對於 Navigation Stack 的基本了解

呼!從何談起?

Navigation Stack 在 ROS　整個架構中佔相當重要的份量，但是截至目前為止，我個人認為網路上能找到的資料雜亂不堪，官方教學有些部分並沒有寫得太清楚，對於剛要入門的新手而言，反而會起更大的心理壓力，不知從何學起。那我就以我自己的理解盡量寫，希望能幫助各位了解 Navigation Stack，並附上學理部分的講解，希望可以讓大家更加熟悉其徵的道理。

楔子

關於Navigation Stack 的介紹，我建議先看過我的良師益友賴柏任的部落格，他整理得很清楚。此外，如果要以更實際的方向來看，可以參考這位網友的文章。而對我而言，Navigation Stack 是一整組可以讓機器人或自動化載具可以在空間中全穩定的移動的相關程式。這些程式可以大致上分為：

• 感測器、馬達編碼器、各種感測器的輸入輸出
• 世界、機器人各關節之座標轉換
• 即時建圖與定位
• 分層導航（路徑規劃）
• 上層傳動機制

別緊張，我們下面會娓娓道來。

相信大家對上面這張圖並不陌生。這一大組程式大致上就符合上面五個種類。

感測器、馬達編碼器、各種感測器的輸入輸出

這包括：odometry source, sensor sources

每個感測器都有一個驅動程式負責擷取底層的資料，並轉換成 ROS 格式的 messages，例如在途中可以看到的 senosr_msgs/LaserScan, sensor_msgs/PointCloud, nav_msgs/Odometry。ROS 的特有應用就是，其他節點可以收到這些資料，並做後續的處理。

世界、機器人各關節之座標的轉換

這包括：sensors transform

這跟機器人的定位有著密切的關係。可以參考這邊。機器人內部個關節的定義通常寫在　URDF 內，由最中心的關節　base_link 連接到其他元件，有其相對的位置與幾何關係。此外，馬達的傳動也會關係到 odom 相對於虛擬位於機器人正中心的座標 base_footprint的關係，最後，odometry 座標到 map 座標之間的關係，則會由 SLAM 的節點提供。

目前可能看得一頭霧水，沒關係，我們只要知道，必須有程式隨時關心各元件相對於世界的位置關係。

即時建圖與定位

這包括：amcl, map_server, gmapping

讓機器人能自動定位自己在空間中的位置，對於對於環境的感知，以及規劃到達目的地的路徑都相當重要。大家耳熟能詳的 Simultaneous Localization and Mapping (SLAM)演算法實際上可以直接使用 ROS 中的 gmapping 包寡達成，而裡面的定位，仍然是使用 AMCL實作的　Adaptive Monte Carlo Localization 定位演算法，依照編碼器推斷出 odometry 給出自己相對於周遭空間的關係。

分層導航（路徑規劃）

這包括：global planner, local planner, global costmap, local costmap, recovery_behaviour

ROS 架構採取分層導航的方式，使得機器人的導航更安全。系統一方面會用較低更新率的全域路徑規劃演算法計算出從現在位置到終點位置的路徑，另一方面，會使用更高頻的節點做路徑規劃。move_base 建立在　nav_core 基礎上，把這幾個程式，或節點，包起來，讓使用者只需呼叫一個節點，就可以包辦全部。其中運作的機制，其實就是上圖的架構。此外，move_base 把所得到的地圖轉換成象棋盤一樣，一格一格的 grid map，上面用數值標定障礙物與可通行空間的數值（如果障礙物的數值為１、可通行的空間為０，則整份地圖就成為二元地圖 binary map）（更多學理可以參考這裡）這樣的地圖被稱之為 Occupancy Map，這種格式尚無法拿來做導航，所以會再轉成 cost map　的格式，方能實行路經規劃。

當地圖有了，Global Planer 便根據這張 costmap、座標關係、位置座標作為依據，在有限的時間內規劃出安全的路徑。路徑規劃的演算法則從上個世紀６０年代以來第一次提出路徑規劃演算法，便不斷精益求精，隨著經驗的積累，更貼近真實應用的能力。但是通常這樣的路徑規劃並沒有顧及實際機器模型在空間中要怎麼移動，這即是所謂的＂The piano moving problem＂。想像你搬家時，好幾個搬運工辛苦的將你家的平台式鋼琴左僑右僑避開你家的家具搬到電梯口。在機器人導航中，這牽涉到機器人動力運動學（kinodynamics）。由於這攸關於瞬息萬變在空間中移動，所以區域規劃計算的更新率必須比全域規劃頻率還要高，譬如說全域頻率為 20 Hz，但區域頻率就必須提高到 50 Hz甚至更高。

從官方的文件中可以得知，move_base 的 global planner 預設使用 Dijstra 演算法。大家可能會問，欸？那 A* 呢？可能 Willow Garrage 真的太忙了，所以直到　2013年，David Lu! 才把後者寫成一個 Global Planner Plug-in，方才能供大家使用。

抱歉，八卦說的有點多，請先別擔心。

上層傳動機制

這包括：base_control

當區域規劃已經算出一條區域路徑後，便會輸出一個虛擬層的速度 /cmd_vel (原來的名稱：command velocity)。這個速度再透過 base_control轉成真正對每顆馬達輸出訊號，使馬達轉動，讓機體到達目的地。這不只是輪型機器人而已，也可能是機器手臂上每顆馬達的轉動速度。

 

所以…move_base怎麼用？

一般來說，要用的時候必須要啟動建圖、座標轉換、sensor_transform, sensor_source, move_base 等節點節點。如果要使用不同的規劃演算法，可以把演算法寫成　plug-in 加進　move_base 中啟動，這部分之後會再解說。整體怎麼啟動，也會用實際範例解說。