Navigation2中DriveOnHeading动作的碰撞检测优化方案
2025-06-26 21:09:27作者:邬祺芯Juliet
背景介绍
在机器人导航领域,Navigation2作为ROS2生态中的核心导航框架,提供了丰富的动作接口来实现各种导航行为。其中DriveOnHeading和BackUp动作是常用的基础动作类型,它们允许机器人按照指定方向或距离移动。
当前功能分析
当前版本的DriveOnHeading动作实现中,默认启用了碰撞检测机制。这一设计在大多数场景下都是合理的,能够有效防止机器人与环境中的障碍物发生碰撞。碰撞检测通过机器人周围的传感器数据实时监测,一旦检测到潜在碰撞风险,导航系统会自动停止或调整机器人的运动轨迹。
需求场景
然而,在某些特殊应用场景中,这种默认的碰撞检测行为可能并不符合用户需求。例如:
- 主动推障场景:在仓储物流应用中,机器人可能需要主动推开轻型障碍物(如空托盘或包装材料)来完成作业任务
- 特殊环境作业:在农业或建筑场景中,机器人可能需要与某些环境元素进行轻度接触
- 测试调试需求:在开发测试阶段,工程师可能需要临时禁用碰撞检测来验证特定功能
技术实现方案
针对这一需求,我们提出了在DriveOnHeading和BackUp动作接口中增加碰撞检测禁用参数的优化方案。具体实现要点包括:
- 接口扩展:在动作消息定义中新增布尔类型参数
disable_collision_checking - 逻辑修改:在动作服务器实现中,当该参数为true时,跳过碰撞检测逻辑
- 安全考虑:虽然允许禁用碰撞检测,但仍保留其他安全机制(如速度限制、超时检测等)
实现细节
在具体实现上,这一功能可以通过以下方式完成:
- 修改动作消息定义文件,添加新参数
- 在控制器逻辑中增加条件判断,当参数为true时跳过碰撞检测
- 确保状态机正确处理这一特殊情况
- 更新相关文档说明新功能的使用方法和注意事项
应用建议
使用这一功能时,建议开发者注意以下事项:
- 仅在确实需要的情况下禁用碰撞检测
- 确保机器人运动速度在安全范围内
- 考虑结合力/力矩传感器使用,避免设备损坏
- 在任务完成后及时恢复碰撞检测功能
总结
这一优化方案为Navigation2用户提供了更大的灵活性,使其能够适应更多样化的应用场景。通过简单的参数配置,开发者可以根据实际需求选择是否启用碰撞检测,从而满足特殊作业需求。该实现保持了框架的简洁性,同时扩展了功能边界。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C033
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
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
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-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
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
最新内容推荐
TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 谷歌浏览器跨域插件Allow-Control-Allow-Origin:前端开发调试必备神器 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 基于Matlab的等几何分析IGA软件包:工程计算与几何建模的完美融合 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
427
3.28 K
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++
689
343
Ascend Extension for PyTorch
Python
235
267
暂无简介
Dart
686
161
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
327
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
56
33
🔥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
65
19
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.22 K
669