1 | private_nh.param("base_local_planner", local_planner, std::string("base_local_planner/TrajectoryPlannerROS")); |
local planner
根据附近的障碍物进行躲避路线规划,只处理局部代价地图中的数据. 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。
对于全向机器人来说，也就是存在x方向的速度，y方向的速度，和角速度。DWAlocalplanner确实效率高一点。但是如果是非全向机器人，比如说只存在角速度和线速度，trajectorylocalplanner会更适用一点。
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：
- 采样机器人当前的状态（dx,dy,dtheta）；
- 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。
- 利用一些评价标准为多条路线打分。
- 根据打分，选择最优路径。
- 重复上面过程。
发送导航目标点后，首先在rviz上出现一个绿色全局路径，机器人开始行走，同时还有一个蓝色的本地路径，只是很小，不容易观察到，示意图如下：
现在机器人正在按照规划的全局路径行走,地图中突然增加了一个障碍物,它不会进入全局代价地图,但会在局部代价地图中创建.所以全局路径开始没有改变,当它快接近障碍物时,局部路径检测到了它,进而会重新规划一个全局路径,这样避开了障碍物. 局部规划器把全局路径分成几部分，再执行每一部分，生成控制命令。
话题
机器人行走时，在rviz上显示全局路径的相关话题是/move_base/DWAPlannerROS/global_plan，属于Global Map。局部规划器把全局路径的一部分发布到这个话题，代码是在DWAPlannerROS::computeVelocityCommands——DWAPlannerROS::publishGlobalPlan
rviz中显示局部路径的相关话题是/move_base/DWAPlannerROS/local_plan，属于Local Map。一旦局部路径计算出来，它就会发布到这个话题，代码是在DWAPlannerROS::computeVelocityCommands——DWAPlannerROS::publishLocalPlan
常用算法
ROS的局部规划器的接口plugin类为nav_core::BaseLocalPlanner，常用的包有4种：
- base_local_planner - 提供了 Dynamic Window Approach(DWA)和Trajectory Rollout方法来局部控制；
- dwa_local_planner - 模块化DWA方法应用，相比base_local_planner具有更多的恢复机制、更便于理解的接口和针对全向运动机器人更灵活的Y轴变量控制；
- teb_local_planner