ROS小车避障策略的核心代码

ROS小车避障策略的核心代码包括以下几个方面：

1. 激光雷达数据获取：使用ROS中的雷达传感器包（laser_scan_matcher）订阅雷达传感器数据，获取激光雷达扫描的距离和角度信息。

2. 障碍物检测：根据激光雷达扫描的距离和角度信息，进行障碍物检测。可以使用简单的阈值法，将距离小于一定值的点视为障碍物，或者使用更复杂的算法，如聚类算法、分割算法等。

3. 路径规划：在检测到障碍物后，需要规划出一条可行的路径以绕过障碍物。可以使用ROS中的导航包（navigation）提供的路径规划功能，或者自己实现路径规划算法。

4. 控制指令生成：根据规划出的路径，生成小车的控制指令，使小车能够按照规划好的路径行驶。可以使用ROS中的控制包（control）提供的控制指令生成功能，或者自己实现控制指令生成算法。

下面是一个简单的示例代码，实现了基于激光雷达的障碍物检测和路径规划功能：

import rospy
from sensor_msgs.msg import LaserScan
from nav_msgs.msg import Path
from geometry_msgs.msg import PoseStamped

class ObstacleAvoidance:
    def __init__(self):
        rospy.init_node('obstacle_avoidance')
        self.scan_sub = rospy.Subscriber('/scan', LaserScan, self.scan_callback)
        self.path_pub = rospy.Publisher('/path', Path, queue_size=10)
        self.path = Path()
        
    def scan_callback(self, scan_msg):
        # 障碍物检测算法
        obstacles = []
        for i in range(len(scan_msg.ranges)):
            if scan_msg.ranges[i] < 0.5:
                obstacles.append((i, scan_msg.ranges[i]))
        
        # 路径规划算法
        path = Path()
        for i in range(len(obstacles)):
            pose = PoseStamped()
            pose.pose.position.x = obstacles[i][1] * cos(obstacles[i][0] * scan_msg.angle_increment)
            pose.pose.position.y = obstacles[i][1] * sin(obstacles[i][0] * scan_msg.angle_increment)
            path.poses.append(pose)
        
        # 发布路径消息
        self.path_pub.publish(path)
        
    def run(self):
        rate = rospy.Rate(10)
        while not rospy.is_shutdown():
            rate.sleep()

if __name__ == '__main__':
    node = ObstacleAvoidance()
    node.run()

这个示例代码实现了一个简单的ROS节点，订阅了激光雷达的数据，通过简单的阈值法检测障碍物，并根据障碍物的位置生成一条路径，最后将路径发布出去。