【ROS2】【机器人导航navigation2】参数调整分析-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【ROS2】【机器人导航navigation2】参数调整分析。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

一、概述

在之前的笔记分析了nav2的启动文件，发现所有实际控制机器人的节点都需要params_file文件，也就是/opt/ros/humble/share/nav2_bringup/params/ nav2_params.yaml
所以要实际控制机器人导航需要修改params_file文件

二、参数文件总览

navigation2,机器人文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-726766.html

比较重要的是这几个节点
- planner_server节点的参数，用于设置路径规划器（global planner）的参数，如地图、规划器类型、规划时间等。
- controller_server节点的参数，用于设置控制器（local planner）的参数，如速度、加速度、PID参数等。
- recoveries_server节点的参数，用于设置恢复行为（recovery behaviors）的参数，如障碍物避让、路径重新规划等。
- bt_navigator节点的参数，用于设置行为树（behavior tree）导航器的参数，如行为树的文件路径、调试模式等。
  通过修改nav2_params.yaml文件中的这些参数，可以调整导航栈的行为，以适应不同的场景和需求。

三、重要节点参数分析

1. planner_server节点

负责全局路径规划，即根据地图和目标点，生成一条从起始点到目标点的路径。下面是详细解释：
- expected_planner_frequency：路径规划的频率，即规划器每秒钟生成的路径数。默认值为0.0，表示不限制频率。
- use_sim_time：是否使用仿真时间，如果为true，则使用ROS的仿真时间，否则使用系统时间。默认值为true。
- planner_plugin：路径规划器的插件名称，即使用哪个路径规划器实现路径规划。默认值为grid_based，即使用基于栅格地图的路径规划器。也可以设置为其他插件名称，例如navfn、navfn_planner、teb_local_planner等。
- GridBased插件
  - allow_unknown：是否允许路径规划经过未知区域。默认值为false。
  - tolerance：路径规划器的默认容忍误差，即机器人到达目标点的最大距离误差。默认值为0.5米。
  - use_astar：是否使用A*算法进行路径规划。默认值为false。

2. controller_server节点

负责本地路径跟随，即根据路径规划器生成的全局路径，在局部范围内生成机器人的运动轨迹。
- use_sim_time：是否使用仿真时间，如果为true，则使用ROS的仿真时间，否则使用系统时间。默认值为true。
- controller_frequency：控制器的控制频率。默认值为20.0赫兹。
- min_x_velocity_threshold：机器人在x轴最小线速度。默认值为0.001
- min_y_velocity_threshold：机器人在y轴最小线速度。默认值为0.5
- min_theta_velocity_threshold：机器人的最小旋转角速度。默认值为0.001
- failure_tolerance：机器人执行导航任务时容忍的失败次数。如果机器人在执行导航任务时达到了设定的失败次数，controller_server节点会认为该导航任务失败，停止机器人的运动并返回失败信息。默认值为0.3
- progress_checker_plugin：用于指定机器人在沿着全局路径移动时的路径跟踪插件。该参数的默认值为progress_checke。
- goal_checker_plugins：用于指定机器人在执行导航任务时的目标检测插件。该参数的默认值为general_goal_checker
- controller_plugins：用于指定机器人在执行导航任务时的运动控制插件。该参数的默认值为FollowPath
- progress_checker插件
  - progress_checker插件会根据机器人当前位置和全局路径信息，计算机器人需要沿着全局路径移动的下一个位置，并将该位置作为机器人的目标位置进行控制。
    - required_movement_radius：用于控制机器人沿着全局路径移动时的偏差容忍度。该参数的默认值为0.5m。
    - movement_time_allowance：用于控制机器人沿着全局路径移动时的时间容忍度。该参数的默认值为10s，即机器人在沿着全局路径移动时允许的时间为10s。如果机器人在沿着全局路径移动的时间超过了该时间，progress_checker插件会认为机器人超时了，需要及时调整机器人的运动控制，以确保机器人能够按照预定时间内完成导航任务。
- general_goal_checker插件会根据机器人当前位置和目标点信息，计算机器人需要到达的最终目标点，并将该点作为机器人的目标位置进行控制。
  - stateful 参数用于指定该插件是否需要维护状态信息。如果设置为 True，该插件会在机器人到达目标位置时将状态信息存储下来，以便后续的任务调度和统计分析。
  - xy_goal_tolerance 参数用于控制机器人到达目标位置时的位置精度。该参数的默认值为0.25m，即机器人到达目标位置时允许的位置误差范围为0.25m。
  - yaw_goal_tolerance 参数用于控制机器人到达目标位置时的方向精度。该参数的默认值为0.25rad，即机器人到达目标位置时允许的方向误差范围为0.25rad。
- FollowPath插件会根据机器人当前位置和全局路径信息，计算机器人需要采取的线速度和角速度，运用了dwb算法，并将这些速度作为机器人的控制指令进行下发。
  - min_vel_x: 最小线速度
  - min_vel_y: 最小侧向速度
  - max_vel_x: 最大线速度
  - max_vel_y: 最大侧向速度
  - max_vel_theta: 最大角速度
  - min_speed_xy: 最小平面速度，通常为0
  - max_speed_xy: 最大平面速度，和max_vel_x相同
  - min_speed_theta: 最小角速度，通常为0
  - acc_lim_x: x方向加速度限制
  - acc_lim_y: y方向加速度限制
  - acc_lim_theta: 角加速度限制
  - decel_lim_x: x方向减速度限制
  - decel_lim_y: y方向减速度限制
  - decel_lim_theta: 角减速度限制
  - vx_samples: 线速度采样数，用于搜索最优解
  - vy_samples: 侧向速度采样数，用于搜索最优解
  - vtheta_samples: 角速度采样数
  - sim_time: 模拟时间，用于计算轨迹
  - linear_granularity: 线性路径的分辨率，即路径中相邻两个点之间的距离，单位为m。
  - rotational_granularity: 旋转路径的分辨率，即路径中相邻两个点之间的角度，单位为rad。
  - transform_tolerance: 机器人状态变换的容忍度，即机器人位置和姿态在传递过程中的误差容忍度。
  - xy_goal_tolerance: xy平面的目标容差
  - trans_stopped_velocity: 线速度小于该值，机器人被认为已停止
  - short_circuit_trajectory_evaluation: 是否提前结束轨迹评估
  - stateful: 是否保留状态信息
  - critics: 用于评估轨迹的批评家。这是一个评估器，它根据各种因素对轨迹进行评估，以确定其质量。它是自主导航系统中的一个重要组成部分，因为它可以帮助机器人决定最佳路径。
  - BaseObstacle.scale: 障碍物评估批评家的权重。这个参数用于调整障碍物评估批评家对轨迹的影响程度。如果这个值越高，那么机器人将更加关注避开障碍物，而不是其他因素。
  - PathAlign.scale: 路径对齐评估批评家的权重。这个参数用于调整路径对齐评估批评家对轨迹的影响程度。如果这个值越高，那么机器人将更加关注路径对齐，而不是其他因素。
  - PathAlign.forward_point_distance: 前向点的距离，用于计算路径对齐误差。这个参数用于计算机器人当前位置与路径的偏差，以便评估路径对齐性。
  - GoalAlign.scale: 目标对齐评估批评家的权重。这个参数用于调整目标对齐评估批评家对轨迹的影响程度。如果这个值越高，那么机器人将更加关注目标对齐，而不是其他因素。
  - GoalAlign.forward_point_distance: 前向点的距离，用于计算目标对齐误差。这个参数用于计算机器人当前位置与目标的偏差，以便评估目标对齐性。
  - PathDist.scale: 路径距离评估批评家的权重。这个参数用于调整路径距离评估批评家对轨迹的影响程度。如果这个值越高，那么机器人将更加关注路径的距离，而不是其他因素。
  - GoalDist.scale: 目标距离评估批评家的权重。这个参数用于调整目标距离评估批评家对轨迹的影响程度。如果这个值越高，那么机器人将更加关注目标的距离，而不是其他因素。
  - RotateToGoal.scale: 转向目标评估批评家的权重。这个参数用于调整转向目标评估批评家对轨迹的影响程度。如果这个值越高，那么机器人将更加关注转向目标，而不是其他因素。
  - RotateToGoal.slowing_factor: 减速因子，用于减速到目标。这个参数用于控制机器人接近目标时的速度。如果这个值越高，那么机器人将减速得更快。
  - RotateToGoal.lookahead_time: 前瞻时间，用于计算转向目标误差。这个参数用于计算机器人当前位置与目标的角度差，以便评估转向目标的精度。如果这个值越高，那么机器人将更加关注转向目标的精度