使用python编写ros自主定位导航的示例代码

在Python中使用ROS（Robot Operating System）进行自主定位和导航通常涉及到几个关键组件，如`move_base`节点、传感器数据处理、以及路径规划算法。以下是一个简化版的示例，展示如何在Python中使用ROS的基本结构：

import rospy
from geometry_msgs.msg import Twist # 用于控制移动速度
from nav_msgs.msg import Odometry # 获取机器人位置信息

# 初始化ROS节点
rospy.init_node('nav_example')

# 创建一个Subscriber监听odom topic（机器人位置更新）
def odom_callback(data):
    current_pose = data.pose.pose
    x = current_pose.position.x
    y = current_pose.position.y
    print(f"当前位置: ({x}, {y})")

odom_sub = rospy.Subscriber('/odom', Odometry, odom_callback)

# 创建一个Publisher发布cmd_vel topic（移动命令）
cmd_vel_pub = rospy.Publisher('/mobile_base/commands/velocity', Twist, queue_size=10)
vel_msg = Twist() # 初始化速度消息

# 主循环，设置目标速度并发送
while not rospy.is_shutdown():
    target_speed = (1.0, 0)  # 假设我们想向正前方以1m/s的速度前进
    vel_msg.linear.x = target_speed[0]
    vel_msg.angular.z = 0 if target_speed[1] == 0 else 0.5 * target_speed[1] / abs(target_speed[1])  # 防止旋转无穷大
    cmd_vel_pub.publish(vel_msg)
    rate.sleep()  # 控制主循环频率

# 关闭节点
rospy.spin()

这个例子中，我们首先订阅了`/odom`话题，获取机器人的实时位置，并在回调函数中打印出来。然后创建了一个发布者，定期发布`Twist`消息，设定机器人的前进方向和速度。

**相关问题--:**
1. 在实际应用中，如何结合传感器数据（比如激光雷达）进行避障和路径规划？
2. ROS中的`move_base`包是如何集成到这个简单示例中的？
3. 如果机器人需要做更复杂的运动，例如转向，应该如何修改上述代码？