ROS应用之ROS多机器人系统

ROS应用之ROS多机器人系统

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/hcx25909/article/details/144742671

多机器人系统（MRS）是近年来机器人学研究的热点之一。相比单机器人系统，多机器人系统能够通过协作提高效率和任务完成的鲁棒性，同时降低单点故障风险。借助 ROS（Robot Operating System）的模块化设计与强大的通信机制，开发者可以轻松构建多机器人协作平台，支持多种复杂任务的实现，如仓储物流、无人机编队、农业巡检和灾后救援等。

原理介绍

基本概念

1. 多机器人系统（MRS）的定义
   MRS 是一种通过多个机器人协作完成任务的系统。各机器人可分工执行任务或共享资源协同工作，其主要目标是：

• 任务效率最大化：通过并行工作提高效率。
• 鲁棒性增强：某些机器人出现故障时，系统仍能完成任务。
• 灵活性：应对动态变化的环境和任务需求。

2. MRS 的应用场景

• 仓储物流：多个 AGV（自动引导车）在仓库内协作完成搬运与分拣任务。
• 编队飞行：无人机群实现编队飞行、目标跟踪和航拍任务。
• 搜索与救援：机器人协同搜索受困人员或危险区域。

3. 核心挑战

• 通信效率：多机器人需要高效的信息共享机制，避免通信瓶颈。
• 任务分配：设计合理的任务分配算法，确保任务的公平性与效率。
• 路径规划与避障：确保机器人之间无冲突的高效移动。

整体流程

ROS 支持的多机器人系统一般遵循以下流程：

1. 初始化与配置
   每个机器人启动 ROS Master 或连接到全局 Master，通过统一命名空间实现资源隔离。 例如，机器人 1 和机器人 2 的命名空间分别为
   /robot1 和 /robot2，其激光雷达数据可通过 /robot1/scan 和 /robot2/scan 区分。

2. 任务生成与分配
   使用分布式任务分配算法，根据任务需求和机器人状态将任务分配给合适的机器人。
   其中 dij 为机器人 i 到任务 j 的距离，Eij 为机器人完成任务所需的能耗。

3. 路径规划与协调
   每个机器人独立完成路径规划，同时通过全局协调避免碰撞。

4. 实时执行与反馈
   各机器人按照分配任务进行执行，并实时向控制中心报告任务状态。

关键特点

1. 模块化设计
   ROS 的节点架构支持将任务分解为多个模块（如任务分配、路径规划、感知），每个模块独立运行，便于开发与调试。

2. 分布式与集中式结合
   ROS 既支持集中式任务分配与协调，也支持分布式任务执行。

3. 可扩展性强
   ROS 提供丰富的开源工具包（如 Navigation2、MoveIt! 等），支持多机器人感知与规划功能。

算法流程

以经典的拍卖算法为例，展示任务分配的具体流程：

1. 任务初始化
   系统生成任务集合 T={t1,t2,…,tn}，每个机器人获取任务信息。

2. 任务竞标
   每个机器人根据自身状态计算竞标价格：
   其中 ci 表示机器人当前负载。

3. 任务分配
   系统根据最低竞标价将任务分配给合适的机器人。

4. 执行与监控
   分配完成后，机器人独立执行任务，同时实时共享任务完成情况。

部署环境介绍

硬件要求

1. 机器人平台

• 移动机器人（如 TurtleBot3 或 AGV）。
• 无人机（如 PX4 或 DJI）。

2. 通信设备

• Wi-Fi 或专用无线通信模块（如 ZigBee）。
• 高带宽低延迟的网络环境，确保数据实时传输。

软件要求

1. ROS 环境

• ROS1：Noetic 推荐。
• ROS2：Humble 或 Foxy。

2. 仿真工具

• Gazebo：用于多机器人场景仿真。
• RViz：用于可视化传感器数据和规划结果。

3. 任务分配与路径规划库

• move_base：路径规划与导航。
• multi_master_fkie：跨主机多 Master 通信。

部署流程

1. 安装 ROS 与相关工具
   在每个机器人上安装 ROS 和相关软件包：

   sudo apt update
   sudo apt install ros-noetic-navigation ros-noetic-multimaster-fkie
   

2. 配置多机器人网络
   配置跨主机 ROS 通信。确保每个机器人可通过 IP 地址相互访问：

   # 在每台机器人上设置
   export ROS_MASTER_URI=http://<master_ip>:11311
   export ROS_HOSTNAME=<robot_hostname>
   

3. 创建多机器人命名空间
   为每个机器人配置独立命名空间，在 launch 文件中定义：

   <group ns="robot1">
     <include file="$(find my_robot)/launch/robot_bringup.launch" />
   </group>
   <group ns="robot2">
     <include file="$(find my_robot)/launch/robot_bringup.launch" />
   </group>
   

4. 启动任务分配与通信
   启动多机器人任务分配服务：

   roslaunch multi_robot_task_assignment task_manager.launch
   

5. 启动仿真环境
   使用 Gazebo 仿真多个机器人环境：

   roslaunch multi_robot_simulation multi_robot_gazebo.launch
   

代码示例

以下代码展示了一个简单的多机器人任务分配模块：

import rospy
from multi_robot_msgs.msg import TaskAssignment
from multi_robot_msgs.srv import AssignTask

class TaskAllocator:
    def __init__(self):
        self.task_assignment_pub = rospy.Publisher('task_assignments', TaskAssignment, queue_size=10)
        self.assign_task_srv = rospy.Service('assign_task', AssignTask, self.handle_assign_task)

    def handle_assign_task(self, req):
        # Implement task allocation logic here
        pass

if __name__ == '__main__':
    rospy.init_node('task_allocator')
    task_allocator = TaskAllocator()
    rospy.spin()