Введение

Этот пример использует модель, которая реализует контроллер следования траектории с предотвращением препятствия. Контроллер получает положение робота и лазерные данные сканирования от симулированного робота и отправляет скоростные команды, чтобы управлять роботом на данном пути. Можно настроить параметры, в то время как модель запускается, и наблюдайте эффект на симулированном роботе.

Запустите средство моделирования робота

Запустите простое основанное на MATLAB средство моделирования:

Это основанное на MATLAB средство моделирования является ОСНОВАННЫМ НА ROS средством моделирования для робота с дифференциальным приводом. Средство моделирования получает и отправляет сообщения по следующим темам:

Заменяя основанное на MATLAB средство моделирования на Gazebo:

Можно также использовать средство моделирования Gazebo с симулированным TurtleBot®. Смотрите Начало работы с Gazebo и Симулированным TurtleBot (ROS Toolbox) для получения инструкций относительно подготовки среды Gazebo. Смотрите Подключение к поддерживающему ROS Роботу от Simulink® (ROS Toolbox) для получения инструкций относительно подготовки сетевого подключения с Gazebo. После запуска виртуальной машины запустите мир Office Gazebo использование настольного ярлыка. Симулированный Turtlebot в средстве моделирования Gazebo, получает скоростные команды, как сообщения типа geometry_msgs/Twist, на /cmd_vel тема. Вам также нужен алгоритм локализации, чтобы получить положение робота в Gazebo. Смотрите Локализуют TurtleBot Используя Локализацию Монте-Карло для получения инструкций относительно нахождения местоположения робота в среде Gazebo.

Откройте существующую модель

Эта модель реализует следование траектории с алгоритмом предотвращения препятствия. Модель разделена на четыре подсистемы. Следующие разделы объясняют каждую подсистему.

open_system('pathFollowingWithObstacleAvoidanceExample');

Входные параметры процесса

'Входные' процессы подсистемы все входные параметры к алгоритму.

Существует два подписчика, чтобы получить данные из средства моделирования. Первый подписчик получает сообщения, отправленные на /scan тема. Лазерное сообщение скана затем обрабатывается, чтобы извлечь области значений скана и углы. Второй подписчик получает сообщения, отправленные на /ground_truth_pose тема. (x,y) ориентация местоположения и Рыскания робота затем извлечена из сообщения положения.

Путь задан в виде набора waypoints. Этот пример использует 3x2 постоянный вход. Можно задать любое количество waypoints как массив Nx2. Чтобы изменить размер пути во времени выполнения, можно или использовать переменную измеренный сигнал или использовать сигнал фиксированного размера с NaN дополнение. Этот пример использует вход фиксированного размера с NaN дополнение для waypoints, которые неизвестны.

open_system('pathFollowingWithObstacleAvoidanceExample/Inputs','tab');

Вычислите скорость и достижение следования траектории

'Вычисляют Скорость, и Достижение Следования траектории' подсистема вычисляет линейные и угловые скорости и цель движущееся направление с помощью блока Pure Pursuit. Блок Pure Pursuit расположен в подбиблиотеке Mobile Robot Algorithms во вкладке Robotics System Toolbox в Браузере Библиотеки. В качестве альтернативы можно ввести robotalgslib на командной строке, чтобы открыть подбиблиотеку Mobile Robot Algorithms.

Также необходимо остановить робота, если он достигает целевой точки. В этом примере целью является последний waypoint на пути. Эта подсистема также сравнивает текущее положение робота и целевую точку, чтобы определить, ли робот близко к цели.

open_system('pathFollowingWithObstacleAvoidanceExample/Compute Velocity and Heading for Path following','tab');

Настройте скорости, чтобы избежать препятствий

'Настраивают Скорости, чтобы Избежать, чтобы Препятствия' подсистема вычислили корректировки линейного и скоростей вращения, вычисленных последователем пути.

Блок Vector Field Histogram использует лазерные показания области значений, чтобы проверять, без ли вычисленное использование целевого направления блока Pure Pursuit препятствий или не на основе лазерных данных сканирования. Если существуют препятствия вдоль целевого направления, блок Vector Field Histogram вычисляет держащееся направление, которое является самым близким к целевому направлению и является без препятствий. Блок Vector Field Histogram также расположен в подбиблиотеке Mobile Robot Algorithms.

Держащимся направлением является NaN значение, когда нет никаких направлений без препятствий в поле зрения датчика. В этом случае движение восстановления требуется, где робот становится на месте, пока направление без препятствий не доступно.

На основе держащегося направления эта подсистема вычисляет корректировки в линейном и скоростях вращения.

open_system('pathFollowingWithObstacleAvoidanceExample/Adjust Velocities to Avoid Obstacles','tab');

Отправьте скоростные команды

'Выходная' подсистема публикует линейное и скорости вращения, чтобы управлять симулированным роботом. Это добавляет, что скорости вычислили использование Чистого алгоритма следования траектории Преследования с корректировками, вычисленными с помощью алгоритма предотвращения препятствия Гистограммы поля Vector. Итоговые скорости установлены на geometry_msgs/Twist обменивайтесь сообщениями и опубликованный по теме /mobile_base/commands/velocity.

Это - активированная подсистема, которая инициирована, когда новое лазерное сообщение получено. Это означает, что скоростная команда публикуется только, когда новая информация о датчике доступна. Это препятствует тому, чтобы робот поразил препятствия в случае задержки получения информации о датчике.

open_system('pathFollowingWithObstacleAvoidanceExample/Outputs','tab');

Примечание: Чтобы использовать средство моделирования Gazebo, выберите /cmd_vel тема в блоке Publish.

Сконфигурируйте и запустите модель

Сконфигурируйте и запустите свою модель и наблюдайте движение робота в средстве моделирования.

Смотрите также