ROS2极简总结-Nav2-地图和自适应蒙特卡洛定位

导航通常需要地图和自定位，一个是全局感，一个是自我认知。

Map
AMCL

Map

地图服务器

Map Server

地图服务器

nav2_map_server
map_server：加载地图，在“/map”主题上提供静态地图。
map_saver：将地图保存到文件中（ros2 run nav2_map_server map_saver_cli -f my_map）

第 1 步：创建一个名为 yaml 的参数文件或在启动文件中设置相同的参数

# map_server_params.yaml
map_server:ros__parameters:frame_id: maptopic_name: mapuse_sim_time: falseyaml_filename: maps/map.yaml

第 2 步：使用作为参数传递的此文件运行地图服务器

ros2 run nav2_map_server map_server --ros-args --params-file map_server_params.yaml

第 3 步：通过 CLI 或启动过滤器从配置过渡到活动

ros2 lifecycle set /map_server configure
ros2 lifecycle set /map_server activate
(ros2 lifecycle list /map_server)

示例 maps/map.yaml:

image: turtlebot3_world.pgm
resolution: 0.050000
origin: [-10.000000, -10.000000, 0.000000]
negate: 0
occupied_thresh: 0.65
free_thresh: 0.196

resolution : 地图的分辨率，米/像素
origin : 地图中左下角像素的二维位置姿态，如 (x, y, yaw)
occupied_thresh : 占用概率大于此阈值的像素被认为完全被占用。
free_thresh ：占用概率小于此阈值的像素被认为是完全空闲的。
negate : 是否应该反转

更多内容参考官网。

map_server:ros__parameters:use_sim_time: Falseyaml_filename: "turtlebot3_world.yaml"map_saver:ros__parameters:use_sim_time: Falsesave_map_timeout: 5000free_thresh_default: 0.25occupied_thresh_default: 0.65

AMCL

Adaptative Monte Carlo Localization
自适应蒙特卡罗定位

激光扫描：/scan (sensor_msgs/LaserScan)
（监听）将 odom 转换为 base_link
初始姿势：/initialpose (geometry_msgs/PoseWithCovarianceStamped)
地图：/map（nav_msgs/OccupancyGrid）

发布：

机器人在地图中的估计位置姿态，协方差：
/amcl_pose (geometry_msgs/PoseWithCovarianceStamped)
过滤器维护的姿态估计：/particlecloud (geometry_msgs/PoseArray)
(广播)变换地图到odom

配置包含许多参数（Wiki）。一些重要的设置：

~robot_model_type (string, default: ”differential”)
~odom_frame_id (string, default: ”odom”)
~base_frame_id (string, default: ”base_link”)
~global_frame_id (string, default: ”map”)
~scan_topic (string, default: ”scan ”)
~min_particles (int, default: 100)
~max_particles (int, default: 5000)

turtlebot3-burger

amcl参数

amcl:ros__parameters:use_sim_time: Falsealpha1: 0.2alpha2: 0.2alpha3: 0.2alpha4: 0.2alpha5: 0.2base_frame_id: "base_footprint"beam_skip_distance: 0.5beam_skip_error_threshold: 0.9beam_skip_threshold: 0.3do_beamskip: falseglobal_frame_id: "map"lambda_short: 0.1laser_likelihood_max_dist: 2.0laser_max_range: 100.0laser_min_range: -1.0laser_model_type: "likelihood_field"max_beams: 60max_particles: 2000min_particles: 500odom_frame_id: "odom"pf_err: 0.05pf_z: 0.99recovery_alpha_fast: 0.0recovery_alpha_slow: 0.0resample_interval: 1robot_model_type: "differential"save_pose_rate: 0.5sigma_hit: 0.2tf_broadcast: truetransform_tolerance: 1.0update_min_a: 0.2update_min_d: 0.25z_hit: 0.5z_max: 0.05z_rand: 0.5z_short: 0.05amcl_map_client:ros__parameters:use_sim_time: Falseamcl_rclcpp_node:ros__parameters:use_sim_time: False

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