障碍检测与避障控制是自主机器人和自动驾驶车辆中的关键技术，能够帮助系统识别周围环境中的障碍物，并规划安全路径以避免碰撞。其实现一般包括以下几个主要步骤：
1. 障碍检测
障碍检测是避障的前提，通常依赖于传感器获取环境信息。以下是常用的传感器及其特性：
1.1 常用传感器
| 传感器类型 | 特点 | 应用场景 |
|---|---|---|
| 激光雷达（LiDAR） | 高精度，能够生成环境点云 | 室外、自动驾驶、机器人 |
| 深度摄像头 | 获取彩色图像和深度信息，低成本 | 室内机器人，低速移动 |
| 超声波传感器 | 成本低，检测短距离障碍物 | 室内机器人，工业机器人 |
| 雷达（Radar） | 对恶劣天气不敏感，可检测远距离障碍物 | 自动驾驶，尤其高速场景 |
| 红外传感器 | 近距离障碍物检测，适合低光照条件 | 简单避障任务 |
1.2 数据处理
障碍检测通常需要对传感器的数据进行预处理和融合：
- 点云处理（激光雷达）：提取障碍物的位置信息。
- 图像处理（深度摄像头）：通过深度图或视觉算法检测障碍物。
- 传感器融合：多传感器数据结合，提高检测的准确性和可靠性。
2. 避障控制
避障控制的目标是生成一条安全路径，使机器人能够绕过障碍物，同时保持目标方向或路径。
2.1 控制策略
-
基于规则的避障：
- 简单直接，根据传感器的反馈来调整机器人运动。
- 常用于反应性避障，适合环境简单的场景。
示例：当前方检测到障碍物时，调整方向或停止。
-
基于路径规划的避障：
- 在全局或局部地图中规划避障路径。
- 使用如 A 算法*、Dijkstra 算法 或 DWA（动态窗口法）。
-
基于学习的避障：
- 通过机器学习或强化学习模型进行障碍物避让。
- 适用于动态和复杂环境。
2.2 动态窗口法（DWA）
动态窗口法是 ROS 机器人局部路径规划中常用的避障算法。
-
输入：
- 机器人速度限制。
- 传感器检测到的障碍物位置。
- 目标位置。
-
核心原理：
- 在给定时间窗口内，预测机器人在不同速度下的可能轨迹。
- 从候选轨迹中选择最优轨迹，使得机器人既能避开障碍物又能朝向目标移动。
3. ROS 2 实现障碍检测与避障
3.1 使用 Nav2 进行避障
ROS 2 的 Nav2 提供了一整套路径规划和避障功能。
安装 Nav2
sudo apt install ros-humble-navigation2 ros-humble-nav2-bringup
启动导航与避障
ros2 launch nav2_bringup navigation_launch.py use_sim_time:=true- 配置机器人模型与传感器参数。
- 启用局部规划器（如 DWB Local Planner）进行实时避障。
3.2 自定义避障
若需自定义障碍检测与避障控制，可以结合传感器数据与规划算法。
示例：自定义激光雷达避障
import rclpy
from rclpy.node import Node
from sensor_msgs.msg import LaserScan
from geometry_msgs.msg import Twistclass ObstacleAvoidance(Node):def __init__(self):super().__init__('obstacle_avoidance')self.subscription = self.create_subscription(LaserScan,'/scan',self.scan_callback,10)self.publisher = self.create_publisher(Twist, '/cmd_vel', 10)self.threshold_distance = 0.5 # 障碍物阈值距离def scan_callback(self, msg):min_distance = min(msg.ranges) # 获取激光扫描中的最小距离twist = Twist()if min_distance < self.threshold_distance:# 避障逻辑：距离过近，停止并后退twist.linear.x = -0.1twist.angular.z = 0.3else:# 安全情况下前进twist.linear.x = 0.5twist.angular.z = 0.0self.publisher.publish(twist)def main(args=None):rclpy.init(args=args)node = ObstacleAvoidance()rclpy.spin(node)rclpy.shutdown()if __name__ == '__main__':main()
运行说明
- 该示例程序订阅
/scan话题的激光数据，并在障碍物过近时自动调整机器人速度与方向
4. 常见算法和框架
-
SLAM 与避障结合：
- SLAM（同步定位与建图）生成地图后，通过路径规划结合局部避障实现导航。
-
全局规划算法：
- A* 算法：用于静态环境下的最短路径规划。
- Dijkstra 算法：确保路径代价最小。
-
局部规划算法：
- 动态窗口法（DWA）：实时计算安全路径，适合动态环境。
5. 应用场景
- 室内机器人：避开家具、墙壁等障碍。
- 自动驾驶：识别行人、车辆等动态障碍。
- 仓储物流：避开动态货物和人员。
- 农业机器人：避免作物、地面障碍
总结
障碍检测与避障控制是自动导航系统的核心部分，结合不同的传感器和算法，可以在静态和动态环境中实现高效避障。ROS 2 提供了大量工具和框架（如 Nav2 和自定义节点），帮助开发者快速构建和优化避障功能
