ROS 教程之 navigation ： 用 move_base 控制自己的机器人(2)

原文链接：/article/7685210.html

在这一篇文章中，将主要介绍如何将DSP上采集到的速度转化为Odom，即左右轮速度转化为机器人离起点的x,y坐标和机器人的朝向角yaw，让move_base可以订阅到这个信息并做出相应的路径规划。在wiki论坛上有一个很详细的例程是关于如何发布Odometry信息的，希望大家先仔细阅读。在这个程序里，它把转化好的Odom信息发布到了两个地方，第一个是广播了tf关系，即每次机器人移动以后，/odom坐标系和/base_linke的关系，(关于为什么要发布这tf关系，见第三篇博文)；第二个是将消息发布到odom
topic上。这两个东西都将是move_base需要的。

但是它的那段演示程序里，将机器人x轴方向的速度，y轴方向速度，以及旋转速度设置为常数了，实际中肯定是变化的。因此我们只需要将两轮的速度转化为x轴的速度(即前进方向的速度)和绕z轴旋转的速度，再套用到那个程序里去，就能发布机器人的位姿给move_base了。

下面这段程序就是我的转换方法：

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def speed_to_odom(self, Lspeed = 0, Rspeed = 0):

delta_speed = Rspeed - Lspeed

if delta_speed < 0:

theta_to_speed = 0.0077 #右转系数

else:

theta_to_speed = 0.0076 #左转系数

#*比例系数是将单位时间内的左右轮位移差（速度差）转化旋转的角度增量，再除以20ms，得到旋转角速度

v_th = delta_speed * theta_to_speed / 0.02

v_x = (Rspeed + Lspeed)/2.0

v_y = 0.0

return v_x, v_y, v_th #返回x,y轴速度，以及旋转速度th

程序中20ms为速度采样的周期。在这个转换关系,我是把y轴速度设为0，左右轮速度的平均就是前进速度（即x轴速度），左右轮速度的差转化为旋转速度。请注意：将y轴速度设为0这种转换时可行，也就是假定20ms内，机器人没有在垂直于轮子的方向上发生位移。

将左右轮速度转化完以后，就可以用官网的例程发布Odom消息了。

下面总结下思路，再贴出这段的完整源程序。在我的程序中，也就是前面所说的中间通信层程序，首先用pyserial监听串口，一旦收到左右轮的速度信息，马上将左右轮的速度信息转化为x轴方向的前进速度，和绕z轴的旋转速度，然后将这个信息发布到一个主题上（我程序中为car_speed主题）。对官网那段程序进行改进，订阅这个car_speed消息，一旦收到各轴速度，由其速度转化机器人的坐标以及航向角yaw,这些信息作为Odom
topic发布。

首先看如何将左右轮速度值转变为前进速度linear.x和转向速度angular.z的程序，有了linear.x和angular.z以后再来考虑发布odom：

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#!/usr/bin/env python

# -*- coding: utf-8 -*-

import roslib;roslib.load_manifest('beginner_tutorials')

import rospy

from beginner_tutorials.msg import Num, carOdom #自定义的消息

from geometry_msgs.msg import Twist

import serial_lisenning as COM_ctr #自己写的串口监听模块

import glob

from math import sqrt, atan2, pow

class bluetooth_cmd():

def __init__(self):

rospy.init_node('robot_driver', anonymous=True)

def callback(self,msg ):

cmd_twist_rotation = msg.angular.z #

cmd_twist_x = msg.linear.x * 10.0

cmd_twist_y = msg.linear.y * 10.0

wheelspeed = self.odom_to_speed(cmd_twist_x, cmd_twist_y,cmd_twist_rotation)

print 'msg:', msg

print wheelspeed

self.blue_tooth_send([wheelspeed[0], self.speed_kp, self.speed_ki, wheelspeed[1]])

def odom_to_speed(self, cmd_twist_x =0, cmd_twist_y=0,cmd_twist_rotation=0):

cent_speed = sqrt(pow(cmd_twist_x, 2) + pow(cmd_twist_y, 2))

yawrate2 = self.yawrate_to_speed(cmd_twist_rotation)

Lwheelspeed = cent_speed - yawrate2/2

Rwheelspeed = cent_speed + yawrate2/2

return Lwheelspeed, Rwheelspeed

def yawrate_to_speed(self, yawrate):

if yawrate > 0:

theta_to_speed = 0.0077 #右转系数

else:

theta_to_speed = 0.0076 #左转系数

x = (yawrate * 0.02) / theta_to_speed #yawrate ：rad/s *0.02表示 20ms内应该转多少弧度，/0.0076是把 要转的弧度转化为左右轮速度差

return x

def talker(self):

self.rec_data = COM_ctr.SerialData( datalen = 2) #启动监听COM 线程

allport = glob.glob('/dev/ttyU*')

port = allport[0]

baud = 115200

openflag = self.rec_data.open_com(port, baud)

rospy.Subscriber("/cmd_vel", Twist, self.callback)#订阅move_base发出的控制指令

pub = rospy.Publisher('car_speed', carOdom)

pub_wheel = rospy.Publisher('wheel_speed', Num) #左右轮速度

r = rospy.Rate(500) # 100hz

Lwheelpwm= 0

sumL = 0

sumR = 0

while not rospy.is_shutdown():

all_data = []

if self.rec_data.com_isopen():

all_data = self.rec_data.next() #接收的数据组

if all_data != []: #如果没收到数据，不执行下面的

wheelspeed = Num() #自己的消息

car_speed = carOdom()

leftspeed = all_data[0][0]

rightspeed = all_data[1][0]

wheelspeed.leftspeed = leftspeed

wheelspeed.rightspeed = rightspeed

#左右轮速度转化为机器人x轴前进速度和绕Z轴旋转的速度

resluts = self.speed_to_odom(leftspeed, rightspeed)

car_speed.x = resluts[0]

car_speed.y = resluts[1]

car_speed.vth = resluts[2]

pub.publish(car_speed)

pub_wheel.publish(wheelspeed)

r.sleep()

if openflag:

self.rec_data.close_lisen_com()

def speed_to_odom(self, Lspeed = 0, Rspeed = 0):

delta_speed = Rspeed - Lspeed

if delta_speed < 0:

theta_to_speed = 0.0077 #右转系数

else:

theta_to_speed = 0.0076 #左转系数

v_th = delta_speed * theta_to_speed / 0.02 # first : transform delta_speed to delta_theta . second: dived by delta_t (20ms), get the yawrate

v_x = (Rspeed + Lspeed)/10.0/2.0 # Lspeed : dm/s -- > m/s so need to /10.0

v_y = 0.0

return v_x, v_y, v_th

def blue_tooth_send(self, data = [], head = 'HY'):

if data !=[] and self.rec_data.com_isopen():

self.rec_data.send_data(data, head) #绕中心轴旋转 设定为0

# print data

if __name__ == '__main__':

try:

car_cmd = bluetooth_cmd()

car_cmd.talker()

except rospy.ROSInterruptException: pass

注意这段程序里用了自己定义的msg：Num 和 carOdom。这两个msg文件存放于beginner_tutorials/msg文件夹下。如果不知道怎么创建msg，可以看官网的教程或者我的另一篇博文。

这里贴出我定义的消息的内容：

Num.msg:

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float32 leftspeed

float32 rightspeed

carOdom.msg:

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float32 x

float32 y

float32 vth

上面程序发布的/car_speed topic就包含了车子的linear.x和angular.z，运行这个节点以后，我们可以使用rostopic指令来监控这个主题发布的频率：

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rostopic hz /car_speed

看主题发布的频率是否和期待的一致。

现在已经将左右轮速度转化为x轴速度和旋转速度了，下面贴出我改进的官网教程代码，教大家如何发布Odom信息和odom与base_link之间的tf转换关系。官网教程里的vx,vy,vth为常数，我们这里先订阅自己上段程序发布的car_speed主题，也就是订阅机器人实时的前进速度x和旋转速度。把官网程序由常数改为机器人实际速度就行了。下面程序为C++写的，在beginner_tutorials/src文件夹下创建空白文档，命名为your_filename.cpp，把下列代码复制进去：

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#include <ros/ros.h>

#include <tf/transform_broadcaster.h>

#include <nav_msgs/Odometry.h>

#include <beginner_tutorials/carOdom.h>

//goal:subscribe the car_speed, then send them

class SubscribeAndPublish

{

public:

SubscribeAndPublish()

{

x_ = 0.0;

y_ = 0.0;

th_ = 0.0;

vx_ = 0.0;

vy_ = 0.0;

vth_ = 0.0;

current_time_ = ros::Time::now();

last_time_ = ros::Time::now();

//Topic you want to publish

pub_ = n_.advertise<nav_msgs::Odometry>("odom", 1);

//Topic you want to subscribe

sub_ = n_.subscribe("car_speed", 1, &SubscribeAndPublish::callback, this);

}

void callback(const beginner_tutorials::carOdom::ConstPtr& input)

{

//nav_msgs::Odometry output;

//.... do something with the input and generate the output...

current_time_ = ros::Time::now();

vx_ = input->x;

vy_ = input->y;

vth_ = input->vth;

//compute odometry in a typical way given the velocities of the robot

//double dt = (current_time - last_time).toSec();

double dt = 0.02;

double delta_x = (vx_ * cos(th_) - vy_ * sin(th_)) * dt;

double delta_y = (vx_ * sin(th_) + vy_ * cos(th_)) * dt;

double delta_th = vth_ * dt;

x_ += delta_x;

y_ += delta_y;

th_ += delta_th;

//since all odometry is 6DOF we'll need a quaternion created from yaw

geometry_msgs::Quaternion odom_quat = tf::createQuaternionMsgFromYaw(th_);

//first, we'll publish the transform over tf

geometry_msgs::TransformStamped odom_trans;

odom_trans.header.stamp = current_time_;

odom_trans.header.frame_id = "odom";

odom_trans.child_frame_id = "base_link";

odom_trans.transform.translation.x = x_;

odom_trans.transform.translation.y = y_;

odom_trans.transform.translation.z = 0.0;

odom_trans.transform.rotation = odom_quat;

//send the transform

odom_broadcaster_.sendTransform(odom_trans);

//next, we'll publish the odometry message over ROS

nav_msgs::Odometry odom;

odom.header.stamp = current_time_;

odom.header.frame_id = "odom";

//set the position

odom.pose.pose.position.x = x_;

odom.pose.pose.position.y = y_;

odom.pose.pose.position.z = 0.0;

odom.pose.pose.orientation = odom_quat;

//set the velocity

odom.child_frame_id = "base_link";

odom.twist.twist.linear.x = vx_;

odom.twist.twist.linear.y = vy_;

odom.twist.twist.angular.z = vth_;

//publish the message

pub_.publish(odom);

last_time_ = current_time_;

}

private:

//

ros::NodeHandle n_;

ros::Publisher pub_;

ros::Subscriber sub_;

ros::Time current_time_, last_time_;

tf::TransformBroadcaster odom_broadcaster_;

double x_ ;

double y_ ;

double th_ ;

double vx_;

double vy_ ;

double vth_ ;

};//End of class SubscribeAndPublish

int main(int argc, char **argv)

{

//Initiate ROS

ros::init(argc, argv, "odometry_publisher");

//Create an object of class SubscribeAndPublish that will take care of everything

SubscribeAndPublish SAPObject;

ros::spin();

return 0;

}

这段程序首先订阅car_speed这个主题，一旦收到机器人的x轴速度和转向速度，就调用callback去发布消息，让move_base可以订阅到。

注意：这段程序要能运行，必须在你的beginner_tutorials这个包里添加对tf,nav_msgs的依赖。

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<depend package="tf"/>

<depend package="nav_msgs"/>

要添加对这两个包的依赖，需要修改在package.xml和CMakeLists.txt进行修改:

在package.xml中添加：

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<build_depend>tf</build_depend>

<build_depend>nav_msgs</build_depend>

和

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<run_depend>tf</run_depend>

<run_depend>nav_msgs</run_depend>

然后在CMakeLists.txt中 find_package（...）里添加 tf 和 nav_msgs就行了，最终得到：

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find_package(catkin REQUIRED COMPONENTS

roscpp

rospy

std_msgs

message_generation

tf

nav_msgs

)

最后还要为了使得你的C++程序能够运行，在CMakeLists.txt中最后或者相应位置，还要添加上如下指令：

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add_executable(publish_odom src/publish_odom.cpp)

target_link_libraries(publish_odom ${catkin_LIBRARIES})

add_dependencies(publish_odom beginner_tutorials_generate_messages_cpp)

完成这些以后，编译一下你的catkin_ws工作空间，在新终端中输入如下指令：

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cd ~/catkin_ws

catkin_make

现在，有了这两个节点程序，dsp到move_base和move_base到dsp这条路通了，只要建立地图，发布坐标转换就可以用了。在下一篇文章中，我们将介绍几个与导航有关的
tf 坐标转换，再在一个空白地图上使用move_base进行导航。

最后，关于这种左右轮速度转化为Odom的程序，ros论坛里有,如这个链接。ros自己写好的教程里也有如arbotix_driver
这个节点程序里有一句，你可以在你的文件系统里搜索arbotix_driver：

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from arbotix_python.diff_controller import DiffController

你在文件系统里搜索diff_controller这个文件，打开它就可看到相应的转换程序，楼主和他们的其实相差无几。