一起自学SLAM算法：第12章-典型自主导航系统

连载文章，长期更新，欢迎关注：

上一章围绕“我在哪”、“我将到何处去”和“我该如何去”三大核心问题讨论了自主导航中的数学基础，并介绍了其中所涉及的环境感知、路径规划和运动控制这几个核心技术。不过依靠单独的一两个算法很难让机器人的自主导航运行起来，因为自主导航是一个理论性和工程性都很强的课题，往往一个自主导航系统包含多个核心算法实现以及必要的各种工程组件。本章就以ros-navigation、riskrrt和autoware这3个典型自主导航系统为例让大家真正将自主导航用起来，并通过代码讲解帮助大家更深入地理解机器人自主导航的工作原理，以便于大家日后能根据实际需求修改和完善开源导航代码。

---

12.1 ros-navigation导航系统

        12.1.1 ros-navigation原理分析

        12.1.2 ros-navigation源码解读

        12.1.3 ros-navigation安装与运行

        12.1.4 路径规划改进

        12.1.5 环境探索

12.2 riskrrt导航系统

12.3 autoware导航系统

12.4 导航系统面临的一些挑战

---

本章介绍了3种典型的自主导航系统实现，分别为ros-navigation、riskrrt和autoware。ros-navigation是机器人中应用最广泛也是最成熟的一个，大家务必要掌握其原理和使用方法。riskrrt是ros-navigation的补充，riskrrt的特别之处体现在对动态障碍物的处理更加严格。autoware主要用于无人驾驶汽车的高速导航，并且基于3D地图。

整本书旨在讨论机器人的SLAM和导航问题，关于SLAM和导航的内容到这里就已经全部讨论完了。接下来的章节为本书的最后一章，将用一个真实机器人SLAM导航案例来回顾前面所有章节的内容。

参考文献

【1】 张虎，机器人SLAM导航核心技术与实战[M]. 机械工业出版社，2022.