Moz1-自主建图导航系统

一、简介

本文档用于说明千寻机器人底盘导航包的使用及部署方法，通过本文档，你可以实现机器人的移动和建图功能，包括在可视化界面（rviz）上选点让机器人移动到点位，或通过ros service的方式让机器人移动到指定点位。

导航包的整体架构如下图所示，激光雷达MID360负责输出激光雷达和IMU数据，通过Lidar SLAM完成定位建图的功能，重定位模块负责计算机器人在离线地图中的位置，将转换过后的地图和位姿数据发送给导航算法，最终由导航算法发出控制指令到控制器实现机器人底盘的移动。

导航包目录层级：

├── docker_image             # 放置docker镜像的目录
│   └── nav.tar                  # docker镜像
├── run_mapping.sh          # 启动建图脚本
├── run_nav.sh                 # 启动导航脚本
├── run_save_map.sh        # 保存点云地图脚本
├── stop_all.sh                  # 关闭导航或建图脚本
├── test_pkg/                   # 测试功能包目录     
  ├── record_pose.sh       # 导航点记录脚本    
  ├── run_circle.sh           # 循环导航测试脚本    
  └── single_pose.py        # 单点跟踪文件
└── workspace                  # ros工作空间

二、准备工作

在开始使用本项功能前，请确保您已经阅读了用户手册，掌握 Moz1 机器人的基本使用操作；

通过控制器界面使能机器人底盘上电，确保机器人通过手柄能够实现基本的移动；
导航包的使用涉及到X11转发可视化界面，推荐使用 MobaXterm；

三、环境准备

每台机器人出厂都会配置好激光雷达（MID360）的SDK和ROS2驱动，请先确保雷达的驱动正常，执行下面的命令完成雷达的启动：

cd /home/spirit-ai/livox_ws
source install/setup.bash
ros2 launch livox_ros_driver2 msg_MID360_launch.py

启动成功后，能看到终端有如下信息说明启动成功：

解压导航包 nav_stack.tar 到 home/spirit-ai 目录，然后进入目录：

tar -xvf nav_stack.tar
cd nav_stack

导航包的运行环境为 docker，已保存为离线包放在 nav_stack 的 docker_images 目录下：

cd docker_images
docker load -i nav.tar

环境准备好后，就可以开始使用基本的导航功能了，在 nav_stack 目录下，有四个脚本：
1. run_mapping.sh：启动建图脚本，执行激光SLAM，用于获取环境的离线地图；
2. run_save_map.sh：启动建图脚本后，执行该脚本保存离线地图用于导航；
3. run_nav.sh：启动导航功能，启动该脚本的前提是已经建图完成；
4. stop_all.sh：用于关闭建图或导航功能；

四、开始使用：

开始建图：建图前，确保激光雷达（Livox-MID360）已经启动，然后打开一个终端，在 nav_stack 目录下，执行：

./run_mapping.sh

脚本启动后，会弹出 rviz 的可视化窗口，如下图显示：

确认建图功能正常后，在需要导航的区域内通过控制器遥控机器人运动完成建图（如果是手柄控制机器人运动，需要底盘上电，不打开随动功能），建图过程中，尽量避免环境中行人走动造成地图中有杂乱的点。地图中杂乱的点在导航地图中可能被认为是障碍物形成鬼影。

TIPS：如果无法避免地图中杂乱的点，可通过meshlab（处理ply点云文件）或cloudcompare（处理pcd点云文件）对点云进行修剪，导航包内的重定位算法支持对ply和pcd的处理，有导航经验的用户可以修改navigation2中的导航参数修改地图刷新的方式。

保存地图：从 rviz 可视化中确认好要建图的内容，打开一个新终端，执行脚本保存地图：

./run_save_map.sh

如果地图保存成功，会有如下提示：

关闭建图功能：完成建图任务和地图保存后，打开一个新终端，执行下面的脚本关闭建图功能：

./stop_all.sh

开始导航：到目前为止，你已经完成了导航所需要的地图，现在可以开始导航了，打开一个新终端，执行下面的脚本启动导航功能：

./run_nav.sh

等待整个导航功能初始化完成后，导航功能会弹出可视化界面，你会看到下面的窗口：

设置控制器：现在请打开控制器的随动开关，开启随动后，机器人底盘才会执行导航算法发出的控制指令，如果不开启，机器人不会执行导航算法的指令。同时，请修改控制器的参数设置，当前的导航算法是按照速度和加速度100%调试的，默认情况下，速度和加速度为10%，为了安全起见，第一次使用可以设置为50%，确认无误后，再进一步提高速度和加速度。

通过 rviz 界面完成导航：鼠标左键点击 Nav2 Goal 按钮，在地图中的某个可通行区域，鼠标左键点击某个点不要松开，移动鼠标给出机器人的目标朝向

给出目标点位后，在地图上会规划出一条轨迹，如下图所示，规划成功后，机器人应该会自主移动到该目标点位：

到目前为止，你应该可以通过可视化界面完成机器人的导航功能了，多给几个目标点试试看吧。

五、进阶教程（二次开发用户）

通过ros service指定点位让机器人完成导航，到达指定点位：
1. 当前导航包使用的ros中间件为cyclone_dds，若使用service的方式调用导航接口，请切换中间件为cyclone_dds，可通过如下步骤切换：
```
apt update
apt install ros-humble-rmw-cyclonedds-cpp
export RMW_IMPLEMENTATION=rmw_cyclonedds_cpp #临时切换
echo 'export RMW_IMPLEMENTATION=rmw_cyclonedds_cpp' >> ~/.bashrc  source ~/.bashrc #永久切换
```
1. 由于该ros service包含自定义类型，请拷贝下面的包到你的工作空间下完成编译，接口调用可参考包内的示例代码 scripts/example.py：navigation_interfaces.tar
2. 该ros service可以接收机器人的位姿序列，当位姿序列的个数为一个，机器人会直接导航到这个点位，当位姿序列的个数大于一个，规划的路径会以中间点为约束点，然后导航到最后一个点。需要注意的是，这里的点位是机器人在地图中的全局位姿（完成重定位后的六自由度位姿），坐标变换为机器人底盘中心到离线地图世界坐标系的旋转和平移，重新打开一个终端，可通过以下命令查看TF树获取：
```
ros2 run tf2_ros tf2_echo moz1/map moz1/base_link
```

如果导航功能正常，可以看到当前的位姿状态，将该位姿记录下来作为点位使用，其中 Translation 为机器人底盘 moz1/base_link 系到离线地图 moz1/map 系的平移 (x,y,z) ，单位为米，Quaternion 为旋转的四元数 (x,y,z,w)

如果用户需要适配自己的导航算法框架，请关注 workspace 目录下的 control_bridge 包，里面会对 navigation2 中发出的 /cmd_vel 消息做转换及坐标系修正，以适配底盘的坐标系和话题。

Moz1-自主建图导航系统 ​

一、简介 ​

二、准备工作 ​

三、环境准备 ​

四、开始使用： ​