机器人之Move_Base

总框架

move_base 基本配置

当机器人认为自己被卡住时，move_base 节点可以选择执行恢复行为。默认情况下，move_base 节点将采取以下操作来尝试清理空间：
首先，用户指定区域之外的障碍物将从机器人的地图中清除。接下来，如果可能，机器人将执行就地旋转以清理空间。如果这也失败了，机器人将更积极地清除它的地图，移除它可以就地旋转的矩形区域之外的所有障碍物。随后将进行另一次就地轮换。如果这一切都失败了，机器人将认为其目标不可行，并通知用户它已中止。这些恢复行为可以使用 recovery_behaviors 参数配置，并使用 recovery_behavior_enabled 参数禁用。

move_base基本配置的yaml文件

shutdown_costmaps 		:	false				# 默认false,当 move_base 处于非活动状态时是否关闭节点的 costmaps

# planner config
base_global_planner		:	"global_planner/GlobalPlanner"				# 新版全局路径规划器
base_local_planner 		:	"teb_local_planner/TebLocalPlannerROS"		# TEB局部路径规划器

controller_frequency 	:	4.0					# 默认20.0,速度发送命令的速率(Hz)
controller_patience		:	3.0					# 默认15.0,在执行空间清理之前，控制器在没有收到有效控制的情况下等待时间(s)

planner_patience 		:	3.0					# 默认5.0,在执行空间清理之前，planner等待寻找有效计划的时间(s)
planner_frequency 		:	1.0					# 默认0.0,运行全局规划器循环的速率,0.0意味着仅接收到新目标时阻塞运行

recovery_behavior_enabled	:	true			# 默认true,是否启用 move_base 恢复行为以尝试清理空间
clearing_rotation_allowed 	:	true			# 默认true,仅当使用默认恢复行为有效，确定机器人在尝试清理空间时是否会尝试就地旋转

oscillation_timeout 	:	5.0					# 默认0.0,在执行恢复行为之前允许振荡的时间（s）。值 0.0 对应于无限超时
oscillation_distance 	:	0.1					# 默认0.5,机器人必须移动多远才能被视为不摆动

max_planning_retries 	:	1					# 默认-1,在执行恢复行为之前允许planning重试多少次，值 -1.0 对应于无限重试
conservative_reset_dist	:	3.0					# 默认值3.0,仅当使用默认恢复行为有效，当试图清除地图中的空间时，距离机器人的距离（以米为单位）将从成本地图中清除障碍物

# recovery_behaviors
# 恢复行为，name是官方状态转移图中各节点，type为具体对应动作
recovery_behaviors:
  - name: 'conservative_reset'
    type: 'clear_costmap_recovery/ClearCostmapRecovery'
  #- name: 'aggressive_reset'
  #  type: 'clear_costmap_recovery/ClearCostmapRecovery'
  - name: 'clearing_rotation'
    type: 'rotate_recovery/RotateRecovery'
  #- name: 'move_slow_and_clear'
    #type: 'move_slow_and_clear/MoveSlowAndClear'

# 0. 保守复位
conservative_reset:
  reset_distance: 1.0
  #layer_names: [static_layer, obstacle_layer, inflation_layer]
  layer_names: [obstacle_layer]

# 1. 激进复位
aggressive_reset:
  reset_distance: 3.0
  #layer_names: [static_layer, obstacle_layer, inflation_layer]
  layer_names: [obstacle_layer]

move_slow_and_clear:
  clearing_distance: 0.5
  limited_trans_speed: 0.1
  limited_rot_speed: 0.4
  limited_distance: 0.3

代价地图配置

全局/局部代价地图通用配置

# 多边形机器人配置端点，左上角开始
footprint: [[-0.12, -0.12], [-0.12, 0.12],[0.12, 0.12], [0.12, -0.12]]
# 圆形机器人配置半径 
#robot_radius : 0.12

# 0. 静态层
static_layer:
	enabled:           		true
	map_topic:            	"/map"

# 1. 障碍层
obstacle_layer:
	enabled: 				true		# 是否启用
	max_obstacle_height: 	0.6			# 障碍物的最大高度(m)
	min_obstacle_height:	0.0			# 障碍物的最小高度(m)
	obstacle_range:			2.0			# 障碍物离机器人的最大距离
	raytrace_range:			5.0			# 机器人移动过程中，代价地图动态更新障碍物的范围
	inflation_radius:		0.10		# 障碍物膨胀半径，一般设为地盘直接大小
	combination_method:		1			# 更改障碍层如何处理其外部层传入数据的行为
	observation_sources:	laser_scan_sensor	# 障碍层传感器观测来源
	track_unknown_space:	true		# 导航时是否允许通过地图中未知区域
	
	origin_z:				0.0			# 地图Z轴原点
	z_resolution:			0.1			# z分辨率
	z_voxels: 				10			# 垂直列的体素数，网格高度 = z_resolution * z_voxels
	unknown_threshold: 		15			# 未知单元的阈值
	mark_threshold: 		0			# 标记为空闲单元的阈值
	publish_voxel_map: 		true		# 是否发布
	footprint_clearing_enabled: true	# 机器人足迹是否清除
	
	# 申明一个雷达，供上文使用
	laser_scan_sensor:
	  data_type: 			LaserScan	# 雷达数据类型
	  topic: 				/scan		# 传感器数据话题名
	  marking: 				true		# 是否允许此传感器在障碍物层创建障碍物
	  clearing: 			true		# 是否允许此传感器在障碍物层消除障碍物
	  expected_update_rate: 0			# 期望传感器数据更新频率(s),0为两次读取有无限时间
	  min_obstacle_height: 	0.00		# 传感器视为有效的最小障碍物高度(m)
	  max_obstacle_height: 	0.30		# 传感器视为有效的最大障碍物高度(m),大于全局min_obstacle_height时无效，一般小于全局min_obstacle_height以过滤

# 2. 膨胀层 
inflation_layer:
	enabled:              	true
	cost_scaling_factor:  	10.0  # exponential rate at which the obstacle cost drops off (default: 10)
	inflation_radius:     	0.20  # max. distance from an obstacle at which costs are incurred for planning paths.

全局代价地图特有配置

global_costmap:
	global_frame:			map			# 参考系
	robot_base_frame: 		base_footprint	# 参考系
	update_frequency: 		1.0			# 全局代价地图更新频率(Hz)
	publish_frequency: 		1.0			# 全局代价地图发布频率(Hz)
	#static_map: true					# 是否由mapserver提供的地图服务进行代价地图的初始化
	rolling_window: 		false		# 机器人移动时，保持机器人在代价地图的中心
	resolution: 			0.05		# 代价地图的分辨率
	transform_tolerance: 	1.2			# 获取TF的超时时间(s)
	#map_type: costmap					# 声明global_costmap的地图类型
	# 制作代价地图时，所插入的costmap插件
	plugins:
	        - {name: static_layer,       type: "costmap_2d::StaticLayer"}
	        - {name: inflation_layer,    type: "costmap_2d::InflationLayer"}
# 是否允许全局规划器在未知区域通行
GlobalPlanner:        
	allow_unknown:  true

局部代价地图特有配置

local_costmap:
	global_frame: 			odom		# 参考系
	#global_frame: /odom_combined
	robot_base_frame: 	base_footprint
	update_frequency: 		5.0			# 代价地图更新频率(Hz)
	publish_frequency:		5.0			# 代价地图发布频率(Hz)
	#static_map: false
	rolling_window: 		true		# 机器人移动时，保持机器人在代价地图的中心
	width: 					3.0			# 代价地图的宽度(m)
	height: 				3.0			# 代价地图的高度(m)
	resolution: 			0.05		# 代价地图的分辨率(m/格)
	transform_tolerance: 	1.2			# 获取TF的超时时间(s)
	#   map_type: costmap

	# 制作代价地图时，所插入的costmap插件
	plugins:
	- {name: static_layer,        type: "costmap_2d::StaticLayer"}
	- {name: obstacle_layer,      type: "costmap_2d::VoxelLayer"}
	- {name: inflation_layer,     type: "costmap_2d::InflationLayer"}

规划器配置

全局规划器配置

# 规划器选择
base_global_planner: 		"global_planner/GlobalPlanner"  
base_local_planner: 		"teb_local_planner/TebLocalPlannerROS"

# 全局规划器私有配置，http://wiki.ros.org/global_planner
GlobalPlanner:
	old_navfn_behavior: 	false      		# 使用老版，true时导致其他参数无效
	use_quadratic: 			true      		# 使用势的二次近似。否则，使用更简单的计算，默认true
	use_dijkstra: 			true       		# 使用Dijkstra算法，false时使用 A star 算法
	use_grid_path: 			false        	# 创建遵循网格边界的路径(折线)，否则使用梯度下降法，默认false
	
	allow_unknown:  		true     		# 允许planner通过未知空间进行规划，默认true；需要有 track_unknown_space: true 在障碍物/体素层（在 costmap_commons_param 中）才能工作

	planner_window_x: 		0.0         	# default 0.0
	planner_window_y: 		0.0            	# default 0.0
	default_tolerance: 		0.0       		# 如果目标在障碍物中，则计划到半径内最近的点 default_tolerance，默认 0.0

局部规划器(TEB)配置

# ros wiki for teb ： http://wiki.ros.org/teb_local_planner
# 参数：https://charon-cheung.github.io/2021/06/07/%E8%B7%AF%E5%BE%84%E8%A7%84%E5%88%92/TEB%E7%AE%97%E6%B3%95/TEB%E6%89%80%E6%9C%89%E5%8F%82%E6%95%B0%E5%90%AB%E4%B9%89/#%E8%AF%9D%E9%A2%98
TebLocalPlannerROS:
	odom_topic: 			odom			# 里程计坐标系
	map_frame: 				odom			# 所使用的地图参考系,???
	# Trajectory params
	teb_autosize: 			True			# 优化期间允许改变轨迹的时域长度
	dt_ref: 				0.45
	dt_hysteresis: 			0.1
	min_samples:			2
	max_samples:			500
	force_reinit_new_goal_dist: 		1.0
	global_plan_overwrite_orientation: 	True
	global_plan_viapoint_sep: 			-0.1
	max_global_plan_lookahead_dist: 	3.0
	force_reinit_new_goal_dist:			1.0
	feasibility_check_no_poses: 		5
	publish_feedback:		false
	shrink_horizon_backup:	true
	allow_init_with_backwards_motion:	true
	exact_arc_length:		false
	shrink_horizon_min_duration:		10.0

	# Obstacles
	min_obstacle_dist: 0.13
	include_costmap_obstacles: True
	costmap_obstacles_behind_robot_dist: 1.0
	obstacle_poses_affected: 7
	costmap_converter_plugin: ""
	costmap_converter_spin_thread: True
	costmap_converter_rate: 5

	# Optimization
	no_inner_iterations: 5
	no_outer_iterations: 4
	optimization_activate: True
	optimization_verbose: False
	penalty_epsilon: 0.1
	weight_max_vel_x: 1
	weight_max_vel_theta: 1
	weight_acc_lim_x: 1
	weight_acc_lim_theta: 1
	weight_kinematics_nh: 1000
	weight_kinematics_forward_drive: 60
	weight_kinematics_turning_radius: 1
	weight_optimaltime: 1
	weight_obstacle: 50
	weight_dynamic_obstacle: 10 # not in use yet
	selection_alternative_time_cost: False # not in use yet

	# Homotopy Class Planner
	enable_homotopy_class_planning: False
	enable_multithreading: True
	simple_exploration: False
	max_number_classes: 4
	roadmap_graph_no_samples: 15
	roadmap_graph_area_width: 5
	h_signature_prescaler: 0.5
	h_signature_threshold: 0.1
	obstacle_keypoint_offset: 0.1
	obstacle_heading_threshold: 0.45
	visualize_hc_graph: False