# RC-2022赛季-ROS部分

**Repository Path**: spr-robotics-club/rc-2022-season-ros-part

## Basic Information

- **Project Name**: RC-2022赛季-ROS部分
- **Description**: RC-2022赛季-ROS部分
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2022-09-21
- **Last Updated**: 2022-12-11

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 关于ROS下的Navigation包的简单说明
***
默认ROS为Ubuntu18.04下的melodic版本

## 1. 通信
&emsp;&emsp;串口通信：r2_serial_cmd/src目录下的serial_vel_cmd_node.cpp. 负责与单片机通信并把串口传来的数据直接发布话题。<br />
&emsp;&emsp;数据转换：mrobot_navigation/src目录下的imu_odom_pub.cpp. 负责订阅r2_chassis节点发布的串口数据并转换成浮点数。<br />

&emsp;&emsp;通过安装ros-melodic-serial功能包，上层与单片机之间可以进行串口通信。这里通信协议为两个字节的起始位：0XA5, 0X5A + 数据段 + 一个结束位：0XFE + 由append_CRC16_check_sum函数添加的两字节的校验位。<br />

&emsp;&emsp;由于传输数据基本都为浮点数，为了不丢失精度，用union来存储数据。另外，用这种方法需要注意两方对浮点数的存储方式。Jetson nano和stm32都为小端模式，所以对串口传输的数据流直接按顺序读字节就行，若是一方大端一方小端，则需反向读字节。<br />
## 2. 定位
&emsp;&emsp;发布里程计+陀螺仪数据：mrobot_navigation/src目录下的imu_odom_pub.cpp.<br />
&emsp;&emsp;使用ros-melodic-robot-pose-ekf功能包进行定位，ekf包会自动订阅odom与imu话题并发布包含定位数据的odom_combined话题。(三个话题名字均可通过配置修改)<br />

&emsp;&emsp;启动文件：mrobot\launch\locate下的pose_locate.launch. <br />
```
部分参数解析
#定义输出的话题名称
<param name="output_frame" value="odom_combined"/>  
#定义基坐标系(维护tf树要用)
<param name="base_footprint_frame" value="base_link"/>
#滤波器更新和发布频率
<param name="freq" value="100.0"/>
#当传感器停止向滤波器发送信息时,滤波器在没有传感器的情况下等待多长时间才重新开始工作。
<param name="sensor_timeout" value="0.5"/>
#是否使用里程计
<param name="odom_used" value="true"/>
#是否使用陀螺仪
<param name="imu_used" value="true"/>
#是否使用视觉里程计
<param name="vo_used" value="false"/>
```
这里并未使用视觉里程计，实际上有较好双目相机的情况下可以跑ORBSLAM2等SLAM算法来当视觉里程计。<br />

https://blog.csdn.net/learning_tortosie/article/details/79881165

https://blog.csdn.net/weixin_44436677/article/details/105587986?spm=1001.2014.3001.5506

对于接下来的算法建图和自动导航包，如果不深入研究代码的话就只是研究参数的设置了，没什么特别好说的，直接贴链接了。<br />
## 3. 地图建立
&emsp;这里仅针对2D激光SLAM算法讨论，在使用三维激光雷达时失效。地图建立主要为接下来的navigation自动导航做准备，提供全局静态地图。
### &emsp;a. 自动建图
&emsp;&emsp;&emsp;启动参数在mrobot/launch/gmapping_laser_scan里的gmapping_laser.launch
这里用的是gmapping。如果用的激光雷达性能比较好的话更推荐cartographer。<br />
&emsp;&emsp;&emsp;对于使用gmapping的注意点：<br />
&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;1. gmapping极度依赖里程计的数据，只有激光雷达的情况下实际效果很差。<br />
&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;2. 注意陀螺仪的安装位置，一定要在中心，否则旋转的时候加速度计乱飘，建出来的图原点会一直变。<br />
前车之鉴：
![前车之鉴](/images/err_gmapping_1.jpg)


### &emsp;b. 手动建图
&emsp;&emsp;&emsp;在地图已知且简单的情况下，可以考虑手动绘图。<br />
&emsp;&emsp;&emsp;https://blog.csdn.net/LSG_Down/article/details/120442731 <br />
&emsp;&emsp;&emsp;一定要先看建图算法生成的图的格式再对照去更改参数。<br />
&emsp;&emsp;&emsp;图片的比例也要注意，1像素对应的距离越短，图的精度就越高。可以让机械用cad画。<br />
## 4. Navigation包
https://sychaichangkun.gitbooks.io/ros-tutorial-icourse163/content/chapter10/10.1.html <br />
&emsp;Navigation包的使用主要在于配置参数。参数文件在mrobot_navigation\param目录下。实际上Move_base的参数调整较为复杂而且效果不一定好，建议直接在amcl定位的基础上二次开发自动导航算法。<br />
### &emsp;a. Mapserver
### &emsp;b. Amcl
### &emsp;c. Move_base
&emsp;&emsp;&emsp;可以参考：
&emsp;&emsp;&emsp;http://t.zoukankan.com/lizhensheng-p-11117583.html
### &emsp;d. 目标点发布
&emsp;&emsp;&emsp;发布代码在mrobot_navigation/src/move_goal_pub.cpp,这里为了方便没有采用动作发布，无法订阅动作的执行状态(完成/未完成)，建议还是用动作发布。