【C++】ROS：navigation导航模块学习与算法示例

😏1. 导航模块介绍

导航模块是机器人系统中的一个重要组件，用于实现机器人在环境中的自主导航和路径规划。

导航模块通常包括以下几个主要部分：

1.环境感知：导航模块需要获取环境信息以进行导航决策。常用的环境感知传感器包括激光雷达、摄像头、惯性测量单元（IMU）等。激光雷达用于获取环境的几何结构和障碍物信息，摄像头可以用于视觉感知和物体检测，IMU则用于测量机器人的姿态和加速度等。

2.机器人定位：机器人定位是导航模块的关键任务之一，它用于估计机器人在环境中的位置和姿态。常用的定位方法包括里程计（Odometry）和激光雷达SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）。里程计通过测量机器人轮子的旋转来估计机器人的位移，而激光雷达SLAM利用激光雷达数据同时进行建图和定位。

3.地图构建：地图构建用于创建环境的表示，通常使用栅格地图（Grid Map）或点云地图（Point Cloud Map）。栅格地图将环境划分为网格，每个网格表示环境的状态（例如占据、自由或未知）。点云地图使用激光雷达或摄像头获取的点云数据来表示环境。

4.路径规划：路径规划是导航模块的核心功能，它确定从机器人当前位置到目标位置的最优路径。常用的路径规划算法包括A*算法、Dijkstra算法、RRT（Rapidly-exploring Random Tree）算法等。这些算法会考虑地图信息、机器人约束和障碍物来生成可行的路径。

5.避障规划：避障规划用于规避环境中的障碍物，确保机器人在导航过程中不会与障碍物发生碰撞。常用的避障规划算法包括局部避障算法（如VFH+、EBand等）和全局避障算法（如弹性带算法）等。这些算法会根据环境和传感器数据生成安全的路径。

6.控制指令生成：导航模块根据路径规划和避障规划的结果生成机器人的控制指令，控制机器人执行导航任务。控制指令可以包括线速度、角速度等，用于驱动机器人的底层执行器，如电机或舵机。

导航模块的实现常常涉及多个软件包和算法的配合工作，例如在ROS中使用导航栈（Navigation Stack）来实现机器人导航。导航模块的性能和效果受到环境感知、定位精度、地图质量、路径规划算法等多方面因素的影响。

😊2. 2D/3D环境导航常用算法

1.Dijkstra算法：基于图论的寻路算法，用于寻找两点之间的最短路径。它从起点开始，一步一步地向外扩张，直到扩张到目标点为止。

2.A*算法：是一种基于评估函数的启发式寻路算法，能够更加高效地搜索到最短路径。它通过估算从当前节点到目标节点的路径长度，来决定下一步走哪条路径。

3.DWA算法：是一种基于反馈控制的运动规划算法，能够实时计算出机器人在当前环境中的最优轨迹。它通过不断调整机器人的速度和方向，以适应环境的变化和机器人的约束条件。

4.EBF算法：是一种基于经验贝叶斯优化的路径规划算法，能够较好地处理环境的动态变化和非凸障碍物。它通过不断优化半高程地图，以减少轨迹的运动成本。

5.AMCL算法：AMCL算法是一种自适应蒙特卡洛定位算法，可用于3D导航中的机器人位置估计。与2D导航不同的是，AMCL需要融合多种传感器数据，如激光雷达、IMU、RGB-D相机等，实现机器人位置的高精度估计。

6.MoveIt算法：MoveIt是一种运动规划框架和库，为机器人提供路径规划、运动控制、碰撞检测等功能。

7.Move_base算法：是ROS中常用的机器人导航库，它提供了一套完整的导航系统包括路径规划、本地路径跟踪、机器人状态估计等功能。Move_base由多种算法组成。

😆3. ROS中的导航stack

https://github.com/ros-planning/navigation
https://github.com/ros-planning/3d_navigation