一、说明

Hadabot是软件工程师学习ROS2和机器人技术的机器人套件。我们距离Hadabot套件的测试版还有一周左右的时间。我们将在本文末尾披露有关如何注册的更多信息。

新的Hadabot套件完全支持ROS2。除了硬件套件外，Hadabot软件环境将主要基于Web浏览器，以最大程度地减少用户体验的跨平台差异。为了大大减少用户在设置和库管理方面的挫败感，我们使用 Docker 将 ROS2 系统创建为一堆 Docker 容器，从单个命令轻松启动。Docker还将帮助我们从您的主机系统对所有ROS2库进行沙盒处理，并使您的Hadabot可以从主机系统移植到主机系统。

在这篇文章中，我们将通过实施和学习我们的 Hadabot 的机器人里程计来开始深入研究机器人导航的概念，Hadabot 是一种差速器驱动机器人。我们将使用在Web浏览器中运行的Visual Studio Code（VSCode）将测程图编程为ROS2组件（即ROS2节点）。

由于整个ROS2系统，Hadabot模块，甚至VSCode都在Hadabot的Docker容器堆栈中运行，因此您无需设置或安装VSCode或ROS2。只需启动 Docker 堆栈并开始黑客攻击！

您需要了解一些C++但您不需要物理 Hadabot 套件来跟随这篇文章。具体而言，我们将：

了解差速驱动机器人测程法。
了解 ROS 和 ROS2 如何处理计量数据。
设置基于哈达机器人浏览器的VSCode。
使用我们基于浏览器的 VSCode 编译和调试 ROS2 C++里程计节点。
了解ROS2项目（即工作区）结构和ROS包数据文件。
一起浏览里程计C++代码。

除了实现里程计的示例代码外，我们还将提供一个半实现的变体，供您尝试自己实现里程计代码。

按照示例阅读这篇文章应该需要 30 到 45 分钟。

二、差速驱动机器人测程法

机器人测程法是估计机器人状态和姿势的过程。对于像我们的哈达机器人这样的差速驱动机器人，我们使用车轮如何转动的知识来估计哈达机器人的运动和姿势 - 稍后会详细介绍为什么它是估计。

运动需要我们的哈达机器人前进的速度，即速度（我们将使用米每秒）以及我们的哈达机器人转动的速度（以弧度每秒为单位） - 由这对表示 $(v,\omega )$ .

ROS2 使用右手坐标系。在 2D 空间中只考虑轮式机器人是相当常见的，其中绘制的 x 轴指向右，y 轴指向上方，（通常未使用的）z 轴指向我们的脸。因此，正旋转意味着在从上到下（即沿着 z 轴向下）观察我们的 Hadabot 时逆时针旋转。

姿势是(x，y) 我们的 Hadabot 的 2D 位置以及（即航向角）表示θ 在某些坐标空间中。

当机器人第一次通电时，将其初始姿势视为 $(x_0,y_0)=( 0,0)$ 和 $\theta _0=0$ .机器人指向某个坐标图的原点的右侧。

对于我们的差速器驱动 Hadabot，测程法成为估算的一种练习 $(v, \omega ), (x,y)$ 和θ 根据我们对每个轮子旋转速度的测量。

我们用车轮编码器传感器测量哈达机器人的车轮旋转速度（弧度每秒）。用尺子物理测量车轮的半径（以米/弧度为单位）后，我们可以轻松计算出每个车轮的距离速度（米/秒） $v_{left}$ 和 $v_{right}$ - 用用简单的数学。

在连续的时间里，里程计变成了一个整合过程，这可能是非常讨厌的。但对我们来说幸运的是，我们可以在小的离散时间块中采样，即：Δt，这使得数学变得更加简单。我不太擅长微分方程，但我很擅长总结数字！

一旦你拥有 $v_{left}$ 和 $v_{right}$ ，您可以计算每个车轮行进的距离（以米为单位）：

测程练习变为使用以下输入：

$d_{left}$ , $d_{right}$
机器人的前瞬位置(x，y) 和前瞬取向θ

...要计算这些输出，请执行以下操作：

新的线性和角速度(v′,ω′)
新姿势(x′,y′)和θ′

我们将自由地跳过一些推导，但最重要的中间计算是：

2.1 什么是 $d_{WHEELBASE}$ ?

它是左右车轮中心之间的测量距离，以米为单位。下图——

.但实际上，你可以用使用尺子的物理哈达机器人来衡量这一点。

2.2 什么是d_center?

如果左右轮以相同的速度旋转，哈达机器人就会沿着一条直线移动。但是，如果一个轮子碰巧比另一个轮子旋转得快，那么每个轮子的路径就会变成围绕某个旋转中心的弧形。P 在我们的坐标图中。每个弧的距离为 $d_{left}$ 和 $d_{right}$ 分别针对每个车轮。和 $d_{center}$ 是车轮之间弧形路径的长度。

2.3 什么φ?

我们知道哈达博特以前的定位是θ 在我们的坐标图中。我们正在尝试计算新的方向θ′ .

直观 φ=θ′−θ 新方向和以前方向之间的差异。在数学上，您可以计算φ 使用上面的推导方程。

上述方程的推导在本篇关于差分驱动里程计的论文中有明确的描述。推导是直截了当的，依于找出旋转中心，P ，并使用一些基本的三角函数来推导其余部分。

通过中间计算和我们的当前状态，特别是φ , $d_{center}$ ,(x，y，θ) ，我们可以计算新的姿势，(x′,y′,θ′) ，我们的机器人具有以下等式：

我们的哈达机器人的新线性和角速度是：

三. ROS，ROS2上的里程计

ROS机器人系统由许多ROS节点组成，通过发布和订阅主题消息与每个节点进行通信。

在计算Hadabot的新姿势和速度后，我们将使用nav_msgs/msg/Odomemeter消息将这些新估计发布到ROS系统。

在里程计消息中，有 4 个主要字段 - 标题、child_frame_id、姿势和扭转。

我们将在扭曲字段中发布新的速度估计值，并在姿势字段中发布新的姿势估计值：

odometry.twist.twist.linear.x = v′
odometry.twist.twist.angular.z = ω′
odometry.pose.pose.position.x = x′
odometry.pose.pose.position.y = y′
odometry.pose.pose.orientation = quaternion_from_roll_pitch_yaw(0, 0, ω′ )

由于 Hadabot 差速器驱动机器人在具有 2 个自由度的 3D 平面地图空间上运行 - 沿 x、沿 y 移动并沿 z 旋转（即偏航旋转）——完整 3D 地图的许多字段，6 个自由度被忽略。对于偏航方向 ω′ ，ROS 将角方向表示为四元数。所以在我们存储方向之前，我们需要转换偏航方向角 ω′ ，连同零滚动角和俯仰角，形成四元数。

此外，测程法消息中还有许多其他字段被我们忽略了 - 标题、child_frame_id以及姿势和扭曲中的协方差子字段。

标题字段包含此消息的时间戳数据，以及一个地图框字段，用于指定姿势数据的坐标地图框 - 即(x，y) 在地球上、局部区域地图上坐标等？
该child_frame_id与header.frame_id字段类似，将数据与地图框相关联，即速度。
协方差场表示我们对各自扭曲和姿势测量的不确定性。请记住，我们说过我们的里程计只是估计值。这是因为车轮可能会打滑，编码器传感器有噪音并且不准确，并且还可能存在采样误差（当机器人连续移动时，我们仅在 Δ t间隙采样一次）。所有这些都会导致误差，这些误差应该以某种方式在协方差字段中表示。

对于当前的测程示例，为了简单起见，我们可以安全地忽略时间戳、frame_id和协方差。但是为了稳健地执行机器人导航，我们将需要它们，并且肯定会在以后的帖子中涉及它们。

四、在浏览器上使用VSCode编译、运行测程ROS2节点

你们中的许多人可能听说过一个名为Visual Studio Code（VSCode）的IDE。Hadabot将广泛使用VSCode来指导、编译和展示我们共同实现的各种ROS2代码和机器人概念。

我们的VSCode将作为Hadabot Docker堆栈中的本地Docker容器运行。此外，我们将从 Web 浏览器使用 VSCode，以获得独立于主机系统操作系统的一致用户体验。

除了编辑代码外，VSCode 还支持基于浏览器的集成界面，以便：

文件系统
一个bash终端 - 我们偶尔称之为web-bash。
查看渲染的降价以阅读指导说明

注意：对于那些关注过去帖子的人来说，Hadabot web-bash是从Hadabot Docker堆栈中的Portainer容器启动的。由于VSCode还提供了具有更简单界面的web-bash功能，因此我们消除了对Portainer的需求，并将其从堆栈中完全删除。

4.1 设置哈达机器人在线开发环境

在运行示例之前，我们需要按照步骤 2a 更新您的 Hadabot Git 存储库，重新启动 Hadabot Docker 堆栈。

4.2 通过测程 ROS2 节点编译运行调试器

请按照以下步骤操作：

启动特定于本文的基于浏览器的VSCode工作区（此链接指向您的本地主机，因此一切都在本地系统上安全运行）。
在“VSCode 资源管理器”面板中，右键单击 README.md 文件 ->“打开预览”。
按照自述文件中的说明编译、运行和调试 ROS2 测程代码。

五、源代码的结构 - ROS2 工作区、包和节点

ROS2使用工作区和包的概念来组织实现机器人系统的各种架构模块。工作区由一组包组成。一个包通常实现一个功能模块，如导航或机器人控制，所以它由源代码组成，实现可以作为可执行文件启动的ROS节点。

我们不会详细介绍如何创建 ROS2 工作区或包，因为在线上有关于如何创建 ROS2 工作区以及如何在工作区中创建 ROS2 包的教程。

为了简化这篇文章，我们预先创建了一个hadabot_ws ROS2工作区。在其中，我们创建了一个 ROS2 包 hadabot_driver，它有一个源文件hadabot_odom.cpp（2 个源文件 - hadabot_odom_diy.cpp我们现在将忽略它，稍后解释它的用法）。

ROS2 使用一个名为 colcon 的工具在工作区中构建 ROS2 包。

colcon 工具从我们的hadabot_driver包构建源文件，以创建一个hadabot_odom ROS2 节点。

一旦我们获取了 ROS2 hadabot_ws/install/setup.bash 环境，我们就hadabot_odom可以使用命令 ros2 run 或专门 .通过采购 setup.bash，我们设置了终端环境以查找 ros2 工具，并能够自动按 Tab 键完成包中的包和节点名称。ros2 run hadabot_driver hadabot_hadabot_odom

六. 什么是ROS袋？

ROS2有一个概念，称为“bags”，它是预先保存的ROS消息的目录结构。

在我们的示例中，我们有一个名为 rosbag2_wheel_rotational_velocity_data 的文件夹，其中包含我们从正在运行的 Hadabot 机器人预先保存的大量 ROS2 消息。当 Hadabot 的车轮转动时，它发布了 /hadabot/wheel_radps_right 和 /hadabot/wheel_radps_left ROS2 主题的车轮旋转速度测量值，我们将其保存到rosbag2_data中。

为了播放（以及保存）消息，我们调用 ros2 包 ，如果您已经浏览了示例，您已经完成了此操作。

通过回放保存的袋子数据，我们可以测试我们的测程节点，而无需物理 Hadabot 在场。