# Auto-explore
Source: [https://docs.qualcomm.com/doc/80-65220-2Y/topic/auto-explore_5_3_5.html](https://docs.qualcomm.com/doc/80-65220-2Y/topic/auto-explore_5_3_5.html)
Auto-explore 示例使轮式机器人能够自动编译 2D 地图。
示例使用 RPLIDAR A3M1 获取周边障碍物边缘信息，使用局部地图确定潜在目标，并发布目标点消息以控制机器人完成建图。完成建图后机器人将返回设置的起点。
该图显示了 auto-explore 示例的 pipeline。
- 五个 ROS 节点构建了完整的 `tf` 树：`map->odom->base_footprint->base_link->laser`。
- `auto-explore` 根据 `slam_gmapping` 给出的地图信息和 `rplidar` 给出的障碍物边缘信息设置目标点。
- 然后，`nav2_bringup` 规划路径并将速度和角度发送给机器人。
Figure : Auto-explore pipeline
有关 pipeline 流程中使用的 ROS 节点和主题的信息，参见 [Auto-explore 的 pipeline 流程](https://docs.qualcomm.com/doc/80-65220-2Y/topic/auto-explore_5_3_5.html#ID-concept-d32488e7664__section_smc_jqz_vbc)。
## 用例
**前提条件：**
- QIRP SDK 和依赖项已安装，参见[编译软件](https://docs.qualcomm.com/doc/80-65220-2Y/topic/build-the-software_4_1.html)和[刷写和安装](https://docs.qualcomm.com/doc/80-65220-2Y/topic/flash-and-install_4_3.html)。
- 已在“Permissive”模式下按照 [如何使用 SSH](https://docs.qualcomm.com/bundle/publicresource/topics/80-70014-254/how_to.html#how-to-ssh-) 中介绍的步骤启用 `SSH`。
- RPLIDAR A3M1 可用。
- Slam-gmapping 功能通过[生成和安装 slam-gmapping IPK](https://docs.qualcomm.com/doc/80-65220-2Y/topic/generate-and-install-slam-gmapping-ipks_5_1_2.html) 中的步骤启用。
**用例 1：运行开箱即用的 auto-explore**
**步骤：**
该示例遵循以下节点序列。
qti-robot-amr-ctrl
rplidar-ros2
slam-gmapping
nav2-bringup
auto-explore
rviz2Copy to clipboard
1. 连接 RPLIDAR A3M1 并启动您的机器人。
2. 启动五个终端，并在每个终端运行以下命令，从而在设备上搭建 QIRP SDK 和 ROS2 环境。
`ROS_DOMAIN_ID` 的取值范围：[0, 232]。
ssh root@[ip-addr]
(ssh) export HOME=/opt
(ssh) source /opt/qcom/qirp-sdk/qirp-setup.sh
(ssh) source /usr/bin/ros_setup.bash
(ssh) export ROS_DOMAIN_ID=xx
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Note: 在接下来的步骤 3 到 7 中，每一步都在此步骤中部署的单独终端窗口中运行。
3. 在终端 1，启动 `qti_robot_amr_ctrl` 节点。
(ssh) setenforce 0
(ssh) ros2 launch qti_robot_amr_ctrl qti_robot_amr_ctrl.launch.py
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Note: 将此步骤替换为您的机器人启动命令。
4. 在终端 2，启动 `rplidar_ros` 节点。
(ssh) ros2 launch rplidar_ros rplidar_a3_launch.py
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5. 在终端 3，启动 `slam_gmapping` 节点。
(ssh) source /opt/qcom/qirf-sdk/usr/share/slam_gmapping/local_setup.bash
(ssh) ros2 launch slam_gmapping slam_gmapping.launch.py
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6. 在终端 4，启动 `nav2_bringup` 节点。
(ssh) ros2 launch nav2_bringup navigation_launch.py 'use_sim_time:=false'
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7. 在终端 5，运行 `auto-explore`。
(ssh) cd /opt/qcom/qirp-sdk/usr/lib/auto-explore
(ssh) chmod 777 auto-explore
(ssh) ./auto-explore
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终端中显示以下日志。
一旦地图创建完成，它会自动保存在设备上的路径 `/opt/qcom/qirf-sdk/data/auto-explore` 中。
8. 执行以下配置，在 Ubuntu PC 上的 Rviz2 中显示结果。
1. 按照[安装 Rviz2](https://docs.qualcomm.com/doc/80-65220-2Y/topic/install-rviz2_5_1_3.html) 的说明安装 Rviz2。
2. 选择框架 `/map`。
3. 按主题添加 `/map`、`/scan`、`/plan`、`/received_global_plan` 和 `goal_pose`。
4. 按照显示类型添加 `TF`、`Grid`。
Table : Auto-explore 的默认配置和输出文件。
| 文件 | 默认路径 | 说明 |
| --- | --- | --- |
| 配置文件 | /opt/qcom/qirf-sdk/data/misc/auto-explore/Configuration/aeconfiguration.yamlCopy to clipboard |
.yaml 文件包含有关 auto-explore 算法的信息。
|
| 输出文件 | /opt/qcom/qirf-sdk/data/auto-explore/map.pgmCopy to clipboard | |
**用例 2：编译并运行 auto-explore**
**步骤：**
1. 在主机上编译由 QIRP SDK 提供的 `auto-explore`。
cd
source setup.sh
cd sample-code/qirp_nodes/navigation_nodes/auto-explore
export AMENT_PREFIX_PATH="${OECORE_TARGET_SYSROOT}/usr;${OECORE_NATIVE_SYSROOT}/usr"
export PYTHONPATH=${PYTHONPATH}:${OECORE_TARGET_SYSROOT}/usr/lib/python3.10/site-packages
colcon build --continue-on-error --cmake-args \
-DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=${OE_CMAKE_TOOLCHAIN_FILE} \
-DPYTHON_EXECUTABLE=${OECORE_NATIVE_SYSROOT}/usr/bin/python3 \
-DPython3_NumPy_INCLUDE_DIR=${OECORE_NATIVE_SYSROOT}/usr/lib/python3.10/site-packages/numpy/core/include \
-DSYSROOT_LIBDIR=${OECORE_TARGET_SYSROOT}/usr/lib \
-DSYSROOT_INCDIR=${OECORE_TARGET_SYSROOT}/usr/include \
-DCMAKE_MAKE_PROGRAM=/usr/bin/make \
-DBUILD_TESTING=OFF
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2. 将 `auto-explore` 推送到设备。
Note: 确保设备上已安装 QIRP SDK。
cd sample-code/qirp_nodes/navigation_nodes/auto-explore/install/auto-explore
tar czvf auto-explore.tar.gz lib share
scp auto-explore.tar.gz root@[ip-addr]:/opt/qcom/qirp-sdk/
ssh root@[ip-addr]
(ssh) tar -zxf /opt/qcom/qirp-sdk/auto-explore.tar.gz -C /opt/qcom/qirp-sdk/usr/
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3. 在设备上运行 `auto-explore`，参考[用例 1：运行开箱即用的 Auto-explore](https://docs.qualcomm.com/doc/80-65220-2Y/topic/auto-explore_5_3_5.html#ID-concept-d32488e7664__ID-Hx-d52898e1)。
## Auto-explore 的 pipeline 流程
Table : Auto-explore pipeline 中使用的 ROS 节点
| ROS 节点 | 说明 |
| --- | --- |
| qti-robot-amr-ctrlCopy to clipboard | 订阅 `/cmd_vel` ROS 主题，发布 `tf` 树：“`odom->base_footprint->base_link->laser`”。 |
| rplidar-ros2Copy to clipboard | 发布 `/scan` ROS 主题。 |
| slam-gmappingCopy to clipboard | 发布 `/map` ROS 主题和 `tf` 树：“`map->odom`”，订阅 `/scan` ROS 主题。 |
| nav2-bringupCopy to clipboard |
- 根据订阅的
goal_pose ROS 主题执行路径规划。
- 将
/cmd_vel ROS 主题发布到机器人。
|
Table : Auto-explore pipeline 中使用的 ROS 主题
| ROS 主题 | 类型 | 说明 |
| --- | --- | --- |
| /goal_poseCopy to clipboard | Copy to clipboard | 由 auto-explore 节点发布，并由 `nav2-bringup` 节点订阅。 |
| /scanCopy to clipboard | Copy to clipboard | 由 `rplidar-ros2` 节点发布，并由 `slam-gmapping` 节点订阅。 |
| /mapCopy to clipboard | Copy to clipboard | 由 `slam-gmapping` 节点发布，并由 `auto-explore` 节点订阅。 |
| /odomCopy to clipboard | Copy to clipboard | 由您的机器人启动节点发布。 |
| /cmd_velCopy to clipboard | Copy to clipboard | 由 `nav2-bringup` 节点发布，并由您的机器人启动节点订阅。 |
## 局限性
- 在 auto-mapping 时，狭窄区域的间隙必须是机器人直径的两倍以上。否则机器人无法通过。
- Slam-gmapping IPK 必须在您的主机上编译，然后手动推送到设备。
**Parent Topic:** [专有示例](https://docs.qualcomm.com/doc/80-65220-2Y/topic/proprietary-samples_5_3.html)
Last Published: Aug 09, 2024
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