“从零开始搭建一台ROS开源迷你无人车”第一周学习记录

本周因电脑邮寄未到问题，工作开展较晚，进度稍有延迟... 具体工作进度和内容如下：

1.Ros-Melodic的安装：

因为我的电脑原来安装的为Ubuntu20.04系统，所以适配版本为ros-noetic，而教程中所给例程均为melodic下的，在询问师兄关于两个版本的差别和兼容性后，得知两个版本并不完全兼容，melodic下的例程在noetic下运行可能会出现bug。于是重新安装了Ubuntu18.04系统，进而进行了ros-melodic的安装，并进行了小乌龟移动例程的测试。

在安装Ubuntu18.04系统过程中可能是因为U盘问题，导致安装过程中出现多次安装崩溃的情况，耗费了很长时间没有解决。后来在博客园中找到了不依赖U盘作为启动盘的安装方法，并成功解决了问题。

在创建工作空间执行catkin_make操作时出现如下图所示错误，查询原因是因为缺失配置文件GTSAMConfig.cmake和gtasm-config.cmake，可通过安装lego_loam(通过chapter3中内容)或暂时删除LeGO-LOAM文件以解决。

2.了解学习ROS工程包中的核心文件：

neor_mini ：通过urdf文件存储neor_mini无人车的外观描述信息

steer_drive_ros ：阿克曼运动学ROS插件

steer_mini_gazebo：在Gazebo中存储neor mini的模型的启动文件

mini_gmapping ：存储映射参数文件及其启动文件

mini_navigation：存储导航参数文件及其启动文件

3.运行neor mini的启动文件，通过Rviz实现无人车urdf文件的可视化：

neor mini模型演示效果图如下：

 添加gazebo_sensor传感器模型演示：

 4.运行steer_mini_gazebo启动文件，将无人车和sensor的urdf在Gazebo中可视化，并对neor_mini进行运动控制（通过左侧Robot Steering工具控制小车进退速度和转向）：

 运行gmapping_steer_mini_sim.launch文件，并进行运动控制和地图构建：

利用构建好的地图进行导航演示：

 运行启动文件时，将显示两个窗口，一个是Rviz，另一个是Gazebo。通过Rviz窗口在地图上选择导航目标，很快neor mini模型车将自动规划路线（地图中绿色曲线）并到达。

关于研究方向的想法：

考虑行人安全的、基于阿克曼运动结构的无人车运动控制： 1.无人车动力学模型的建立： 首先建立无外部因素影响的理想条件下的物理模型； 再针对外部因素（负载、路面、风力等）的影响，基于目前的研究现状，选取重要的、需要解决的因素进行重点分析，设计不确定参数辨识方法，建立相应的动力学模型。 自身位姿、速度、加速度观测器，外部干扰观测器设计 目标：负载惯性参数辨识、路面情况和摩擦辨识、风阻辨识， 速度、精度、鲁棒性 2.基于动力学模型的控制方法： 了解学习目前的控制方法研究现状，各种方法的优缺点、适用性等； 针对上述选取的外部因素影响，选取鲁棒性强、响应速度快、准确性高的控制方法进行底层运动控制； 先进行仿真测试，通过后在实验室移动小车平台上进行测试。 目标：对不确定性扰动具有良好适用性和鲁棒性，保证系统稳定性 3.导航过程中行人和障碍物的检测和反馈： （...） 4.基于监测到的行人和障碍物信息进行的导航决策： 对障碍物类别、障碍物距离、障碍物的相对运动状态进行检测，并体现在地图中； 对可运动障碍物（行人或汽车等）可能的变化趋势（运动方向可能的变化，如方向速度等）进行分析和预测，确定出在地图中障碍物可能的变化范围，在地图中确定出风险区域和安全区域（即可以保证安全、可规划新路线的区域）； 了解学习智能控制方法研究现状； 选取智能化的方法，基于上述分析、预测的结果进行科学的决策，并结合（2）中的运动控制方法，以躲避障碍物并调整、优化运动路线； 先进行仿真测试，通过后在实验室移动小车平台上进行测试。 问题：研究创新点和着重点？（底层运动控制？）         上述（3）是否也在研究范围内？         可以依托并延续发展的实验室已有技术或理论？