ArtPlanner 项目使用教程

1. 项目介绍

ArtPlanner 是一个专为足式机器人设计的本地导航规划器。该项目由 ETH Zurich 的 Lorenz Wellhausen 和 Marco Hutter 开发，旨在为足式机器人提供在复杂地形中的导航能力。ArtPlanner 基于采样方法，结合了学习到的足迹评分和运动成本，以确保机器人在不同地形中的安全导航。

主要特点

• 采样路径规划：基于采样方法，适用于复杂地形。
• 学习到的运动成本：使用神经网络计算运动成本，优化路径选择。
• ROS 接口：提供 ROS 接口，方便集成到现有的 ROS 系统中。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

在开始之前，请确保您的系统已经安装了以下依赖：

• ROS Noetic
• Git LFS
• OMPL (v1.4.2)
• OpenCV
• grid_map_core

2.2 克隆项目

首先，确保您已经安装了 Git LFS：

sudo apt install git-lfs
git lfs install

然后，克隆 ArtPlanner 项目：

git clone https://github.com/leggedrobotics/art_planner.git
cd art_planner

2.3 安装依赖

安装 ROS 依赖：

sudo apt install ros-noetic-ompl ros-noetic-grid-map-core

安装 Python 依赖：

pip3 install opencv-python rospkg torch torchvision torchaudio

2.4 启动项目

使用提供的启动文件启动 ArtPlanner：

roslaunch art_planner_ros art_planner.launch

如果需要使用路径跟随器，可以手动启动：

rosrun art_planner_ros path_follower.py

3. 应用案例和最佳实践

3.1 案例一：ANYmal 机器人导航

ANYmal 机器人是 ArtPlanner 的主要应用对象之一。通过 ArtPlanner，ANYmal 能够在复杂地形中进行自主导航，避开障碍物并选择最优路径。

3.2 案例二：自定义机器人导航

如果您有自定义的足式机器人，可以通过调整配置文件和训练新的运动成本模型来适应 ArtPlanner。虽然官方提供了 ANYmal 的模型，但您可以根据自己的机器人特性进行定制。

3.3 最佳实践

• 配置文件调整：根据机器人的特性和环境，调整 art_planner_ros/config/params.yaml 文件中的参数。
• 高度图输入：推荐使用 elevation_mapping_cupy 包生成高度图，以提高导航的准确性。

4. 典型生态项目

4.1 elevation_mapping_cupy

elevation_mapping_cupy 是一个高度图生成工具，能够为 ArtPlanner 提供精确的地形信息。它通过 CUDA 加速，提高了高度图的生成效率。

4.2 OMPL

OMPL (Open Motion Planning Library) 是一个开源的运动规划库，ArtPlanner 基于 OMPL 实现了路径规划功能。OMPL 提供了多种规划算法，适用于不同的应用场景。

4.3 ROS

ROS (Robot Operating System) 是机器人开发的标准框架，ArtPlanner 提供了完整的 ROS 接口，方便集成到现有的 ROS 项目中。

通过以上模块的介绍和实践，您可以快速上手并应用 ArtPlanner 项目，为足式机器人提供强大的导航能力。