使用GPS在ROS中设置导航目标

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资源摘要信息:"gps_goal-master_gps_goal_UsingGPS_" 知识点: 1. GPS技术基础:GPS即全球定位系统,是一种卫星导航系统。它通过接收卫星发送的无线电信号,可以提供全球范围内精确的地理位置信息。GPS技术广泛应用于导航、测绘、车辆跟踪等领域。 2. ROS概念:ROS即机器人操作系统,是一种用于机器人应用程序的灵活框架。它提供了一套工具和服务,包括硬件抽象描述、底层设备控制、常用功能实现、进程间通信、包管理等。ROS采用分布式节点网络构建,具有高度模块化和可重用性。 3. ROS导航功能:ROS导航功能主要包括定位、路径规划、避障和控制四个方面。其中,定位功能主要是获取机器人当前位置,路径规划功能是根据目标位置计算出一条最优路径,避障功能是在机器人运动过程中避开障碍物,控制功能则是驱动机器人沿着规划的路径运动。 4. 设置GPS导航目标:在ROS中,可以通过设置GPS导航目标来指导机器人移动到特定的地理位置。具体来说,可以通过设定目标的经纬度来实现。这需要GPS模块能够接收卫星信号并转换为地理位置信息,然后ROS系统接收这些信息并进行处理,最后控制机器人移动到设定的目标位置。 5. latitude和longitude概念:latitude即纬度,longitude即经度。纬度是地表某点与地轴的距离,表示该点在地球表面的南北位置;经度是地表某点与本初子午线(0度经线)的距离,表示该点在地球表面的东西位置。在使用GPS导航时,我们需要知道目标的经纬度信息。 6. ROS导航目标设置的具体实现:在ROS中,可以通过发布特定的消息(如geometry_msgs/PoseStamped)来设置导航目标。这个消息包含了目标的位置和朝向信息,位置信息包括经度、纬度和高度,朝向信息则表示机器人面向的方向。在实际应用中,需要将经纬度信息转换为ROS可以理解的地图坐标,然后发送到对应的topic。 7. ROS中的消息类型:在ROS中,不同类型的信息通过不同类型的消息传递。例如,GPS位置信息可能通过sensor_msgs/NavSatFix消息类型传递,而导航目标位置和朝向可能通过geometry_msgs/PoseStamped消息类型传递。了解和使用这些消息类型对于开发ROS应用非常重要。 8. ROS包管理:在ROS中,代码和软件功能通常被打包成ROS包(package),并通过rosbuild或catkin工具进行构建。一个ROS包可以包含节点、库、数据文件、配置文件等。在本例中,gps_goal是一个包含GPS导航功能的ROS包。 9. ROS文件结构:一个典型的ROS包包含多个文件和子目录,如src(源代码目录)、launch(启动文件目录)、config(配置文件目录)等。本例中gps_goal-master很可能是该包的源代码目录,其中包含了设置GPS导航目标的相关程序和脚本。 10. ROS导航实践:在ROS导航实践中,开发人员需要熟悉ROS的导航堆栈,包括map_server、amcl、move_base等组件。通过正确配置和使用这些组件,可以实现基于GPS的目标定位和导航。 通过以上知识点的梳理,可以看出gps_goal-master_gps_goal_UsingGPS_这个主题涉及到GPS技术、ROS操作系统的导航功能、地理坐标系统的使用以及ROS包管理和实践等多方面知识。这些知识点对于机器人导航系统的开发和应用具有重要的指导意义。

改进以下代码,使机器人的运动轨迹为一个半径为3的圆clear; close all; clc %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % diff_vel p2p Motion Control 两轮差速任意姿态到达目标点 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %% input 输入 % Goal -----------目标位姿 % r --------------驱动轮半径(m) % l --------------轮间距,两驱动轮中心间距(m) % InitPos --------初始位姿 % goal_rad -------目标半径(m) % lin_vel_lim ----速度限幅(m/s) % lin_acc_lim ----加速度限幅(m/s^2) % ang_vel_lim ----角速度限幅(rad/s) % ang_acc_lim ----角加速度限幅(rad/s^2) % ctrl_fre -------控制频率(hz) % max_sim_time ---最大仿真时长(s) %% output 输出 % lin_vel --------车体线速度(m/s) % ang_vel --------车体角速度(rad/s)(右手定则) % theta ----------姿态角(rad) % v_l ------------左轮转动线速度(m/s) % v_r ------------右轮转动线速度(m/s) % phiL -----------左轮正方向转动角速度,记反转速度为负值(rad/s) % phiR -----------右轮正方向转动角速度,记反转速度为负值(rad/s) %% 位姿信息 % Pos = [x, y ,theta] %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %% 仿真开始 InitPos = [1, 0, 0]; Goal = [5,4,0]; r = 0.15; l = 0.4; goal_rad = 0.05; ctrl_fre = 100; max_sim_time = 100; lin_vel_lim = 1.2; lin_acc_lim = lin_vel_lim/2; ang_vel_lim = 1.5; ang_acc_lim = 0.8; sim('diff_vel_motion_ctrl_system.slx'); PlotTracking; %画图

2023-06-07 上传

% 载入数据 data = xlsread('Copy_of_数据集.xlsx'); input = data((1:120), 2:6)'; output = data((1:120), 7:9)'; % 划分训练集和测试集 input_train = input(:, 1:80); output_train = output(:, 1:80); input_test = input(:, 81:100); output_test = output(:, 81:100); % 归一化 [input_train_n, input_ps] = mapminmax(input_train, -1, 1); [output_train_n, output_ps] = mapminmax(output_train, -1, 1); % 建立模型 input_size = size(input_train_n, 1); hidden_size = 10; output_size = size(output_train_n, 1); net = newff(input_train_n, output_train_n, hidden_size, {'tansig','purelin'}, 'trainlm'); net.trainParam.epochs = 15000; net.trainParam.lr = 0.01; net.trainParam.goal = 0.0001; % 训练模型 [net, tr] = train(net, input_train_n, output_train_n); % 测试模型 input_test_n = mapminmax('apply', input_test, input_ps); output_test_n = mapminmax('apply', output_test, output_ps); output_pred_n = sim(net, input_test_n); %% 反归一化 output_test_pred = mapminmax('reverse', output_pred_n, output_ps); output_test_pred = round(output_test_pred); % 四舍五入取整 % 使用测试集评估网络性能 pos_pred = sim(net, input_test_n); % 预测位置 ori_pred = sim(net, input_test_n); % 预测姿态 pos_error = pos_pred - output_test(1,:); % 位置误差 ori_error = ori_pred - output_test(1,:); % 姿态误差 mse_pos = mean(pos_error.^2); % 位置均方误差 mse_ori = mean(ori_error.^2); % 姿态均方误差 % 使用附加测试集评估网络性能 % additional_test_data = [theta([6, 12, 18], :), actual_poses([6, 12, 18], :)]; additional_test_data = input(81:100,:); additional_test_data_n = mapminmax('apply', additional_test_data, input_ps); pos_pred = sim(net, additional_test_data_n); % 预测位置 ori_pred = sim(net, additional_test_data_n); % 预测姿态 pos_error = pos_pred - output(1,:); % 位置误差 ori_error = ori_pred - output(1,:); % 姿态误差 mse_pos_additional = mean(pos_error.^2); % 位置均方误差 mse_ori_additional = mean(ori_error.^2); % 姿态均方误差 % 调整维度为 2 x 10 % 绘制预测结果和真实结果的对比图 figure; plot(output_test(1,:), 'bo-'); hold on; plot(output_test_pred(1,:)', 'r*-'); % 注意转置 legend('真实结果', '预测结果'); xlabel('样本编号'); ylabel('输出值'); title('预测结果和真实结果');显示additional_test_data = input(81:100,:)'; 位置 1 处的索引超出数组边界(不能超出 5)。帮我修改

2023-06-06 上传

请将如下的matlab代码转为python代码,注意使用pytorch框架实现,并对代码做出相应的解释:function [nets,errors]=BPMLL_train(train_data,train_target,hidden_neuron,alpha,epochs,intype,outtype,Cost,min_max) rand('state',sum(100clock)); if(nargin<9) min_max=minmax(train_data'); end if(nargin<8) Cost=0.1; end if(nargin<7) outtype=2; end if(nargin<6) intype=2; end if(nargin<5) epochs=100; end if(nargin<4) alpha=0.05; end if(intype==1) in='logsig'; else in='tansig'; end if(outtype==1) out='logsig'; else out='tansig'; end [num_class,num_training]=size(train_target); [num_training,Dim]=size(train_data); Label=cell(num_training,1); not_Label=cell(num_training,1); Label_size=zeros(1,num_training); for i=1:num_training temp=train_target(:,i); Label_size(1,i)=sum(temp==ones(num_class,1)); for j=1:num_class if(temp(j)==1) Label{i,1}=[Label{i,1},j]; else not_Label{i,1}=[not_Label{i,1},j]; end end end Cost=Cost2; %Initialize multi-label neural network incremental=ceil(rand100); for randpos=1:incremental net=newff(min_max,[hidden_neuron,num_class],{in,out}); end old_goal=realmax; %Training phase for iter=1:epochs disp(strcat('training epochs: ',num2str(iter))); tic; for i=1:num_training net=update_net_ml(net,train_data(i,:)',train_target(:,i),alpha,Cost/num_training,in,out); end cur_goal=0; for i=1:num_training if((Label_size(i)~=0)&(Label_size(i)~=num_class)) output=sim(net,train_data(i,:)'); temp_goal=0; for m=1:Label_size(i) for n=1:(num_class-Label_size(i)) temp_goal=temp_goal+exp(-(output(Label{i,1}(m))-output(not_Label{i,1}(n)))); end end temp_goal=temp_goal/(mn); cur_goal=cur_goal+temp_goal; end end cur_goal=cur_goal+Cost0.5(sum(sum(net.IW{1}.*net.IW{1}))+sum(sum(net.LW{2,1}.*net.LW{2,1}))+sum(net.b{1}.*net.b{1})+sum(net.b{2}.*net.b{2})); disp(strcat('Global error after ',num2str(iter),' epochs is: ',num2str(cur_goal))); old_goal=cur_goal; nets{iter,1}=net; errors{iter,1}=old_goal; toc; end disp('Maximum number of epochs reached, training process completed');

2023-05-30 上传