ros里面有哪些障碍物避让算法

在ROS中，有许多障碍物避让算法可供选择。以下是其中一些常见的算法：

1. 基于代价地图的避障算法：该算法使用传感器数据构建环境的代价地图，并根据代价地图中的障碍物信息进行路径规划和避障。常见的算法包括DWA(Local Dynamic Window Approach)、Teb(Local Trajectory Planning Based on Elastic Band)等。

2. 目标导向的避障算法：这些算法主要通过将目标点与障碍物进行比较，选择最佳路径来避开障碍物。常见的算法包括APF(Attractive Potential Field)、VFH(Virtual Force Field)等。

3. 基于感知的避障算法：这些算法使用传感器数据直接检测并避免障碍物。常见的算法包括机器人操作系统（Robot Operating System）中的move_base包中的clear_costmaps服务。

4. 基于视觉的避障算法：这些算法使用摄像头或深度传感器等视觉信息进行障碍物检测和避让。常见的算法包括使用OpenCV进行物体检测和跟踪，或使用深度学习方法进行目标检测和避障。

这只是一些常见的障碍物避让算法，还有其他更复杂的算法，具体选择取决于你的应用场景和需求。

相关问题

基于ROS系统的dwa算法主函数cpp文件

好的，以下是一个基于ROS系统的dwa算法主函数cpp文件的示例代码：

#include <ros/ros.h>
#include <geometry_msgs/Twist.h>
#include <sensor_msgs/LaserScan.h>
#include <cmath>

#define PI 3.14159265358979323846

double robot_radius = 0.2; // 机器人半径
double max_speed = 0.5; // 最大速度
double max_yaw_rate = 1.0; // 最大偏航角速度
double max_accel = 0.5; // 最大加速度
double max_delta_yaw_rate = 1.0; // 最大偏航角加速度
double predict_time = 2.0; // 预测时间
double heading_goal_tolerance = 0.1; // 方向目标容差
double distance_goal_tolerance = 0.2; // 距离目标容差

double laser_min_angle = -PI/2.0;
double laser_max_angle = PI/2.0;
double laser_angle_increment = PI/180.0;

double target_x = 0.0;
double target_y = 0.0;
double target_yaw = 0.0;

double linear_vel = 0.0;
double angular_vel = 0.0;

void laserCallback(const sensor_msgs::LaserScan::ConstPtr& msg)
{
    double min_distance = std::numeric_limits<double>::max();
    double angle_min = msg->angle_min + laser_min_angle;
    double angle_max = msg->angle_min + laser_max_angle;

    for(int i=0; i<msg->ranges.size(); i++)
    {
        double angle = msg->angle_min + i * laser_angle_increment;
        if(angle >= angle_min && angle <= angle_max)
        {
            double distance = msg->ranges[i];
            if(distance < min_distance)
            {
                min_distance = distance;
            }
        }
    }

    if(min_distance > robot_radius)
    {
        linear_vel += max_accel * 0.1;
        if(linear_vel > max_speed)
        {
            linear_vel = max_speed;
        }
    }
    else
    {
        linear_vel -= max_accel * 0.1;
        if(linear_vel < 0)
        {
            linear_vel = 0;
        }
    }

    double heading_err = target_yaw - atan2(target_y, target_x);
    if(heading_err > PI)
    {
        heading_err -= 2*PI;
    }
    else if(heading_err < -PI)
    {
        heading_err += 2*PI;
    }

    double distance_err = sqrt(target_x*target_x + target_y*target_y);
    if(distance_err < distance_goal_tolerance)
    {
        linear_vel = 0.0;
        angular_vel = 0.0;
        return;
    }

    double heading_goal = atan2(target_y, target_x);
    if(std::abs(heading_err) > heading_goal_tolerance)
    {
        double delta_yaw_rate = max_delta_yaw_rate;
        if(std::abs(heading_err) < PI/4.0)
        {
            delta_yaw_rate /= 2.0;
        }
        if(heading_err < 0)
        {
            delta_yaw_rate *= -1.0;
        }
        angular_vel += delta_yaw_rate * 0.1;
        if(angular_vel > max_yaw_rate)
        {
            angular_vel = max_yaw_rate;
        }
        else if(angular_vel < -max_yaw_rate)
        {
            angular_vel = -max_yaw_rate;
        }
    }
    else
    {
        angular_vel = 0.0;
    }

    double t = predict_time;
    double x = 0.0;
    double y = 0.0;
    double yaw = 0.0;
    double v = linear_vel;
    double w = angular_vel;
    while(t > 0.1)
    {
        t -= 0.1;
        x += v * cos(yaw) * 0.1;
        y += v * sin(yaw) * 0.1;
        yaw += w * 0.1;
        double heading_err = target_yaw - yaw;
        if(heading_err > PI)
        {
            heading_err -= 2*PI;
        }
        else if(heading_err < -PI)
        {
            heading_err += 2*PI;
        }
        if(std::abs(heading_err) > heading_goal_tolerance)
        {
            double delta_yaw_rate = max_delta_yaw_rate;
            if(std::abs(heading_err) < PI/4.0)
            {
                delta_yaw_rate /= 2.0;
            }
            if(heading_err < 0)
            {
                delta_yaw_rate *= -1.0;
            }
            w += delta_yaw_rate * 0.1;
            if(w > max_yaw_rate)
            {
                w = max_yaw_rate;
            }
            else if(w < -max_yaw_rate)
            {
                w = -max_yaw_rate;
            }
        }
        else
        {
            w = 0.0;
        }
        v += max_accel * 0.1;
        if(v > max_speed)
        {
            v = max_speed;
        }
        if(sqrt(x*x + y*y) > distance_err)
        {
            break;
        }
    }
    linear_vel = v;
    angular_vel = w;
}

int main(int argc, char** argv)
{
    ros::init(argc, argv, "dwa_controller");
    ros::NodeHandle nh("~");
    ros::Subscriber laser_sub = nh.subscribe("/scan", 1, laserCallback);
    ros::Publisher cmd_vel_pub = nh.advertise<geometry_msgs::Twist>("/cmd_vel", 1);
    nh.getParam("robot_radius", robot_radius);
    nh.getParam("max_speed", max_speed);
    nh.getParam("max_yaw_rate", max_yaw_rate);
    nh.getParam("max_accel", max_accel);
    nh.getParam("max_delta_yaw_rate", max_delta_yaw_rate);
    nh.getParam("predict_time", predict_time);
    nh.getParam("heading_goal_tolerance", heading_goal_tolerance);
    nh.getParam("distance_goal_tolerance", distance_goal_tolerance);
    nh.getParam("target_x", target_x);
    nh.getParam("target_y", target_y);
    nh.getParam("target_yaw", target_yaw);

    ros::Rate loop_rate(10);

    while(ros::ok())
    {
        geometry_msgs::Twist cmd_vel;
        cmd_vel.linear.x = linear_vel;
        cmd_vel.angular.z = angular_vel;
        cmd_vel_pub.publish(cmd_vel);
        ros::spinOnce();
        loop_rate.sleep();
    }

    return 0;
}

这个代码中实现了一个基于dwa算法的机器人控制器，可以通过ROS中的激光雷达数据来实现避障和导航功能。机器人的运动状态会根据当前位置与目标位置的距离和方向误差进行控制，并且在遇到障碍物时会自动减速避让。

ROS自主巡航智能机器人主控

ROS（Robot Operating System）是一个开源的机器人操作系统，它提供了一系列的库和工具来帮助开发者快速地构建机器人应用程序。ROS自主巡航智能机器人主控一般指的是使用ROS作为机器人的控制系统，并且具备自主巡航的能力。

在ROS系统中，机器人的控制被分为三个层次：硬件层、驱动层和应用层。硬件层是指机器人的硬件设备，包括传感器、执行器等；驱动层是指将硬件层与ROS系统进行连接和通信的软件模块；应用层则是指实现具体机器人功能的软件模块，例如自主导航、视觉识别等。

ROS自主巡航智能机器人主控一般需要使用多种传感器来获取环境信息，例如激光雷达、摄像头、惯性导航等，然后将这些信息传输到ROS系统中进行处理和分析，最终实现机器人的自主巡航功能。除此之外，还需要对机器人进行路径规划、障碍物避让等算法的设计和实现。