1.更强ROS 2 Humble Hawksbill开源导航套件 - 助推自动驾驶科研教育
2.ROS2机器人入门到实战使用API进行导航
3.深度梳理：ROS2 Navigation2导航程序框架（一）
4.ROS入门教程-理论与实践（7.2.4 导航实现04_路径规划）
5.ROS2机器人入门到实战编写 Launch 并启动导航
6.ROS学习笔记-机器人导航(仿真)2-路径规划move_base

更强ROS 2 Humble Hawksbill开源导航套件 - 助推自动驾驶科研教育

       ROS的导导航诞生促进了机器人的智能网联技术迅速发展，催生了丰富的航源智能生态。然而，码r码随着技术深入和应用多元化，包完对ROS在导航、整代任务调度等方面的导导航步步高升指标公式源码性能提出了更高要求。ROS1在单一系统和平台限制、航源实时性稳定性以及通信能力等方面的码r码问题逐渐显现，难以适应复杂环境下的包完任务需求。

       ROS2的整代出现为自动驾驶技术的突破提供了新的可能，它打破了原有的导导航限制。ROS2支持多种操作系统，航源包括Linux、码r码Windows、包完macOS甚至实时操作系统，整代系统架构也做了显著调整，如采用DDS分布式通信，取消了master节点，增强了通信模型和构建系统的灵活性。

       ROS2的节点发现机制使得节点间的通信更为高效，支持同一可执行文件创建多个节点，引入了生命周期节点以实现更精细的控制。ROS2的launch文件编写方式也更加灵活，服务和动作处理上提供了异步选项，以及通过JSON文件定义接口和参数，适应不同网络环境和性能需求。

       YUHESEN科技针对这些变化，研发了ROS2 Humble Hawksbill开源导航教育套件，这套方案不仅包含了ROS2的最新特性，如Gazebo 仿真环境和Nav2导航栈，还支持基于点云地图构建、SLAM算法研究以及避障策略的开发。同时，它还支持NOMACTHING远程编程，为用户提供了全面的科研和教育平台，旨在降低自主导航技术的android 诊所源码开发门槛，推动机器人技术的发展。

       YUHESEN科技鼓励用户分享使用经验，共同探讨技术问题，通过提供技术资源和社区交流，致力于推动机器人技术的创新和实践应用。

ROS2机器人入门到实战使用API进行导航

       Navigation 2 在 ROS 2 中提供动作服务，用于导航调用。动作通信是四大通讯机制之一，它以反馈机制为亮点。在终端中输入命令可以查看所有动作列表，如 "navigate_to_pose"，用于导航至指定点。该动作包括客户端、服务端以及消息接口情况。通过查看接口定义，可以发现动作消息接口包含目标、结果和反馈三部分。在 RViz 中，Navigation 2 部分显示导航过程信息，如时间、距离、花费时间和脱困次数。

       使用命令行工具，如请求机器人移动到地图坐标系中的 xy 都为 2.0 的点，可以查看发送目标、状态反馈和最终结果。在 Python 中，可以利用 nav2_simple_commander 库中的 BasicNavigator 节点实现导航操作。关键函数包括发布目标、获取状态反馈、取消任务和获取最终结果。在 src/fishbot_application/fishbot_application 下新建文件nav_to_pose.py，编写代码实现导航功能。

       代码中包括四个关键函数：发布目标、获取状态反馈、不被套 源码取消任务和获取最终结果。通过调用 self.nav_to_pose_client.send_goal_async 函数实现发送请求。在 BasicNavigator 函数中定义了动作客户端 nav_to_pose_client。保存代码，注册节点并重新构建功能包，运行仿真和导航，初始化位姿后启动节点，观察 RViz 中的机器人运动情况。

       使用 Python 通过调用 nav2_simple_commander 库可以方便实现导航。若项目需要在 C++ 中调用，同样可以使用动作客户端实现导航操作。对于 C++ 调用导航服务的实现代码，尽管不在这里演示，但已提供详细实现代码，以供参考和使用。

深度梳理：ROS2 Navigation2导航程序框架（一）

       在深入探索ROS2 Navigation2导航程序框架的背景下，我们通过实践与调研，了解了导航工程的核心目的和构成。Navigation工程致力于引导机器人安全地从一点移动至另一点，提供了从定位到路径规划、避障、多点导航、地图管理的全方位解决方案。随着ROS2对ROS1的改进，特别是去除master节点、采用DDS通信，Navigation2随之升级，适应了企业需求。下图展示了Navigation1与Navigation2的框架对比。

       在成功编译并安装Navigation2后，通过命令执行与Rviz、Gazebo界面交互，我们实现了基于纯视觉感知的室内低速无人小车导航。点击Rviz中的2D Pose Estimate按钮，界面呈现全局与局部代价地图、设备维护源码坐标系与amcl算法相关粒子群。当点击Navigation2 Goal按钮，小车沿着生成的全局路径逐渐接近目标点。在实现这一过程时，我们深入研究了导航流程，包括从客户端向服务器发送请求的机制，以及行为树管理下的导航逻辑。

       行为树的核心在于控制节点与动作节点的协同工作。控制节点如Recovery Node、PipelineSequence等负责流程控制，确保故障恢复与任务顺序执行。动作节点如ComputePathToPoseAction等执行具体任务，规划机器人路径。在Navigation2中，行为树通过XML文件构建，程序注册节点类型，根据XML指示创建实例。我们进一步解析了ComputePathToPoseAction类及其与行为树管理节点之间的交互，展示了从客户端请求到服务端执行一系列节点直至叶子结点的完整流程。

       在Behavior Tree的执行过程中，黑板（Blackboard）作为关键机制，确保了节点之间结果的传递。例如，规划模块向控制模块传递路径信息，实现路径跟随。我们通过分析Behavior Tree XML文件和相关代码，展示了如何利用黑板在节点之间进行信息共享，以及整个流程的可视化。

       综上所述，ROS2 Navigation2导航程序框架通过集成控制节点、动作节点和黑板机制，提供了高效、灵活的导航解决方案。随着后续章节的深入，我们将探索插件式管理机制、无极源码影视节点生命周期管理等高级功能，进一步优化导航流程。

ROS入门教程-理论与实践（7.2.4 导航实现_路径规划）

       路径规划在机器人导航中扮演着核心角色，ROS的navigation功能集中的move_base包正是实现这一功能的关键工具。

       move_base简介与节点

       move_base通过基于动作的路径规划，接收目标点并控制机器人移动，实时反馈机器人状态和目标点信息。它由全局和本地路径规划模块组成，且已整合在navigation包中，安装命令为：sudo apt install ros-navigation。

       节点详细说明

       move_base的核心节点包含多个动作、订阅/发布的话题和服务，如订阅的move_base/goal和cancel动作，以及goal、feedback、status和result发布的话题。订阅的Topic有move_base_simple/goal，发布Topic为cmd_vel，服务包括make_plan、clear_unknown_space和clear_costmaps。参数设置请参考官方文档。

       代价地图与move_base配置

       机器人导航依赖于地图，ROS中的地图由灰度值表示障碍物概率。静态地图需配合实时障碍物数据和膨胀区等信息。move_base涉及两张代价地图：global_costmap和local_costmap，它们各自负责全局和本地路径规划，通过多层叠加提供不同层级信息。

       实际应用与参数配置

       虽然move_base包含了路径规划算法，但需根据机器人特性进行个性化配置。例如，通过launch文件启动move_base，可指定参数加载、重生选项和yaml配置文件。通过costmap_common_params.yaml等文件调整机器人尺寸、安全距离和传感器参数，以及global_costmap_params.yaml、local_costmap_params.yaml和base_local_planner_params.yaml等文件，来优化路径规划和避障策略。

       避免假死现象

       通过调整全局和本地路径规划的参数，可以在保持安全距离的同时，使机器人在局部规划时更灵活，防止进入膨胀区域。

       集成与测试

       在实际应用中，需与Gazebo仿真环境、amcl和Rviz等工具集成。设置好全局和本地代价地图及导航组件后，可以通过Rviz设置目标实现导航，同时机器人能动态避开新障碍。

ROS2机器人入门到实战编写 Launch 并启动导航

       在探索ROS2机器人导航的过程中，我们首先需要准备参数，并通过Launch文件进行配置和启动。

       首先，确保将slam生成的地图备份到src/fishbot_navigation2/maps目录下，这是开始编写launch文件的必要前提。

       在fishbot_navigation2包的launch目录下，创建一个新的导航启动文件navigation2.launch.py，编写如下代码。这个launch文件允许用户配置三个参数：是否使用仿真时间use_sim_time、地图文件map_yaml_path以及导航参数nav2_param_path，已预设了默认值。

       然后，对CMakeLists.txt进行更新，添加launch、config和maps目录的安装指令，重新构建功能包以完成文件拷贝。

       启动底盘和雷达是常规步骤，无需过多描述。接下来，启动导航流程中，你可能会在启动终端中遇到TF错误。这是因为机器人初始位置未设定。在RViz中，利用2D Pose Estimate工具来精确设置机器人的初始位置，通过左键点击地图并调整方向。

       初始化位置后，地图将发生变化，原有的障碍物边界会因代价地图的膨胀而扩大，这是Navigation 2为了防止碰撞所做的预处理。全局路径规划和局部路径规划使用的地图不同，因此在RViz左侧的配置中，隐藏全局代价地图，显示局部代价地图及其膨胀层，以便观察。

ROS学习笔记-机器人导航(仿真)2-路径规划move_base

       路径规划是导航系统的核心组件之一，move_base 功能包由 ROS 的 navigation 包集成，负责根据预设的目标点控制机器人底盘运动至目标位置，同时持续反馈机器人状态和目标点状态信息。move_base 的实现主要依赖于全局路径规划与本地路径规划的协作。导航系统的安装通过命令行完成，具体操作为：sudo apt install ros--navigation。

       move_base 功能包的核心节点是 move_base，它提供了丰富的动作、话题和服务接口供调用。动作接口包括：move_base/goal、move_base/cancel、move_base/feedback、move_base/status、move_base/result，分别用于发送目标、取消任务、接收反馈、获取状态和反馈结果。订阅的话题包括：move_base_simple/goal，用于接收目标点信息。发布的话题为：cmd_vel，用于控制机器人移动。服务接口包括：~make_plan、~clear_unknown_space 和 ~clear_costmaps，用于路径规划和地图清理。参数配置参考 ROS 官网。

       路径规划涉及代价地图的构建，代价地图是基于静态地图优化后的版本，用于表示障碍物概率和潜在路径成本。代价地图分为全局成本地图与本地成本地图，分别用于全局路径规划与局部路径规划，可以实现多层叠加，适应不同场景需求。在 ROS 中，代价地图的计算依赖于算法逻辑，通常以距离机器人中心的距离和栅格灰度值作为参数。

       在使用 move_base 进行路径规划时，首先需要启动 move_base 功能包下的 move_base 节点，并进行参数配置。参数配置通常涉及机器人的尺寸、安全距离、传感器信息、成本地图参数、局部规划器参数等。配置文件可以从成熟的机器人路径规划实现中获取，例如 turtlebot3 的配置文件。集成地图服务、amcl、move_base 与 Rviz 等组件后，可以实现导航功能。导航测试包括启动仿真环境、调用相关 launch 文件、添加 Rviz 组件并设置全局与本地代价地图参数，最后通过 Rviz 设置导航目标点，实现导航操作。在导航过程中，机器人能够自动检测并躲避新添加的障碍物，确保安全导航。

ROS——Navigation功能包等你来查收！

       ROS，即机器人操作系统，自斯坦福大学AI实验室诞生，旨在提高机器人软件代码复用性，现已成为机器人领域主流平台，涵盖导航定位、3D物体识别、运动规划等。

       ROS导航功能包专注于机器人定位、导航和避障，关键在于机器人了解自身位置、目的地及路径规划。功能包架构包括：map_server用于地图管理；costmap_2D产生代价地图；robot_pose_ekf融合传感器数据输出机器人位置；voxel_grid处理三维地图；localization提供定位功能，包含仿真和粒子滤波；nav_core定义导航接口；move_base管理导航流程，包括全局路径规划和局部路径规划。

       导航流程分为信息采集、里程计发布和控制指令输出三步。信息采集实时避障，包含激光扫描或点云数据。发布里程计和TF变换，供导航功能包使用。输出geometry_msgs格式指令控制机器人。

       通过深入理解ROS导航功能包，希望读者能获得更直观的感性认识。以下链接是视频教程供参考。

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ROS入门必学导航算法——Navigation

       在机器人技术的前沿发展中，ROS（Robot Operating System）的Navigation Stack作为导航和定位系统的重要里程碑，为机器人在复杂环境中的自主导航提供了强大的支持。这个软件包整合了关键组件，赋予了移动机器人在不规则地形和密集环境中高效导航的能力。本文将深入探讨ROS Navigation Stack的内部构造，关键组件及其对机器人技术的革命性影响。

       导航系统的协同工作原理由其基本架构图清晰展示，它由一系列节点和它们之间的通信机制组成，共同实现机器人的自主导航。例如，AMCL（自适应蒙特卡洛定位）节点利用里程计和激光雷达数据，实时定位机器人在地图上的位置。传感器变换节点则确保来自不同传感器的数据在统一参考系内对齐，便于整合。

       局部和全局规划器、代价地图、恢复行为以及基础控制器等，每个部分都扮演着独特角色，如全局规划器负责计算路径，局部规划器处理即时障碍物，而基础控制器则直接控制机器人的移动。整个ROS Navigation Stack利用模块化和消息传递机制，确保了系统的灵活性和可扩展性。

       在实际应用中，如阿木实验室的R无人车，就充分依赖ROS Navigation Stack进行自主定位、路径规划和避障。该平台集成了多种传感器和底盘，提供丰富的案例和教程，以简化开发过程。对于对此感兴趣的朋友，可以通过留言获取更多相关技术信息和研究动态。