机器人操作系统在自主导航中的创新

工程师操作机器人技术（reo） 机器人操作系统在自主导航中的创新 加里·格拉斯佩尔，阿米尔·纳斯尔，肯尼斯·奈尔斯，玛丽贝尔·德拉托雷，迪伦·查特，阿赫梅特·索耶莱泽奥卢 2025年5月 工程9-师52研-究ER 分发声明A.已批准公开发行：分发不受限制。 美国陆军工程研究与发展中心(ERDC)解决国家最棘手的工程和环境挑战。ERDC为陆军、国防部、civilianagencies以及国家公共利益在土木工程和军事工程、地理空间科学、水资源和环境科学领域开发创新解决方案。更多内容请访问www.erdc.usace.army.mil。 要查找ERDC发布的其他技术报告，请访问ERDC在线图书馆https://erdclibrary.on.worldcat.org/discovery。 工程师操作机器人技术（reo） ERDCTR-25-92025 年5月 机器人操作系统在自主导航中的创新 加里·格拉斯佩尔和阿米尔·纳斯尔 美国陆军工程研究与开发中心（ERDC）地理空间研究所（GRL ）弗吉尼亚州亚历山德里亚电讯路7701号22315-3864 肯尼斯·奈尔斯 美国陆军工程师研究与开发中心（ERDC）信息技术实验室（ITL）3909hallsferryroad维克斯堡，密西西比州39180-6199 玛丽贝尔·德拉托雷，迪伦·查特，阿赫梅特·索耶梅佐格鲁 美国陆军工程师研究与开发中心（ERDC）建筑工程研究实验室 （CERL）2902纽马克大道香槟，IL61822 最终技术✲告(TR) 分发声明A.已批准公开发行：分发不受限制。 准备美国陆军工程兵团华盛顿特区邮编20314-1000 下程序元素0602144A，项目编号BK7 摘要 本✲告介绍了为准备2024年机动支援与防护一体化实验（MSPIX）演示而进行的模拟结果。该研究旨在开发并测试一个在复杂环境中使用先进算法实现自主导航的系统，以使机器人能够避开障碍物并安全高效地导航。✲告描述了开发并测试自主导航系统所使用的方法，包括使用模拟来评估其性能。模拟测试的结果被呈现出来 ，以突出导航解决方案的有效性。 免责声明：本✲告内容不得用于广告、出版或促销目的。提及商品名称不构成对使用此类商业产品的官方认可或批准。所有引用的产品名称和商标均为其各自所有者的财产。除非其他授权文件另有指定，否则本✲告的发现不得解释为陆军部官方立场。 销毁此✲告，当不再需要时。不要将其返回给原发起人。 内容 摘要ii 图1.iv 前言.v 1简介.1 1.1背景.....................................................................................................................11.2目标.. ......................................................................................................................11.3方法与范围.... ..................................................................................................2 2结果与讨论.4 2.1gazebo42. 2统一定位与地图构建（slam）.........................................................52.3movebase.............. ........................................................................................................72.4虚拟障碍物.................. ...........................................................................................92.5Explorelite............................... .....................................................................................112.6Movebasesequence................... ................................................................................122.7全覆盖规划........................................ .........................................................15 3结论.17 参考文献.18 附录A：agriculture_world.launch.19 附录B：rtabmap_tb3.launch.21 附录C：移动基础文件.24 move_base.launch......................................................................................................24C.1C. 2common_costmap.yaml.24C.3gl obal_costmap.yaml.25C.4loca l_costmap.yaml.26C.5dwa_l ocal_planner.yaml.26C.6navfn_gl obal_planner.yaml.28C.7move_base. yaml28 附录D：explore.launch.30 附录E：自适应蒙卡洛定位(AMCL)节点.31 附录F：全面覆盖规划节点.32 缩写.33 ✲告文件页(SF298).34 图形 1.模拟农业世界............................................................................................52.占用栅格。黑表 示障碍物，浅灰色表示清除的空间，和深灰色表示未知空间..................................................... .......................63.全局代价地图。膨胀的障碍物被突出显示浅蓝色84.虚 拟围栏和禁区显示在蓝色......................................................105.探索Lite。前沿显示在深蓝色，并且成本表示为绿色圆圈................................................................................................................ ...116.探索轻量级路径。机器人的路径由红线,和黄色线条指示回环闭合................................ ...................................................................127.使用move_base_sequence进行航点导航。绿线表 示机器人✁计划路径.148.带有虚拟 障碍物规避的点航导航。计划路径显示为 绿线149.全覆盖 规划器。航点红色,和绿色线条指示机器人的预定路径.............................................................. ......................................15 前言 本研究是在美国陆军工程兵团根据项目元素0602144A，项目编号BK7进行的。 这项工作由美国陆军工程师研究与发展中心（ERDC）地形、影像与地理空间研究部地理空间研究室（GRL）的数据表示分支完成。在发布时，VineetGupta先生是分支主管，JeffB.Murphy先生是部门主管，AustinDavis博士是GRL技术总监。ERDC-GRL的副主管是ValerieL.Carney女士，代理主管是VijayP.Acharya先生。 computationscienceandengineeringdivisionoftheerdcinformationtechnologylaboratory(itl)的scientificsoftwarebranch也进行了工作。在发表时，joshq.church先生是分部主任，amiej.burroughs女士是部门主任，robwallace博士和kenpathak先生是itl的技术总监。erdc-itl的副院长是jackies.pettway博士，院长是robertd.moser博士 由作战人员工程分支执行的工作还在环境研究开发中心建设工程研究实验室（CERL）运营科学与工程division。在发布时，NatalieR.Myers女士是branchchief，GeorgeW.Calfas博士是divisionchief，JimP.Allen先生是CERL的技术方向。ERDC-CERL的副院长是MichelleJ.Hanson女士，院长是AndrewJ.Nelson博士。 COL克里斯蒂安·帕特森是指挥官，贝丝·C·弗莱明博士是ERDC的主任。 本页故意留空。 1简介 1.1背景 对于陆军机动支援与持续保障能力发展整合司令部主办的2022年机动支援、持续保障与防护整合试验（MSSPIX）演示，我们展示了一辆能够进行不同操作模式的无人地面车辆（UGV）。具体而言，该UGV可以通过操纵杆远程操控、航点导航以及自主前沿探索进行导航。该UGV被用于自主探索和绘制建筑内部和地下（SubT）环境。为准备2024年机动支援与防护整合试验（MSPIX），我们扩展了这一能力以应对新的挑战： •在虚拟围栏和禁入区内的越野环境自主探索•利用一系列航点在自主探索生成的地图上进行路径规划•能够暂停导航栈以执行其他操作而无需重新规划 为了实现这些目标，我们使用了机器人操作系统（ROS）（OpenRobotics2021 ）。初始测试是在模拟环境中进行的，目的是稍后在实际机器人上进行测试。模拟结果包含在此✲告之中。 1.2目标 本✲告阐述了已确立的焦点领域陆军多领域情✲：21-22财年科技重点领域（联合参谋副参谋长办公室2020年）。具体来说，我们认为这项工作回应了“战争将在超速度和规模下进行，由机器人、自主系统（RAS）、机器学习（ML）和人工智能（AI）等技术的广泛应用、成套化、以及随时可用性所主导”（5）这一声明。虚拟围栏、多个航点以及暂停导航栈的能力的加入实现了创建更高效自主系统的目标 。 1.3方法与范围 尽管机器人工程师操作团队（REO）的整体作战概念（CONOP）涉及重型建筑设备的自主操作，但我们在该项目中的角色是导航无人地面车辆（UGV）进行场地勘察。对未探索环境的勘察旨在确保重型设备能够成功到达其预定目的地。最初，配备有3D激光雷达和相机的无人地面车辆将自主探索，并在数据包上标记潜在的障碍物2D占用栅格。我们使用了基于ROS的explore_lite (Hörner2020)生成2D占用栅格。pack-explore_lite 年龄是一种基于边界的算法，它将继续探索，直到找不到更多的边界。在这种情况下，边界被定义为已知空间和未知空间之间的边界当一个空间被激光雷达的射线追踪到障碍物时，该空间被