ROS Navigation Tuning Guide（导航调试指南）

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ROS Navigation Tuning Guide

• 导航调试指南
• • 准备工作
  • • 距离传感器
    • 里程计
    • 定位
  • 速度与加速度的设置
  • • 获得最大速度
    • 获得最大加速度
    • 设置最小值
    • ＸＹ方向的速度
  • Global Planner
  • • 接口
    • 参数
  • Local Planner
  • • DWA Local Planner
    • • DWA algorithm
      • DWA Local Planner : Forward Simulation
      • DWA Local Planner : Trajactory Scoring
      • DWA Local Planner : Other Parameters
  • Costmap 参数
  • • footprint
    • inflation
    • costmap resolution
    • obstacle layer and voxel layer
  • AMCL
  • • Header in LaserScan messages
    • Parameters for measurement and motion models
    • Translation of the laser scanner
  • Recovery Behaviors
  • Dynamic Reconfigure
  • 其他
  • • 代价地图
    • 局部规划器
  • 实调总结
  • 全局规划
  • 局部规划
  • • TrajectoryPlannerROS
    • DWAPlannerROS
  • move_base

导航调试指南

借用前辈郑开宇基本调试指南经验，谈一谈对于配置、调参、优化这些到底应该怎么做，经验之谈．

准备工作

三个组件检查：距离传感器，里程计和定位。

距离传感器

如果机器人没有从其距离传感器（例如激光器）获取信息，那么导航将不起作用。首先确保可以在rviz中查看传感器信息，它看起来相对正确（一般判断激光点是否跟障碍物对齐），并以预期的速度在刷新。
最后确认建图导航中是否为需要的传感器数据topic以及link是否正确。

里程计

里程计是一个很不确定的因素，大部分移动机器人是有编码器的，编码器本身会有少量误差，但是加上轮子摩擦空转、地面不平、机器人驱动结构（二轮差动、四轮差动、全向轮）等因素影响，会累计出很大的误差，尤其是原地旋转，通常情况下可以加入IMU等数据进行融合重新计算里程计数据，如果使用得当，里程计误差便可以控制在很好的范围。然而，又是然而，IMU的安装位置是机械的，如何标定IMU的准确相对位置是困难的，不过通常良好的机械安装会使计算后的里程在可控范围内，所以，使用EKF等融合数据时，一定要保证IMU位置与数据的准确，否则只会让里程计信息雪上加霜。

第一个测试检查角速度是否合理。打开rviz，将坐标系设置为“odom”，显示机器人提供的激光扫描，将该主题的衰减时间设置为高（类似20秒），并执行原地旋转。然后，我看看扫描出来的边线在随后的旋转中如何相互匹配。理想情况下，每次扫描将刚好落在相互的顶端，会重叠在一起，但是有些旋转漂移是预期的，所以我只是确保扫描之间误差，不会超过一度或两度以上。

第二个测试检查线速度是否合理。机器人放置在与距离墙壁几米远地方，然后以上面相同的方式设置rviz。接着我将驱动机器人向墙壁前进，从rviz中聚合的激光扫描看看扫描出来边线的厚度。理想情况下，墙体应该看起来像一个扫描，但我只是确保它的厚度不超过几厘米。如果显示扫描边线的分散在半米以上，但有些可能是错误的测距。

其他的测试角速和线速方法：

线速标定：http://www.ncnynl/archives/201701/1217.html
角速标定：http://www.ncnynl/archives/201701/1218.html
线速标定：http://www.ncnynl/archives/201707/1812.html
角速标定：http://www.ncnynl/archives/201707/1813.html

定位

假设里程计和激光扫描仪都能合理地执行，建图和调整AMCL通常并不会太糟糕。首先，运行gmapping或者hector啥的，操控机器人来生成地图。然后使用该地图与AMCL，并确保机器人保持定位。通常是需要设置一个大概的初始位置，稍微移动机器人，就可以看到激光与障碍物对齐了。

速度与加速度的设置

最大/最小速度和加速度是移动基座的两个基本参数，正确设置对优化本地规划器行为有很大帮助．在ROS中有平动和旋转的两种速度/加速度。

加速度与速度，对于规划的影响就很神奇，不同的加速度，速度，最大最小速度，最大加速度，前进速度与转弯速度的组合，各种组合就是会有不一样的效果，想要获得好的效果只能多次尝试不同组合，对于不同的机器人效果也不近相同，还有controller的频率也会影响最后的输出速度。

获得最大速度

通常可以参考移动底盘手册，找到最大速度．还可以订阅odom话题，控制机器人运动，直线运动和原地旋转运动分别可以一个恒定值，便是最大平动速度和旋转速度，为了安全一般我们设置低于最大值．

获得最大加速度

同样可以在手册中找到．若不能再次使用里程计参数，根据机器人到达最大速度的时间，最大速度，位置或角度，可以计算出最大加速度．

设置最小值

这里的最小值我们设置为较大的负值，因为需要机器人后退，以及在任意方向旋转．注意：DWA Local Planner采用机器人最小转速的绝对值．

ＸＹ方向的速度

X方向速度为平行于机器人直线运动的方向的速度，与平动速度相同．Y方向速度为垂直于机器人直线运动方向的速度．对于非完整机器人，如两轮差速机器人，需将Y轴方向速度设置为０．

Global Planner

move_base的运行依赖于global planner和local planner．这里有三个nav　core::BaseGlobal Planner 的接口: carrot planner, navfn and global planner．

接口

1. carrot planner ：最简单的一个．检查到如果给定的目标是障碍物，通过沿向量向后移动机器人和目标点。最终它将这个有效的目标作为一个计划传递给本地规划师或controller。因此，此计划器不执行任何全局操作路径规划。如果你需要你的机器人接近给定的目标，这是很有帮助的。即使目标无法实现。在复杂的室内环境中却不太实际。
2. navfn and global planner ：navfn使用dijkstra的算法找到一个全局路径，该路径在起点和终点。Global Planner是一种更灵活的替代产品。有更多的选择。这些选项包括（1）A*支持（2）切换二次近似（3）切换网格路径。

参数

global planner通常是我们喜欢使用的，下面讨论一些关键参数．并非所有参数在ROS网站，这时使用rqt的参数重新配置程序，可以看到所有参数
rosrun rqt_reconfigure rqt_reconfigure

将参数　allow_unknown(true)　use_dijkstra(true)　use_quadratic(true)　use_grid_path(false)　 old_navfn_behavior(false)　设置成默认．如果需要查看potential map,将visualize potential(false)设置成true可能会很有帮助
除了这些参数外，还有三个未列出的参数实际上决定了计划全局路径的质量。成本因素、中性成本、致命成本。实际上，这些参数也出现在NAVFN中。源代码2有一段解释navfn如何计算成本值。

navfn cost value的设置：
cost = COST NEUTRAL + COST FACTOR * costmap cost value
costmap cost values的输入值在0到252之间．
在成本中性值为50的情况下，成本系数需要大约为0.8，以确保输入值在输出范围（50到253）上均匀分布。如果成本因素更高，成本值将在障碍物周围有一个高原，然后规划者将（例如）把狭窄走廊的整个宽度视为同样不可取的，因此不会规划沿着中心的路径．
实验证明。将成本系数设置为过低或过高会降低路径的质量。这些路径有不经过每边障碍物的中间，曲率相对平缓。极端中性的成本值也有同样的效果。对于致死成本，即使可行路径明显，将其设置为低值也可能导致无法生成任何路径。图5-10显示了成本因素和中性成本对全球路径规划的影响。绿线是全球规划师制定的全球路径。经过几次实验，我们发现当cost factor=0.55，neutral cost=66，lethal cost=253时，全局路径是比较理想的。

Local Planner

Local planners依赖于nav core::BaseLocalPlanner interface的接口：
dwa local planner　eband local planner　teb local planner
它们使用不同算法生成速度命令．我们通常选择DWA．

DWA Local Planner

DWA algorithm

dwa_local_planner采用了Dynamic Window Approach(DWA)算法
算法基本思想：

• 在机器人控制空间（dx，dy，dta）中离散采样。
• 对于每个采样速度，从机器人的当前状态执行正向移动模拟，以预测如果在一些（短）时间段内应用采样速度将会发生什么。
• 从以下方面来评价正向移动模拟产生的每个轨迹：接近障碍物，接近目标，接近全局路径和速度。 放弃非法轨迹（与障碍物相撞的轨迹）。
• 选择最高得分的轨迹，并将相关速度发送到移动基座。
• 冲洗并重复

DWA的目标是产生一个（v，ω）对，它表示一个最适合机器人的局部状况。DWA通过搜索下一个时间间隔。这个空间的速度被限制在允许范围内，这意味着机器人必须能够在到达最近的障碍物之前停止。由这些容许速度决定的圆形轨道。而且，DWA只会考虑动态窗口中的速度，该窗口定义为在给定当前平移和旋转速度和加速度的情况下，在下一个时间间隔内可到达的一组速度对。DWA最大化了一个目标函数，这取决于：
（1）抵达目标的进度（2）障碍物空间（3）前进速度产生最佳速度对。

算法摘要：第一步是在动态窗口中的速度空间中采样速度对（v x，v y，ω）。第二步基本上是消除速度（即消除不良轨道），这是不允许的。第三步是使用OBJEC评估速度对．输出轨迹得分的动态函数。第四步和第五步很容易理解，选择当前的最佳速度选项并重新计算。

这个DWA计划依赖于提供障碍信息的本地成本图信息。因此，调整局部成本图的参数对于优化DWA Local planner的行为。接下来，我们将在正向模拟中查看参数,轨迹评分,成本地图等等。

DWA Local Planner : Forward Simulation

前向仿真是DWA算法的第二步。在这一步中，local planner在机器人的控制空间中提取速度样本，并检查这些速度样本所代表的圆形轨迹，最终消除不良速度（轨迹与障碍物相交的速度）。每一个速度样本都被模拟，就好像它被应用到机器人上一个设定的时间间隔，由模拟时间（s）参数控制。我们可以把sim_time看作是机器人以采样速度移动所允许的时间。

实验结果表明，模拟时间越长，计算量越大。另外，当仿真时间变长时，local planner的路径也会变长，这是合理的。下面是一些关于如何调整此sim_time参数的建议。

如果将sim_time设置为一个非常低的值（<=2.0），将导致性能受限，特别是当机器人需要通过狭窄的门口或家具之间的间隙时，因为没有足够的时间来获得实际通过狭窄通道的最佳轨迹。另一方面，由于有了DWA Local planner，所有的轨迹都是简单的圆弧，将sim_time设置为一个非常高的值（>=5.0）将导致不太灵活的长曲线。这个问题并不是不可避免的，因为计划员在每个时间间隔（由控制器频率（hz）控制）后都会主动重新规划，这为小的调整留出了空间。即使对于高性能计算机，4.0秒的值也应该足够。

除了sim_time之外，其他一些值得关注的参数．

速度样本和其他参数 vy_sample，vy_sample决定了在x，y方向要取多少平移速度样本。vy_sample控制旋转速度样本的数量。您希望采集的样本数量取决于您拥有多少计算能力。在大多数情况下，我们倾向于将vy_sample设置为高于平动速度样本，因为转弯通常比直行更复杂。如果将max_vel_y设置为0，则无需在y方向上进行速度采样，因为没有可用的采样。我们选取vy_sample=20，vy_sample=40。

模拟粒度 sim_granularity是在轨迹上的点之间采样的步长。它基本上意味着应该检查轨迹上的点的频率（测试它们是否与任何障碍物相交）。较低的值意味着较高的频率，这需要更多的计算能力。默认值0.025通常足以满足Turtlebot大小的移动基础。

DWA Local Planner : Trajactory Scoring

如上所属，DWA Local Planner 最大化目标函数来获得最佳路径．DWA最大化了一个目标函数，取决于：
（1）抵达目标的进度（2）障碍物空间（3）前进速度产生最佳速度对。

目标函数的成本计算如下：
cost = path distance bias ∗ (distance(m) to path from the endpoint of the trajectory) +
goal distance bias ∗ (distance(m) to local goal from the endpoint of the trajectory) +
occdist scale ∗
(maximum obstacle c

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