【移动机器人技术】move_base参数配置方法及含义
配置文件的加载方法
在launch文件中加载yaml的配置文件，文件中有参数的赋值，参数加载后就成为ros中的参数。
在ros节点的初始化中，使用这些配置参数。其格式为private_nh.param(“参数名称”,被赋值变量,默认值)，
private_nh.param("base_global_planner", global_planner,
std::string("navfn/NavfnROS"));
private_nh.param("base_local_planner", local_planner,
std::string("base_local_planner/TrajectoryPlannerROS"));
private_nh.param("global_costmap/robot_base_frame", robot_base_frame_,
std::string("base_link"));
配置文件介绍
在launch文件中加载的有用配置文件共6个，逐个介绍如下：
costmap_common_params.yaml
该文件被global_costmap、local_costmap共同使用。
参数含义：
robot_radius: 如果机器人是圆形，则指定机器人的半径；
footprint: [[x0, y0], [x1, y1], ... [xn, yn]] ；如果机器人非圆形，则指定机器人的轮廓；
map_type: voxel 地图类型；
# 障碍物层的参数配置
obstacle_layer:
enabled: true # 使能障碍物层；
max_obstacle_height: 0.6 #考虑的最大障碍物高度；
origin_z: 0.0
z_resolution: 0.2
z_voxels: 2
unknown_threshold: 15
mark_threshold: 0
combination_method: 1
track_unknown_space: true # true 禁止全局路径规划穿越未知区域；
obstacle_range: 2.5 # 添加障碍物范围，一方面考虑激光范围，另外范围越大越耗计算资源；
raytrace_range: 3.0 # 清除障碍物范围；
publish_voxel_map: false
observation_sources: scan # 数据源；
scan:
{
frame_name: base_scan, # Scan的基坐标；
data_type: LaserScan, # scan数据类型；
topic: scan, # scan的话题名称；
inf_is_valid: true, # scan的无穷远数据是否有效；
marking: true, # 是否根据scan添加障碍物；
clearing: true, # 是否根据scan清除障碍物；
min_obstacle_height: 0.0, # scan检测到的最小有效障碍物高度；
max_obstacle_height: 0.35} # scan检测到的最大有效障碍物高度；
# for debugging only, let's you see the entire voxel grid
# 膨胀层参数配置
inflation_layer:
enabled: true # 是否使能膨胀层；
cost_scaling_factor: 5.0 #膨胀层的指数衰减速度，值越小衰减越慢(default: 10)；
inflation_radius: 1.2 #最大有效膨胀半径，即安装指数衰减扩张的最大半径，计算障碍物cos函数时使用。
# 静态层参数配置
static_layer:
enabled: true # 是否使用静态层；
注解：
1、膨胀层的作用：做动态路径规划时，计算与障碍物的距离的代价值。cost_scaling_factor，表示远离障碍物时，代价值的衰减系数；inflation_radius表示膨胀层的最大考虑半径。
2、机器人轮廓：是为了防止机器人碰撞障碍物生成的序列点，在规划中代价为布尔运算，即碰撞即失效。
local_costmap_params.yaml
局部代价地图配置参数文件。
local_costmap:
global_frame: /map # odom 全局坐标系（这是用来做什么的？局部路径规划用？）；
robot_base_frame: /base_footprint # 机器人基准坐标系（局部路径规划用？）；
update_frequency: 3.0 #2.0 # 局部代价地图的更新频率（内部计算使用）；
publish_frequency: 1.0 # 局部代价地图的发布频率 （Rviz显示使用）；
static_map: false # 是否为静态地图属性，代价地图位动态，设置为否；
rolling_window: true # 是否位滚动窗口（随着机器人移动而滑动）；
width: 4.0 # 宽度；
height: 4.0 # 高度（长度）；
resolution: 0.05 # 栅格地图分辨率；
transform_tolerance: 1 # 0.5 订阅tf时的时间差冗余量；
plugins: # 局部代价地图使用的地图插件（顺序颠倒会影响效果）
- {name: static_layer, type: "costmap_2d::StaticLayer"} # 静态地图层
- {name: obstacle_layer, type: "costmap_2d::VoxelLayer"} # 障碍物层
- {name: inflation_layer, type: "costmap_2d::InflationLayer"} # 膨胀层
global_costmap_params.yaml
全局代价地图参数配置文件。
global_costmap:
global_frame: /map # 全局坐标系（全局路径规划用？）
robot_base_frame: /base_footprint # 机器人基准坐标系（局路径规划用？）
update_frequency: 3.0 #1 # 更新频率（内部计算用）；
publish_frequency: 0.5 # 发布频率（Rviz显示用）；
static_map: true # 是否位静态地图（全局地图位静态地图吗？那为什么还考虑障碍物层呢？）；
transform_tolerance: 1 #0.5 订阅tf时的时间差冗余量；
plugins: # 全局代价地图使用的地图插件
- {name: static_layer, type: "costmap_2d::StaticLayer"}
- {name: obstacle_layer, type: "costmap_2d::VoxelLayer"}
- {name: inflation_layer, type: "costmap_2d::InflationLayer"}
base_local_planner.yaml
局部路径规划参数配置文件。
TrajectoryPlannerROS: # 规划器名称？
# Robot Configuration Parameters
max_vel_x: 0.6 # x方向前进最大线速度
min_vel_x: -0.1 # x方向倒退最大线速度
max_vel_theta: 0.6 # 正向旋转最大速度
min_vel_theta: -0.6 # 反向旋转最大速度
min_in_place_vel_theta: 0.1 # 原地转向最大速度（思考：180度转向速度慢，是否因此导致？）
acc_lim_x: 0.6 # x方向的最大线加速度
acc_lim_y: 0.0
acc_lim_theta: 0.6 # 最大角加速度
# 到达目标位置的误差冗余参数
xy_goal_tolerance: 0.5 # xy平面上的直线距离误差；
yaw_goal_tolerance: 3.0 # 角度朝向误差；
latch_xy_goal_tolerance: false # 什么含义？
# 是否全向轮机器人，否则为差动轮；
holonomic_robot: false
# 动态路径规划仿真预测时间步长
sim_time: 2.0 # 预测时间；
sim_granularity: 0.05 # 细分步长（距离）；
angular_sim_granularity: 0.087 # 细分转向（角度）；
vx_samples: 10 # x 方向速度采样个数；
vtheta_samples: 20 # 角速度采样个数；
controller_frequency: 10 # 局部规划的跟新频率；
# 注解与思考：更新考虑因素与地图及机器人状态有关系，每一次更新后产生的最优轨迹的线速度、角速度位固定值，即一次更新仅能产生一个圆弧运动，多次更新就可以产生复杂运动曲线。
# 轨迹评分方面的参数
# (cost =
# pdist_scale * (轨迹横向偏差)
# + gdist_scale * (轨迹局部目标距离)
# + occdist_scale * (障碍物代价)
meter_scoring: false # 是否使用米作为单位.（建议使用，这样更标准，不依赖地图分辨率）；
pdist_scale: 0.6 # 横向偏差权重；
gdist_scale: 0.8 # 目标距离权重；
occdist_scale: 0.1 # 障碍物代价权重 ；
heading_lookahead: 0.325 # 原地转向是前瞻距离；
heading_scoring: false # 朝向评分（需要研究其实际作用）；
heading_scoring_timestep: 0.8 # 判断朝向代价的时间步长；
dwa: false # 选择使用 DWA还是 Trajectory Rollout方法；
publish_cost_grid_pc: false #是否发布代价网格图；
# 放置震荡
oscillation_reset_dist: 0.4 #移动最小距离后，震荡约束条件复位；
forward_point_distance: 0.8 # （这是什么含义？）
move_base_params.yaml
move_base基础配置文件。
shutdown_costmaps: false # 这是什么含义？
controller_frequency: 10.0 # 哪个模块的控制频率？
controller_patience: 15.0 #1.0 # 实时性的容错时间
planner_frequency: 1.0 # 规划频率
planner_patience: 5.0 # 规划实时性的容错时间
oscillation_timeout: 10.0 # 震荡超时报错时间
oscillation_distance: 0.2
# 局部路径规划器的选择，默认为： trajectory rollout
# base_local_planner: "dwa_local_planner/DWAPlannerROS"
# 全局路径规划器的选择，有navfn/NavfnROS、global_planner/GlobalPlanner、carrot_planner/CarrotPlanner三种；
base_global_planner: "navfn/NavfnROS"
# 恢复机制选择
recovery_behavior_enabled: true
recovery_behaviors: [{"name":"super_conservative_reset1", "type":"clear_costmap_recovery/ClearCostmapRecovery"}]
reset_distance: 5.0
global_planner_params.yaml
全局路径规划参数配置
此文件应该没有被用到！考虑删除！
navfn_global_planner_params.yaml
navfn/NavfnROS全局路径规划的参数配置。
NavfnROS:
visualize_potential: true # 是否发布可视化路径至Rviz；
allow_unknown: false # 是否穿越未知区域；
#需要设置 track_unknown_space: true，在 obstacle / voxel layer (in costmap_commons_param) 中，使得地图中有未知区域。
planner_window_x: 0.0 # x方向的限制（什么含义？）
planner_window_y: 0.0 # y方向的限制（什么含义？）
default_tolerance: 2.0 # 目标点的容错量，当目标点在障碍物中时，可以有一定的容错。
#值越大，搜索时间越长。（是否考虑降低呢？）