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ROS機(jī)器人如何使用Navigation導(dǎo)航包實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)定位

新機(jī)器視覺 ? 來(lái)源:新機(jī)器視覺 ? 2023-12-03 11:00 ? 次閱讀

本篇文章主要分析,常規(guī)的ROS機(jī)器人是如何使用Navigation導(dǎo)航包實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)定位的,定位精度的決定性因素等內(nèi)容,結(jié)構(gòu)上分為詳細(xì)介紹、概括總結(jié)、深入思考三大部分。

一、詳細(xì)介紹

常規(guī)的ROS機(jī)器人一般都會(huì)搭載,輪式里程計(jì)(編碼器),姿態(tài)傳感器(IMU)、激光雷達(dá)等感知傳感器。

rqt_graph是ROS中進(jìn)行分析的常用工具,下圖是航天三院開發(fā)的輕舟機(jī)器人運(yùn)行時(shí)的節(jié)點(diǎn)關(guān)系圖(點(diǎn)擊或拖拽可查看大圖),從下圖可以看出Navigation導(dǎo)航包的“指揮中心“”move_base節(jié)點(diǎn)訂閱了/odom_ekf節(jié)點(diǎn)發(fā)布的/odom_ekf話題,/odom_ekf中的內(nèi)容是機(jī)器人搭載的輪式里程計(jì)(編碼器)經(jīng)過推位得到定位信息/odom與姿態(tài)傳感器(IMU)的定位信息經(jīng)過/robot_pose_ekf節(jié)點(diǎn),即使用擴(kuò)展卡爾曼濾波器(EKF)進(jìn)行融合后的定位信息。

f4e8ac32-9117-11ee-939d-92fbcf53809c.png

那么我們的ROS機(jī)器人是否就是使用這個(gè)定位信息作為機(jī)器人的實(shí)時(shí)位置進(jìn)行路徑規(guī)劃及其他應(yīng)用呢?答案是否定的,下面給出解釋

move_base節(jié)點(diǎn)中是通過調(diào)用getRobotPose函數(shù)來(lái)獲取機(jī)器人當(dāng)前的位姿的

getRobotPose(global_pose, planner_costmap_ros_);

getRobotPose函數(shù)的核心代碼如下,可以看出getRobotPose函數(shù)實(shí)際上是通過監(jiān)聽tf樹中的map坐標(biāo)系與base_link坐標(biāo)系的關(guān)系,從而得到map坐標(biāo)系下的base_link的坐標(biāo),也就是map坐標(biāo)系下機(jī)器人的位姿信息,也就是說機(jī)器人的實(shí)時(shí)定位信息是通過監(jiān)聽tf樹中map坐標(biāo)系與base_link坐標(biāo)系的變換關(guān)系來(lái)計(jì)算獲得的,并非使用了訂閱的/odom_ekf話題中的消息。

tf2::getIdentity(), global_pose.pose);
geometry_msgs::PoseStampedrobot_pose;
tf2::getIdentity(), robot_pose.pose);
robot_pose.header.frame_id = robot_base_frame_;
robot_pose.header.stamp=ros::Time();//latestavailable
ros::Time current_time = ros::now(); // save time for checking tf delay later


//getrobotposeonthegivencostmapframe
try
{
//通過tf獲取map到base_link的關(guān)系,那么也就是map下base_link的坐標(biāo),也就是map下機(jī)器人的坐標(biāo)
tf_.transform(robot_pose,global_pose,costmap->getGlobalFrameID());
  }

tf中的transform函數(shù)的具體代碼如下:(lookupTransform是tf樹的監(jiān)聽函數(shù))


 //tf中的transform函數(shù)的具體代碼如下:
template
  T& transform(const T& in, T& out, 
     const std::string& target_frame, ros::Duration timeout=ros::Duration(0.0)) const
{
  // do the transform
  tf2::doTransform(in, out, lookupTransform(target_frame, tf2::getFrameId(in), tf2::getTimestamp(in), timeout));
  return out;
 }

輕舟機(jī)器人運(yùn)行時(shí)的tf樹如下圖所示,可以看出map坐標(biāo)系與base_link坐標(biāo)系之間還存在一個(gè)odom坐標(biāo)系,map坐標(biāo)系與odom的坐標(biāo)變換關(guān)系是由/amcl節(jié)點(diǎn)廣播出來(lái)的,odom坐標(biāo)系與base_link坐標(biāo)系的坐標(biāo)變換關(guān)系是/robot_pose_ekf節(jié)點(diǎn)廣播出來(lái)的,所以,我們可以先大膽的推測(cè),機(jī)器人的實(shí)時(shí)定位信息跟/amcl節(jié)點(diǎn)與/robot_pose_ekf節(jié)點(diǎn)均有關(guān),且/amcl節(jié)點(diǎn)給出的定位信息是借助激光雷達(dá)的數(shù)據(jù),采用粒子濾波算法(PF)估計(jì)出來(lái)的,而/robot_pose_ekf節(jié)點(diǎn)給出的定位信息是里程計(jì)信息和IMU信息經(jīng)過擴(kuò)展卡爾曼濾波(EKF)融合后得到的。

f51f9e04-9117-11ee-939d-92fbcf53809c.png

那么它們之間的關(guān)系又是怎樣的呢?下面通過解讀amcl包中廣播odom與map坐標(biāo)系的tf關(guān)系的過程來(lái)進(jìn)行解釋。

本部分的源碼如下:

geometry_msgs::PoseStamped odom_to_map;
try
{
tf2::Quaternionq;
q.setRPY(0,0,hyps[max_weight_hyp].pf_pose_mean.v[2]);
tf2::Transformtmp_tf(q,tf2::Vector3(hyps[max_weight_hyp].pf_pose_mean.v[0],
hyps[max_weight_hyp].pf_pose_mean.v[1],0.0));


geometry_msgs::PoseStampedtmp_tf_stamped;
tmp_tf_stamped.header.frame_id=base_frame_id_;
tmp_tf_stamped.header.stamp=laser_scan->header.stamp;
tf2::toMsg(tmp_tf.inverse(),tmp_tf_stamped.pose);


this->tf_->transform(tmp_tf_stamped,odom_to_map,odom_frame_id_);
   }
   catch(const tf2::TransformException&)
   {
ROS_DEBUG("Failedtosubtractbasetoodomtransform");
return;
   }


   tf2::convert(odom_to_map.pose, latest_tf_);
   latest_tf_valid_ = true;


   if (tf_broadcast_ == true)
   {
    // We want to send a transform that is good up until a
    // tolerance time so that odom can be used
ros::Timetransform_expiration=(laser_scan->header.stamp+ transform_tolerance_);
    geometry_msgs::TransformStamped tmp_tf_stamped;
    tmp_tf_stamped.header.frame_id = global_frame_id_;
    tmp_tf_stamped.header.stamp = transform_expiration;
    tmp_tf_stamped.child_frame_id = odom_frame_id_;
    tf2::convert(latest_tf_.inverse(), tmp_tf_stamped.transform);


    this->tfb_->sendTransform(tmp_tf_stamped);
    sent_first_transform_ = true;
   }

以上源碼可提取關(guān)鍵內(nèi)容,總結(jié)如下:

(1)獲取base_link在世界坐標(biāo)系map的坐標(biāo)變換,即base_link在map下的坐標(biāo),存放在tmp_tf 中

tf2::Transform tmp_tf(q, 
tf2::Vector3(hyps[max_weight_hyp].pf_pose_mean.v[0], 
hyps[max_weight_hyp].pf_pose_mean.v[1]0.0));

(2)將tmp_tf通過求逆變換inverse()表示為世界坐標(biāo)系map到base_link的坐標(biāo)變換,即map在base_link下的坐標(biāo),存放在tmp_tf_stamped.pose中

tf2::toMsg(tmp_tf.inverse(), tmp_tf_stamped.pose);

(3)使用transform變換獲取map到odom的變換,即map原點(diǎn)在odom坐標(biāo)系下的坐標(biāo),存放在odom_to_map中,并進(jìn)行了格式轉(zhuǎn)換存放在latest_tf_中。

this->tf_->transform(tmp_tf_stamped, odom_to_map, odom_frame_id_);

這里的具體實(shí)現(xiàn)過程如下:tmp_tf_stamped中存放的是世界坐標(biāo)系map到base_link的坐標(biāo)變換,根據(jù)此處傳入的參數(shù)可知transform函數(shù)中監(jiān)聽了base_link到odom坐標(biāo)系的坐標(biāo)變換,因此,可以看成將世界坐標(biāo)系map到base_link的坐標(biāo)變換再進(jìn)行了一次從base_link到odom的變換,進(jìn)而得到了map到odom的坐標(biāo)變換,即map原點(diǎn)在odom坐標(biāo)系下的坐標(biāo),存放在odom_to_map中

f52da468-9117-11ee-939d-92fbcf53809c.png

(4)最后,對(duì)latest_tf_求逆,得到odom—>map的變換,即odom在map坐標(biāo)系下的坐標(biāo)。

tf2::convert(latest_tf_.inverse(), tmp_tf_stamped.transform);

(5)廣播odom—>map的坐標(biāo)變換關(guān)系,即可實(shí)現(xiàn)對(duì)EKF的修正。

二、概括總結(jié)

☆☆☆ ☆☆☆ ☆☆☆ ☆☆☆ ☆☆☆ ☆☆☆ ☆☆☆ ☆☆☆ ☆☆☆ ☆☆☆ ☆☆☆ ☆☆☆

總的來(lái)說,/robot_pose_ekf節(jié)點(diǎn)會(huì)高頻的廣播給出使用里程計(jì)信息和IMU信息經(jīng)過擴(kuò)展卡爾曼濾波(EKF)融合后得到的定位信息,這個(gè)定位信息就是odom坐標(biāo)系下的機(jī)器人位姿,如果這個(gè)定位信息是準(zhǔn)確的,odom坐標(biāo)系將與map坐標(biāo)系近似于重合,此時(shí),定位信息可以看成全局坐標(biāo)系map下的機(jī)器人位姿信息。

然而里程計(jì)和IMU會(huì)有累計(jì)誤差,且該誤差會(huì)隨著時(shí)間的推移不斷增大,尤其是車輪打滑的情況下,這個(gè)偏移會(huì)很大,即odom坐標(biāo)系會(huì)逐漸偏離map坐標(biāo)系。此時(shí),將ekf輸出的定位信息作為機(jī)器人在全局坐標(biāo)系下的位姿信息是不合適的,這也是為什么還需要AMCL通過粒子濾波輸出定位信息的原因。

AMCL功能包借助激光雷達(dá)的感知信息,通過粒子濾波低頻的廣播出odom坐標(biāo)系與map坐標(biāo)系的偏差,在這個(gè)過程中,會(huì)將粒子濾波估計(jì)出的全局坐標(biāo)系map下的機(jī)器人的位姿信息當(dāng)做“真值”去使用,即認(rèn)為粒子濾波估計(jì)出的定位信息是接近于真值的。用這個(gè)map→base_link(機(jī)器人)的坐標(biāo)關(guān)系減去ekf輸出的base_link→odom的坐標(biāo)關(guān)系,就是AMCL廣播的odom與map坐標(biāo)系的偏差,用這個(gè)偏差疊加上ekf的輸出來(lái)對(duì)efk估計(jì)的定位信息進(jìn)行糾正,并作為機(jī)器人實(shí)時(shí)的定位信息。

☆☆☆ ☆☆☆ ☆☆☆ ☆☆☆ ☆☆☆ ☆☆☆ ☆☆☆ ☆☆☆ ☆☆☆ ☆☆☆ ☆☆☆ ☆☆☆

三、深入思考

1、odom坐標(biāo)系與map坐標(biāo)系的偏差所代表的意義是什么?

odom坐標(biāo)系與map坐標(biāo)系的偏差實(shí)際上是使用激光雷達(dá)感知信息的粒子濾波估計(jì)出定位信息與使用里程計(jì)和IMU信息通過擴(kuò)展卡爾曼濾波估計(jì)出的定位信息的差值。

在將AMCL使用粒子濾波估計(jì)出的機(jī)器人在全局坐標(biāo)系下的位姿信息,作為機(jī)器人真實(shí)的位姿信息的情況下,odom坐標(biāo)系與map坐標(biāo)系的偏差可以看成,ekf估計(jì)出的機(jī)器人的位姿信息與真實(shí)值之間的偏差,即odom與map坐標(biāo)系差的越大,ekf當(dāng)前的估計(jì)值與真實(shí)值的差距也就越大,越不準(zhǔn)確。

f5391d16-9117-11ee-939d-92fbcf53809c.png

2、粒子濾波與擴(kuò)展卡爾曼濾波輸出的定位信息那個(gè)更準(zhǔn)確?

使用激光雷達(dá)感知信息的粒子濾波估計(jì)出定位信息比使用里程計(jì)和IMU信息通過擴(kuò)展卡爾曼濾波估計(jì)出的定位信息要準(zhǔn)確,尤其是在機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)存在打滑現(xiàn)象時(shí),下圖中的給出了機(jī)器人運(yùn)行一段時(shí)間回到起點(diǎn)后,ekf和amcl輸出的定位信息的偏差,可見在ekf在x軸上的偏差高達(dá)1.49m,而amcl的偏差僅在0.08m,運(yùn)行多圈以后ekf的偏差甚至達(dá)到了5.3m,而此時(shí)amcl的偏差僅為0.2m,可以看出經(jīng)過實(shí)驗(yàn)測(cè)試,在機(jī)器人存在打滑現(xiàn)象時(shí),amcl輸出的定位信息的精度要遠(yuǎn)高于ekf輸出的定位信息。這也是為什么可以將amcl輸出的定位信息近似當(dāng)真值使用來(lái)對(duì)ekf進(jìn)行修正的原因。

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f54eb130-9117-11ee-939d-92fbcf53809c.png

3、既然AMCL輸出的定位信息比ekf輸出的定位信息要準(zhǔn)確,為什么不直接使用AMCL輸出的定位信息作為機(jī)器人的定位信息使用,而是使用AMCL對(duì)ekf的輸出進(jìn)行修正?為什么AMCL不直接廣播map到base_link的坐標(biāo)變換關(guān)系?

因?yàn)?,AMCL的定位信息準(zhǔn)確,但計(jì)算量較大,只能輸出一個(gè)低頻的定位信息,如10hz,而ekf的定位信息誤差較大,但可以高頻的輸出定位信息,如100hz。采用AMCL的對(duì)ekf進(jìn)行修正的模式,即可以較好的保證定位信息的實(shí)時(shí)性,又能較好的保證定位信息的準(zhǔn)確性。

4、ROS機(jī)器人是如何使用Navigation導(dǎo)航包實(shí)現(xiàn)定位的精度的決定性因素是什么?

ROS機(jī)器人是如何使用Navigation導(dǎo)航包實(shí)現(xiàn)定位的精度的決定性因素是 AMCL中粒子濾波的估計(jì)精度。假設(shè)AMCL輸出的定位信息的頻率是10HZ,ekf輸出的定位信息的頻率是100hz。則在0.1 _ n時(shí)刻機(jī)器人使用的定位信息就是AMCL輸出的定位信息,在0.1 _ n ~ 0.1 *(n+1) 的時(shí)間段內(nèi),比如0.16時(shí)刻輸出的定位信息 是0.1時(shí)刻AMCL輸出的定位信息與0.1時(shí)刻ekf輸出的定位信息的差值,加上0.16時(shí)刻ekf輸出的定位信息。即0.16時(shí)刻的定位使用的是0.1時(shí)刻的AMCL對(duì)ekf的修正(0.1時(shí)刻的map→base_link)加上0.16時(shí)刻的ekf輸出(0.16時(shí)刻的base_link → odom)。其中n取任意整數(shù)

所以,在0.1 _ n時(shí)刻的機(jī)器人定位信息的估計(jì)精度就是AMCl中粒子濾波的估計(jì)精度,在0.1 _ n ~ 0.1 *(n+1)的時(shí)間段內(nèi),ekf的估計(jì)精度越高只能保證,在該時(shí)間段內(nèi)的估計(jì)偏差越小,但是最終取決定性作用的還是AMCL的估計(jì)精度,舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子,在0.1時(shí)刻,AMCl估計(jì)的定位信息是 機(jī)器人處于x軸的5m處(認(rèn)為機(jī)器人0.1時(shí)刻真實(shí)位置也在5m處),0.1時(shí)刻ekf估計(jì)的定位信息是機(jī)器人處于x軸的5.2m處,此時(shí)0.1時(shí)刻amcl的修正信息是0.2m ,在0.16時(shí)刻ekf的估計(jì)位置是5.8m處,然而機(jī)器人的真實(shí)位置在5.4m處,0.16時(shí)刻AMCl的修正量依然使用的是0.1時(shí)刻的修正量,最終輸出的定位信息是在5.6m處,與真實(shí)信息差了0.2m,然而在0.2時(shí)刻,此時(shí)機(jī)器人位于6.01m處,AMCl估計(jì)的機(jī)器人也6m處,ekf估計(jì)的機(jī)器人位于6.6m處,此時(shí)ekf的估計(jì)偏差是0.61,AMCl對(duì)ekf的糾正是0.6,此時(shí)輸出的定位信息即6m,與真實(shí)位置偏差是0.01,也就是AMCL的估計(jì)精度。

所以,總的來(lái)說,ROS機(jī)器人是如何使用Navigation導(dǎo)航包實(shí)現(xiàn)定位的精度的決定性因素是 AMCL中粒子濾波的估計(jì)精度,即使是在0.1 _ n ~ 0.1 _(n+1)的時(shí)間段內(nèi)ekf的偏移特別大,那在 0.1 *(n+1)也會(huì)被修正為AMCL估計(jì)的位姿,與真實(shí)位置的定位偏差也會(huì)變?yōu)锳MCL的估計(jì)偏差。

審核編輯:湯梓紅

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原文標(biāo)題:ROS機(jī)器人如何使用Navigation導(dǎo)航包實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)定位

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    大作業(yè)——ROS機(jī)器人定位導(dǎo)航仿真一、安裝插件與相關(guān)配置1.下載源碼2.安裝相應(yīng)插件(1)ros-kinetic-driver-base(
    發(fā)表于 12-17 06:15

    如何對(duì)ROS機(jī)器人定位導(dǎo)航進(jìn)行仿真

    怎樣去實(shí)現(xiàn)ROS機(jī)器人定位導(dǎo)航呢?如何對(duì)ROS機(jī)器人
    發(fā)表于 12-23 09:22

    ROS機(jī)器人開發(fā)更便捷,基于RK3568J+Debian系統(tǒng)發(fā)布!

    ROS系統(tǒng)是什么 ROS(Robot Operating System)是一個(gè)適用于機(jī)器人的開源的元操作系統(tǒng)。它提供了操作系統(tǒng)應(yīng)有的服務(wù),包括硬件抽象,底層設(shè)備控制,常用函數(shù)的實(shí)現(xiàn),進(jìn)
    發(fā)表于 11-30 16:01

    關(guān)于配置機(jī)器人導(dǎo)航功能的教程分享

    1、概述 ROS的二維導(dǎo)航功能,簡(jiǎn)單來(lái)說,就是根據(jù)輸入的里程計(jì)等傳感器的信息流和機(jī)器人的全局位置,通過導(dǎo)航算法,計(jì)算得出安全可靠的
    發(fā)表于 10-12 17:21 ?1472次閱讀
    關(guān)于配置<b class='flag-5'>機(jī)器人</b>的<b class='flag-5'>導(dǎo)航</b>功能的教程分享

    怎么樣才能使用ROS系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)機(jī)器人視覺導(dǎo)航識(shí)別算法的設(shè)計(jì)

    System)操作系統(tǒng),以Kinect為傳感器,采用Goog Le Net深度學(xué)習(xí)識(shí)別模型,在ROS系統(tǒng)導(dǎo)航算法的支持下實(shí)現(xiàn)了家政服務(wù)機(jī)器人導(dǎo)航
    發(fā)表于 08-14 15:54 ?18次下載
    怎么樣才能使用<b class='flag-5'>ROS</b>系統(tǒng)<b class='flag-5'>實(shí)現(xiàn)</b><b class='flag-5'>機(jī)器人</b>視覺<b class='flag-5'>導(dǎo)航</b>識(shí)別算法的設(shè)計(jì)

    ROS Navigation Stack的整體設(shè)計(jì)思路和功能

    ROS Navigation Stack是ROS提供的一個(gè)二維的導(dǎo)航功能集合,通過輸入里程計(jì)、傳感器信息和目標(biāo)位姿,輸出控制
    的頭像 發(fā)表于 02-01 11:20 ?1405次閱讀
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