unique-navigation_ros2

ROS2 üzerinde çalışan, GPS, Lidar ve IMU verilerini kullanarak otonom navigasyon sağlayan bir Python paketidir. Araç, belirlenen hedefler arasında, engel algılama ve kaçınma özellikleriyle, Ackermann direksiyon modeliyle hareket eder.

---

Özellikler

• Çoklu Hedef Noktası: Araç, önceden tanımlanmış GPS tabanlı hedef konumlar arasında otomatik olarak hareket eder.
• Lidar Tabanlı Engel Algılama ve Kaçınma: Lidar verisiyle önündeki engelleri algılar, gerekirse dairesel manevra ile engelden kaçınır.
• IMU ve Odometri: Araç konumu ve yönelimi için IMU ve odometri verilerini kullanır.
• Beklemeli Navigasyon: Belirli hedeflere ulaşıldığında araç, tanımlı bir süre bekleyerek navigasyona devam eder.
• Ackermann Direksiyon Modeli: Gerçekçi araç hareketleri için Ackermann kinematiği ile hız ve yön kontrolü sağlar.

---

Ana Dosyalar ve Yapı

• kontrol.py
  Tüm navigasyon mantığını içeren ana Python scriptidir.
  Temel sınıf: AckermannSteering
  • Hedef listesi ve oryantasyonlar
  • Lidar ve odometri abonelikleri
  • Engel algılama, kaçınma algoritması, hedefe ilerleme
  • Belirli hedeflerde bekleme ve navigasyona devam etme
  • Hareket komutlarını cmd_vel üzerinden yayınlama

---

Kurulum

1. ROS2 ve Python 3.8+ kurulu olmalıdır.
2. Bağımlılıklar:

   pip install rclpy geometry_msgs nav_msgs sensor_msgs

3. Python dosyasını ROS2 workspace'inizde uygun bir pakete ekleyin.

---

Kullanım

Terminalde aşağıdaki gibi başlatabilirsiniz:

ros2 run <paket_adı> kontrol.py

veya doğrudan:

python3 kontrol.py

Not: Lidar (/scan), Odometri (/odom) ve IMU topic'leri uygun şekilde eşlenmiş olmalıdır.

---

Temel Akış ve Algoritmalar

• Hedeflere sırasıyla gidilir.
• Engel algılandığında 10 saniye boyunca dairesel hareketle kaçınma uygulanır.
• Engel yoksa hedefe yönelme ve pozisyon/oryantasyon kontrolü yapılır.
• Bazı hedeflerde (örn. 10. ve 22. nokta) araç 30 saniye bekler ve sonra devam eder.
• Tüm hedeflere ulaşıldığında "All goals reached!" mesajı yayınlanır.

---

Koddan Örnekler

Engel Algılama:

def is_obstacle_detected(self):
    front_ranges = self.laser_data[len(self.laser_data)//2 - 15 : len(self.laser_data)//2 + 15]
    min_distance = min(front_ranges)
    return min_distance < 8.0

Hedefe Hareket:

def move_to_goal(self):
    # ... mesafe ve açı hesabı
    if distance > 1.75:
        cmd_msg.linear.x = 2.0
        cmd_msg.angular.z = 0.2 * angular_error
        self.publisher_.publish(cmd_msg)
    else:
        self.stop_robot()
        # hedefe ulaştıktan sonra bekleme veya sıradaki hedefe geçiş

---

Katkı

Pull request ve issue açarak katkıda bulunabilirsiniz.

---

İletişim

Proje sahibi: Mertsr

---