网站的设计思路,wordpress 淘宝客采集,地产网站建设,网页seo如何优化Teb安装以及调参技巧
一. 安装teb
1. 二进制安装 安装teb_local_planner(替换成自己的ros版本) sudo apt-get install ros-melodic-teb-local-planner
sudo apt-get install ros-melodic-teb-local-planner-tutorials此处是以二进制安装 #xff0c;也可以直接去下载源码安装…Teb安装以及调参技巧
一. 安装teb
1. 二进制安装 安装teb_local_planner(替换成自己的ros版本) sudo apt-get install ros-melodic-teb-local-planner
sudo apt-get install ros-melodic-teb-local-planner-tutorials此处是以二进制安装 也可以直接去下载源码安装下面介绍 观察单个轨迹的仿真观察参数对于路径规划上的影响启动节点和rviz rosparam set /test_optim_node/enable_homotopy_class_planning True
roslaunch teb_local_planner test_optim_node.launch启动参数调节器(动态调节参数) rosrun rqt_reconfigure rqt_reconfigure 可以通过rosrun rqt_reconfigure rqt_reconfigure动态调节参数使机器人导航性能达到最佳。关于参数调节的方法请参考其ros官方文档。实际使用的经历来看采用从teb_local_planner_tutorials下载下来的默认参数达到的性能已经远优于原始navigation中的路径规划算法的性能。
2.源码安装 安装依赖 rosdep install teb_local_plannergithub上下载源码 https://github.com/rst-tu-dortmund/teb_local_planner放入工作空间/src文件下 单独编译teb catkin_make -DCATKIN_WHITELIST_PACKAGES“源码存放的文件夹名字”注意有时候功能包之间有联系 注意是一些第三方库的依赖就必须删除原来的builddevel重新整体编译。 查看teb_local_planner的plugin是否安装完成 rospack plugins --attribplugin nav_core如果能查询到teb_local_planner则表明以及准备就绪。值得一提的是teb_local_planner源码中关于plugin的配置文件均已写好直接编译源码就能完成plugin的注册及插入非常方便。 启动navigation在rviz中将三条path调出来即可观察机器人导航过程中规划路径的变化。 新建teb_local_planner配置文件teb_local_planner_params.yaml git clone https://github.com/rst-tu-dortmund/teb_local_planner_tutorials.git 如果克隆失败尝试把https改成http重新克隆如果还是不成功直接进入链接地址下载即可。 可以参考我上传的附件中的参数配置文件重新配置参数即可
二. 参数
参数类型含义最小默认最大teb_autosizebool优化期间允许改变轨迹的时域长度FalseTrueTruedt_refdouble局部路径规划的解析度0.010.31.0dt_hysteresisdouble允许改变的时域解析度的浮动范围 一般为 dt_ref 的 10% 左右;0.0020.10.5global_plan_overwrite_orientationbool**覆盖全局路径中局部路径点的朝向**有些全局规划者在开始和全局目标之间没有考虑局部子目标的方向因此自动确定FalseTrueTrueallow_init_with_backwards_motionbool**允许在开始时想后退来执行轨迹**如果为true则在目标在本地成本图中落后于起点的情况下可以使用向后运动来初始化基础轨迹仅在机器人配备了后部传感器的情况下才建议这样做FalseFalseTruemax_global_plan_lookahead_distdouble考虑优化的全局计划子集的最大长度累积欧几里得距离如果为0或负数禁用长度也受本地Costmap大小的限制0.03.050.0force_reinit_new_goal_distdouble如果上一个目标的间隔超过指定的米数跳过热启动则强制规划器重新初始化轨迹0.01.010.0feasibility_check_no_posesint检测位姿可到达的时间间隔0550exact_arc_lengthbool如果为真规划器在速度、加速度和转弯率计算中使用精确的弧长[-增加的CPU时间]否则使用欧几里德近似FalseFalseTruepublish_feedbackbool发布包含完整轨迹和活动障碍物列表的规划器反馈FalseFalseTruevisualize_with_time_as_z_axis_scaledouble如果该值大于0则使用该值缩放的Z轴的时间在3D中可视化轨迹和障碍物。最适用于动态障碍。0.00.01.0global_plan_viapoint_sepdouble从全局计划中提取的每两个连续通过点之间的最小间隔[如果为负禁用]-0.1-0.15.0via_points_orderedbool如果为真规划器遵循存储容器中通过点的顺序。FalseFalseTruemax_vel_xdouble最大x前向速度0.010.4100.0max_vel_x_backwardsdouble最大x后退速度0.010.2100.0max_vel_thetadouble最大转向叫速度0.010.3100.0acc_lim_xdouble最大x加速度0.010.5100.0acc_lim_thetadouble最大角速度0.010.5100.0is_footprint_dynamicbool**是否footprint 为动态的**如果为true则在检查轨迹可行性之前更新覆盖区FalseFalseTruemin_turning_radiusdouble**车类机器人的最小转弯半径**小型机器人的最小转弯半径差速驱动机器人零0.00.050.0wheelbasedouble驱动轴和转向轴之间的距离仅适用于启用了“Cmd_angle_而不是_rotvel”的Carlike机器人对于后轮式机器人该值可能为负值-10.01.010.0cmd_angle_instead_rotvelbool将收到的角速度消息转换为 操作上的角度变化。FalseFalseTruemax_vel_ydouble**最大y方向速度**机器人的最大起步速度对于非完整机器人应为零0.00.0100.0acc_lim_ydouble**最大y向加速度**机器人的最大加速度0.010.5100.0xy_goal_tolerancedouble**目标 xy 偏移容忍度**到目标位置的最终欧几里得距离0.0010.210.0yaw_goal_tolerancedouble目标 角度 偏移容忍度0.0010.13.2free_goal_velbool允许机器人以最大速度驶向目的地 出于计划目的允许机器人的速度不为零机器人可以以最大速度到达目标FalseFalseTruemin_obstacle_distdouble和障碍物最小距离0.00.510.0inflation_distdouble**障碍物膨胀距离**惩罚成本不为零的障碍物周围的缓冲区应大于min_obstacle_dist才能生效0.00.615.0dynamic_obstacle_inflation_distdouble**动态障碍物的膨胀范围**动态障碍物的预测位置周围的缓冲区的惩罚成本非零应大于min_obstacle_dist才能生效0.00.615.0include_dynamic_obstaclesbool**是否将动态障碍物预测为速度模型**指定是否动态障碍物的运动应该被一个恒速模型预测(这也改变了同伦类搜索)。如果为false则认为所有的障碍都是静态的。FalseFalseTrueinclude_costmap_obstaclesboolcostmap 中的障碍物是否被直接考虑FalseTrueTruelegacy_obstacle_associationbool**是否严格遵循局部规划出来的路径**如果为true则使用旧的关联策略对于每个障碍找到最近的TEB姿势否则使用新的关联策略对于每个teb姿势仅找到“相关”障碍。FalseFalseTrueobstacle_association_force_inclusion_factordoublenon-legacy障碍关联技术只尝试连接相关障碍与离散轨迹优化、specifed距离内的所有障碍被迫被包括(如min_obstacle_dist的倍数),如选择2.0为了考虑在半径为2.0 * min_obstacle_dist障碍。0.01.5100.0obstacle_association_cutoff_factordouble参见obstacle_association_force_inclusion_factor但如果超过[value]*min_obstacle_dist的倍数优化过程中所有障碍都将被忽略。首先处理obstacle_association_force_inclusion_factor。1.05.0100.0costmap_obstacles_behind_robot_distdouble限制在机器人后面规划时考虑到的占用的本地成本图障碍(指定距离单位为米)0.01.520.0obstacle_poses_affectedint障碍物位置与轨迹上最接近的姿态相连以减少计算量但同时也考虑了许多相邻的障碍物030200no_inner_iterationsint被外循环调用后内循环执行优化次数15100no_outer_iterationsint执行的外循环的优化次数14100optimization_activatebool激活优化FalseTrueTrueoptimization_verbosebool打印优化过程详情FalseFalseTruepenalty_epsilondouble对于硬约束近似在惩罚函数中添加安全范围0.00.11.0weight_max_vel_xdouble最大x速度权重0.02.01000.0weight_max_vel_ydouble最大y速度权重0.02.01000.0weight_max_vel_thetadouble最大加速度权重0.01.01000.0weight_acc_lim_xdouble最大x 加速度权重0.01.01000.0weight_acc_lim_ydouble最大y 加速度权重0.01.01000.0weight_acc_lim_thetadouble最大角速度权重0.01.01000.0weight_kinematics_nhdouble满足非完整运动学的优化权值0.01000.010000.0weight_kinematics_forward_drivedouble优化过程中迫使机器人只选择前进方向差速轮适用0.01.01000.0weight_kinematics_turning_radiusdouble优化过程中车型机器人的最小转弯半径的权重0.01.01000.0weight_optimaltimedouble优化过程中基于轨迹的时间上的权重0.01.01000.0weight_obstacledouble优化过程中和障碍物最小距离的权重0.050.01000.0weight_inflationdouble优化过程中 膨胀区的权重0.00.110.0weight_dynamic_obstacledouble优化过程中和动态障碍物最小距离的权重0.050.01000.0weight_dynamic_obstacle_inflationdouble优化过程中和动态障碍物膨胀区的权重0.00.110.0weight_viapointdouble优化过程中和全局路径采样点距离的权重0.01.01000.0weight_adapt_factordouble在每次外部TEB迭代中一些特殊权重当前为“ weight_obstacle”会以此因子重复缩放weight_newweight_old * factor 迭代地增加权重而不是设置较大的先验值会导致底层优化问题的更好的数值条件。1.02.0100.0enable_multithreadingbool允许多线程并行处理FalseTrueTruemax_number_classesint允许的线程数15100selection_cost_hysteresisdouble指定新候选人必须有多少轨迹成本 先前选择的轨迹以进行选择如果new_cost0.01.02.0selection_prefer_initial_plandouble为初始计划的等价类中的轨迹指定在区间(0,1)中的成本降低。0.00.951.0selection_obst_cost_scaledouble为了选择“最佳”候选人障碍成本项的额外缩放(new_obst_cost: obst_cost*factor)0.0100.01000.0selection_viapoint_cost_scaledouble仅为了选择“最佳”候选人就可以额外增加通点成本条款。 new_viapt_costviapt_cost * factor0.01.0100.0selection_alternative_time_costbool如果为true则将时间成本替换为总过渡时间。FalseFalseTrueswitching_blocking_perioddouble指定允许切换到新的等效类之前需要终止的持续时间以秒为单位0.00.060.0roadmap_graph_no_samplesint如果simple_exploration被turend关闭请指定为创建路线图图而生成的示例数量115100roadmap_graph_area_widthdouble指定采样区域在开始和目标[m]之间的宽度(高度等于开始和目标的距离)0.15.020.0roadmap_graph_area_length_scaledouble矩形区域的长度取决于起点和目标之间的距离。 此参数进一步缩放距离以使几何中心保持相等0.51.02.0h_signature_prescalerdouble缩放障碍物数值允许设置大量障碍物。不要选得太低否则无法区分障碍物(0.20.21.01.0h_signature_thresholddouble如果实部和复部的差都低于指定的阈值则假设两个h-符号相等0.00.11.0obstacle_heading_thresholddouble指定障碍物航向和目标航向之间的标准化标量积的值以便将它们(障碍物)考虑到探索中)0.00.451.0viapoints_all_candidatesbool如果为true则将不同拓扑的所有轨迹附加到该组通孔点否则仅附加与初始/全局计划共享同一轨迹的轨迹在test_optim_node中无效。FalseTrueTruevisualize_hc_graphbool可视化为探索新同伦类而创建的图FalseTrueTrueshrink_horizon_backupbool当规划器检测到系统异常允许缩小时域规划范围FalseTrueTrueoscillation_recoverybool**尝试检测和解决振荡**尝试检测并解决相同等价类中多个解决方案之间的振荡机器人经常在左/右/前/后退之间切换。FalseTrueTrue
三. 重要参数调试
max_vel_x和acc_lim_x 这是速度与加速度约束注意加速度同样约束减速过程。若电机性能良好且速度不快可以立即刹车可直接将acc_lim_x设置为0表示没有约束。若电机不能承受阶跃输入或者响应时间很长则应当设置加速度限制。max_vel_x_backwards 最大倒车速度将此速度设置为0或者负数将导致错误。禁止倒车应在penalty部分将前向行驶的权重设置得极高。max_vel_y和acc_lim_y y轴方向即垂直于车辆正对方向的速度。对阿克曼底盘的车辆没有意义。wheelbase和cmd_angle_instead_rotvel 后者设置为true时ROS话题rostopic cmd_vel/angular/z 内的数据是舵机角度其值满足katex is not defined 此时应设置wheelbase即前后轮距离。前后轮距离d与速度、角速度和舵机角度之间的关系是katex is not defined注车辆运动学中心是后轮中点速度除以角速度所得半径也是以这里为准的min_turning_radius 最小转弯半径为避免规划出不可能实现的移动路径请动手测量实际车辆的转弯半径。此参数事实上约束了舵机的最大转角。有些车辆转向性能不佳前轮实际转过角度小于舵机角度则应当给指令转角乘上一增益后再控制舵机否则车辆将总是不能实现设置的最小转弯半径。请注意此项应当与最大角速度配合设置。max_vel_theta和acc_lim_theta 角速度和角加速度约束正确配置下最小转弯半径应在低速时生效而角速度限制应作用在车辆高速行驶时。角速度约束可以防止高重心转弯过快翻车角加速度限制可以避免车轮打滑车辆失控。对于低速平稳运行的车辆可以不约束此两项将二者设为一个足够大的值即可。xy_goal_tolerance和yaw_goal_tolerance 目标跟踪误差根据车辆运行精度设置。例如笔者使用一台攀爬RC车构建导航系统这种车辆转向间隙特性很大则不应设置严格的航向限制。free_goal_vel 自由目标速度设为False时车辆到达终点时的目标速度为0。我们已经指出TEB是时间最优规划器。缺少目标速度约束将导致车辆“全速冲线”即使前方有一堵墙也是如此因为撞墙的时刻不在规划器考虑范围内了。不过此选项在竞速比赛中比较有用。dt_ref和dt_hysteresis 最优路径上的两个相邻姿态即位置、速度、航向信息可通过TEB可视化在rivz中看到的默认距离此距离不固定规划器自动根据速度大小调整这一距离速度越大相邻距离自然越大。笔者认为将dt_ref设置为与车辆长度大致是可行的。较小的值理论上可提供更高精度但笔者并未进行验证。对于一般的模型车而言不需要改变默认配置。当相邻姿态距离和dt_ref的差超过正负dt_hysteresis时规划器将改变这一距离。global_plan_overwrite_orientation 覆盖全局路径的方向是预留给3D路径规划使用的对于车辆的2D规划可以设置为False可实现对全局路径的更好跟踪。global_plan_viapoint_sep 从全局规划路径中提取的路点的相互距离默认设置下为Disable即只沿全局规划向前寻找找到的离开局部规划器规划范围前的最后一个点作为局部目标。若全局规划特殊在无障碍空间仍不走直线例如工作中的扫地机器人则需要将此值设置为设置为一个小的正数。max_global_plan_lookahead_dist 最大向前看距离此距离1.应随车辆最大速度的增大而增大 2.不应超过激光雷达等传感器的可靠测量范围 3. 不应超过局部耗费地图的大小即不能要求TEB对局部耗费地图以外的部分进行规划。include_costmap_obstacles 必须设置为True后才能规避实时探测到的、建图时不存在的障碍物。min_obstacle_dist 最小障碍物距离。若设置了车辆的轮廓则不建议使用此参数。使用车辆轮廓配置footprint_model配合膨胀距离即可实现较好效果。障碍物惩罚权重很高TEB不会违背这一最小距离约束因此会把可以通过的缝隙视作不能通过并终止运行。请注意此处设置的机器人轮廓必须与局部耗费地图中的一致后文将继续讨论。inflation_dist 障碍物膨胀距离此膨胀只是降低通过这些区域的优先级不应当用此距离迫使车辆远离障碍物。
1. 惩罚权重配置
在TEB规划器中除了撞击障碍物不被允许外其余的约束在没有可行方案时可被打破如规划出事实上不可行的转弯半径。对于权重配置向读者介绍以下几种策略
提高penalty_epsilon。此项为速度等约束提供类似膨胀层的缓冲效果。接近限速将产生一定的惩罚值。大幅提高weight_optimaltime最优时间权重。提高至3-5时车辆在直道上快速加速并靠近路径边缘沿切线过弯。大幅降低weight_optimaltime设置较大的inflation_dist并稍微增加weight_inflation。时间权重降低至0.3以下时车辆速度明显平稳不会向最高速度加速。膨胀距离大时将远离障碍物行驶。大幅增加weight_kinematics_forward_drive100禁止规划倒车。如仍规划倒车说明找不到可行的前向行驶路径。若路径确实存在可以检查转弯半径、各种footprint是否正确膨胀层是否合理。
2. TEB中的恢复措施
恢复措施可以尝试将卡在杂物中的机器人或路径规划错误的机器人恢复至正常状态。TEB Local Planner实现了由move_base规定的振荡恢复方法。但是实测中控制器将高频率振荡速度指令10Hz读者应当评估自己的电动机能否承受。可在 move_base配置中关闭
TEB提供路径规划不可行plan not feasible时的恢复措施称为shrink horizon backup。此时TEB将以更近的点作为规划目标尝试重新规划出可行路径。调试时可关闭以在可视化界面上观察原出错路径。
3. Costmap Converter
TEB默认情况下不使用Costmap Converter。事实上此插件可以在复杂场景下极大提高运算效率尤其是处理激光雷达分散的测量数据时。因为将障碍物视为系列孤立点效率极低。
在这讲一下如何安装此插件 插件激活 rospack plugins --attribplugin costmap_converter 配置参数文件 在原来的teb参数文件的目标下新建costmap_converter_params.yaml cd xxx
touch costmap_converter_params.yaml //新建文件tip在上面的teb源码安装的第七步下载的文件中也有这个插件配置文件。 如果没有文件内容如下 ###########################################################################################
## NOTE: Costmap conversion is experimental. Its purpose is to combine many point ##
## obstales into clusters, computed in a separate thread in order to improve the overall ##
## efficiency of local planning. However, the implemented conversion algorithms are in a ##
## very early stage of development. Contributions are welcome! ##
###########################################################################################TebLocalPlannerROS:## Costmap converter plugin # costmap_converter_plugin: costmap_converter::CostmapToPolygonsDBSMCCHcostmap_converter_plugin: costmap_converter::CostmapToLinesDBSRANSAC#costmap_converter_plugin: costmap_converter::CostmapToLinesDBSMCCH#costmap_converter_plugin: costmap_converter::CostmapToPolygonsDBSConcaveHullcostmap_converter_spin_thread: Truecostmap_converter_rate: 5## Configure plugins (namespace move_base/costmap_to_lines or move_base/costmap_to_polygons)## costmap_converter/CostmapToLinesDBSRANSAC, costmap_converter/CostmapToLinesDBSMCCH, costmap_converter/CostmapToPolygonsDBSMCCHcostmap_converter/CostmapToLinesDBSRANSAC:cluster_max_distance: 0.4cluster_min_pts: 2ransac_inlier_distance: 0.15ransac_min_inliers: 10ransac_no_iterations: 1500ransac_remainig_outliers: 3ransac_convert_outlier_pts: Trueransac_filter_remaining_outlier_pts: Falseconvex_hull_min_pt_separation: 0.1 在launch文件中增加costmap_converter启动项准确来说是加载move_base节点的launch文件下下面文件不完整只是举个例子 node pkgmove_base typemove_base respawnfalse namemove_base outputscreen!-- Load all costmap_2d and planner parameters here --param namebase_local_planner valueteb_local_planner/TebLocalPlannerROS /!-- LOAD COSTMAP_CONVERTER PARAMETERS HERE --rosparam file$(find 自己的路径)/costmap_converter_params.yaml commandload //node通过注册/激活costmap_converter插件也可以将costmap障碍物预处理移到另一个线程中。这些插件旨在将成本图单元许多点障碍转换为几何图元点线多边形。
4. 上车测试
直接上车测试把Tutorials中类车结构下的配置文件移植到我的车上
主要修改下面几点
costmap_common_params.yaml中的footprint为实体机器人的实际尺寸信息global_costmap_params.yaml中的robot_base_frame为你机器人的基座标名称local_costmap_params.yaml中的robot_base_frame为你机器人的基座标名称local_costmap_params.yaml中的width和height这个参数默认设置为int
5. 修改teb_local_planner_params.yaml中的内容
主要要设置车的速度角速度转向半径和车外轮廓安全尺寸
两个坑
cmd_angle_instead_rotvel这个参数这个参数的作用是在发布的cmd_velgeometry_msgs/Twist话题中将Z轴角速度的数值替换为车体的转向角度个人理解这个纯粹是为了兼容Stage仿真器设置的有点不伦不类的感觉我的机器人是可以接受geometry_msgs/Twist或者ackermann_msgs/AckermannDrive类型消息唯独不接受这种奇怪的消息所以这个参数要设置为False以发布正常的geometry_msgs/Twist消息footprint_model设置roswiki 多边形会非常耗费算力我选用的是line。
6. TEB规划器的性能问题
在本文的最后一部分将总结一些可以提高TEB规划器性能的参数调整策略供遇到与我类似问题的读者参考。
关闭多路径并行规划效果非常显著使用Costmap Converter 非常显著降低迭代次数no_inner/outer_iterations 显著降低 max_lookahead_distance 一般减小局部耗费地图的大小 显著增大规划周期和控制周期 影响效果使用单点footprint配合最小障碍物距离约束 不太显著且影响效果
四. 问题解决
1. 算力不够的问题
[ WARN] [1567946341.717090426, 13.700000000]: Control loop missed its desired rate of 5.0000Hz... the loop actually took 1.0000 seconds
[ WARN] [1567946341.718131483, 13.700000000]: Map update loop missed its desired rate of 5.0000Hz... the loop actually took 0.7000 seconds这里先看一下其他博主的解决办法 这里提一下 max_number_classes这个是多路径 一般设置为2(规避障碍物左右两条路)或者直接不开启规划的路径越多越耗费算力。
这里放一下我总结的方案(字比较丑请担待)
2.原地转圈
路径规划的过程中小车原地转圈但是全局路径正常
解决方案
检查local cost map参数height与width是否太小如果参数设置过小的话局部路径无法生成就会原地打转。注意height和width是int型很多人都会忽略这一点
3.代价地图问题
本地代价地图的分辨率和大小请参阅local_costmap_params.yaml会显着影响优化的性能因为每个占用的代价地图单元都被视为单点障碍。对于大量障碍由于数值不稳定性在独特拓扑中的并行规划可能会失败。在这种情况下尝试增加分辨率或减小大小直到修复或绕过此问题否则可能会尝试稍微减小h_signature_prescaler的值。
4.抖动问题
如果小车模型试图在狭窄的空间中旋转则可能发生由于激光数据测距和amcl姿势的校正计划的轨迹在不同的运动模式左/右/前/后之间交替切换。小车可能会卡住这个问题主要影响阿克曼机器人;对于差速器驱动机器人效果可以忽略不计。
5.对于碰到过小车导航贴着墙壁走和行驶时间过长的问题
在costmap配置中定义/增加膨胀半径。
参数min_obstacle_dist可能会增加但这可能会导致出现不希望的导航行为。本地规划器“遵循”全局规划中一个移动的虚拟目标。因此全局规划的中间位置显着影响本地规划的空间行为。通过定义膨胀半径全局规划更倾向于最低成本因此规划与墙壁分离更高。
注意teb_local_planner本身不考虑膨胀半径。由此产生的运动是时间最优的w.r.t. 虚拟目标。如果智能车机器人撞到墙壁可以增加min_obstacle_dist或设置适当的足迹。
6.本地costmap_2d配置
width/height局部代价地图的大小意味着最大轨迹长度和考虑了多少占用的单元对计算时间的主要影响但是如果太小短预测/计划范围降低了自由度例如用于避障。
resolution局部代价地图的分辨率精细分辨率小值意味着需要优化的许多障碍对计算时间的主要影响。
行为。本地规划器“遵循”全局规划中一个移动的虚拟目标。因此全局规划的中间位置显着影响本地规划的空间行为。通过定义膨胀半径全局规划更倾向于最低成本因此规划与墙壁分离更高。
注意teb_local_planner本身不考虑膨胀半径。由此产生的运动是时间最优的w.r.t. 虚拟目标。如果智能车机器人撞到墙壁可以增加min_obstacle_dist或设置适当的足迹。
还有其他的问题以后会慢慢补充。
