛道的地图
- 踩点规划好的路径就是小车到达目标点的最优路径
- 临时施工的路段是障碍物
- 旁边通往公司的小路是避障路径
这样我们就通过对比，梳理得到了赛题需要研究的关键技术：
1. ROS小车平台的搭建：解决怎么做车的问题
2. 定位：解决车在哪的问题
3. SLAM建图：解决赛道地图信息的问题
4. 全局路径规划：解决最优路径规划的问题
5. 本地路径规划：解决动态躲避障碍物的问题
只有明确了这些关键技术，我们才能各个突破，实现目标。当然，ROS是实现以上关键技术的核心工具。
二、ROS是什么
赛题中的关键技术都离不开ROS，那ROS是什么呢？
1. ROS的核心是一个分布式、低耦合的通讯机制；
2. ROS提供多种机器人开发工具，可以快速实现数据可视化、机器人仿真等功能；
3. ROS开源社区中包含大量机器人应用功能，可以帮助我们快速开发功能原型；
4. ROS已经成为一个庞大的生态系统，包含机器人领域的方方面面，同时也得到了越来越多第三方工具的支持，为机器人开发提供了系统化的解决方案。
ROS发展迅猛，已经成为机器人领域的事实标准，基于ROS开发的百度Apollo无人车更是在春晚舞台上得到了广泛赞誉。
三、ROS小车的实现架构
再来看下ROS小车的实现架构，官方已经提供了如下架构的小车：
- 主控电脑是整个系统的“大脑”，负责处理外部传感器采集传来的信息，进行各种功能计算，并向下传达控制指令；
- 激光雷达是系统的“眼睛”，通过光线的反射原理，测量周围障碍物与自身的距离信息；
- 姿态传感器是系统的“前庭”， 检测自身的运动状态和空间位姿；
- 单片机是系统的“脊髓”，接收主控下发的控制指令，驱动执行器完成相应的运动。
搭载以上架构的车模已经由组委会提供，大家拿到后应该很快就可以把硬件平台搭建起来，重要的是理解各部分之间的关系。
四、ROS小车的定位
小车的定位有很多种方法，常见的方法如下：
1. 里程计定位：通过编码器获取电机/车轮在单位时间内的旋转圈数，计算得到速度，再积分得到位置；
2. 姿态传感器：姿态传感器可以感知小车的线加速度和角加速度，利用积分同样可以得到速度和位置；
3. 视觉定位：通过激光检测小车和周围物体的距离变化，计算位置；
前两种方法均会产生积分误差，第三种则不会。在实际应用中，为提高定位精度，我们往往会通过滤波算法来融合多传感器的信息，比如ROS中的robot_pose_ekf，就可以通过扩展卡尔曼滤波的方式，将以上三种定位信息融合到一起。
另外在ROS中也常用amcl来实现定位。amcl是一种自适应（或kld采样）的蒙特卡罗定位方法，这是一种概率统计方法，针对已有地图使用粒子滤波器跟踪一个机器人的姿态。
参考链接：
五、SLAM建立环境地图
SLAM问题可以描述为：机器人在未知环境中从一个未知位置开始移动，在移动过程中根据位置估计和地图进行自身定位，同时建造增量式地图，实现机器人的自主定位和导航。
想象一个盲人在一个未知的环境里，如果想去感知周围的大概情况，他需要伸展双手作为他的“传感器”，不断探索四周是否有障碍物。
当然这个“传感器”有量程范围，他还需要不断移动，同时在心中尽量整合已经感知到的信息。当感觉新探索的环境好像是之前遇到过的某个位置，他就可以校正心中整合好的地图，同时也可以校正自己当前所处的位置。
作为一个盲人，感知能力毕竟有限，所以他探索的环境信息会存在误差，而且根据自己的确定程度，可以为探索到的障碍物设置一个概率值，概率越大就表示这里有障碍物的可能性越大。
这样一个盲人探索未知环境的场景，基本可以表示SLAM算法的主要过程。
ROS 开源社区中汇集了多种SLAM 算法，都可以直接使用或进行二次开发，其中最为常用和成熟的是 gmapping 功能包。
gmapping 包集成了 Rao-Blackwellized 粒子滤波算法，为开发者隐去了复杂的内部实现。
gmapping功能包需要订阅机器人的深度数据、 IMU 信息和里程计信息，同时完成一些必要参数的配置，即可创建并输出基于概率的二维栅格地图。
参考链接：
六、ROS小车的自主导航
ROS有一套完整的导航功能框架，框架中大部分功能都可以使用ROS中原有的包，我们只需要封装好传感器信息，就可以像搭积木一样，把整个系统给搭建起来了。
想实现ROS小车的自主导航，用ROS中路径规划的功能包——move_base就可以搞定啦，它由两大规划器组成：
1. 全局路径规划（global planner）
根据给定的目标位置和全局地图进行总体路径的规划。在导航中，使用Dijkstra或A*算法进行全局路径的规划，计算出小车到目标位置的最优路线，作为机器人的全局路线。
2. 本地实时规划（local planner）
在实际情况中，小车往往无法严格按照全局路线行驶，所以需要针对地图信息和机器人附近随时可能出现的障碍物，规划每个周期内应该行驶的路线，使之尽量符合全局最优路径。
本地的实时规划由local_planner模块实现，使用Dynamic Window Approaches算法搜索躲避和行进的多条路经，综合各评价标准（是否会撞击障碍物，所需要的时间等）选取最优路径，并且计算行驶周期内的线速度和角速度，避免与动态出现的障碍物发生碰撞。
参考链接：
七、单片机驱动系统
定位、建图和导航都可以在上层的控制器中运行，最终运算的结果还是需要落实到具体的执行器上，在这里就是小车的舵机和电机，这就是单片机需要完成的驱动功能。
比如控制器规划得到小车的线速度和角速度，那么单片机收到指令后就需要控制舵机转向、电机旋转，这个部分当然会涉及到大家熟悉的PID控制，和智能汽车竞赛的其他组别内容一致，此处就不再赘述。
篇幅有限，这里先为大家梳理创意组中ROS小车的关键技术点，在具体实现的时候当然要具体挖掘每个点的潜力。
ROS是机器人开发中的重要工具，现在相关的资料也很多，ROS小车按照这些资料应该可以很快跑起来，但是也一定会发现很多问题。大家面对的是来自全国各地的高手，除了调整参数之外，算法优化和改进也是非常重要的，这部分更需要大家结合机器人理论来完成实践。
最后，如果大家对ROS有任何疑问，欢迎关注古月居网站和微信公众号“古月居”，或参考古月君的ROS秘笈——《ROS机器人开发实践》。
