global_costmap: footprint: [[-0.305, -0.18], [-0.305, 0.18], [0.305, 0.18], [0.305, -0.18]] footprint_padding: 0.01 transform_tolerance: 0.5 update_frequency: 10.0 publish_frequency: 10.0

这是ROS中costmap的全局层(global_costmap)的参数设置，具体包括：

1. footprint：表示小车的轮廓，由四个点构成，每个点的坐标分别为(x,y)，这里的轮廓是一个矩形，其长宽分别为0.61m和0.36m。
2. footprint_padding：表示轮廓与小车实际外形之间的距离，这里设置为0.01m。
3. transform_tolerance：表示坐标变换的容差范围，这里设置为0.5。
4. update_frequency：表示地图更新频率，即每秒更新地图的次数，这里设置为10Hz。
5. publish_frequency：表示地图发布频率，即每秒向外部发布地图的次数，这里设置为10Hz。

这些参数用于构建全局costmap，以实现小车在运动过程中的路径规划和避障控制等功能。其中，轮廓参数用于确定小车的实际外形以及其在地图上的占据区域；容差范围参数用于处理坐标变换时的误差；更新频率和发布频率参数用于控制地图的更新和发布速度，以保证小车的运动控制和避障规划效果。

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obstacle_range: 2.5 raytrace_range: 3.0 #footprint: [[0.175, 0.175], [0.175, -0.175], [-0.175, -0.175], [-0.175, 0.175]] #footprint_inflation: 0.01 robot_radius: 0.175 inflation_radius: 0.1 max_obstacle_height: 0.6 min_obstacle_height: 0.0 observation_sources: scan scan: {data_type: LaserScan, topic: /scan, marking: true, clearing: true, expected_update_rate: 0}

这是一个YAML格式的配置文件，其中包含了机器人的一些参数设置，例如障碍物检测范围(obstacle_range)、射线检测范围(raytrace_range)、机器人半径(robot_radius)等等。此外，还包含了机器人传感器的配置信息，比如激光雷达的数据类型(data_type)、话题(topic)、标记(mark)、清除(clearing)、期望的更新率(expected_update_rate)等等。其中，标记和清除用于在地图上标记障碍物和清除障碍物。footprint和footprint_inflation用于描述机器人的轮廓和轮廓膨胀范围。max_obstacle_height和min_obstacle_height用于描述障碍物的最大和最小高度。

obstacle_range: 3.0 raytrace_range: 3.5 footprint: [[-0.17, -0.15], [-0.17, 0.15], [0.17, 0.15], [0.17, -0.15]] #robot_radius: 0.17 inflation_radius: 0.1 cost_scaling_factor: 3.0 map_type: costmap observation_sources: scan scan: {sensor_frame: laser_link, data_type: LaserScan, topic: scan_filtered, marking: true, clearing: true}添加一下注释

这是一个机器人的costmap参数配置文件，其中包括机器人的轮廓、机器人的半径、膨胀半径、代价因子以及观测源等信息。注释描述如下：

- obstacle_range: 机器人能够检测到的障碍物的最大距离为3.0米。
- raytrace_range: 机器人进行射线追踪的最大距离为3.5米。
- footprint: 机器人的轮廓，由四个顶点组成，每个顶点的坐标从机器人中心点开始计算。
- robot_radius: 机器人的半径为0.17米。
- inflation_radius: 机器人的膨胀半径为0.1米。
- cost_scaling_factor: 代价因子，用于计算代价地图中的每个单元格的代价值。
- map_type: 代价地图的类型。
- observation_sources: 观测源，用于生成代价地图。
- scan: 观测源中的激光雷达传感器，包括传感器坐标系、数据类型、话题以及标记和清除障碍物的标志位。