@kdy
- 键盘控制robot1实现移动
- robot1向tf发布自身姿态数据信息
- robot2向tf发布自身姿态数据信息
- robot1与robot2进行tf坐标转换,建立统一坐标系
- 计算robot1与robot2坐标间的距离差与角度差,将该数据发布
- robot2监听距离差与角度差,并控制自身移动
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首先在item_tf.launch文件中建立两个节点,分别获取两个机器人的姿态数据信息(当前位置距离各自坐标系原点的位置和角度)
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获取姿态数据信息后,通过tf坐标转换,分别将robot1和robot2的坐标变换到map坐标系下,向tf发布各自变换到map坐标系后的数据,此时就建立了以map坐标系为基准的统一坐标系统
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然后在item_tf.launch文件中建立坐标监听节点,监听robot1和robot2的坐标,通过listener.lookupTransform()函数得到以robot2为原点的robot1的姿态信息(平移和旋转)
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通过平移和旋转信息计算得到robot2要前往robot1坐标点 需要的线速度和角速度
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将计算得到的线速度和角速度,将其发布到控制robot2运动的/robot2/cmd_vel topic上
- 启动ROSCORE
$ roscore
- 启动两个turtlebot3机器人:
$ ROS_NAMESPACE=robot1 roslaunch turtlebot3_bringup turtlebot3_robot.launch multi_robot_name:="robot1" set_lidar_frame_id:="robot1/base_scan"
$ ROS_NAMESPACE=robot2 roslaunch turtlebot3_bringup turtlebot3_robot.launch multi_robot_name:="robot2" set_lidar_frame_id:="robot2/base_scan"
- 启动跟随launch文件
$ roslaunch item item_tf.launch
- 启动robot1键盘控制:
$ ROS_NAMESPACE=robot1 rosrun turtlebot3_teleop turtlebot3_teleop_key
- 同时也可以启动状态监视工具:
$ rosrun rqt_graph rqt_graph
$ rqt #调出TF Tree