【源码】基于ROS的无人机避障与路径规划系统

项目简介

本项目是基于ROS（机器人操作系统）的无人机避障与路径规划系统，借助深度传感器融合和计算机视觉算法达成无人机的避障和路径规划。项目有两种实现方式，分别用于不同应用场景：局部路径规划基于VFH+算法，在向量场直方图中规划路径并考虑历史路径信息；全局路径规划基于图搜索算法，在传统的占用网格中规划路径。

项目的主要特性和功能

1. 局部路径规划
   • 运用VFH+算法开展实时路径规划。
   • 考虑历史路径信息，优化避障策略。
   • 支持深度传感器数据融合。
2. 全局路径规划
   • 在三维占用网格中进行路径规划。
   • 支持复杂环境下的全局路径搜索。
   • 考虑障碍物信息，生成避障路径。
3. 仿真支持
   • 提供基于Docker的快速仿真环境。
   • 支持Gazebo仿真，模拟深度相机和立体视觉。
4. 硬件支持
   • 支持在实际硬件上运行路径规划算法。
   • 提供Odroid平台的部署指南。

安装使用步骤

环境准备

1. 安装Docker：安装Docker和Docker Compose，使用Docker快速启动仿真环境。
2. 安装ROS和依赖库：安装ROS Kinetic或Indigo，安装必要的ROS包和依赖库，如Gazebo、MAVROS、PCL、Octomap等。

下载源代码

复制项目仓库。

编译代码

bash cd ~/catkin_ws catkin build

运行节点

1. 启动仿真： bash roslaunch global_planner global_planner_sitl_mavros.launch
2. 启动局部路径规划： bash roslaunch local_planner local_planner_stereo.launch

动态配置

使用rqt_reconfigure动态调整参数： bash rosrun rqt_reconfigure rqt_reconfigure

测试与调试

1. 在仿真环境中测试：使用Rviz设置目标点，观察无人机的路径规划和避障行为；使用Gazebo模拟不同的环境，测试系统的鲁棒性。
2. 日志记录：在仿真过程中记录无人机的飞行数据，分析路径规划的效果。

部署

1. 在实际硬件上运行：根据Odroid平台的部署指南，将路径规划系统部署到实际无人机上，确保硬件和软件环境配置正确，进行实际飞行测试。

注意事项

• 确保在编译和运行过程中，ROS环境变量已正确配置。
• 路径规划系统的性能和效果可能受到无人机硬件性能、传感器精度、环境状况等多种因素的影响。
• 在实际部署前，请务必在仿真环境中充分测试并验证系统的功能和性能。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】