ROS2与Python3多机器人实验教程

"Multi-Robot Experiment Tutorials.pdf 是一份由Yubin Wang和Yong Du编写的关于多机器人点到点过渡与碰撞避免的实验教程，适用于基于ROS2和Python3的Turtlebot3。这份技术报告是东北大学非线性系统课程的项目教程，由Fei Chen教授提供。尽管报告目前未作为开源文件发布，但作者考虑在有需要时公开项目访问权限。 本教程的主要硬件设备包括远程PC服务器、多个Turtlebot3移动机器人以及OptiTrack或类似VICON的动作捕捉系统。OptiTrack的动作捕捉服务器（Motive）用于协调这些设备。软件部分主要涉及装有Ubuntu 18.04和相关ROS2包的Raspberry Pi插入的Turtlebot3 burger模型。建议读者参考ROBOTIS的官方教程获取更多详尽信息，因为本教程可能会忽略一些细节，可以通过多种途径访问这些额外信息。 实验中，选择Turtlebot3 burger作为测试平台，但用户可以根据需求选择其他支持ROS2的标准平台。教程流程可能需要重复执行，以实现多机器人之间的协调和碰撞规避功能。 在ROS2环境中，多机器人点到点过渡涉及到每个机器人从一个位置独立地导航至另一个预设位置，同时要避免与其他机器人或环境障碍物发生碰撞。这通常需要使用路径规划算法，如Dijkstra's算法或A*算法来找到最优路径，并结合避障策略，如动态窗口法或潜在场法来实时调整路径。 碰撞避免机制是通过传感器数据（如激光雷达或摄像头）来感知周围环境，构建环境地图，然后利用这些信息更新机器人的运动规划。在ROS2中，可以利用NavStack（导航堆栈）进行这一过程，它包含了定位、建图、路径规划和避障等子模块。 此外，为了实现多机器人协作，需要一个通信框架来协调各个机器人的行为。ROS2提供了可靠的通信机制，如话题（topics）、服务（services）和动作库（actionlib），使得机器人之间能够交换信息，协同工作。 总体而言，这份教程将引导学习者了解如何在ROS2环境下设计和实施多机器人系统的点到点过渡策略，同时解决碰撞避免问题。对于希望深入研究多机器人系统的开发者来说，这是一份有价值的参考资料。"