ROS机器人自主巡航程序算法

ROS（Robot Operating System，机器人操作系统）下的自主巡航程序通常包含以下几个核心部分：

1. **感知模块**：利用ROS包（如`sensor_msgs`和`nav_msgs`）接收来自传感器的数据，如激光雷达（LIDAR）、摄像头或GPS，通过点云处理（如`pcl`或`tf2_ros`）提取障碍物信息。

import rclpy
from nav_msgs.msg import Odometry
from geometry_msgs.msg import Twist

def odometry_callback(data):
    obstacles = detect_obstacles(data.pose.pose.position)

2. **定位与地图构建**：使用`ORB-SLAM`或`LOAM`等SLAM技术对环境进行建图，并结合定位算法（如`rtabmap`或`Cartographer`），提供机器人位置。

3. **路径规划**：使用`move_base`或者自定义算法（如`RRT`, `Dijkstra`）生成避开障碍物的最优路径。

from move_base_msgs.msg import MoveBaseAction, MoveBaseGoal
goal = MoveBaseGoal()
goal.target_pose.header.frame_id = 'map'
goal.target_pose.pose.position.x = target_x;
goal.target_pose.pose.position.y = target_y;

# 发送路径请求
client.send_goal(goal)

4. **控制模块**：收到路径后，通过`action_client`控制机器人按照预设的速度和加速度移动，比如使用PID控制器。

5. **决策与控制更新**：在循环中持续监听新的感知数据和路径计划，根据变化动态调整移动命令。

def update_twist(speed, angular_speed):
    msg = Twist.linear.x = speed
    msg.angular.z = angular_speed
    cmd_vel_pub.publish(msg)

while rclpy.ok():
    if client.get_result() is not None:
        break
    update_twist(...)

6. **错误处理与恢复**：处理传感器故障、网络中断等异常情况，保证机器人的稳定性。