给我一个超级详细的自主导航的方法，精确到代码

自主导航涉及到多个领域和技术，包括机器人运动规划、感知、定位、地图构建、路径规划等。以下是一个超级详细的自主导航方法：

1. 机器人感知和定位

机器人需要通过传感器获取周围环境的信息，包括激光雷达、相机、超声波传感器等。这些传感器可以提供机器人周围物体的位置、形状、距离等信息。同时，机器人还需要通过定位技术确定自身在环境中的位置，常用的定位方法包括激光SLAM、视觉SLAM、GPS等。

2. 地图构建

机器人需要将感知到的环境信息构建成地图，以便进行路径规划和导航。地图可以是2D或3D的，可以使用激光SLAM、视觉SLAM等方法进行构建。构建好的地图可以通过ROS中的map_server包进行保存和加载。

3. 路径规划

路径规划是指根据起点和终点，在地图上找到一条最优路径。常用的路径规划算法包括A*算法、Dijkstra算法、RRT算法等。机器人可以通过ROS中的move_base包进行路径规划。move_base包会调用全局路径规划器和局部路径规划器，生成一条可行的路径。

4. 机器人运动规划

机器人需要根据路径规划器生成的路径进行运动规划，以便安全地到达目标点。机器人运动规划涉及到轨迹规划、运动控制等技术。常用的机器人运动规划方法包括PID控制、LQR控制、MPC控制等。机器人可以通过ROS中的move_base包进行运动规划和控制。

5. 代码实现

下面是一个简单的自主导航代码实现示例：

import rospy
from move_base_msgs.msg import MoveBaseAction, MoveBaseGoal
import actionlib

def move_to_goal(x, y):
    # 初始化move_base客户端
    client = actionlib.SimpleActionClient('move_base', MoveBaseAction)
    client.wait_for_server()

    # 创建一个MoveBaseGoal对象
    goal = MoveBaseGoal()
    goal.target_pose.header.frame_id = "map"
    goal.target_pose.pose.position.x = x
    goal.target_pose.pose.position.y = y
    goal.target_pose.pose.orientation.w = 1.0

    # 发送目标点到move_base
    client.send_goal(goal)

    # 等待机器人到达目标点
    client.wait_for_result(rospy.Duration.from_sec(60))

if __name__=="__main__":
    try:
        rospy.init_node('navigation', anonymous=True)

        # 移动到(1, 1)处
        move_to_goal(1, 1)

        # 移动到(2, 2)处
        move_to_goal(2, 2)

    except rospy.ROSInterruptException:
        pass

以上代码实现了一个简单的自主导航功能，机器人会依次移动到(1, 1)和(2, 2)两个目标点。具体实现中需要根据实际情况进行调整和优化。