MBPlanner_ROS 开源项目教程
2024-09-08 19:54:34作者:戚魁泉Nursing
项目概述
MBPlanner_ROS 是一个基于ROS(Robot Operating System)的路径规划框架,由NTNU-ARL开发。该框架旨在为机器人系统提供高效的运动规划解决方案,特别是适用于复杂环境中的多目标路径规划任务。本教程将引导您了解其核心组件、目录结构、启动文件以及配置文件,帮助您快速上手并集成到您的机器人项目中。
1. 项目目录结构及介绍
以下是对mbplanner_ros项目主要目录和文件的概览:
mbplanner_ros/
├── src # 源代码目录
│ ├── mbplanner # 主要规划算法实现
│ ├── ...
├── include # 头文件目录,存放类与函数声明
│ ├── mbplanner_ros # 包含API接口定义等
│ └── ...
├── launch # 启动脚本目录,用于启动ROS节点和服务
│ ├── mbplanner.launch # 核心规划器启动文件
│ └── ...
├── config # 配置文件目录,存储参数和默认设置
│ ├── planner_params.yaml # 规划器参数配置文件
│ └── ...
├── scripts # ROS服务或小工具脚本
│ └── ...
├── CMakeLists.txt # CMake构建配置文件
└── package.xml # ROS包元数据描述文件
说明:
- src: 包含了所有源代码,是实现路径规划逻辑的核心区域。
- include: 存放了所需的头文件,用于源码编译时引入函数和类的声明。
- launch: 提供了ROS系统的启动脚本,便于一键启动规划器及其相关组件。
- config: 系统配置所在,包括规划参数、默认设定等,用户可在此定制化设置。
- scripts: 可能包含一些辅助脚本或者ROS服务节点的简短实现。
2. 项目的启动文件介绍
mbplanner.launch
这个文件是项目的主启动文件,通过ROS的roslaunch命令执行。它通常负责启动MBPlanner的各个组件,如:
<launch>
<node pkg="mbplanner_ros" type="mbplanner_node" name="mbplanner_node" >
<param file="$(find mbplanner_ros)/config/planner_params.yaml"/>
</node>
<!-- 可能还有其他依赖节点启动 -->
</launch>
解析:
<node>标签定义了一个ROS节点,这里启动的是mbplanner_node。<param>标签导入配置文件,这里是planner_params.yaml,用于传递给节点的初始化参数。
3. 项目的配置文件介绍
planner_params.yaml
配置文件是MBPlanner个性化的关键,示例内容可能包括:
# 示例配置参数
planning_frequency: 20.0 # 规划循环频率(Hz)
goal_tolerance: 0.1 # 目标到达容忍距离(m)
...
说明:
- planning_frequency: 控制规划器更新计划的速度。
- goal_tolerance: 定义机器人认为达到目标位置所接受的误差范围。
- 配置文件可根据实际需求调整,以优化性能或适应不同的应用场景。
本教程提供了对MBPlanner_ROS项目基本结构的概览,从目录理解到关键的启动与配置环节。开发者应依据具体需求深入学习源代码,并结合实际案例进行实践,以充分利用此项目提供的功能。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
245
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
672
157
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
662
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
323
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218