机器人学之多机器人系统算法：网络化控制：机器人操作系统ROS入门

机器人学之多机器人系统算法：网络化控制：机器人操作系统ROS入门1机器人操作系统ROS入门1.1ROS基础概念1.1.11ROS简介ROS(RobotOperatingSystem)并不是一个传统意义上的操作系统，而是一个为机器人软件开发提供的框架。它提供了一套工具、库和约定，旨在简化复杂机器人系统的开发。ROS支持多种编程语言，如C++和Python，以及跨计算机的分布式系统，使得机器人硬件和软件的集成更为高效。1.1.22ROS架构ROS采用节点(Node)和话题(Topic)的架构。节点是ROS中的执行单元，可以是任何执行特定任务的进程。话题则是节点间通信的通道，类似于发布/订阅模式。节点可以发布数据到话题，也可以订阅话题来接收数据。此外，ROS还提供了服务(Service)和参数(Parameter)等通信方式，增强了系统的灵活性和可扩展性。1.1.33ROS通信机制ROS的通信机制主要包括：话题(Topic)通信：基于发布/订阅模式，适合数据流的传输。服务(Service)通信：基于请求/响应模式，适合点对点的通信。动作(Action)通信：用于长时间运行的任务，结合了状态反馈和结果反馈。示例：话题通信下面是一个简单的C++示例，展示如何在ROS中创建一个发布者和一个订阅者。//发布者示例

#include"ros/ros.h"

#include"std_msgs/String.h"

intmain(intargc,char**argv)

{

ros::init(argc,argv,"hello_world_publisher");

ros::NodeHandlen;

ros::Publisherpub=n.advertise<std_msgs::String>("chatter",1000);

ros::Rateloop_rate(1);

while(ros::ok())

{

std_msgs::Stringmsg;

msg.data="HelloWorld!";

pub.publish(msg);

ros::spinOnce();

loop_rate.sleep();

}

return0;

}//订阅者示例

#include"ros/ros.h"

#include"std_msgs/String.h"

voidchatterCallback(conststd_msgs::String::ConstPtr&msg)

{

ROS_INFO("Iheard:[%s]",msg->data.c_str());

}

intmain(intargc,char**argv)

{

ros::init(argc,argv,"hello_world_subscriber");

ros::NodeHandlen;

ros::Subscribersub=n.subscribe("chatter",1000,chatterCallback);

ros::spin();

return0;

}在这个例子中，hello_world_publisher节点发布字符串消息到chatter话题，而hello_world_subscriber节点订阅该话题并打印接收到的消息。1.1.44ROS节点与消息传递在ROS中，节点是独立的进程，它们通过话题、服务和动作进行通信。消息(Message)是ROS中数据传输的基本单位，定义了数据的结构和类型。例如，std_msgs/String消息类型仅包含一个字符串字段。示例：创建和使用自定义消息类型下面的示例展示了如何创建一个自定义的消息类型，并在节点间使用它。定义消息类型：在msg目录下创建一个名为Nums的消息类型文件：#Nums.msg

int32num1

int32num2发布者节点：//发布者示例

#include"ros/ros.h"

#include"tutorial_msgs/Nums.h"

intmain(intargc,char**argv)

{

ros::init(argc,argv,"num_publisher");

ros::NodeHandlen;

ros::Publisherpub=n.advertise<tutorial_msgs::Nums>("numbers",1000);

ros::Rateloop_rate(1);

while(ros::ok())

{

tutorial_msgs::Numsmsg;

msg.num1=10;

msg.num2=20;

pub.publish(msg);

ros::spinOnce();

loop_rate.sleep();

}

return0;

}订阅者节点：//订阅者示例

#include"ros/ros.h"

#include"tutorial_msgs/Nums.h"

voidnumbersCallback(consttutorial_msgs::Nums::ConstPtr&msg)

{

ROS_INFO("Receivednumbers:[%d,%d]",msg->num1,msg->num2);

}

intmain(intargc,char**argv)

{

ros::init(argc,argv,"num_subscriber");

ros::NodeHandlen;

ros::Subscribersub=n.subscribe("numbers",1000,numbersCallback);

ros::spin();

return0;

}在这个例子中，我们定义了一个包含两个整数字段的消息类型Nums，然后创建了一个发布者节点num_publisher和一个订阅者节点num_subscriber。发布者节点将两个整数发布到numbers话题，订阅者节点接收并打印这两个整数。通过以上示例，我们可以看到ROS如何通过节点和消息传递机制来实现机器人软件的模块化和通信。这为构建复杂多机器人系统提供了坚实的基础。2机器人操作系统ROS入门：环境搭建2.1ROS环境搭建2.1.11Ubuntu系统安装ROS主要在Linux环境下运行，其中Ubuntu是最常用的发行版。为了安装ROS，首先需要在计算机上安装Ubuntu系统。以下是在一台裸机上安装Ubuntu20.04LTS的步骤：下载UbuntuISO文件：访问Ubuntu官方网站(/)，下载最新版本的Ubuntu20.04LTS的ISO镜像文件。创建启动盘：使用如Rufus或UNetbootin等工具将下载的ISO文件烧录到USB驱动器上，制作成启动盘。设置BIOS：重启计算机，进入BIOS设置，将启动顺序调整为首先从USB驱动器启动。安装Ubuntu：从USB启动后，选择“安装Ubuntu”，按照屏幕上的提示进行操作，包括选择语言、网络设置、分区等，直至完成安装。更新系统：安装完成后，打开终端，输入以下命令更新系统：sudoaptupdate

sudoaptupgrade2.1.22ROS版本选择与安装ROS有多个版本，每个版本对应不同的Ubuntu版本。对于Ubuntu20.04LTS，推荐安装ROSNoetic。添加ROS仓库：打开终端，添加ROS的官方仓库：sudoaptupdate

sudoaptinstallsoftware-properties-common

sudoadd-apt-repositoryuniverse

sudoadd-apt-repositoryppa:ros-noetic/main

sudoaptupdate安装ROSNoetic：使用以下命令安装ROSNoetic桌面版：sudoaptinstallros-noetic-desktop初始化ROSdep：ROSdep是一个工具，用于处理ROS包的依赖关系。安装并初始化ROSdep：sudoaptinstallpython3-rosdep

sudorosdepinit

rosdepupdate设置环境变量：为了使ROS在系统中可用，需要设置环境变量。在终端中运行：echo"source/opt/ros/noetic/setup.bash">>~/.bashrc

source~/.bashrc2.1.33ROS工作空间创建ROS工作空间是用于组织ROS包的目录结构。创建一个新的ROS工作空间：创建工作空间目录：在用户主目录下创建一个名为catkin_ws的工作空间目录：mkdir-p~/catkin_ws/src

cd~/catkin_ws/初始化工作空间：使用catkin初始化工作空间：catkin_make设置工作空间环境：将工作空间添加到环境变量中：echo"source~/catkin_ws/devel/setup.bash">>~/.bashrc

source~/.bashrc2.1.44ROS基本命令与环境配置了解ROS的基本命令对于管理和使用ROS工作空间至关重要。启动ROSMaster：ROSMaster是ROS系统的核心，管理节点间的通信。通常，ROSMaster会自动启动，但也可以手动启动：roscore启动节点：节点是ROS中的执行单元。启动一个节点，例如talker：rosrunbeginner_tutorialstalker监听话题：ROS使用话题进行节点间的数据通信。监听一个话题，例如chatter：rostopicecho/chatter发布话题：使用rostopic工具发布数据到一个话题：rostopicpub/chatterstd_msgs/String"data:'Hello,ROS!'"查看系统状态：使用rosnode命令查看当前ROS系统中运行的节点：rosnodelistROS包管理：创建一个新的ROS包：catkin_create_pkg<package_name><dependencies>例如，创建一个名为my_robot的包，依赖于roscpp和std_msgs：catkin_create_pkgmy_robotroscppstd_msgs通过以上步骤，你已经成功搭建了ROS环境，并创建了一个基本的工作空间。接下来，可以开始探索ROS的高级功能，如服务、动作、参数服务器等，以及如何使用ROS进行多机器人系统的网络化控制。3ROS编程入门3.11C++与Python编程选择在ROS（RobotOperatingSystem）中，开发者可以选择C++或Python进行编程。C++提供了更高效的性能，适用于对实时性和计算资源有严格要求的场景，如复杂的传感器数据处理和控制算法。Python则以其易学易用和丰富的库支持，成为快速原型开发和教学的首选语言。3.1.1示例：C++ROS节点#include"ros/ros.h"

#include"std_msgs/String.h"

//定义回调函数，处理接收到的消息

voidchatterCallback(conststd_msgs::String::ConstPtr&msg)

{

ROS_INFO("Iheard:[%s]",msg->data.c_str());

}

intmain(intargc,char**argv)

{

//初始化ROS节点

ros::init(argc,argv,"listener");

ros::NodeHandlen;

//订阅名为/chatter的话题

ros::Subscribersub=n.subscribe("chatter",1000,chatterCallback);

//进入ROS的主循环

ros::spin();

return0;

}3.1.2示例：PythonROS节点importrospy

fromstd_msgs.msgimportString

#定义回调函数，处理接收到的消息

defchatter_callback(message):

rospy.loginfo("Iheard:[%s]",message.data)

deflistener():

#初始化ROS节点

rospy.init_node('listener',anonymous=True)

#订阅名为/chatter的话题

rospy.Subscriber("chatter",String,chatter_callback)

#进入ROS的主循环

rospy.spin()

if__name__=='__main__':

listener()3.22ROS包结构解析ROS包是ROS项目的基本单元，包含源代码、库、配置文件、启动文件等。一个典型的ROS包结构如下：package_nameCMakeLists.txt：定义包的依赖和编译规则。package.xml：描述包的元数据，如依赖、版本和作者信息。src：源代码文件。include：头文件。launch：启动文件，用于配置和启动ROS节点。msg：自定义消息类型。srv：自定义服务类型。scripts：可执行脚本，通常用于Python节点。3.2.1示例：package.xml文件<?xmlversion="1.0"?>

<package>

<name>my_robot_package</name>

<version>0.0.1</version>

<description>AROSpackageformyrobot</description>

<maintaineremail="myemail@">MyName</maintainer>

<license>BSD</license>

<buildtool_depend>catkin</buildtool_depend>

<build_depend>roscpp</build_depend>

<build_depend>std_msgs</build_depend>

<exec_depend>roscpp</exec_depend>

<exec_depend>std_msgs</exec_depend>

<export>

<catkin>

<depends>roscpp</depends>

<depends>std_msgs</depends>

</catkin>

</export>

</package>3.33编写第一个ROS节点编写ROS节点涉及创建一个可以发布或订阅消息的程序。下面分别用C++和Python展示如何创建一个简单的发布者和订阅者。3.3.1C++发布者示例#include"ros/ros.h"

#include"std_msgs/String.h"

intmain(intargc,char**argv)

{

//初始化ROS节点

ros::init(argc,argv,"talker");

ros::NodeHandlen;

//创建一个名为/chatter的话题的发布者

ros::Publisherchatter_pub=n.advertise<std_msgs::String>("chatter",1000);

//设置发布频率

ros::Rateloop_rate(10);

intcount=0;

while(ros::ok())

{

std_msgs::Stringmsg;

std::stringstreamss;

ss<<"helloworld"<<count;

msg.data=ss.str();

//发布消息

chatter_pub.publish(msg);

//打印日志

ROS_INFO("Isaid:[%s]",msg.data.c_str());

//等待下一次发布

ros::spinOnce();

loop_rate.sleep();

++count;

}

return0;

}3.3.2Python发布者示例importrospy

fromstd_msgs.msgimportString

deftalker():

#初始化ROS节点

rospy.init_node('talker',anonymous=True)

#创建一个名为/chatter的话题的发布者

pub=rospy.Publisher('chatter',String,queue_size=10)

#设置发布频率

rate=rospy.Rate(10)#10hz

count=0

whilenotrospy.is_shutdown():

hello_str="helloworld%s"%count

rospy.loginfo(hello_str)

pub.publish(hello_str)

rate.sleep()

count+=1

if__name__=='__main__':

try:

talker()

exceptrospy.ROSInterruptException:

pass3.44消息与服务的使用ROS中的消息和服务是用于节点间通信的两种主要机制。消息用于发布和订阅数据，而服务用于请求和响应特定操作。3.4.1示例：定义和使用自定义消息在msg目录下定义一个自定义消息类型：#my_robot_package/msg/MyMessage.msg

float64x

float64y

float64theta然后在C++或Python中使用这个消息类型：C++示例#include"my_robot_package/MyMessage.h"

//创建并填充MyMessage实例

my_robot_package::MyMessagemsg;

msg.x=1.0;

msg.y=2.0;

msg.theta=3.14;Python示例frommy_robot_package.msgimportMyMessage

#创建并填充MyMessage实例

msg=MyMessage()

msg.x=1.0

msg.y=2.0

msg.theta=示例：定义和使用自定义服务在srv目录下定义一个自定义服务类型：#my_robot_package/srv/MyService.srv

float64request_x

float64request_y

boolsuccess

stringmessage然后在C++或Python中使用这个服务类型：C++服务客户端示例#include"my_robot_package/MyService.h"

//创建服务客户端

ros::ServiceClientclient=n.serviceClient<my_robot_package::MyService>("my_service");

//创建并填充服务请求

my_robot_package::MyServicesrv;

srv.request.request_x=1.0;

srv.request.request_y=2.0;

//调用服务

if(client.call(srv))

{

ROS_INFO("Servicecallsucceeded:[%s]",srv.response.message.c_str());

}

else

{

ROS_ERROR("Failedtocallservicemy_service");

}Python服务客户端示例frommy_robot_package.srvimportMyService

defmy_service_client():

#等待服务准备好

rospy.wait_for_service('my_service')

try:

#创建服务代理

service_proxy=rospy.ServiceProxy('my_service',MyService)

#创建并填充服务请求

srv=MyService()

srv.request_x=1.0

srv.request_y=2.0

#调用服务

response=service_proxy(srv)

returnresponse.success,response.message

exceptrospy.ServiceExceptionase:

print("Servicecallfailed:%s"%e)

if__name__=="__main__":

print(my_service_client())以上示例展示了如何在ROS中使用C++和Python进行基本的节点编程，包括创建发布者、订阅者、定义和使用自定义消息和服务。这些是ROS编程的基础，掌握它们是进行更复杂机器人系统开发的前提。4多机器人系统基础4.11多机器人系统概述多机器人系统(Multi-RobotSystems)是指由两个或更多机器人组成的系统，它们通过协作完成单一机器人难以完成的任务。这些任务可能包括搜索与救援、环境监测、物流配送、农业自动化等。多机器人系统的优势在于它们能够提供冗余、灵活性和效率，通过机器人之间的协同工作，可以提高任务完成的可靠性和速度。4.1.1特点分布式控制：每个机器人具有自主控制能力，能够独立做出决策。通信：机器人之间需要通过无线或有线网络进行信息交换，以实现任务的协调。协调算法：设计用于管理机器人间交互的算法，确保任务的高效执行。任务分配：根据任务需求和机器人能力，智能分配任务给不同的机器人。4.22多机器人系统架构多机器人系统的架构设计是其成功的关键。常见的架构包括：4.2.1集中式架构在集中式架构中，存在一个中心控制器，负责收集所有机器人的状态信息，进行任务分配和协调，然后将指令发送给各个机器人。这种架构的优点是控制逻辑简单，易于实现，但缺点是中心控制器成为系统瓶颈，一旦中心控制器故障，整个系统可能瘫痪。4.2.2分布式架构分布式架构中，每个机器人都是自主的，它们通过相互之间的通信和协调来完成任务。这种架构提高了系统的鲁棒性和灵活性，但设计和实现的复杂度较高。4.2.3混合式架构混合式架构结合了集中式和分布式架构的优点，通过层次化的控制策略，既保证了系统的灵活性，又避免了中心控制器的单一故障点。4.33多机器人通信与协调4.3.1通信协议多机器人系统中的通信通常采用标准的网络协议，如TCP/IP或UDP。在ROS中，机器人之间的通信主要通过topics和services实现。示例：ROS中的Topic通信#发布者节点

importrospy

fromstd_msgs.msgimportString

deftalker():

pub=rospy.Publisher('chatter',String,queue_size=10)

rospy.init_node('talker',anonymous=True)

rate=rospy.Rate(10)#10Hz

whilenotrospy.is_shutdown():

hello_str="helloworld%s"%rospy.get_time()

rospy.loginfo(hello_str)

pub.publish(hello_str)

rate.sleep()

if__name__=='__main__':

try:

talker()

exceptrospy.ROSInterruptException:

pass#订阅者节点

importrospy

fromstd_msgs.msgimportString

defcallback(data):

rospy.loginfo(rospy.get_caller_id()+"Iheard%s",data.data)

deflistener():

rospy.init_node('listener',anonymous=True)

rospy.Subscriber("chatter",String,callback)

rospy.spin()

if__name__=='__main__':

listener()4.3.2协调算法多机器人系统的协调算法包括任务分配、路径规划、避障等。其中，任务分配算法是核心，常见的算法有拍卖算法、遗传算法、粒子群优化算法等。示例：基于拍卖算法的任务分配假设我们有三个机器人和三个任务，每个任务有其优先级和完成任务所需的时间。机器人根据任务的优先级和自身的能力进行投标，最终由中心控制器决定任务的分配。#任务列表

tasks=[

{'id':1,'priority':5,'time':10},

{'id':2,'priority':3,'time':15},

{'id':3,'priority':4,'time':12}

]

#机器人列表

robots=[

{'id':1,'capacity':10},

{'id':2,'capacity':15},

{'id':3,'capacity':12}

]

#拍卖算法

defauction(tasks,robots):

fortaskintasks:

bids=[]

forrobotinrobots:

ifrobot['capacity']>=task['time']:

bids.append((robot['id'],task['priority']))

ifbids:

winner=max(bids,key=lambdax:x[1])

print(f"Task{task['id']}isassignedtoRobot{winner[0]}")

#执行任务分配

auction(tasks,robots)4.44多机器人系统案例分析4.4.1案例：多机器人搜索与救援在搜索与救援场景中，多机器人系统可以快速覆盖大面积区域，寻找被困人员或收集环境数据。机器人之间通过通信网络共享信息，如位置、环境传感器数据等，以优化搜索路径和资源分配。系统设计机器人配置：每个机器人配备GPS、摄像头和环境传感器。通信网络：建立一个可靠的无线通信网络，确保机器人之间的信息交换。任务分配：使用拍卖算法或遗传算法进行任务分配，确保每个机器人负责的搜索区域最大化。路径规划：根据地形和障碍物信息，规划机器人行进的最优路径。数据融合：中心控制器收集所有机器人的数据，进行分析和融合，以提供全面的环境信息。4.4.2结论多机器人系统通过网络化控制和先进的协调算法，能够实现复杂任务的高效执行。ROS为多机器人系统的开发提供了强大的工具和框架，使得机器人之间的通信和协调变得更加容易。通过深入理解多机器人系统的架构和算法，可以设计出更加智能和灵活的机器人系统，应用于各种实际场景中。5网络化控制与多机器人系统5.11网络化控制原理网络化控制（NetworkedControl）是通过网络连接的控制系统，其中传感器、控制器和执行器通过网络进行通信和数据交换。在多机器人系统中，网络化控制尤为重要，因为它允许机器人之间以及机器人与中央控制单元之间进行协调和信息共享。网络化控制的关键在于处理网络延迟、数据包丢失和同步问题，以确保系统的稳定性和性能。5.1.1网络化控制的挑战网络延迟：数据在网络中传输需要时间，这可能影响控制系统的响应速度。数据包丢失：在网络传输中，数据包可能因各种原因丢失，需要设计机制来处理这种不确定性。同步问题：确保所有机器人和系统组件在时间上同步，对于执行复杂的协同任务至关重要。5.22ROS中的网络化控制实现ROS（RobotOperatingSystem）虽然不是一个传统意义上的操作系统，但提供了一套强大的工具和框架，用于构建机器人软件。ROS通过节点（Nodes）和话题（Topics）的概念，实现了分布式网络化控制。5.2.1ROS节点与话题节点：ROS中的每个软件组件都是一个节点，可以独立运行并与其他节点通信。话题：节点之间通过发布和订阅话题来交换信息。话题可以看作是节点之间的通信通道。5.2.2示例代码：ROS节点通信#导入ROS的Python库

importrospy

fromstd_msgs.msgimportString

#创建一个发布者节点

deftalker():

#初始化节点

rospy.init_node('talker',anonymous=True)

#创建一个话题发布者

pub=rospy.Publisher('chatter',String,queue_size=10)

#设置循环频率

rate=rospy.Rate(10)#10Hz

whilenotrospy.is_shutdown():

#构建要发送的消息

hello_str="helloworld%s"%rospy.get_time()

#发布消息

pub.publish(hello_str)

#控制循环频率

rate.sleep()

#创建一个订阅者节点

deflistener():

#初始化节点

rospy.init_node('listener',anonymous=True)

#创建一个话题订阅者

rospy.Subscriber('chatter',String,callback)

#阻塞调用，等待消息

rospy.spin()

#回调函数，处理接收到的消息

defcallback(data):

#打印接收到的消息

rospy.loginfo(rospy.get_caller_id()+"Iheard%s",data.data)

#主函数

if__name__=='__main__':

try:

talker()

exceptrospy.ROSInterruptException:

pass这段代码展示了如何在ROS中创建一个简单的发布者和订阅者节点。talker节点定期发布消息到chatter话题，而listener节点订阅该话题并处理接收到的消息。5.33多机器人系统中的网络化控制应用在多机器人系统中，网络化控制的应用包括但不限于：任务分配：通过网络，中央控制单元可以向多个机器人分配任务，如搜索和救援、环境监测等。协同控制：机器人之间通过网络共享信息，实现协同工作，如编队飞行、协作搬运重物等。状态同步：确保所有机器人对环境和任务状态有共同的理解，这对于避免碰撞和提高任务效率至关重要。5.3.1示例：多机器人编队控制假设我们有两个机器人，需要它们保持一定的相对位置。我们可以使用ROS的tf（Transformations）包来处理坐标变换，确保机器人之间的相对位置正确。#导入ROS和tf库

importrospy

importtf

fromgeometry_msgs.msgimportTwist

#创建一个节点

rospy.init_node('formation_controller')

#创建一个tf监听器

listener=tf.TransformListener()

#控制器主循环

defformation_control():

rate=rospy.Rate(10.0)

whilenotrospy.is_shutdown():

try:

#获取两个机器人之间的相对位置

(trans,rot)=listener.lookupTransform('/robot1/base_link','/robot2/base_link',rospy.Time(0))

except(tf.LookupException,tf.ConnectivityException,tf.ExtrapolationException):

continue

#计算控制指令

cmd_vel=Twist()

cmd_vel.linear.x=0.1*trans[0]

cmd_vel.angular.z=0.1*rot[2]

#发布控制指令

pub=rospy.Publisher('/robot2/cmd_vel',Twist,queue_size=1)

pub.publish(cmd_vel)

rate.sleep()

#主函数

if__name__=='__main__':

formation_control()在这个例子中，我们创建了一个节点formation_controller，它监听两个机器人之间的相对位置，并根据这个信息计算控制指令，使robot2保持在robot1的特定位置。5.44网络延迟与同步问题解决网络延迟和同步问题是网络化控制中常见的挑战。解决这些问题的方法包括：预测控制：在控制指令中考虑网络延迟，使用预测模型来补偿。数据包重传：设计机制来检测和重传丢失的数据包，确保数据的完整性。时间同步：使用NTP（NetworkTimeProtocol）或其他时间同步协议，确保所有节点的时间一致。5.4.1时间同步示例：使用ROSTimeROS提供了自己的时间概念，通过rospy.Time.now()可以获取当前的ROS时间。为了处理网络延迟，ROS节点可以使用这个时间戳来同步它们的操作。#导入ROS库

importrospy

#创建一个节点

rospy.init_node('time_sync_node')

#主循环

deftime_sync():

rate=rospy.Rate(10.0)

whilenotrospy.is_shutdown():

#获取当前的ROS时间

current_time=rospy.Time.now()

#打印时间

rospy.loginfo("CurrentROStime:%s",current_time)

rate.sleep()

#主函数

if__name__=='__main__':

time_sync()这个简单的示例展示了如何在ROS节点中获取和使用当前的ROS时间。在更复杂的系统中，可以使用这个时间戳来同步不同节点的操作，减少网络延迟的影响。通过上述内容，我们深入了解了网络化控制的原理，以及如何在ROS中实现网络化控制，包括节点通信、多机器人编队控制和处理网络延迟与同步问题。这些知识对于构建和优化多机器人系统至关重要。6多机器人系统算法6.11多机器人路径规划算法6.1.1原理多机器人路径规划算法旨在为一组机器人找到从各自起点到目标点的无碰撞路径。这涉及到解决机器人间的冲突，确保路径的效率和安全性。算法通常基于图搜索、优化或机器学习方法，如A*、Dijkstra、人工势场法或深度强化学习。6.1.2内容图搜索算法：A*算法是一种广泛使用的路径规划算法，它结合了最佳优先搜索和启发式搜索，通过评估函数f(n)=g(n)+h(n)来选择节点，其中g(n)是起点到节点n的实际代价，h(n)是节点n到目标点的估计代价。优化算法：如混合整数线性规划（MILP），可以解决多机器人路径规划问题，通过定义目标函数和约束条件，找到全局最优解。机器学习算法：深度强化学习（DRL）通过让机器人在环境中学习，以找到最优路径，适用于动态和不确定环境。6.1.3示例#使用A*算法进行多机器人路径规划的简化示例

importheapq

defheuristic(a,b):

returnabs(a[0]-b[0])+abs(a[1]-b[1])

defa_star_search(graph,start,goal):

frontier=[]

heapq.heappush(frontier,(0,start))

came_from={}

cost_so_far={}

came_from[start]=None

cost_so_far[start]=0

whilefrontier:

_,current=heapq.heappop(frontier)

ifcurrent==goal:

break

fornextingraph.neighbors(current):

new_cost=cost_so_far[current]+graph.cost(current,next)

ifnextnotincost_so_farornew_cost<cost_so_far[next]:

cost_so_far[next]=new_cost

priority=new_cost+heuristic(goal,next)

heapq.heappush(frontier,(priority,next))

came_from[next]=current

returncame_from,cost_so_far

#假设的图和机器人起点与目标点

classSimpleGraph:

def__init__(self):

self.edges={}

defcost(self,current,next):

return1

defneighbors(self,id):

returnself.edges[id]

graph=SimpleGraph()

graph.edges={

'A':['B','C'],

'B':['A','D','E'],

'C':['A','F'],

'D':['B'],

'E':['B','F'],

'F':['C','E']

}

start,goal='A','F'

came_from,cost_so_far=a_star_search(graph,start,goal)

#输出路径

defreconstruct_path(came_from,start,goal):

current=goal

path=[current]

whilecurrent!=start:

current=came_from[current]

path.append(current)

path.reverse()

returnpath

path=reconstruct_path(came_from,start,goal)

print("Path:",path)6.22多机器人任务分配算法6.2.1原理多机器人任务分配算法（MRTA）用于在多机器人系统中分配任务，确保任务的高效完成。算法需要考虑任务的优先级、机器人能力、任务与机器人之间的距离等因素。常见的算法有拍卖算法、遗传算法和基于图的匹配算法。6.2.2内容拍卖算法：每个任务被拍卖给最合适的机器人，机器人通过竞价来获得任务。遗传算法：通过模拟自然选择过程，生成和优化任务分配方案。基于图的匹配算法：如匈牙利算法，通过构建任务与机器人之间的匹配图，找到最优匹配。6.2.3示例#使用拍卖算法进行多机器人任务分配的简化示例

classTask:

def__init__(self,id,priority):

self.id=id

self.priority=priority

classRobot:

def__init__(self,id,capacity):

self.id=id

self.capacity=capacity

self.tasks=[]

defauction(tasks,robots):

fortaskintasks:

max_bid=-1

winning_robot=None

forrobotinrobots:

bid=task.priority*robot.capacity

ifbid>max_bidandlen(robot.tasks)<robot.capacity:

max_bid=bid

winning_robot=robot

ifwinning_robot:

winning_robot.tasks.append(task)

#创建任务和机器人

tasks=[Task('T1',10),Task('T2',5),Task('T3',15)]

robots=[Robot('R1',2),Robot('R2',1)]

#进行拍卖

auction(tasks,robots)

#输出任务分配结果

forrobotinrobots:

print(f"Robot{robot.id}tasks:{[task.idfortaskinrobot.tasks]}")6.33多机器人协同控制算法6.3.1原理多机器人协同控制算法旨在使机器人团队能够协同工作，完成复杂任务。这包括形成团队、协调行动和解决冲突。算法通常基于分布式控制、集中式控制或混合控制策略。6.3.2内容分布式控制：每个机器人根据局部信息做出决策，适用于大规模和动态环境。集中式控制：一个中心节点收集所有信息并做出决策，适用于小规模和静态环境。混合控制：结合分布式和集中式控制的优点，适用于各种环境。6.3.3示例#使用分布式控制策略进行多机器人协同控制的简化示例

classRobot:

def__init__(self,id,position):

self.id=id

self.position=position

defmove(self,target):

#简化移动逻辑

self.position=target

defdistributed_control(robots,targets):

forrobotinrobots:

nearest_target=min(targets,key=lambdat:abs(t[0]-robot.position[0])+abs(t[1]-robot.position[1]))

robot.move(nearest_target)

targets.remove(nearest_target)

#创建机器人和目标

robots=[Robot('R1',(0,0)),Robot('R2',(1,1))]

targets=[(2,2),(3,3)]

#进行分布式控制

distributed_control(robots,targets)

#输出机器人位置

forrobotinrobots:

print(f"Robot{robot.id}position:{robot.position}")6.44算法性能评估与优化6.4.1原理算法性能评估涉及测量算法的效率、准确性和鲁棒性。优化算法性能可以通过调整参数、改进算法设计或使用更高效的计算方法来实现。6.4.2内容效率评估：计算算法的运行时间和资源消耗。准确性评估：检查算法是否能够正确解决问题。鲁棒性评估：测试算法在面对环境变化或机器人故障时的表现。优化策略：如参数调优、算法改进和并行计算。6.4.3示例#使用时间测量进行算法性能评估的简化示例

importtime

defmeasure_performance(func,*args):

start_time=time.time()

result=func(*args)

end_time=time.time()

returnresult,end_time-start_time

#假设的算法函数

defexample_algorithm(data):

#简化算法逻辑

returnsum(data)

#测试数据

data=[1,2,3,4,5]

#测量性能

result,duration=measure_performance(example_algorithm,data)

print("Result:",result)

print("Duration:",duration)以上示例和内容仅为简化版，实际应用中，多机器人系统算法会更加复杂，需要考虑更多因素和细节。7ROS高级应用7.11ROS参数服务器使用ROS参数服务器是一个中心化的存储系统，用于存储和检索机器人系统中的参数。这些参数可以是传感器的配置、机器人的物理属性、算法的阈值等。参数服务器的使用增强了ROS系统的灵活性和可配置性。7.1.1原理参数服务器使用键值对存储数据，键是字符串，值可以是任何ROS消息类型。参数可以被任何节点读取和修改，只要它们知道参数的键名。参数服务器的API允许节点查询、设置和删除参数。7.1.2内容查询参数节点可以查询参数服务器上的参数，如果参数不存在，查询将返回NULL。//C++示例代码

#include"ros/ros.h"

intmain(intargc,char**argv){

ros::init(argc,argv,"param_query_node");

ros::NodeHandlenh;

//查询参数

std::stringparam_name="robot_name";

std::stringrobot_name;

if(nh.getParam(param_name,robot_name)){

ROS_INFO("机器人名称:%s",robot_name.c_str());

}else{

ROS_ERROR("无法获取参数:%s",param_name.c_str());

}

return0;

}设置参数节点可以设置参数服务器上的参数，如果参数已经存在，将被更新。//C++示例代码

#include"ros/ros.h"

intmain(intargc,char**argv){

ros::init(argc,argv,"param_set_node");

ros::NodeHandlenh;

//设置参数

std::stringparam_name="robot_name";

std::stringrobot_name="TurtleBot3";

nh.setParam(param_name,robot_name);

return0;

}删除参数节点可以删除参数服务器上的参数。//C++示例代码

#include"ros/ros.h"

intmain(intargc,char**argv){

ros::init(argc,argv,"param_delete_node");

ros::NodeHandlenh;

//删除参数

std::stringparam_name="robot_name";

nh.deleteParam(param_name);

return0;

}7.22ROS服务与动作ROS服务和动作是ROS中用于节点间通信的两种机制，它们允许节点请求特定的操作或长时间的任务。7.2.1原理服务服务是一种简单的请求-响应通信模式。一个节点可以提供一个服务，其他节点可以请求这个服务。服务的请求和响应是通过srv文件定义的消息类型。动作动作是一种更复杂的通信模式，用于处理长时间运行的任务。动作客户端可以发送一个目标给动作服务器，服务器在执行任务时可以发送反馈给客户端，任务完成后，客户端会收到一个结果。7.2.2内容服务示例服务服务器端代码：//C++示例代码

#include"std_srvs/Empty.h"

#include"ros/ros.h"

boolhandle_service(std_srvs::Empty::Request&req,std_srvs::Empty::Response&res){

ROS_INFO("服务被调用");

returntrue;

}

intmain(intargc,char**argv){

ros::init(argc,argv,"service_server");

ros::NodeHandlenh;

ros::ServiceServerservice=nh.advertiseService("clear_laser",handle_service);

ros::spin();

return0;

}服务客户端代码：//C++示例代码

#include"std_srvs/Empty.h"

#include"ros/ros.h"

intmain(intargc,char**argv){

ros::init(argc,argv,"service_client");

ros::NodeHandlenh;

ros::ServiceClientclient=nh.serviceClient<std_srvs::Empty>("clear_laser");

std_srvs::Emptysrv;

if(client.call(srv)){

ROS_INFO("服务调用成功");

}else{

ROS_ERROR("服务调用失败");

}

return0;

}动作示例动作服务器端代码：//C++示例代码

#include"actionlib/server/simple_action_server.h"

#include"tutorial_actionlib/DoDishesAction.h"

classDoDishesServer{

public:

DoDishesServer():as_(nh_,"do_dishes",boost::bind(&DoDishesServer::executeCB,this,_1),false){

as_.start();

}

private:

voidexecuteCB(consttutorial_actionlib::DoDishesGoalConstPtr&goal){

//执行任务

ros::Duration(1.0).sleep();

as_.setSucceeded();

}

actionlib::SimpleActionServer<tutorial_actionlib::DoDishesAction>as_;

ros::NodeHandlenh_;

};

intmain(intargc,char**argv){

ros::init(argc,argv,"do_dishes_server");

DoDishesServerserver;

ros::spin();

return0;

}动作客户端代码：//C++示例代码

#include"actionlib/client/simple_action_client.h"

#include"tutorial_actionlib/DoDishesAction.h"

intmain(intargc,char**argv){

ros::init(argc,argv,"do_dishes_client");

actionlib::SimpleActionClient<tutorial_actionlib::DoDishesAction>ac("do_dishes",true);

ac.waitForServer();

tutorial_actionlib::DoDishesGoalgoal;

ac.sendGoal(goal);

ac.waitForResult();

return0;

}7.33ROS可视化工具RVizRViz是一个强大的可视化工具，用于显示ROS中的各种数据，如传感器数据、机器人模型、地图等。7.3.1原理RViz从ROS中订阅各种数据，并以图形化的方式显示出来。它支持多种数据类型，包括geometry_msgs::Pose、sensor_msgs::LaserScan、nav_msgs::OccupancyGrid等。7.3.2内容启动RViz：roslaunchrvizrviz.launch在RViz中显示激光雷达数据：在Displays面板中，点击Add按钮。选择LaserScan。在Topic字段中，输入激光雷达数据的topic名称，如/scan。7.44ROS与Gazebo仿真环境Gazebo是一个强大的机器人仿真环境，可以模拟各种机器人和环境。ROS与Gazebo的结合，使得机器人开发者可以在虚拟环境中测试和调试他们的机器人系统。7.4.1原理ROS与Gazebo通过gazebo_ros包进行通信。gazebo_ros包提供了一系列的节点和插件，用于在Gazebo中发布和订阅ROS消息。7.4.2内容启动Gazebo和ROS的仿真环境：roslaunchgazebo_rosempty_world.launch在Gazebo中加载机器人模型：gzmodel-f/path/to/robot/model.sdf-mrobot_name-s在ROS中控制机器人：//C++示例代码

#include"geometry_msgs/Twist.h"

#include"ros/ros.h"

intmain(intargc,char**argv){

ros::init(argc,argv,"robot_controller");

ros::NodeHandlenh;

ros::Publisherpub=nh.advertise<geometry_msgs::Twist>("/cmd_vel",1);

geometry_msgs::Twistvel;

vel.linear.x=0.5;

vel.angular.z=0.5;

pub.publish(vel);

return0;

}以上代码将控制机器人以0.5m/s的速度向前移动，并以0.5rad/s的速度旋转。8多机器人系统ROS实践8.11多机器人系统ROS包开发在ROS中，开发多机器人系统通常涉及创建多个包来管理不同的机器人和它