速度

• min_vel_theta 设置一个相对较小的值就可以了，一般0.1、0.2都可以，默认0.4会导致最小速度过大，无法准确到达目标点。
• max_trans_vel: 0.25   平移速度最大值绝对值，默认0.55
• min_trans_vel: 0.1 默认0.1，一个较小的最小平移速度是必须的，它会影响低速行驶的状态，尤其是到达目标点时，最小速度过大会导致越过目标点，始终无法到达，可以在0-0.1之间寻找合适的大小。
• max_vel_x: 0.25   x方向最大速度的绝对值
• min_vel_x 注意是否要有负值，也就是是否允许倒车，实际中过高的倒车速度是应当避免的。 如果后方没有传感器就应该禁止倒车。 机器人在180度左右的转向，且两侧障碍物状况类似时，会出现左右摆动无法选择方向的问题，应该是受全局路径影响了，偶然情况下我设置了0.05的后退速度，发现每次转弯会先往后退一点，然后转向也变得很好了
• max_vel_y: 0.0   y方向最大速度的绝对值.
• min_vel_y: 0.0   y方向最小速度的绝对值.
• max_rot_vel: 0.25   最大旋转速度的绝对值.

• min_rot_vel: 0.1   最小旋转速度的绝对值.

• acc_lim_x: 0.1   x方向的加速度绝对值，单位m/sec^2 ，默认2.5

• acc_lim_y: 0.0   y方向的加速度绝对值,该值只有全向移动的机器人才需配置.
• acc_lim_th: 0.1   旋转加速度的绝对值.单位是radians/sec^2

注意加速度不能太小，否则导航时会特别慢，看上去是机器人扭来扭去地走向记录点。

Goal Tolerance Parameters

• yaw_goal_tolerance: 0.2   到达目标点时偏行角允许的误差，单位弧度.
• xy_goal_tolerance: 0.22   到达目标点时,在xy方向与目标点的距离误差.
• latch_xy_goal_tolerance: false   若设置为true,如果到达容错距离内,机器人就会原地旋转,即使转动会跑出容错距离外.

前向仿真参数

• sim_time: 1.7   给定轨迹上的点之间的间隔尺寸，单位为 meters (double, default: 1.7)

• sim_granularity: 0.025    (double, default: 0.025)

• vx_samples: 3   样本数 (integer, default: 3)

• vy_samples: 10   (integer, default: 10)

• vth_samples: 20   角速度的样本数 (integer, default: 20)

• controller_frequency: 20.0   调用该控制器的频率 (double, default: 20.0)

Trajectory Scoring Parameters 路径评分参数

• path_distance_bias: 32.0   控制器靠近给定路径的权重 (double, default: 32.0)

• goal_distance_bias: 24.0    控制器尝试达到其本地目标and控制着速度的权重。(double, default: 24.0)

• occdist_scale: 0.01   控制器尝试避免障碍物的权重 (double, default: 0.01)

• forward_point_distance: 0.325   从机器人中心点到另一个得分点的距离 (double, default: 0.325)

• stop_time_buffer: 0.2   机器人在碰撞前必须停止的时间 (double, default: 0.2)

• scaling_speed: 0.25   缩放机器人足迹的速度的绝对值，单位为m/s (double, default: 0.25)

• max_scaling_factor: 0.2   缩放机器人足迹的最大因子 (double, default: 0.2)

• publish_cost_grid: false    (bool, default: false) 是否发布规划器在规划路径时使用的代价网格(cost grid). 如果设置为true,那么就会在~/cost_cloud话题上发布sensor_msgs/PointCloud2类型消息. Each point cloud represents the cost grid and has a field for each individual scoring function component as well as the overall cost for each cell, taking the scoring parameters into account.

衡量每次导航轨迹的公式如下：

cost =
  path_distance_bias * (distance to path from the endpoint of the trajectory in meters)
  + goal_distance_bias * (distance to local goal from the endpoint of the trajectory in meters)
  + occdist_scale * (maximum obstacle cost along the trajectory in obstacle cost (0-254) )

Oscillation Prevention Parameters

• oscillation_reset_dist: 0.05   机器人必须运动多少米远后才能复位震荡标记 (double, default: 0.05)

Debugging

• publish_traj_pc : true   将规划的轨迹在RVIZ上进行可视化
• prune_plan: false    机器人前进时，是否清除身后1m外的轨迹.默认是true
• publish_cost_grid_pc: true   将代价值进行可视化显示 (bool, default: false)，是否发布规划器在规划路径时的代价网格.如果设置为true,那么就会在~/cost_cloud话题上发布sensor_msgs/PointCloud2类型消息