turtlebot2避障

### TurtleBot2 避障实现方法

对于TurtleBot2的避障功能，通常依赖于ROS（Robot Operating System）中的传感器数据处理以及导航栈的应用。虽然提供的参考资料主要针对的是TurtleBot3系列[^1]，但许多概念和技术可以迁移至TurtleBot2平台。

#### 使用激光雷达进行障碍物检测

为了使TurtleBot2具备基本的避障能力，安装并配置好Hokuyo URG-04LX或其他兼容型号的二维激光测距仪是必要的。通过读取来自该设备的数据流，在ROS节点中订阅`/scan`话题来获取周围环境的信息。这些扫描结果会被转换成距离数组形式供后续算法分析使用[^2]。

roslaunch hector_slam_launch tutorial.launch

此命令启动了一个简单的 Hector SLAM 应用实例，其中包含了对激光雷达的支持；然而请注意实际项目可能需要调整参数以适应具体硬件特性。

#### 导入gmapping包构建地图

为了让机器人能够理解其所在位置并与已知的地图对比从而规划路径绕过静态或动态物体，gmapping是一个常用的开源SLAM库选项之一。它允许创建占据栅格图表示法下的室内空间布局，并支持实时更新当发现新的结构特征时自动扩展边界范围。

<launch>
    <!-- 启动 gmapping 节点 -->
    <node pkg="gmapping" type="slam_gmapping" name="slam_gmapping">
        ...
    </node>

    <!-- 发布 odometry 和 tf 变换关系 -->
    <include file="$(find turtlebot_bringup)/launch/minimal.launch"/>
</launch>

上述 XML 片段展示了如何在一个 launch 文件内集成 GMapping 功能模块到整个系统架构之中去。这有助于简化实验设置过程并且提高代码可维护性水平。

#### 移动基础包与控制指令发布

最后一步就是确保拥有合适的底层驱动程序集以便发送速度请求给底盘电机控制器完成物理位移动作。官方提供了名为 `turtlebot_teleop` 的软件包专门用于远程操控目的，同时也适用于本地测试阶段模拟键盘输入作为临时解决方案直到开发出更高级别的自主决策机制为止。

import rospy
from geometry_msgs.msg import Twist

def move():
    velocity_publisher = rospy.Publisher('/cmd_vel', Twist, queue_size=10)
    vel_msg = Twist()

    # 设置线性和角加速度值
    vel_msg.linear.x = 0.5
    vel_msg.angular.z = 0.2
    
    while not rospy.is_shutdown():
        velocity_publisher.publish(vel_msg)

if __name__ == '__main__':
    try:
        rospy.init_node('move_robot')
        move()
    except rospy.ROSInterruptException: pass

这段 Python 代码片段定义了一种简单的方法来回送运动学参数组合，使得 TurtelBot2 按照指定方向前进并向左轻微转向。当然这只是最基础的例子，真实应用场景下还需要考虑更多因素比如安全限幅器设定等细节问题。