將 Seirios RNS 安裝到您的機器人 PC 上，是非常簡單的！ 一步一步跟著手冊上的安裝步驟，以確保無痛導入整合和部署 Seirios RNS。

如您需要幫助，或在此過程中有任何疑問，歡迎在此處與我們聯繫。

在開始檢查之前，請殺死所有 movel 節點（如果您已經安裝）並僅啟動電機控制器，和遠程鍵盤扭曲以進行測試，或者可以使用以下命令：

rostopic pub -r 10 /cmd_vel - for linear linear: x-0.1 for rotation only : angular: z-0.1

Seirios 是我們的旗艦產品組合，主要讓機器人變得更智能、更敏捷。 在Seirios組合裡，有三個主要產品；

1. Seirios RNS - 自主機器人導航軟體 Robotic Navigation System

2. Seirios FMS - 機器人車隊管理系統 Fleet Management System

為了能夠無痛導入Seirios RNS，我們需要在您的機器人系統裡，設置必要的軟體與驅動程式。以下為您的機器人系統裡，安裝前必須具備的檢查清單：

• 馬達驅動

  • 確保馬達驅動的節點正常運行，且可從cmd透過teleop去控制。

• 只給出直線速度，檢查機器人是否直線行駛，輕微的偏差（- 1 或 2 度）是可以接受的，但不能超過 5 度。

• 相應地對齊輪子，以測試直線運動，建議在地板上畫線，以確保準確性。

• 直線移動機器人，並呼應 /odom 主題。

請參閱左側列表或點擊以下的超連結，以獲取更多詳細資料、影像和資訊。

除了界面上的直觀功能外，Seirios RNS 還具備了雖然在使用者界面上不顯著，但十分重要的機器人內建功能，可以默默地為機器人提供動力，使機器人能夠在具有挑戰性的環境中精準移動。

請參考以下文章，以了解更多資訊。

Seirios RNS 能夠在不平坦和崎嶇的地形上導航 - 當機器人處於傾斜/向下位置時，由於傾斜和不同的 FOV 角度，通常會導致定位失敗的情況

這些環境還包括帶有路緣石和坡道的環境——常見於日常公共場所。

目前支援的坡度 : ∠15°

安裝Seirios 的AGV能夠成功辨識棧板，並且正確地停靠在棧板旁，偵測出適合的位置去做對街的動作（適用於需要拾取和放置棧板的環境）。

需手動開啟此功能，機器人靠近對接站時，會自動偵測對接。

此選項會觸發對接序列，並且自動對接上該棧板。

Seirios RNS 導航軟體有提供REST APIs 給您使用，讓你可以整合和更進階的部署功能，

請在電腦上輸入localhost:8000 或是 <IPaddress>:8000 ，就可看到一連串APIs的列表。

或是你也可以在此下載檔案瀏覽APIs的相關資訊 ⬇️

從機器人列表中，用戶應該能夠選擇感興趣的特定機器人，從中導入地圖。

添加地圖後，可以將任務添加到組隊列中以供機器人執行。

從模式切換器中，選擇 定位Localize 按鈕並單擊。

手動將激光掃描正確對齊現有環境後，單擊儲存以進行本地化。

1. 此安裝步驟的目標是，安裝Docker與其子項目。

2. 和上述的終端機相同，請執行該指令bash install-1-docker.sh。

3. 等待其安裝程序完成。

1. 請開啟新的終端窗口，執行以下指令 : rostopic pub /cmd_vel geometry_msgs/Twist "linear: x: 0.0 y: 0.0 z: 0.0 angular: x: 0.0 y: 0.0 z: 0.0"

2. 更改此數值 linear: x: 為0.1-0.5 ，因為我們只想讓機器人直線向前移動。 將所有其他值保留為 0.0。

3. 測量機器人移動的距離。 並記錄從機器人開始移動到機器人停止的時間。 通過將距離除以時間，來計算速度。

4. 檢查您計算的速度，是否與您為線性 x 給出的值匹配。

5. 如果數值不相符合，請重新校準您的車輪。

或者，您可以使用 rosrun telelop_twist_keyboard teleop_twist_keyboard.py。 同樣地，給它一個介於 0.1-0.5 之間的直線速度。 然後重複上面的步驟 3 - 5。

請注意:

• 如果您的機器人是非完整性約束的，它應該不能橫向滑動。 y 的數值應該是 0.0。

• 如果您的機器人不具備飛行能力，則 z 應為 0.0。

使用者將能夠快速放大機器人在地圖中的位置，並切換車載相機*

*compatible camera 必須要安裝符規的相機，才能使用此功能。

1. 此安裝步驟的目標為，安裝Seirios，且準備catkin_ws，並新建合適的docker-compose.yaml檔案。

2. 和上述的終端機相同，請執行該指令bash install-2-seirios.sh。

3. 等待其安裝程序完成。

4. 安裝後，請重新開機。

從左上角，點擊功能列表按鈕以展開其選項，然後點擊任務管理。 您將看到兩個選項，任務列表和排程表。

這兩個選項有許多相似之處，但排程表在任務列表之中，加入了時間元素。

任務列表

在此列表，選擇任務種類（路徑、目標、區域、站點、自定義或延遲），以創建一個點擊即可運行的任務列表。

儲存該列表後，您可以預覽您的任務，如下所示

從這裡，您可以點擊“立即運行”來立刻執行您的任務，或點擊旁邊的“添加到隊列”，將此任務列表放入隊列。

排程任務列表

要安排這些任務在之後的日期/時間執行，請編輯任務（點擊鉛筆圖示）並輸入日期和時間等詳細的資訊。

您還可以將這些計劃任務列表，儲存為啟動或關閉。

1. 檢索 c2v檔案

   1. /home/<USER>/catkin_ws/movel_ai/license/hasp_34404.c2v

   2. c2v (customer-to-vendor)是機器人的指紋，Movel AI需要此檔案去生成軟體授權產品。

在此模式下，使用者會看到兩種功能：

1. 遙控 - 使用鍵盤或操縱桿，去手動遙控機器人。

2. 紀錄路徑 - 機器人被手動駕駛時，所經路線會被記錄起來。機器人在地圖中移動時將生成一條軌跡（即將推出）

細微控制會自動調整，類似於汽車的油門踏板/加速器，使用者可以通過操縱桿，去設定行駛的速度限制 (0.1 - 0.9 m/s) 。

直線檢查Linear check

• 適當地對齊機器人，以測試 3-4 公尺的直線距離，沒有角度。 使用 pub /cmd_vel 進行測試以獲得準確的結果： rostopic pub /cmd_vel geometry_msgs/Twist "linear: x: 0.0 y: 0.0 z: 0.0 angular: x: 0.0 y: 0.0 z: 0.0"

• 重新啟動馬達。

• 檢查 odom 姿勢是否為零。

• 僅發佈直線性 vel x: 0.1 ，並將機器人停在 3-4 m 標記處。 重複 odom 主題 rostopic echo /odom。比較 odom 的位子，更新為直線性和轉角度機器人行進（偏移 1-2%）。

轉角檢查Angular check

• 請正確對齊機器人。 標記機器人旋轉的位置。

• 重新啟動馬達。

• 順時針旋轉機器人，四元數應更新為負數。

使用者登入後，你會看到的第一個頁面就是儀表板。在建置、儲存和下載地圖後，地圖將在此處呈現視覺化。

速度控制（直線/轉彎）、方向控制（操縱桿/鍵盤），以及與模式相關的按鈕，都將顯示在此面板中。 該面板也可以切換為隱藏或顯示。

使用者可以為特定地圖，創建一個或多個（無限制）站點來停靠 - 用於充電或其他任務（例如使用機械手臂來載荷與拾取物體）。

創建站點

使用者需要在地圖中，手動駕駛機器人（為了準確度和精確度），並在到達該點後，捕捉姿勢並將其儲存為站點。

排列已儲存的站點

創建站點後，將站點與其他任務放在一起排列，以便在您的工作環境中，建立自主移動機器人的工作流程。

除了充電之外，站點還可用於標記欲標記的點，以便機器人可以精確停靠在該點。

輔助任務是個別獨立創建的，像是燈光、音樂、或是音效等等。

輔助任務必須“堆疊”在完全的任務之上，並將在指定的時間和順序一起執行。

客製化任務

客製化任務是一種操控機器人的任務 - 例如用機械手臂對接或撿拾。 這些動作被編程為客製化任務，並且可以與其他任務連接一起，以創建完整自主移動機器人的工作流程。

要如何整合您自己程式碼？更多訊息，請參考

車道可以讓機器人在敏感和不可預測的環境中，仍然可以保持精確導航的方式，車道可存在於以下範例：

-群組Groups (domestic lanes)

-群組之外Outside groups (global lanes)

車道由節點和邊組成，可能是單向道或雙向道的方式。

儀表板是使用者可以在下載的地圖中，查看所有連接的機器人的地方。

從這裡，使用者能夠看到已被註釋的區域 - 由使用“地圖註釋”此功能，創建的彩色多邊形顯示。

（如下圖）

用戶可以通過兩種方式導入機器人：

1. 通過手動輸入機器人的 IP 地址

2. .csv 導入工具

導入後，機器人管理器頁面將為用戶提供完整的機器人列表，包括各自的名稱、IP 地址和電池狀態。

出於安全目的，FMS可以使用用戶憑據保護 FMS。

擁有所有者-管理員-用戶層次結構權限，和訪問權限支援多個用戶。

Seirios RNS 支援多種建置地圖演算法，詳情請見以下： (僅限桌面瀏覽) ➡️

自動建置地圖

可以讓使用者不需要手動建置地圖，不管地圖有多大，皆可使用自動建置地圖的功能。此功能源自牆壁檢測工程的專案。

自動建置地圖功能不需要人工手動控制。

同樣，重複相同的方法來檢查轉角速度校準。

1. 請執行 rostopic pub /cmd_vel geometry_msgs/Twist "linear: x: 0.0 y: 0.0 z: 0.0 angular: x: 0.0 y: 0.0 z: 0.0"

排程管理此功能是給使用者，以達到以下功能：

• 檢視過去、現在、未來的，任務排程列表

• 重新安排任務 ( 僅限管理員 )

目前有兩種方式可以去檢視排程管理：

為了快速調解擁堵或事故，用戶可以快速選擇並命令機器人，離開其操作區域，到地圖中的任一個點。

單一機器人Single robot:

為了防止碰撞到人類的小腿、腿、或是細長的障礙物，此功能已在Seirios中內建，以防止意外碰撞。

這也適用於其他細長的障礙物，例如桌腳和椅子腳。

此功能為機器人內建功能。

使用者可能會有不同編輯地圖的需求，此地圖編輯器，能夠讓使用者去創建，以下功能：

1. 地圖標記 - 為該區域命名。

2. 創建禁區 - 機器人無法進入的區域。

Seirios FMS 是一個車隊管理系統，在本地（網絡）的單獨 PC 上。

在連接機器人（安裝了 RNS）的同一網絡上，FMS 和 RNS 之間交換資訊。

在Seirios FMS 的獨立PC 上，以下為軟體依賴性和要求；

地圖可能非常大，難以識別特定操作的區域。

使用地圖註釋功能，用彩色多邊形，註釋欲註釋的區域。

舉此節點“/motors_ctrl”為例，發佈到擁有“nav_msgs/Odometry”訊息類型的“/odom”主題，以及列表中的其他主題，也需訂閱擁有“geometry_msgs/Twist”訊息類型的“/cmd_vel”主題。

1. 請至該資料夾‘/home//catkin_ws/movel_ai/config/movel/config/’

2. 在參數文件costmap_common_params.yaml中，請確保清楚且正確地，定義出機器人的輪廓(footprint)。

   1. 如果機器人的輪廓(footprint)是多邊形，可自行配置機器人輪廓的參數，並取消註解圓形的機器人輪廓(robot_radius)，以下為範例：

3. 當圓形的機器人輪廓(robot_radius)被取消註解時，機器人有正方形的輪廓，如圖所示，四個角的XY座標：

   1. 如果機器人的輪廓是圓形的，可配置圓形的機器人輪廓(robot_radius)的參數，並且取消註解機器人的輪廓(footprint)，例如：

4. 在此文件base_local_planner_params.yaml中：

   1. 請前往 “#Robot” 區域，如要調整機器人的速度， 可配置max_vel_x 為線速度，以及配置 max_vel_theta 為角速度。若機器人無法達到最快的速度，可增加acc_lim_x 和acc_lim_theta。在footprint_model中，請選擇適合的模型並配置相對應的參數。
5. 若自主導航運動不順暢，請前往“catkin_ws/movel_ai/config/cmd_vel_mux/config”，尋找cmd_vel_mux.yaml，並且提高timeout_autonomous的數值。

6. 如需base_local_planner_params.yaml深度調整，請參閱

點擊左上角的功能列圖示，可以顯示設置模式。 在這裡，您將找到以下設置；

機器人客製化

人類偵測

開啟此功能後，機器人將在偵測到人類時自動停止移動。可以預先編程自定義輔助命令（例如關閉紫外燈）。 可客製化用於特殊案例，偵測人類此功能通常會讓機器人做出某些行為，例如：

當紫外線消毒機器人偵測到人類時，紫外線燈光就會自動熄滅，這功能可保護人類，免於受到紫外線燈光直射的影響。

障礙物停止設定

啟動此功能，在遇到障礙物時，機器人會自動停下來，直到障礙物被移除，以確保安全。

此功能特別有用，尤其是在脆弱環境中，機器人會立即停止，不會激進且持續嘗試，最後等待人工指示。

遠端遙控安全Teleoperation Safety

遠端操控時，即使在手動、遠端遙控模式下，機器人在遇到障礙物時，都會自動停止。

由於機器人並不總是在人類使用者的視野範圍內，即使在手動/遠程操作模式下，機器人也會在遇到障礙物時自動停止。 這可能會有潛在的機器人意外行為，因此使用者可以選擇關閉或開啟。

電池充電偵測

使用者能設定電池剩餘多少％時，需要自動回充電站充電，如使用者嘗試要移動機器人，機器人會跳出警告，並且重新嘗試返回充電站充電。

在站點充電時，如果使用者打算切斷機器人的連線，軟體將警告並提醒使用者禁用此電池回退切換 - 因為機器人將繼續重新嘗試返回充電站充電。

權限管理

為確保僅允許授權人員連接和操作機器人，使用者可以創建新群限，以向最終使用者或員工提供使用權限。

語言設定

目前，在 Seirios RNS 中，除英文之外，僅支持中文（繁體和簡體）作為額外語言。

對於其他語言，請多加利用您瀏覽器的翻譯器（像是Chrome 版的Google翻譯）。

明暗模式

使用者可在不同環境或條件下，自行設定螢幕的明暗模式。

錯誤偵測

使用者可去掃描和診斷，硬軟體是否出現錯誤，且會有錯誤紀錄，以供未來查證。

這些“任務”可以在任務欄右上角的模式列表中找到。 任務創建後，使用者將看到儲存並在庫中查看、添加到隊列或立即運行的選項（需要管理員權限）。

行駛Drive

目標Goal

使用者可自行設置，並儲存在地圖內的目標，以操控機器人前往所存取的目標。

請在地圖中，選取一個目標點。

選擇後，使用者可以通過操縱桿或方向鍵，調整機器人的方向以保存姿勢（位置+方向）的目標。

多點目標Multi Point Goal

路徑Paths

路徑由 2 個或更多定點所組成，這些定點在地圖中形成一條路徑，使機器人能夠自主導航（具有自動避障功能）。

使用者能夠創建路徑，利用以下功能：

1.Multiple Points 多點路徑，創建兩個或更多定點，使用者能夠在地圖中新增路徑，並且儲存該路徑。

2.Path Recording 路徑標記，是一種手動繪製路徑的方法，使用者可以操控機器人到地圖上標記定點，形成路徑。

區域Zone

延遲Delay

為了讓使用者有更多控制及彈性，可以在任務設定中，多加設定時間延遲。

從 Seirios RNS 導入地圖後，相關任務（路徑、導航點、區域等）也將自動導入。

可以將任務添加到隊列中（如下所示）並委派給隊列。

任務會根據距離自動委派給機器人——離任務最近的機器人將優先接收。

使用者將能夠通過單擊屏幕右下角的“任務”，來查看排隊的任務。

推薦以下設備和分辨率，以提供Seirios FMS 用戶界面的最佳性能：

1. 啟動機器人的馬達和感測器的驅動程式。

2. 請執行 rosnode list ，找出驅動程式ROS節點的名稱。

3. 請執行rosnode info

步驟一

可以向我們Movel AI的代表業務，索取簡易部署的軟體包，也可以從以下鏡像下載。 請確保選擇正確的架構使用該鏡像（請選擇arm64 或 x86架構）

把簡易部署的壓縮zip檔案移至主目錄/home/<USER>，接著使用 Archive Manager 解壓縮該檔案（<USER>指的帳戶使用者名稱）。

步驟二

1. 現在，我們需要在終端中運行安裝

2. 在解壓縮後的簡易部署資料夾/目錄中，點擊右鍵選單，選擇open a Terminal。

如何運作的呢？

Pebble planner takes the global plan, decimates it to space out the poses as “pebbles”, then tries to reach them one by one.

It does this by rotating towards the next pebble, then accelerating until max velocity is reached.

Setting up

Filepath: catkin_ws/movel_ai/config/movel/config/

File to modify: base_local_planner_params.yaml

Same steps as setting up for TEB Local Planner. In the file, uncomment the section PebbleLocalPlanner to set your local planner to use Pebble.

Filepath: catkin_ws/movel_ai/config/velocity_setter/config/

File to modify: velocity_setter.yaml

Change the param local_planner: "PebbleLocalPlanner".

Make sure you changed the params in both files or else error may be thrown.

Overview of parameters

Compared to TEB, pebble planner has fewer configurable params.

Configurable Parameters

Can be generally classified as Probably Important, Optional and Can Be Ignored.

Probably Important

d_min - Min distance of the next pose, to qualify as a pebble. If you feel the robot is oscillating too much, increasing this value helps.

allow_reverse - Determines whether the robot can move backwards or not. Set this value to false if you don't want your robot to be moving backwards. Recommended if your robot doesn't have sensors at the back.

acc_lim_theta - Limits the angular rotation. Pebble planner will rotate the robot towards the next pebble, then accelerates towards it (till max speed). Planned path may be straighter if angular acceleration is lowered.

Optional

xy_goal_tolerance - Tolerable distance away from the intended goal.

yaw_goal_tolerance - Angular tolerance between where you want the robot to face and where it actually faces.

acc_lim_x - Limits how fast the robot speeds up to the next pebble. Robots need time to think and stop when it sees an obstacle. Robots may have less time to react if it is previously speeding.

local_obstacle_avoidance - Whether you want Pebble Planner to handle obstacle avoidance or not. Else, obstacle avoidance will be handled by global planner.

N_lookahead - How many pebbles to look ahead when evaluating obstacles.

Can Be Ignored

max_vel_x, max_vel_theta - These values will be set by the UI depending on what values you give there. Can ignore if you are using the UI.

(kp, ki, kd values) - Probably just configurations for differential drive.

Seirios可支援各式各樣的感測器，也支援各種不同的組合，提供給不同應用層面的機器人 。

以下展示的感測器，皆經過Seirios RNS安裝測試過，都可以在各式的機器人種類上順利執行。

PC & CPU 規格要求

電腦、迷你 PC 和其他開發板配備 x86 或 ARM64 芯片。 點擊下一步，以查看經過 Seirios 測試硬件。

電腦處理能力對於在機器人上運行 Seirios RNS 至關重要。 隨著安裝的感測器越多，將需要分配更多的計算能力 - Seirios 可用的計算能力將減少

以下是推薦的 PC/板規格，以讓 Seirios RNS 上的每個功能，都可以享受到此效能：

• PC with x86 processor (4 cores with 8 threads @ >3.1GhZ) 或是 ARM64 (8 cores)

• 8GB DDR4 RAM

• 256GB SSD

以下為我們使用 Seirios RNS 測試過的特定 PC 和開發板。

主機硬體PC

ARM / ARMv8-A

相機

全方位相機

激光雷達LiDARs

超聲波感測器

紅外線感測器

如何運用外部設備整合包，來設置您的任務呢？

本指南向您展示如何使用 external_process_handler 外部設備整合包，將您自己的程序作為插件整合到 Seirios 中。

您將會需要:

1. Seirios 導航軟體

2. 您自備的程式碼

0. 安裝 Movel Seirios 訊息

請確認您的ROS版本。

• 若您是 Ubuntu 20.04, ROS Noetic的使用者 :

請至以下連結下載 .deb package:

移動 .deb 此安裝包的你的資料夾，打開終端視窗，請執行此指令 sudo apt install ./ros-noetic-movel-seirios-msgs_0.0.0-0focalXXX64.deb 以下載安裝。

• 其餘版本的使用者:

Git clone this repo here: into your catkin workspace.

Run catkin_make this repo to compile so that it will be usable.

1.請將程式碼加進你自己的程式中

你需要功能去與 external_program_handler溝通，以執行你啟動的指令和停止的指令。

你的程式中必須有一些東西可以告訴 Seirios 啟動程序和停止程序。 啟動時，可以使用 ROS 服務或啟動文件來完成。 需要停止時，可以使用 ROS 服務或訂閱主題來完成

以下為程式碼範例 （python and c++）

1.1. 使用ROS service 去啟動 ＆ 停止一個程式

啟動Starting

在您的程序中，添加一個服務，將其命名為 service_start 。 編寫一個處理程序 start_handler作為回調來處理您的啟動程式碼。

停止Stopping

將另一個服務初始化為service_stop。 同樣，編寫一個回調 stop_handler來處理您的程式碼以停止程序。

C++ 的額外配置

對於 C++ 程序，您還必須在自己包中的 package.xml 中添加 movel_seirios_msgs 包作為相依

在自己的程式包CMakeLists.txt中, 添加 movel_seirios_msgs ，在此 find_package 之下。

1.2. 使用主題來停止程序

如果您是從 UI 發布停止主題來停止程序，請參閱本節。 否則，忽略它。

請撰寫訂閱者 topic_process_cancel去訂閱此UI主題， 其中 handle_publish_cancel的回調中，請包含您的停止程式碼。

1.3. 發布客戶的狀態

如果您從啟動文件啟動程序，請參閱本節。 否則，忽略它。

這樣做的目的，是要檢查從啟動文件，啟動程序後您的程序，是否有運行成功。

請撰寫發布者 client_status ，如果運行成功，請發佈2 ; 如果運行失敗，請發布3。

2. 範例程式碼

您可以參考範例程式碼，了解如何使用外部設備整合包，來去啟動程序和停止程序。

回調函數中的程式碼，只是用於測試 external_process_handler 的填充代碼。 可以使用您自己的開始程式碼和停止程式碼來替換它們。

3. 在Seirios裡更改檔案

更改您自己的程式碼後，你還需要去配置task_supervisor，才能讓Seirios在你的程式上運行。

3.1. 使用參數 external_process_handler

根據您啟動/停止程序的方式設置 service_req、launch_req 和 topic_cancel_req 的布爾狀態。

參數 service_start、service_stop、topic_process_cancel、client_status 必須與您在自己的文件中提供的主題和服務的名稱相匹配。

3.2. 添加task supervisor 作為插件

將您的程式作為插件添加到task supervisor，以便 Seirios 運行，將配置插入 task_supervisor.yaml

Filepath: ../config/task_supervisor/config/

File to modify: task_supervisor.yaml

在task supervisor的插件部分下，插入以下程式碼。 縮排必須與其他插件對齊。 您可以提供任何name和type，但要確保它們不會與其他插件衝突。 請不要更改class。

在文件的末尾中，使用您在上面提供的name創建一個新部分。 請貼上該參數。

其他注意事項

對於 C++ 程式，請記住在您自己的程式包中，要正確設置 CMakeLists.txt 和 package.xml。

欲了解更多信息，請點擊此處。 .

如何利用 teb_local_planner 改善導航功能

此指引是給那些選擇使用 teb_local_planner 的人，導航您的機器人。更多資訊，請點擊 click here.

1. 設置

1.1. 設置 local planner

Filepath: catkin_ws/movel_ai/config/movel/config/

File to modify: base_local_planner_params.yaml

請注意，local planner的配置文件位於 movel 安裝包中。在 yaml 文件本身中，裡面包含 3 個local planner，但我們只會使用其中一個。 取消註釋 TebLocalPlannerROS 下的整個部分。

這些是可以配置的參數，以下將解釋如何調整這些參數。

1.2. 配置速度設定

使用TEB Planner去配置Seirios後，需要同步TEB Planner指定的最大速度。

Filepath: catkin_ws/movel_ai/config/velocity_setter/config/

File to modify: velocity_setter.yaml

檢查local_planner在base local planner的配置中，是否匹配planner的名稱。 您將配置在TEB Planner中指定的最大速度。

1.3. 檢查確認

• 終端裡的rostopic list 確認你是否有發佈 /odom。

• Planners需要一張地圖，請確認你是否已經建置好欲導航的地圖。

• 啟動 rviz，將你的Fixed Frame更改為/map

2. 機器人定位

rviz：使用 2D Pose Estimator 工具，在地圖上精確定位機器人的位置。 您可以使用 LaserScan 來幫助您 - 將尺寸 (m) 增加到至少 0.05，並嘗試將 LaserScan 中的線條與地圖盡可能匹配。

Seirios：請至導航定位此功能，使用鍵盤或操縱桿按鈕，將激光的線條與地圖盡可能地對齊。

2.1. AMCL 配置

Filepath: catkin_ws/movel_ai/config/movel/config/amcl.yaml

File to modify: amcl.yaml

Amcl 配置文件與 base_local_planner_params.yaml 位於同一目錄中。

同樣地，Amcl 文件中有很多參數，儘管我們只需要這兩個參數：

配置min_particles 和 max_particles 來調整精確度。

2.2. 檢查確認

• rviz/Seirios 中機器人的位置，必須盡可能準確地對應機器人的實際位置，不準確的定位可能會導致諸如路線錯誤、機器人進入禁區、機器人卡在尷尬的角落等問題。

3. 調整teb_local_planner 參數

本節提供，關於 TebLocalPlannerROS 的參數列表中數值的建議。 返回到相同的 base_local_planner_params.yaml 文件。

可調整的參數，可以分為以下幾類：

• Robot機器人

• Goal Tolerance目標容錯

• Trajectory機器人軌道

3.1. 機器人Robot

請根據製造商指定的配置，調整機器人相關參數。 即為速度和加速度設置的值，不應超過機器人的硬體限制。

運動學Kinematics

vel 參數限制了機器人的移動速度， acc 參數限制機器人可以加速的速度， _x 指定線性運動學，而 _theta 指定角度運動學。

足跡模型Footprint Model

從字面上看，就是指腳印，理想情況下，將佔地面積配置為略大於機器人的實際測量值， 應該根據機器人的測量來配置footprint_model。

您必須指名機器人足跡的類型type。 不同的類型包括多邊形polygon、圓形circular、two_circles、線line、點point等。為簡單起見，足跡通常是圓形或多邊形。更多資訊，請點擊此連結 。

半徑radius 需要輸入此類型 type: "circular"

頂點vertices 需要輸入此類型 type: "polygon"

3.2. 目標容錯Goal Tolerance

可指定您願意容忍的偏離目標點的程度。

xy_goal_tolerance 是距離目標可接受的直線距離，以meter為單位。

yaw_goal_tolerance 是機器人方向的偏差。 例如：目標指定機器人應直接面向牆壁，但實際上，機器人稍微面向左側。

3.3. 障礙物Obstacles

指的是決定機器人在障礙物前應如何表現。

需要進行實驗來調整planner以最適合地方式接近障礙物。 風險高的配置將允許機器人，在障礙重重的路徑中移動，例如：在狹窄的走廊，但它可能會卡在障礙物周圍或撞到障礙物；更保守的配置可能會導致機器人排除其唯一可用的路徑，因為它認為它離障礙物太近了。

最棘手的部分是，要如何在這兩種情況之間取得平衡。

min_obstacle_dist 是您希望與障礙物保持的最小距離。

inflation_dist 是在障礙物周圍添加的緩衝區。

有關避障與罰則，請點擊此連結 。

其他避障參數調整的相關問題，請點擊此連結。

4. 避障參數的代價地圖costmap

除了在local planner，配置障礙物行為處理外，我們還可以配置代價圖。

代價地圖會告訴機器人，機器人移動到特定點需要多少成本。 成本越高，機器人越不應該去那裡。致命的障礙物可能損壞機器人，將會付出超高的成本。

Filepath: catkin_ws/movel_ai/config/movel/config/

File to modify: costmap_common_params.yaml

文件在同一目錄中base_local_planner_params。

代價圖中添加了幾個圖層，通常我們遵循這裡的規範 。

footprint必須與base_local_planner_params.yaml中指定的測量相匹配。

你可以選擇將common_costmap_params 中的部分或全部圖層添加到global_costmap_params 和local_costmap_params。

對於您決定使用的代價地圖圖層，您必須將這些圖層作為插件安裝到 global_costmap_params.yaml 和 local_costmap_params.yaml 中。更多有關global和local的代價地圖差異資訊，請點擊該連結 。

4.1.膨脹層Inflation Layer

這一層膨脹了致命障礙物周圍的邊緣，且可指定你想讓障礙物膨脹多少。

inflation_radius 是地圖將障礙物成本值膨脹到的半徑，以meter為單位。 通常它是機器人的寬度，加上一些額外的空間。

cost_scaling_factors 是在膨脹期間，應用於代價縮放因子。

額外的正確配置資訊 (directly lifted from )

The inflation_radius is actually the radius to which the cost scaling function is applied, not a parameter of the cost scaling function. Inside the inflation radius, the cost scaling function is applied, but outside the inflation radius, the cost of a cell is not inflated using the cost function.

You'll have to make sure to set the inflation radius large enough that it includes the distance you need the cost function to be applied out to, as anything outside the inflation_radius will not have the cost function applied.

For the correct cost_scaling_factor, solve the equation there ( exp(-1.0 * cost_scaling_factor * (distance_from_obstacle - inscribed_radius)) * (costmap_2d::INSCRIBED_INFLATED_OBSTACLE - 1)), using your distance from obstacle and the cost value you want that cell to have.

理想情況下，我們希望設置這兩個參數，使膨脹層幾乎覆蓋走廊，機器人在障礙物之間的中心移動。

（請見下圖）

4.2. 障礙物層Obstacle Layer

障礙層在代價地圖上標出障礙物，它會追蹤感測器數據記錄的障礙物。

若要建置2D地圖，一定要選擇laser_scan_sensor。

obstacle_range是將障礙物插入代價圖後，與機器人的最大距離。 其數值為 10，表示代價地圖將標出距離機器人10 米以內的障礙物。

raytrace_range是光線追蹤障礙物的範圍（以meter為單位)，此數值必須根據您的感測器做設置。

max_obstacle_height 是添加到代價地圖的障礙物的最大高度。若此障礙物非常高，請增加此數值，並根據你的感測器去做設置。

體素層參數Voxel layer parameters

體素是在空間中具有相對位置的 3D 立方體，可用於深度相機的 3D 重建，如果您不使用 3D，請忽略以下參數。更多相關訊息，請點擊連結

origin_z 是地圖的 z 原點（米）。

z_resolution是立方體的高度。

z_resolution controls how dense the voxels is on the z-axis. If it is higher, the voxel layers are denser. If the value is too low (e.g. 0.01), you won’t get useful costmap information. If you set z resolution to a higher value, your intention should be to obtain obstacles better, therefore you need to increase z_voxels parameter which controls how many voxels in each vertical column. It is also useless if you have too many voxels in a column but not enough resolution, because each vertical column has a limit in height.

z_voxels 是體素的數量。

4.3. 低障礙層lowbstacle layer

低障礙層是障礙層，但帶有附加參數。 將您的observation_sources更改為，您要從中獲取數據的主題。

如果您想要 PointCloud (3D)，請使用 obs_cloud；如果您想要 LaserScan (2D)，請使用 mock_scan。 或者您可以指定自己的方法。

這裡有兩個重要參數，需要特別注意。

min_obstacle_height 是機器人底座下方障礙物的高度。 像是包括樓梯，調整此參數，以便機器人可以檢測到下方的障礙物，並防止其掉入坑中..

max_obstacle_height 是障礙物的最大高度，通常指的是機器人的高度。

5. 問題困境Uncomfortable situations

參數調整時，一定會需要有實驗的過程，在這過程中一定會有些問題，所以建議您在修改 yaml 文件之前先在控制台中測試您的值。

rosrun rqt_reconfigure rqt_reconfigure

5.1. 已知問題

問題#1: 讓機器人去狹窄路徑的另一邊的問題。

從觀察中可以看出，機器人將返回目標失敗，或者機器人會將自己靠近牆壁並卡在那裡。

問題 #2: 讓機器人旋轉90度的問題。

The planner不知為何無視牆壁的存在，並指示機器人穿越過它，而不是繞過牆壁迴轉 90 度。 儘管似乎大多數機器人都足夠聰明，可以識別出它們無法穿過牆壁，並且執行中止目標，或是嘗試中陷入困境。

5.2. Some attempted fix

解決方案 #1: 降低速度和加速度。 直覺是，通過減慢機器人的運動和旋轉速度，The planner可能有更多時間對障礙物做出反應並做出相應的計劃。

解決方案 #2: (對於那些拒絕去走廊另一邊的機器人。)

縮小兩個代價地圖中的inflation_radius，使其不覆蓋走廊。（如右圖）觀察注意到，如果半徑覆蓋整個走廊，機器人可能會拒絕移動。

參考資料References

如需更多資訊有關Planners和Tuning Planners，請詳閱以下為外部資源。

• ROS Wiki