myAgv的slam算法学习以及动态避障
前言
随着科技得越来越发达，人工智能，自动驾驶导航等字眼频频出现在我们得眼前。但是目前来说自动驾驶并没有得到很全面得普及，还在进行不断的开发和测试当中。从小就爱好车的我，对这项技术也很是感兴趣。
偶然间在上网的时候买了一台slam小车，能够利用2d激光雷达进行建图，自动导航，动态规避等功能。今天我将我在使用这台slam小车进行动态避障功能的实现记录下来。在进行动态避障用到的算法是dwa和teb算法。
简单介绍一下我用到的机器
myagv slam小车myagv 是 elephant robotics 的一款自动导航智能车辆。 它采用了竞赛级别的麦克纳姆车轮和带有金属框架的全包裹设计。 内置了一些slam算法来满足建图和导航方向的学习。
myagv是以树莓派4b为微型控制板，以ubuntu为开发系统，这也是为什么选择它的原因，树莓派有世界上最大的活跃社区，拥有许多全世界各地的用户案例提供借鉴。
建图/mapping首先我得搭建一个场景，让myagv在我搭建的场景里进行建图，自动导航，动态避障。
这是我简易搭建的一个场景，一些障碍物以及一些遮挡的物品。
现在开始我的建图。没有地图怎么进行导航呢，平时开车导航地图都是已经存在的，所以我要给场景进行建图，用到的gmapping算法。
gmapping：
gmapping是一种用于在机器人上建立环境地图的算法。它是一种基于激光雷达数据的slam（simultaneous localization and mapping）算法，可以在机器人运动时实时地构建环境地图，并同时确定机器人的位置。gmapping算法是ros（robot operating system）机器人操作系统中的一个软件包，可以通过ros的命令行工具或者编程接口来调用和使用它。
这里跟随elephant robotics 的gitbook（有详细的操作方式）来进行操作。
利用激光雷达等传感器收集周围环境信息，然后通过计算机算法将这些信息组合成一幅环境地图。之后我就可以在这张地图上进行导航和动态避障等功能了。
ps：gmapping完成之后记得保存建好的地图。
我在这调用了myagv的一种控制方法，用键盘进行控制myagv去执行建图。
自动导航amcl 定位这里要介绍一个算法acml算法，amcl算法是一种概率机器人定位算法，它基于蒙特卡罗方法（monte carlo method）和贝叶斯滤波（bayesian filtering）理论，通过对机器人搭载的传感器数据进行处理，实时估计机器人在环境中的位置，并不断更新机器人位置的概率分布。
amcl算法通过以下步骤实现机器人的自适应定位：
初始化粒子集合：首先，在机器人初始位置周围生成一组粒子，代表机器人可能的位置。运动模型更新：根据机器人的运动状态和控制信息，更新粒子集合中每个粒子的位置和状态信息。测量模型更新：根据机器人搭载的传感器数据，计算每个粒子的权重（即代表机器人在该粒子位置时传感器数据与实际数据的匹配程度），并通过归一化处理，将权重转化为概率分布。重采样：根据粒子的权重，对粒子集合进行重采样，从而提高定位精度并减少计算复杂度。机器人定位：根据粒子集合的概率分布，确定机器人在环境中的位置，并更新机器人状态估计信息。通过以上步骤的循环迭代，amcl算法可以实时地估计机器人在环境中的位置，并不断更新机器人位置的概率分布。
navigation提供了一套框架，可以让我们灵活的选择global_planner、local_planner来提供路径规划功能，其中global_planner是全局规划器，而local_planner是局部路径规划器，它们之间的有些消息，例如：全局规划的轨迹，就是在框架内部传递，没有topic可以跟踪。总的说，ros的导航模块提供了一套机制，通过选择不同的规划器，可以实现机器人的自主导航。
可以看到除了规划器，导航模块还包括 cost_map ，也就是栅格地图，并且也包括了静态障碍物的信息，也就是说哪些区域可以通过哪些不可以通过。同时动态障碍物信息是通过sensor topics来发布，然后实时更新cost_map来实现动态避障。除了地图，导航模块还需要定位信息，是由amcl模块来提供定位信息，如果想采用其它的定位模块替代，只需要发布相同的topic即可。同时还要提供tf信息，也就是说不同传感器之间的转换关系，这在机器人中非常常见。机器人的位姿信息则由odometry来提供，包括机器人的速度、角度等，提供给局部规划器来规划路径。
如果不太了解，这边推荐去查阅ros官方文档。
我们来一起看看自动导航的效果如何
这是实现了静态的避障，能够简单的实现。但是很多场景都有不确定的因素，比如说突然走出来一个人，这个时候站在面前，如果只依靠静态避障的话，那么它就会直接撞上去，这个时候就需要用到另一种功能，动态避障。
动态避障是指机器人在移动过程中，根据环境变化实时调整路径，避开障碍物的能力。与静态环境下的避障不同，动态避障需要机器人能够实时感知周围环境的变化，并做出相应的调整，以保证机器人的安全移动，从而提高生产效率和安全性。动态避障我这边主要用到的是dwa和teb算法。
总结动态避障的算法需要涉及的知识较多，本篇的文章就记录到这里，后续我会将dwa和teb算法写在另一篇文章中，如果你觉得我写的还不错，或者有啥需要改进的地方请在下方留言。
这里在写一下对myagv的使用下来的感受，首先呢它的外观是很好的，它能够搭载机械臂作为一个复合机器人去实现很多任务。我买他的初衷主要是为了学习slam小车的一些知识，实现自主导航等依靠雷达的功能，它搭载这树莓派4b全球最大的硬件开发社区，有很多的资源提供，这也是选择它的理由。
除此之外，它也不是完美的，它的电池消耗的很快，最长待机时间是2小时，如果使用的频率较高的话，一小时左右就快没电了。这是使用下来我觉得需要提升的地方，后续也继续更新使用myagv的感受。
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简单介绍一下我用到的机器
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建图/mapping首先我得搭建一个场景，让myagv在我搭建的场景里进行建图，自动导航，动态避障。
这是我简易搭建的一个场景，一些障碍物以及一些遮挡的物品。
现在开始我的建图。没有地图怎么进行导航呢，平时开车导航地图都是已经存在的，所以我要给场景进行建图，用到的gmapping算法。
gmapping：
gmapping是一种用于在机器人上建立环境地图的算法。它是一种基于激光雷达数据的slam（simultaneous localization and mapping）算法，可以在机器人运动时实时地构建环境地图，并同时确定机器人的位置。gmapping算法是ros（robot operating system）机器人操作系统中的一个软件包，可以通过ros的命令行工具或者编程接口来调用和使用它。
这里跟随elephant robotics 的gitbook（有详细的操作方式）来进行操作。
利用激光雷达等传感器收集周围环境信息，然后通过计算机算法将这些信息组合成一幅环境地图。之后我就可以在这张地图上进行导航和动态避障等功能了。
ps：gmapping完成之后记得保存建好的地图。
我在这调用了myagv的一种控制方法，用键盘进行控制myagv去执行建图。
自动导航amcl 定位这里要介绍一个算法acml算法，amcl算法是一种概率机器人定位算法，它基于蒙特卡罗方法（monte carlo method）和贝叶斯滤波（bayesian filtering）理论，通过对机器人搭载的传感器数据进行处理，实时估计机器人在环境中的位置，并不断更新机器人位置的概率分布。
amcl算法通过以下步骤实现机器人的自适应定位：
初始化粒子集合：首先，在机器人初始位置周围生成一组粒子，代表机器人可能的位置。运动模型更新：根据机器人的运动状态和控制信息，更新粒子集合中每个粒子的位置和状态信息。测量模型更新：根据机器人搭载的传感器数据，计算每个粒子的权重（即代表机器人在该粒子位置时传感器数据与实际数据的匹配程度），并通过归一化处理，将权重转化为概率分布。重采样：根据粒子的权重，对粒子集合进行重采样，从而提高定位精度并减少计算复杂度。机器人定位：根据粒子集合的概率分布，确定机器人在环境中的位置，并更新机器人状态估计信息。通过以上步骤的循环迭代，amcl算法可以实时地估计机器人在环境中的位置，并不断更新机器人位置的概率分布。
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