7.9 Навигация по квадрату с помощью одометрии
Last updated
Was this helpful?
Last updated
Was this helpful?
Как и в случае со скриптом на основе одометрии, мы будем отслеживать положение и ориентацию робота с помощью преобразования tf между фреймами / odom и / base_link (или / base_footprint). Однако на этот раз мы попытаемся переместить робота в квадрат, установив четыре точки маршрута, по одной на каждом углу. В конце пробега мы видим, насколько близко робот возвращается к исходной точке и ориентации. Давайте начнем с симуляции, а затем попробуем ее на реальном роботе.
Если у вас уже запущен симулятор TurtleBot или Pi Robot, сначала нажмите Ctrl-C, чтобы мы могли начать измерения одометрии с нуля. Затем снова вызовите смоделированного робота, запустите RViz, затем запустите скрипт nav_square.py следующим образом:
Типичный результат показан ниже:
Как и прежде, стрелки одометрии иллюстрируют направление движения робота в различных точках его маршрута. Как видите, квадрат не совсем выровнен по линиям сетки, но это неплохо.
Если у вас есть робот, попробуйте скрипт nav_square прямо сейчас, чтобы увидеть, насколько хорошо он справляется с реальной одометрией. Сначала завершите все запущенные симулированные роботы, затем запустите файл (ы) запуска для вашего робота. Для TurtleBot вы должны запустить:
(Или используйте свой собственный файл запуска, если вы создали его для хранения параметров калибровки.)
Убедитесь, что у вашего робота достаточно места для работы - по крайней мере, на 1,5 метра впереди с обеих сторон.
Если вы используете TurtleBot, нам также нужно запустить скрипт odom_ekf.py, чтобы увидеть комбинированную рамку одометрии TurtleBot в RViz. Вы можете пропустить это, если вы не используете TurtleBot. Файл запуска должен быть запущен на ноутбуке TurtleBot:
Если RViz все еще работает на вашей рабочей станции, выключите его и верните обратно с помощью файла конфигурации ekf. В качестве альтернативы, просто снимите флажок с дисплея Odometry и проверьте дисплее EKF Odometry.
Наконец, снова запустите скрипт nav_square.py:
На следующем рисунке показаны результаты использования моего TurtleBot на ковре с низким слоем:
Как видите, результат не так уж и плох. В реальном мире робот оказался на расстоянии 11 см от начальной точки и примерно на 15 градусов от первоначальной ориентации. Но, конечно, если бы мы запустили сценарий второй раз без изменения положения робота, ошибка в исходной ориентации отбросила бы всю траекторию.
Сценарий nav_square.py почти идентичен сценарию на основе одометрии, который мы только что рассмотрели, поэтому здесь его отображать не будем. Единственное отличие состоит в том, что теперь мы отправляем робота по четырем 1-метровым ножкам с поворотом на 90 градусов вместо двух 1-метровых ножек с поворотом на 180 градусов. Вы можете посмотреть код по ссылке ниже или просмотреть свою собственную копию в каталоге rbx1_nav / node.
Ссылка на источник: nav_square.py
Обработка навигации по курсу, основанная только на внутренних данных движения и без ссылки на внешние ориентиры, называется мертвым расчетом. Любой робот, который полностью полагается на безрассудную расплату за любой промежуток времени, в конечном итоге полностью потеряется. Корень проблемы в том, что даже небольшие ошибки в одометрии накапливаются со временем. Представьте, например, ошибку в 1 градус в предполагаемом направлении движения робота непосредственно перед тем, как он двинется прямо на 3 метра. В конце пробега робот будет иметь ошибку более 5 см в своем положении. Поскольку робот не знает, что он находится на расстоянии 5 см от предполагаемого пункта назначения, расчет следующего движения будет отключен на эту величину еще до того, как он начнется.
К счастью, роботы уже давно начали работать над различными способами включения наземных ориентиров или других внешних ссылок в навигацию роботов, и мы сделаем то же самое с ROS в главе о SLAM.
