障碍检测与避障控制 ROS2机器人

障碍检测与避障控制是自主机器人和自动驾驶车辆中的关键技术，能够帮助系统识别周围环境中的障碍物，并规划安全路径以避免碰撞。其实现一般包括以下几个主要步骤：

1. 障碍检测

障碍检测是避障的前提，通常依赖于传感器获取环境信息。以下是常用的传感器及其特性：

1.1 常用传感器

传感器类型	特点	应用场景
激光雷达（LiDAR）	高精度，能够生成环境点云	室外、自动驾驶、机器人
深度摄像头	获取彩色图像和深度信息，低成本	室内机器人，低速移动
超声波传感器	成本低，检测短距离障碍物	室内机器人，工业机器人
雷达（Radar）	对恶劣天气不敏感，可检测远距离障碍物	自动驾驶，尤其高速场景
红外传感器	近距离障碍物检测，适合低光照条件	简单避障任务

1.2 数据处理

障碍检测通常需要对传感器的数据进行预处理和融合：

点云处理（激光雷达）：提取障碍物的位置信息。
图像处理（深度摄像头）：通过深度图或视觉算法检测障碍物。
传感器融合：多传感器数据结合，提高检测的准确性和可靠性。

2. 避障控制

避障控制的目标是生成一条安全路径，使机器人能够绕过障碍物，同时保持目标方向或路径。

2.1 控制策略

基于规则的避障：
- 简单直接，根据传感器的反馈来调整机器人运动。
- 常用于反应性避障，适合环境简单的场景。
示例：当前方检测到障碍物时，调整方向或停止。
基于路径规划的避障：
- 在全局或局部地图中规划避障路径。
- 使用如 A 算法*、Dijkstra 算法 或 DWA（动态窗口法）。
基于学习的避障：
- 通过机器学习或强化学习模型进行障碍物避让。
- 适用于动态和复杂环境。

2.2 动态窗口法（DWA）

动态窗口法是 ROS 机器人局部路径规划中常用的避障算法。

输入：
- 机器人速度限制。
- 传感器检测到的障碍物位置。
- 目标位置。
核心原理：
- 在给定时间窗口内，预测机器人在不同速度下的可能轨迹。
- 从候选轨迹中选择最优轨迹，使得机器人既能避开障碍物又能朝向目标移动。

3. ROS 2 实现障碍检测与避障

3.1 使用 `Nav2` 进行避障

ROS 2 的 Nav2 提供了一整套路径规划和避障功能。

安装 Nav2

sudo apt install ros-humble-navigation2 ros-humble-nav2-bringup

启动导航与避障

ros2 launch nav2_bringup navigation_launch.py use_sim_time:=true

配置机器人模型与传感器参数。
启用局部规划器（如 DWB Local Planner）进行实时避障。

3.2 自定义避障

若需自定义障碍检测与避障控制，可以结合传感器数据与规划算法。

示例：自定义激光雷达避障

import rclpy
from rclpy.node import Node
from sensor_msgs.msg import LaserScan
from geometry_msgs.msg import Twistclass ObstacleAvoidance(Node):def __init__(self):super().__init__('obstacle_avoidance')self.subscription = self.create_subscription(LaserScan,'/scan',self.scan_callback,10)self.publisher = self.create_publisher(Twist, '/cmd_vel', 10)self.threshold_distance = 0.5  # 障碍物阈值距离def scan_callback(self, msg):min_distance = min(msg.ranges)  # 获取激光扫描中的最小距离twist = Twist()if min_distance < self.threshold_distance:# 避障逻辑：距离过近，停止并后退twist.linear.x = -0.1twist.angular.z = 0.3else:# 安全情况下前进twist.linear.x = 0.5twist.angular.z = 0.0self.publisher.publish(twist)def main(args=None):rclpy.init(args=args)node = ObstacleAvoidance()rclpy.spin(node)rclpy.shutdown()if __name__ == '__main__':main()