移动机器人点到点控制代码

时间: 2023-09-14 16:12:11 浏览: 26
移动机器人点到点控制的代码可以根据不同的机器人和运动控制器而异,但是一般都包括以下几个步骤: 1. 读取当前机器人的位置和目标位置; 2. 计算机器人需要移动的距离和方向; 3. 发送运动控制指令,使机器人向目标位置移动; 4. 循环执行步骤1-3,直到机器人到达目标位置。 以下是一个简单的示例代码,用于控制一个基于ROS的移动机器人向指定的目标位置移动(假设机器人已经连接到ROS系统,并且已经安装了必要的软件包): ```python #!/usr/bin/env python import rospy from geometry_msgs.msg import Twist from nav_msgs.msg import Odometry # 定义当前机器人的位置和目标位置 current_pos = Odometry() target_pos = Odometry() # 订阅当前机器人的位置信息 def odom_callback(data): global current_pos current_pos = data rospy.init_node('move_robot', anonymous=True) # 订阅机器人的odom话题,获取机器人当前的位置信息 rospy.Subscriber('/odom', Odometry, odom_callback) # 发布机器人的运动控制指令 pub = rospy.Publisher('/cmd_vel', Twist, queue_size=10) # 设置机器人的目标位置 target_pos.pose.pose.position.x = 1.0 target_pos.pose.pose.position.y = 1.0 rate = rospy.Rate(10) # 10hz while not rospy.is_shutdown(): # 计算机器人需要移动的距离和方向 dx = target_pos.pose.pose.position.x - current_pos.pose.pose.position.x dy = target_pos.pose.pose.position.y - current_pos.pose.pose.position.y distance = math.sqrt(dx*dx + dy*dy) angle = math.atan2(dy, dx) # 发送控制指令,使机器人向目标位置移动 twist = Twist() twist.linear.x = 0.5 * distance # 假设机器人的最大线速度为0.5m/s twist.angular.z = 1.0 * angle # 假设机器人的最大角速度为1.0rad/s pub.publish(twist) # 到达目标位置后停止移动 if distance < 0.1: twist.linear.x = 0.0 twist.angular.z = 0.0 pub.publish(twist) break rate.sleep() ``` 这段代码中,我们使用了ROS的通信机制,订阅了机器人的odom话题,获取机器人当前的位置信息;同时,我们也发布了机器人的运动控制指令,使机器人向目标位置移动。在每次循环中,我们都计算机器人需要移动的距离和方向,然后根据机器人的最大线速度和角速度,计算出机器人的运动控制指令并发送给机器人。当机器人到达目标位置后,我们停止机器人的运动,并退出程序。

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移动机器人的速度平滑规划通常包括三个阶段:加速、匀速和减速。以下是一个简单的移动机器人速度平滑规划代码示例: //加速阶段 function acceleration(currentVelocity, targetVelocity, accelerationRate, deltaTime){ let deltaV = accelerationRate * deltaTime; let velocity = Math.min(currentVelocity + deltaV, targetVelocity); return velocity; } //匀速阶段 function constantSpeed(currentVelocity, targetVelocity){ return targetVelocity; } //减速阶段 function deceleration(currentVelocity, targetVelocity, decelerationRate, deltaTime){ let deltaV = decelerationRate * deltaTime; let velocity = Math.max(currentVelocity - deltaV, targetVelocity); return velocity; } //速度平滑规划 function velocityPlanning(currentVelocity, targetVelocity, accelerationRate, decelerationRate, deltaTime){ let velocity = currentVelocity; let distance = targetVelocity - currentVelocity; if(distance > 0){ //加速阶段 velocity = acceleration(currentVelocity, targetVelocity, accelerationRate, deltaTime); }else if(distance < 0){ //减速阶段 velocity = deceleration(currentVelocity, targetVelocity, decelerationRate, deltaTime); }else{ //匀速阶段 velocity = constantSpeed(currentVelocity, targetVelocity); } return velocity; } //主程序 function main(){ let currentVelocity = 0; let targetVelocity = 1; //m/s let accelerationRate = 0.1; //m/s^2 let decelerationRate = 0.1; //m/s^2 let deltaTime = 0.1; //s while(true){ let velocity = velocityPlanning(currentVelocity, targetVelocity, accelerationRate, decelerationRate, deltaTime); //控制机器人运动,例如发送速度控制指令给电机控制器 //... currentVelocity = velocity; } } 这里的代码仅提供一个基本的框架,具体的加速、匀速和减速规划算法需要根据具体的应用场景进行选择和实现。
以下是一个基于C语言的移动机器人速度规划代码示例: #include <stdio.h> #include <math.h> //加速阶段 float acceleration(float currentVelocity, float targetVelocity, float accelerationRate, float deltaTime){ float deltaV = accelerationRate * deltaTime; float velocity = fminf(currentVelocity + deltaV, targetVelocity); return velocity; } //匀速阶段 float constantSpeed(float currentVelocity, float targetVelocity){ return targetVelocity; } //减速阶段 float deceleration(float currentVelocity, float targetVelocity, float decelerationRate, float deltaTime){ float deltaV = decelerationRate * deltaTime; float velocity = fmaxf(currentVelocity - deltaV, targetVelocity); return velocity; } //速度规划 float velocityPlanning(float currentVelocity, float targetVelocity, float accelerationRate, float decelerationRate, float deltaTime){ float velocity = currentVelocity; float distance = targetVelocity - currentVelocity; if(distance > 0){ //加速阶段 velocity = acceleration(currentVelocity, targetVelocity, accelerationRate, deltaTime); }else if(distance < 0){ //减速阶段 velocity = deceleration(currentVelocity, targetVelocity, decelerationRate, deltaTime); }else{ //匀速阶段 velocity = constantSpeed(currentVelocity, targetVelocity); } return velocity; } //主程序 int main(){ float currentVelocity = 0; float targetVelocity = 1; //m/s float accelerationRate = 0.1; //m/s^2 float decelerationRate = 0.1; //m/s^2 float deltaTime = 0.1; //s while(1){ float velocity = velocityPlanning(currentVelocity, targetVelocity, accelerationRate, decelerationRate, deltaTime); //控制机器人运动,例如发送速度控制指令给电机控制器 //... currentVelocity = velocity; } return 0; } 这里的代码仅提供一个基本的框架,具体的加速、匀速和减速规划算法需要根据具体的应用场景进行选择和实现。另外,需要注意的是,C语言不支持浮点数运算,需要使用float类型或者double类型进行计算。
以下是一个简单的移动机器人点对点判断是否到位的示例代码,你可以根据你所使用的机器人和控制系统进行适当的修改: python import rospy from geometry_msgs.msg import PoseStamped, Twist class PointToPointController: def __init__(self): self.target_pose = None self.current_pose = None self.vel_publisher = rospy.Publisher('/cmd_vel', Twist, queue_size=1) rospy.Subscriber('/target_pose', PoseStamped, self.target_pose_callback) rospy.Subscriber('/current_pose', PoseStamped, self.current_pose_callback) def target_pose_callback(self, msg): self.target_pose = msg def current_pose_callback(self, msg): self.current_pose = msg def run(self): rate = rospy.Rate(10) while not rospy.is_shutdown(): if self.target_pose is not None and self.current_pose is not None: # Calculate the distance between the target and current pose dx = self.target_pose.pose.position.x - self.current_pose.pose.position.x dy = self.target_pose.pose.position.y - self.current_pose.pose.position.y dz = self.target_pose.pose.position.z - self.current_pose.pose.position.z distance = (dx * dx + dy * dy + dz * dz) ** 0.5 # If the distance is less than a threshold, stop the robot if distance < 0.1: self.vel_publisher.publish(Twist()) else: # Calculate the direction to move towards the target direction = Twist() direction.linear.x = dx / distance direction.linear.y = dy / distance direction.linear.z = dz / distance # Publish the velocity command self.vel_publisher.publish(direction) rate.sleep() if __name__ == '__main__': rospy.init_node('point_to_point_controller') controller = PointToPointController() controller.run() 这个示例代码订阅了 /target_pose 和 /current_pose 两个话题,分别用于获取目标位姿和当前位姿。在每个循环中,它会计算当前位姿与目标位姿之间的距离,如果距离小于一个阈值,则停止机器人运动,否则计算机器人移动的方向,并发布速度命令。你可以根据你的实际需求修改这个代码,并且你需要确保机器人的传感器和运动控制系统正常工作。
以下是一个基于ROS的移动机器人速度规划示例代码,使用了ROS中的move_base包和navigation包: python #!/usr/bin/env python import rospy from geometry_msgs.msg import Twist, PoseStamped from nav_msgs.msg import Odometry from move_base_msgs.msg import MoveBaseAction, MoveBaseGoal import actionlib class RobotController: def __init__(self): # 初始化ROS节点 rospy.init_node('robot_controller', anonymous=True) # 订阅机器人当前位置 rospy.Subscriber('/odom', Odometry, self.odom_callback) # 初始化移动机器人的客户端 self.move_base_client = actionlib.SimpleActionClient('move_base', MoveBaseAction) self.move_base_client.wait_for_server() # 初始化机器人速度控制器 self.vel_pub = rospy.Publisher('/cmd_vel', Twist, queue_size=1) self.vel_msg = Twist() # 初始化机器人位置信息 self.current_pose = PoseStamped() def odom_callback(self, odom_msg): self.current_pose.pose = odom_msg.pose.pose def move_to_goal(self, goal_x, goal_y): # 创建目标点 goal = MoveBaseGoal() goal.target_pose.header.frame_id = "map" goal.target_pose.header.stamp = rospy.Time.now() goal.target_pose.pose.position.x = goal_x goal.target_pose.pose.position.y = goal_y goal.target_pose.pose.orientation.w = 1.0 # 发送目标点给移动机器人的客户端 self.move_base_client.send_goal(goal) # 等待机器人移动到目标点 self.move_base_client.wait_for_result() def control_robot_velocity(self, linear_x, angular_z): # 发布机器人速度控制消息 self.vel_msg.linear.x = linear_x self.vel_msg.angular.z = angular_z self.vel_pub.publish(self.vel_msg) def stop_robot(self): # 停止机器人移动 self.move_base_client.cancel_all_goals() self.control_robot_velocity(0, 0) if __name__ == '__main__': try: # 创建机器人控制器对象 controller = RobotController() # 移动机器人到指定位置 controller.move_to_goal(1.0, 1.0) # 控制机器人向左旋转 controller.control_robot_velocity(0, 0.5) rospy.sleep(2) # 停止机器人移动 controller.stop_robot() except rospy.ROSInterruptException: pass 以上代码仅供参考,具体的速度规划算法需要根据机器人的具体情况进行调整和优化。
以下是一个基于ROS的移动机器人速度平滑示例代码,使用了ROS中的PID控制器: python #!/usr/bin/env python import rospy from geometry_msgs.msg import Twist, PoseStamped from nav_msgs.msg import Odometry from move_base_msgs.msg import MoveBaseAction, MoveBaseGoal import actionlib class RobotController: def __init__(self): # 初始化ROS节点 rospy.init_node('robot_controller', anonymous=True) # 订阅机器人当前位置和速度 rospy.Subscriber('/odom', Odometry, self.odom_callback) rospy.Subscriber('/cmd_vel', Twist, self.vel_callback) # 初始化移动机器人的客户端 self.move_base_client = actionlib.SimpleActionClient('move_base', MoveBaseAction) self.move_base_client.wait_for_server() # 初始化机器人速度控制器 self.vel_pub = rospy.Publisher('/cmd_vel', Twist, queue_size=1) self.vel_msg = Twist() self.linear_speed = 0 self.angular_speed = 0 # 初始化机器人位置信息 self.current_pose = PoseStamped() def odom_callback(self, odom_msg): self.current_pose.pose = odom_msg.pose.pose def vel_callback(self, vel_msg): self.linear_speed = vel_msg.linear.x self.angular_speed = vel_msg.angular.z def move_to_goal(self, goal_x, goal_y): # 创建目标点 goal = MoveBaseGoal() goal.target_pose.header.frame_id = "map" goal.target_pose.header.stamp = rospy.Time.now() goal.target_pose.pose.position.x = goal_x goal.target_pose.pose.position.y = goal_y goal.target_pose.pose.orientation.w = 1.0 # 发送目标点给移动机器人的客户端 self.move_base_client.send_goal(goal) # 等待机器人移动到目标点 self.move_base_client.wait_for_result() def pid_control(self, error, prev_error, integral, Kp, Ki, Kd): # 计算PID控制器的输出 pid_output = Kp * error + Ki * integral + Kd * (error - prev_error) # 更新误差累积项和上一次误差 integral += error prev_error = error return pid_output, integral, prev_error def smooth_velocity(self, linear_speed, angular_speed): # 设置PID控制器的参数 Kp_linear = 1.0 Ki_linear = 0.1 Kd_linear = 0.05 Kp_angular = 1.0 Ki_angular = 0.1 Kd_angular = 0.05 # 计算线速度和角速度的误差 linear_error = linear_speed - self.linear_speed angular_error = angular_speed - self.angular_speed # 计算PID控制器的输出 linear_output, self.linear_integral, self.prev_linear_error = self.pid_control(linear_error, self.prev_linear_error, self.linear_integral, Kp_linear, Ki_linear, Kd_linear) angular_output, self.angular_integral, self.prev_angular_error = self.pid_control(angular_error, self.prev_angular_error, self.angular_integral, Kp_angular, Ki_angular, Kd_angular) # 发布平滑后的机器人速度控制消息 self.vel_msg.linear.x = self.linear_speed + linear_output self.vel_msg.angular.z = self.angular_speed + angular_output self.vel_pub.publish(self.vel_msg) def stop_robot(self): # 停止机器人移动 self.move_base_client.cancel_all_goals() self.vel_msg.linear.x = 0 self.vel_msg.angular.z = 0 self.vel_pub.publish(self.vel_msg) if __name__ == '__main__': try: # 创建机器人控制器对象 controller = RobotController() # 移动机器人到指定位置 controller.move_to_goal(1.0, 1.0) # 平滑控制机器人向左旋转 controller.smooth_velocity(0, 0.5) rospy.sleep(2) controller.stop_robot() except rospy.ROSInterruptException: pass 以上代码仅供参考,具体的速度平滑算法需要根据机器人的具体情况进行调整和优化。
ROS(Robot Operating System)是一个流行的机器人操作系统,具有广泛的功能和库,包括自主导航。下面是一个基本的ROS移动机器人自主导航代码: 1. 创建一个ROS包 首先,创建一个ROS包来存储所有相关的文件。在终端中输入以下命令: $ cd catkin_ws/src $ catkin_create_pkg my_robot_navigation rospy roscpp std_msgs 这将创建一个名为 my_robot_navigation 的ROS包,并添加必要的依赖项。 2. 配置机器人 在ROS中,我们使用TF库来描述机器人在三维空间中的位置和方向。在这里,我们需要使用一个静态TF发布器来发布机器人的初始位置和方向。在ROS中,我们通常使用URDF(Unified Robot Description Format)来描述机器人的物理特性。在此处,我们将创建一个简单的URDF文件,描述一个差分驱动机器人。 3. 启动导航堆栈 ROS有一个称为导航堆栈(navigation stack)的功能强大的包,可用于自主导航。导航堆栈使用传感器数据(如激光扫描仪)构建地图,并使用全局路径规划器和局部路径规划器来导航机器人。 在终端中输入以下命令启动导航堆栈: $ roslaunch my_robot_navigation navigation.launch 4. 发布目标位置 使用以下命令发布机器人的目标位置: $ rostopic pub /move_base_simple/goal geometry_msgs/PoseStamped '{header: {stamp: now, frame_id: "map"}, pose: {position: {x: 1.0, y: 2.0, z: 0.0}, orientation: {w: 1.0}}}' 此命令将发布机器人将前往的目标位置。机器人将在地图中找到一条路径,并向目标位置移动。
移动机器人直线运动加减速的代码可以分为以下几个步骤: 1. 设置机器人的初始速度、目标速度、加速度和减速度等参数。 2. 在运动过程中,监测机器人的位置和速度,并根据当前速度和目标速度计算加减速度。 3. 根据计算得到的加减速度,控制机器人的电机输出,使其实现加减速运动。 下面是一个简单的移动机器人直线运动加减速的代码示例: // 设置初始速度、目标速度、加速度和减速度 double init_speed = 0; double target_speed = 1; double acceleration = 0.1; double deceleration = 0.1; // 初始化机器人的位置和速度 double robot_position = 0; double robot_speed = init_speed; // 循环运动过程 while (robot_speed < target_speed) { // 计算加速度 double acceleration = min(target_speed - robot_speed, acceleration); // 控制电机输出实现加速 set_motor_speed(acceleration); // 更新机器人的速度和位置 robot_speed += acceleration; robot_position += robot_speed; } while (robot_position > 0) { // 计算减速度 double deceleration = min(robot_speed, deceleration); // 控制电机输出实现减速 set_motor_speed(-deceleration); // 更新机器人的速度和位置 robot_speed -= deceleration; robot_position += robot_speed; } // 停止机器人运动 set_motor_speed(0); 在这个代码示例中,机器人首先从初始速度逐渐加速到目标速度,然后再从目标速度逐渐减速直至停止。可以根据实际需要调整加速度和减速度的数值,以达到更加平稳和精确的运动效果。

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