Navigation Stack概述

一句話概述的話,這個stack的作用就是根據外部感測器的資訊來驅動機器人完成導航.至於具體是如何實現的,我以後將對每一個包都會進行介紹和分析(歡迎關注),下面先看看這個框架中每個功能包的介紹.

各功能包介紹

• amcl：amcl的作用是根據機器人自身的里程數值以及地圖特徵，利用粒子濾波修正機器人在已知的地圖內的位置
• base_local_planner: 區域性路徑規劃器
• dwa_local_planner:也是區域性路徑規劃器，使用動態視窗法
• carrot_planner: 很簡單的全域性路徑規劃器，生成的路徑為目標點到機器人當前點的連線上的點
• clear_costmap_recovery: 無法規劃路徑的恢復演算法
• costmap_2d: 代價地圖實現
• fake_localization: 主要用來做定位模擬
• global_planner:全域性路徑規劃演算法包
• map_server: 提供代價地圖的管理服務
• move_base: 機器人移動導航框架（導航最主要的邏輯框架）
• move_slow_and_clear:也是一種恢復策略
• nav_core:提供介面，能夠實現外掛更換演算法的主要包
• nav_fn:全域性路徑規劃演算法
• robot_pose_ekf:綜合里程計、GPS、imu資料，通過拓展卡爾曼濾波進行位置估計
• rotate_recovery:旋轉恢復策略實現包
• voxel_grid:三維代價地圖
  
  圖1. Navigation Stack原始碼包結構
  從上圖可以看到，整個navigation stack可以分為三部分，在導航中，move_base為實現邏輯框架，而nav_core提供了全域性路徑規劃器/區域性路徑規劃器通過介面，通過這個介面可以實現按照外掛形式來更換演算法，另外還提供了兩種（二維和三維）柵格地圖；
  地圖伺服器主要是管理地圖,用於讀寫地圖併發布地圖訊息供其他功能包訂閱.
  定位方面fake_localization提供了一個實現，robot_pose_ekf主要是綜合感測器資訊修正機器人的里程值，而amcl主要是用於提供將機器人的里程計值和地圖結合，估算出機器人在地圖中位置。

相關連線

官方介紹:http://wiki.ros.org/navigation
原始碼地址: https://github.com/ros-planning/navigation.git