通过ROS wiki上的这张图,我们可以比较清楚的看到ROS Navigation Stack的整体设计思路:整个功能包集合以move_base为核心,将里程计信息、传感器信息、定位信息、地图以及目标点输入给move_base,move_base经过规划后会输出速度指令。move_base包括三个关键部分:global_planner(全局规划器)、local_planner(局部规划器)和recov...
通过ROS wiki上的这张图,我们可以比较清楚的看到ROS Navigation Stack的整体设计思路:整个功能包集合以move_base为核心,将里程计信息、传感器信息、定位信息、地图以及目标点输入给move_base,move_base经过规划后会输出速度指令。move_base包括三个关键部分:g...
如果手册没有说明,有很多种方法可以获得移动基站的最大加速度。 在ROS 中,我们可以输出带有时间戳的里程计数据,然后看机器人达到恒定的最大平移速度(ti)需要多长时间,然后使用来自里程计数据(nav_msgs/Odometry message)来计算这个过程的加速度。多做几次实验求平均值。 使用tt、...
路径规划相关消息是:nav_msgs/Path,调用rosmsg info nav_msgs/Path显示消息内容如下: std_msgs/Header header uint32 seq time stamp string frame_id geometry_msgs/PoseStamped[] poses #由一系列点组成的数组 std_msgs/Header header uint32 seq time stamp string frame_id geometry_msgs/Pose pose geometry_...
nav_msgs/Odometry.msg sensor(传感器) 传感器数据一般来自于激光雷达、IMU和深度相机,可以用于定位和避障。使用传感器需要设定传感器参考系与机器人参考系之间的坐标变换关系,也就是常说的tf变换,这样做是为了表示传感器感知到的环境与机器人参考系之间的关系。如果使用amcl算法,激光雷达数据会用来与静态地图进行匹配,修正...
导航功能包集需要使用tf和nav_msgs/Odometry消息发布的里程信息。这里有一篇发布里程信息的教程:在ROS上发布里程信息. 以下列出部分支持里程计的平台以及可用的驱动: Videre Erratic:erratic_player(英文) PR2:pr2_mechanism_controllers(英文) 基座控制器(base controller) ...
1. visualization_msgs/Marker 如名字所示,就是画出可视化的标志物。利用Marker有两种方法可以实现画出轨迹。相对于后面的方法来说,使用Marker可以有丰富的形状选择。首先看这个类包含的成员: //各种标志物类型的定义,每一个的具体介绍和形状可以到这里查看:http://wiki.ros.org/rviz/DisplayTypes/Markeruint8 ARROW...
存储库:每一个公开的功能包在该功能包的wiki上指定一个存储库(repository)。存储库是存储功能包的网站的URL地址,并使用源代码管理系统(如svn、hg和git)来管理问题、开发、下载等。许多当前可用的ROS功能包将github用作存储库。如果您对每个功能包的源代码内容感兴趣,则可以在相应的存储库中进行查阅。
在ROS 中,我们可以输出带有时间戳的里程计数据,然后看机器人达到恒定的最大平移速度(ti)需要多长时间,然后使用来自里程计数据(nav_msgs/Odometry message)来计算这个过程的加速度。多做几次实验求平均值。 使用tt、tr 分别来表征从静态到达最大平移速度和最大旋转速度的时间。
cmd_vel），能读到这一小节，相信一定都阅读过ros wiki中的移动小乌龟案例，如果没有读过，也没关系...