inflation_layer: enabled: true cost_scaling_factor: 5.0 # inflation_radius: 0.2 inflation_radius: 0.03

这段代码看起来像是机器人的路径规划中的一部分。其中，inflation_layer是一个用于在机器人周围创建一个安全区域的模块。它会在机器人周围生成一系列膨胀的障碍物，以避免机器人撞上周围的物体。cost_scaling_factor参数控制了障碍物的代价，即机器人规划路径时避开障碍物的代价。inflation_radius参数则定义了障碍物的膨胀半径，即机器人需要避开的安全距离。

相关问题

inflation_layer cost_scaling_factor: 5.0 inflation_radius: 0.03， 请问如何修改。可以使膨胀半径更小

要使膨胀半径更小，只需要将inflation_radius参数的值减小即可。可以将0.03改为0.02或更小的值，例如0.01，以使膨胀半径更小。修改后的代码如下所示：

inflation_layer:
  enabled: true
  cost_scaling_factor: 5.0
  inflation_radius: 0.01

请注意，如果您将膨胀半径设置得太小，机器人可能会太过保守而无法通过某些狭窄的通道或空间。因此，需要根据实际情况进行调整。

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。