【源码】基于ROS和Python的机器人跟随领导者系统

项目简介

本项目基于ROS（机器人操作系统）和Python开发，旨在实现机器人在复杂环境中的自主导航与跟随功能。系统借助动态窗口法（DWA）进行路径规划，并利用AprilTag进行领导者姿态估计。

项目的主要特性和功能

1. 动态窗口法路径规划：运用动态窗口法开展局部路径规划，保障机器人高效、安全地抵达目标位置。
2. AprilTag姿态估计：通过识别环境中的AprilTag标签，实时估算领导者的位置与方向。
3. ROS节点通信：基于ROS实现节点间的通信与数据共享，使各个模块协同工作。

安装使用步骤

前提条件

• 已安装ROS（机器人操作系统）。
• 安装必要的Python库，如numpy、cv2等。
• 安装AprilTag标签和相关工具。

安装步骤

1. 复制项目： bash cd Following_Leader
2. 安装依赖： bash pip install -r requirements.txt
3. 配置ROS环境： bash source /opt/ros/noetic/setup.bash catkin_make source devel/setup.bash

使用步骤

1. 启动仿真环境： bash roslaunch navigation_research controller_project.launch
2. 启动领导者姿态估计和目标发布节点： bash cd leader_pose_estimate python t_subgoal_node.py
3. 启动DWA局部规划器节点： bash python local_planner_node.py
4. 启动键盘控制领航员（可选）： bash roslaunch turtlebot_teleop keyboard_teleop.launch

配置与调试

1. 依据实际需求配置相机参数、AprilTag参数等。
2. 启动主节点并订阅相机图像和机器人位姿信息。
3. 进行姿态估计，并将结果发布给其他节点使用。
4. 根据需要进行调试和优化，确保系统稳定运行。

注意事项

• 确保所有依赖库和工具已正确安装和配置。
• 根据实际需求调整参数和代码。
• 运行前确保ROS环境已正确配置。

下载地址

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