1.坐標系

最常用的就是map，odom，base_link，base_laser坐標系，這也是開始接觸gmapping的一些坐標系。

map:地圖坐標系，顧名思義，一般設該坐標系為固定坐標系（fixed frame），一般與機器人所在的世界坐標系一致。

base_link:機器人本體坐標系，與機器人中心重合，當然有些機器人(PR 2)是base_footprint,其實是一個意思。(base_link坐標系原點一般為機器人的旋轉中心，base_footprint坐標系原點為base_link原點在地面的投影，有些許區別（z值不同）)

odom：里程計坐標系，這里要區分開odom topic，這是兩個概念，一個是坐標系，一個是根據編碼器（或者視覺等）計算的里程計。但是兩者也有關系，odom topic 轉化得位姿矩陣是odom-->base_link的tf關系。這時可有會有疑問，odom和map坐標系是不是重合的？（這也是我寫這個博客解決的主要問題）可以很肯定的告訴你，機器人運動開始是重合的。但是，隨著時間的推移是不重合的，而出現的偏差就是里程計的累積誤差。那map-->odom的tf怎么得到?就是在一些校正傳感器合作校正的package比如amcl會給出一個位置估計（localization），這可以得到map-->base_link的tf，所以估計位置和里程計位置的偏差也就是odom與map的坐標系偏差。所以，如果你的odom計算沒有錯誤，那么map-->odom的tf就是0.

base_laser:激光雷達的坐標系，與激光雷達的安裝點有關，其與base_link的tf為固定的。

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參考：http://www.ros.org/reps/rep-0105.html

2.包

??????? 在ROS中，進行導航需要使用到的三個包是：
????? （1） move_base：根據參照的消息進行路徑規劃，使移動機器人到達指定的位置；
????? （2） gmapping：根據激光數據（或者深度數據模擬的激光數據）建立地圖；(gmapping是一個比較完善的地圖構建開源包，使用激光和里程計的數據來生成二維地圖。)
????? （3） amcl：根據已經有的地圖進行定位。

3.MoveIT

moveit是ros中一系列移動操作的功能包的組成，主要包含運動規劃，碰撞檢測，運動學，3D感知，操作控制等功能。

1.move_group:move_group是moveit的核心部分，可以綜合機器人的各獨立組件，為用戶提供一系列的動作指令和服務。move_group類似于一個積分器，本身并不具備豐富的功能，主要做各功能包和插件的集成。它通過消息或服務的形式接收機器人上傳的點云信息，joints的狀態消息，還有機器人的tf tree，另外還需要ros的參數服務器提供機器人的運動學參數，這些參數會在使用setup assistant的過程中根據機器人的URDF模型文件，創建生成，包括SRDF文件和配置文件。

2.motion panning（運動規劃）：在moveit中，運動規劃算法是由運動規劃器（motion planner）完成，而規劃器是作為插件來安裝的，可以通過ROS的pluginlib接口來加載需要的規劃器。運動規劃算法有很多，每一個運動規劃器都是moveit的一個插件，可以根據需求選用不同的規劃算法，move_group默認使用的是OMPL算法。

3.Planning Scene（規劃場景）：可以為機器人創建一個具體的工作環境，加入一些障礙物。

4.Kinematics（運動學）：運動學算法是機械臂各種算法中的核心，尤其是逆運動學算法IK（inverse kinematics）。什么是逆運動學(IK)？簡單說，就是把終端位姿變成關節角度，q=IK(p)。p是終端位姿(xyz)，q是關節角度。為什么要用IK？OMPL是采樣算法，也就是要在關節空間采樣。 這與無人車的規劃有一個最明顯的區別，無人車的目標就是在采樣空間， e.g. 目標是(x,y), 采樣空間也是(x,y). 但是對于機械臂，目標是終端空間位置(xyz), 但采樣空間卻是關節空間(q0,q1,…qN)。有了IK之后，我們就可以把三維空間的目標p轉化為關節空間的目標q。那么這樣就會讓采樣算法能算的更快，具體方法不贅述，這樣的算法有RRT-Connect，BKPIECE等等雙向采樣算法。moveit使用插件的形式可以讓用戶靈活的選擇需要使用的反向運動學算法，也可以選擇自己的算法。moveit中默認的IK算法是numerical jacobian-base算法。

5.collision checking（碰撞檢測）：moveit使用CollisionWorld對象進行碰撞檢測，采用FCL（Flexible Collision Library）功能包。碰撞檢測是運動規劃中最耗時的運算，往往會占用90%左右的時間，為了減少計算量，可用通過設置ACM（Allowed Collision Matrix）來進行優化，如果兩個bodys之間的ACM設置為1，則意味著這兩個bodys永遠不會發生碰撞，不需要進行碰撞檢測。

6.OMPL（open motion planning library）：開源運動規劃庫，是一個運動規劃的C++庫，其中包含了很多運動規劃領域的前沿算法。雖然OMPL里面提到了最優規劃，但總體來說OMPL還是一個采樣規劃算法庫。而采樣規劃算法中，最出名的莫過于RRT（rapidly-exploring random trees）和PRM（probabilistic roadmap）。 OMPL能做什么？ 簡單說，就是提供一個運動軌跡。給定一個機器人結構(假設有N個關節)，給定一個目標(比如終端移到xyz)，給定一個環境，那么OMPL會提供給你一個軌跡，包含M個數組，每一個數組長度是N，也就是一個完整的關節位置。沿著這個軌跡依次移動關節，就可以最終把終端移到xyz，當然，這個軌跡應當不與環境中的任何障礙發生碰撞。為什么用OMPL？ 運動規劃的軟件庫和算法有很多，而OMPL由于其模塊化的設計和穩定的更新，成為最流行的規劃軟件庫之一。很多新算法都在OMPL開發。很多其他軟件（包括ROS/MoveIt）都使用OMPL做運動規劃。

7.用moveit控制機器人大概分以下幾步：
a.建立機器人URDF模型
b.建立機器人ros驅動
c.生成moveit配置文件
d.標定相機
e.修改moveit配置文件和launch文件
其中在進行仿真操作過程中，不需要b，d，e三個步驟。
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總結

以上是生活随笔為你收集整理的由浅到深理解ROS（9）- 几个基本概念的理解 坐标系 包的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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