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ROS学习过程记录（二）

article 2025/3/18 9:55:55

机器人运动控制

在这里插入图片描述

右手大拇指指定坐轴正方向，手指弯曲的方向就是沿各个轴转动的正方向。速度是弧度每秒。

运动解析与对应的消息包
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使用wpr_simulation启动机器人仿真程序，按一下过程创建一个运动控制包：
在这里插入图片描述

catkin_create_pkg vel_pkg roscpp geometry_msgs

#include <ros/ros.h>
#include <geometry msgs/Twist.h>
int main(int argc,char *argv[]) {
	ros::init(argc ,argv ,"vel_node");
	ros::NodeHandle n;
	ros::Publisher vel_pub = n.advertise<geometry_msgs::Twist>("/cmd_vel",10);
	geometry_msgs::Twist vel msg;
	vel msg.linear.x=0.1;
	vel msg.linear.y =0;
	vel msg.linear.z =0;
	vel msg.angular.x =0;
	vel msg.angular.y =0;
	vel msg.angular.z =0;
	ros::Rate r(30);
	while (ros::ok()) {
		vel pub.publish(vel msg);
		r.sleep();
	}
	return 0;
	}

/cmd_vel 是wpr_simulation中的速度控制的topic.
ROS 的速度指令（Twist 消息）不是持续生效的，而是瞬时的。机器人接收到 Twist 消息后，通常只执行这条指令一次，并不会自动保持这个速度。如果不持续发布，机器人可能在执行完这条指令后立刻停下（尤其是底层驱动没有内置“保持速度”的功能时）。有些机器人有超时机制：如果一段时间内没有收到新的速度指令，就会触发自动停止，防止机器人因通信中断失控。
例如：某些机器人要求每 100 毫秒收到一次速度指令，否则它会自动刹车。

激光雷达工作原理

激光雷达（LiDAR, Light Detection and Ranging）的工作原理可以简单概括为：用激光测距离，靠时间算位置。让我们一步步拆解一下：

🌟 1. 发射激光
激光雷达通过激光发射器向外发射一道或多道激光脉冲。
这些激光通常是不可见的红外线，波长一般在 900nm 到 1550nm 之间。
⏲️ 2. 激光反射
激光碰到障碍物后，会被反射回来。
反射信号被激光雷达的接收器捕捉到。
⏱️ 3. 计算距离
激光雷达根据**飞行时间（Time of Flight, ToF）**来计算障碍物的距离：
。
🔄 4. 扫描环境
大多数激光雷达通过机械旋转或电子扫描，让激光束覆盖一个360°平面或者3D空间。
每次扫描后，雷达生成一组点云（Point Cloud），包含障碍物的距离和角度信息。
🧠 5. 构建地图（可选）
机器人可以利用这些点云数据生成周围环境的2D地图或3D模型，实现避障、导航、定位等功能。

总结：
发射激光。
激光打到物体后反射回来。
根据激光往返的时间，计算距离。
重复扫描，获取环境的完整信息

使用RViz观察传感器数据
传感器数据包：sensor_msgs/LaserScan.msg
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雷达发出激光，测距，然后旋转一个角度，再次测距，旋转的角度就是angle_increment, 两次测距消耗的时间就是time_increment. 雷达再rang_min 和range_max中测得的数据才是有效的。
ranges数组中就是激光雷达测得到障碍物的距离。

获取激光雷达数据
原理：
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catkin_create_pkg lidar_pkg roscpp sensor_msgs

#include <ros/ros.h>
#include <sensor_msgs/Laserscan.h>
void LidarCallback(const sensor msgs::Laserscan msg) {
	float fMidDist = msg.ranges[180];
	ROS INFO("前方测距 ranges[180]=%f 米",，fMidDist);
}
int main(int argc, char *argv[]) {
	setlocale(LC ALL,"");ros::init(argc, argv，"lidar_node");
	ros::NodeHandle n;
	ros::Subscriber lidar sub = n.subscribe("/scan", 10, &LidarCallback);
	ros::spin();
	return 0;
}

roslaunch wpr_simulation wpb_simple.launch
rosrun lidar_pkg lidar_node

激光雷达避开障碍物

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#include <ros/ros.h>
#include <sensor_msgs/LaserScan.h>
#include <geometry_msgs/Twist.h>
ros::Publisher vel_pub;
void LidarCallback(const sensor_msgs::LaserScan msg) {
	float fMidDist= msg.ranges[180];ROS INFO("前方测距 ranges[180]=&f 米"，fMidDist);
	geometry msgs::Twist vel_cmd;
	if(fMidDist < 1.5) {
		vel_cmd.angular.z=0.3;
	}
	else {
		vel_cmd.linear.x=0.05;
		vel_pub.publish(vel cmd);
	}
	
}
int main(int argc, char** argv) {
	setlocale(LC_ALL,"");
	ros::init(argc,argv,"lidar node");
	ros::NodeHandle n;
	ros::Subscriber lidar_sub = n.subscribe("/scan", 10, &Lidarcallback);
	vel_pub = n.advertise<geometry msgs::Twist>("/cmd vel", 10);
	ros::spin();
	return0:
}

IMU 惯性测量单元

IMU（Inertial Measurement Unit，惯性测量单元）是一种用来测量物体姿态、速度和加速度的传感器
IMU 主要由两个核心部件组成：

🌀 加速度计（Accelerometer）：
用来测量线性加速度（比如前进、后退、上下运动时的加速度）。
还能通过重力分量，推算物体的倾斜角度。
🔄 陀螺仪（Gyroscope）：
用来测量角速度（物体绕 X、Y、Z 轴的旋转速度）。
通过累积角速度，可以推算旋转角度。
部分高级 IMU 还包含：

🧭 磁力计（Magnetometer）：
用来感知地球磁场，类似电子罗盘，提供航向角（Yaw）。

典型的 IMU 会输出：

加速度（linear acceleration）：描述直线运动时的加速度。
角速度（angular velocity）：描述绕各轴旋转的速度。
姿态（orientation）：通过合并加速度计、陀螺仪和磁力计数据，得到俯仰角（Pitch）、横滚角（Roll）、航向角（Yaw）。

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获取IMU数据步骤：
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IMU航向锁定

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在IMUCallBack中补充

自定义消息类型

catkin_create_pkg qq_msgs roscpp std_msgs

创建carry.msg文件，其内容为：

string grade
int star
string data

查看自定义消息
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使用自定义消息类型

#include <ros/ros.h>
#include <std msgs/string.h>
#include <qq msgs/carry.h>
int main(int argc, char *argv[]) {
	ros::init(argc,argv,"chao node");printf("我的枪去而复返,你的生命有去无回!\n");
	ros::NodeHandle nh;
	ros::Publisher pub = nh.advertise<qq_msgs::carry>("kuai
	ros::Rate loop_rate(10);
	while(ros::ok()) {
		printf("我要开始刷屏了!\n");
		qq msgs::Carry msg;
		msg.grade ="王者";
		msg.star =50;msg.data =“国服马超，带飞";
		pub.publish(msg);
		loop_rate.sleep();
	}
	
	return 0;
	}