ROS学习历程

搭建ROS开发环境

1.安装ROS Kinetic

2.搭建开发环境

ROS配置
集成开发环境（IDE）

3.安装与TurtleBot3相关的软件

安装TurtleBot3相关的依赖包和TurtleBot3功能包

可视化工具Gazebo的使用，在Gazebo中搭建虚拟环境

创建.sdf，.world文件，使用launch文件调用搭建好的环境

ROS编程基础

创建工作空间与功能包

ROS的构建系统默认使用CMake（Cross Platform Make），其构建环境在功能包目录中的CMakeLists.txt文件中描述。在ROS中，CMake被修改为适合于ROS的“catkin” 构建系统。
Catkin工作空间是创建、修改、编译catkin软件包的目录。

发布者Publisher、订阅者Subscriber的编程实现

如何实现一个发布者

• 初始化ROS节点；
• 向ROS Master注册节点信息，包括发布的话题名和话题中的消息类型；
• 创建消息数据；
• 按照一定频率循环发布消息。

如何实现一个订阅者

• 初始化ROS节点；
• 订阅需要的话题；
• 循环等待话题消息，接收到消息后进入回调函数；
• 在回调函数中完成消息处理。

话题消息的定义与使用

• 定义msg文件；
• 在package.xml中添加功能包依赖；
• 在CMakeLists.txt添加编译选项；
• 编译生成语言相关文件。

客户端Client、服务端Server的编程实现

如何实现一个客户端：

• 初始化ROS节点；
• 创建一个Client实例；
• 发布服务请求数据；
• 等待Server处理之后的应答结果。

如何实现一个服务端：

• 初始化ROS节点；
• 创建Sercer实例；
• 循环等待服务请求，进入回调函数；
• 在回调函数中完成服务功能的处理，并反馈应答数据。

服务数据的定义与使用

• 定义srv文件；
• 在package.xml中添加功能包依赖；
• 在CMakeLists.txt添加编译选项；
• 编译生成语言相关文件。

参数的使用与编程方法

如何获取/设置参数：

• 初始化ROS节点；
• get函数获取参数；
• set函数设置参数。

TF坐标系广播与监听的编程实现

如何实现一个TF广播器：

• 定义TF广播器（TransformBroadcaster）；
• 创建坐标变换值；
• 发布坐标变换（sendTransform）。

如何实现一个TF监听器：

• 定义TF监听器（TransformLisener）；
• 查找坐标变换（waitForTransform、lookupTransform）。

launch启动文件的使用方法

launch文件一般以.launch或.xml结尾，它对ROS需要运行程序进行了打包，通过一句命令来启动。一般launch文件中会指定要启动哪些package下的哪些可执行程序，指定以什么参数启动，以及一些管理控制的命令。launch文件通常放在软件包的 launch/ 路径中中。

launch文件同样也遵循着xml格式规范，是一种标签文本。它的格式包括的标签见：
https://wiki.ros.org/roslaunch/XML

ROS中的TF与URDF

坐标转换TF

ROS中的tf是一个可以让用户随时记录多个坐标系的软件包。tf保持缓存的树形结构中的坐标系之间的关系，并且允许用户在任何期望的时间点在任何两个坐标系之间转换点，矢量等。
tf本质是树状的数据结构，所以我们通常称之为"tf tree"。ROS中机器人模型包含大量的部件，这些部件统称之为link,每一个link上面对应着一个frame,即一个坐标系。link和frame概念是绑定在一起的，tf tree来维护各个坐标系之间的关系。

统一机器人描述格式URDF

URDF（Unified Robot Description Format）统一机器人描述格式，URDF使用XML格式描述机器人文件。

如何制作URDF模型：

• 添加基本模型
• 添加机器人link之间的相对位置关系
• 添加模型的尺寸、颜色等属性
• 显示URDF模型

ROS中的SLAM和导航

地图

ROS中的地图就是一张普通的灰度图像，通常为pgm格式。这张图像上的黑色像素表示障碍物，白色像素表示可行区域，灰色是未探索的区域。

SLAM应用

• 准备工作
  安装相关依赖包和软件包。

• 建图
  打开一个终端，运行现有的环境节点
  roslaunch turtlebot3_gazebo turtlebot3_stage_1.launch
  打开第二个终端，运行键盘控制节点，建图时切换到改终端用键盘控制turtlebot3运动
  roslaunch turtlebot3_teleop turtlebot3_teleop_key.launch
  打开第三个终端，运行slam节点
  roslaunch turtlebot3_slam turtlebot3_slam.launch
  这里重要的是不要过快改变机器人的速度，也不要以过快的速度前进、后退或旋转。移动机器人时，机器人必须扫描要测量的环境的每个角落。这需要经验和技巧，因此需要在大量的SLAM实验中积累经验。

• 导航
  用刚才保存的地图进行turtlebot3的自主导航仿真实验
  roslaunch turtlebot3_gazebo turtlebot3_house.launch roslaunch turtlebot3_navigation turtlebot3_navigation.launch map_file:=/home/user/maps/yourmap.yaml
  先使用Rviz中的2D Pose Estimate对机器人的位置进行初始化，再用2D New Goal指定目标进行导航。

局部导航算法

导航功能包中的各个组成部分：

在ROS中，进行导航需要使用到的三个包是：
（1） move_base：根据参照的消息进行路径规划，使移动机器人到达指定的位置；
（2） gmapping：根据激光数据（或者深度数据模拟的激光数据）建立地图；
（3） amcl：根据已经有的地图进行定位。
在负责路径规划的move_base包中主要包含两个部分，全局路径规划（global planner）和局部路径规划（local planner）

● 全局路径规划（global planner）：根据给定的目标位置进行总体路径的规划，在ROS的导航中，首先会通过全局路径规划，计算出机器人到目标位置的全局路线。这一功能是navfn这个包实现的。navfn通过Dijkstra或A*等最优路径的算法，计算costmap上的最小花费路径，作为机器人的全局路线。

全局路径规划所依赖的算法有以下几种，感兴趣的朋友可以去研究一下：A*、Dijstra、prm、人工势场、单元分解、快速搜索树（RRT）等

● 局部路径规划（local planner）：根据附近的障碍物进行躲避路线规划。本地的实时规划是利用base_local_planner包实现的。该包使用Trajectory Rollout 和Dynamic Window approaches算法计算机器人每个周期内应该行驶的速度和角度（dx，dy，dtheta velocities）。

base_local_planner这个包通过地图数据，通过算法搜索到达目标的多条路经，利用一些评价标准（是否会撞击障碍物，所需要的时间等等）选取最优的路径，并且计算所需要的实时速度和角度。

其中，Trajectory Rollout 和Dynamic Window approaches算法的主要思路如下：

（1） 采样机器人当前的状态（dx,dy,dtheta）；
（2） 针对每个采样的速度，计算机器人以该速度行驶一段时间后的状态，得出一条行驶的路线。
（3） 利用一些评价标准为多条路线打分。
（4） 根据打分，选择最优路径。
（5） 重复上面过程。

最后

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