首先,使用gmapping包根据激光数据建立地图,然后配置move_base进行路径规划。 2. 示例流程 启动仿真环境:使用Gazebo加载仿真地图和机器人模型。 配置并启动move_base:编写并加载配置文件,启动move_base节点。 发送目标点:通过ROS话题/move_base_simple/goal发送目标位置信息。 观察与调试:使用Rviz观察机器人的运动轨迹和路...
核心代码位于navtest.launch文件,执行顺序为:先调用move_base包并配置参数,再分别调用地图和小车模型: <launch> <node pkg="move_base" type="move_base" respawn="false" name="move_base" output="screen"> <rosparam file="$(find base_planner)/param/costmap_common_params.yaml" command="load" ns="...
4.move_base使用 路径规划算法在move_base功能包的move_base节点中已经封装完毕了,但是还不可以直接调用,因为算法虽然已经封装了,但是该功能包面向的是各种类型支持ROS的机器人,不同类型机器人可能大小尺寸不同,传感器不同,速度不同,应用场景不同...最后可能会导致不同的路径规划结果,那么在调用路径规划节点之前,我...
move_base使用前需要配置一些参数:运行成本、机器人半径、到达目标位置的距离,机器人移动的速度,这些参数都在rbx1_nav包的以下几个配置文件中: • base_local_planner_params.yaml • costmap_common_params.yaml • global_costmap_params.yaml • local_costmap_params.yaml 三、全局路径规划(global planner)...
move_base节点包括两种规划器——全局规划器和局部规划器。global_planner输出机器人从当前位置到目标位置的路径。ROS 中实现的几种不同的算法/规划器可以实现全局规划。常见的是 – carrot_planner 、 navfn 和 global_planner 。用户可以选择使用哪个 global_planner。此外,在使用任何这些全局规划器之前,用户需要配置...
1. move_base_node.cpp 这里初始化了节点“move_base_node”,Action服务的定义、全局规划器、局部规划器的调用都将在这个节点中进行。 然后实例化了MoveBase这个类,上述工作以类成员函数的形式定义在这个类中。 实例化之后,Action开始监听服务请求,并通过ros::spin()传递到Action的回调函数中进行处理。
move_base默认使用base_local_planner 这个可以在 ~base_local_planner(string, default:"base_local_planner/TrajectoryPlannerROS"For 1.1+ series) 中看出来 指定了planner之后就可以到对应页面参考参数设置了 之后是一个例子,实现局部路径规划(避障) 因为不需要全局cost_map,所以将/odom和/map固定在一块,用/odom...
move base导航框架 在上一个过程已经建立了地图文件,再通过map_server地图服务器加载地图即可获取起始点和目标点的位置信息。 通过地图的权重值,在起始点和目标点之间先做出一条全局的路径规划,这里使用Dijkstra全局路径规划算法即可实现。 在实施全局路线计划去往目标地点的过程中...
首先我们查看下MoveBaseActionGoal的定义 rosmsg show MoveBaseActionGoal MoveBaseActionGoal 运行导航逻辑后,rostopic echo /move_base/goal, 点击2D Nav Goal,输出 image.png 结合上面2个输出可以看到geometry_msgs/PoseStamped中 frame_id为参考坐标系