基于ROS系统自主路径规划与避障小车的研究
基于ROS系统智能小车控制与监控方法
通过以上实验结果分析，我们可以得出基于ROS系统的智能小车在路径规划方 面具有很高的应用价值。这种智能小车能够适应各种复杂环境，自主寻找最优 路径，并避开障碍物，大大提高了车辆的行驶效率和使用安全性。未来，基于 ROS系统的智能小车将在无人驾驶汽车、自动巡航、灾难救援等领域发挥更大 的作用。
总之，基于ROS系统的智能小车是一种具有重要应用前景的机器人技术。本次 演示介绍了智能小车的控制模块、ROS系统和路径规划等方面的内容，并通过 实验验证了基于ROS系统的智能小车路径规划的有效性和可行性。未来，我们 将继续深入研究智能小车的相关技术，为实际应用提供更多有价值的参考。
1、研究更高效的远程控制和视频传输技术，以减少网络延迟，提高系统的实 时性。
2、加强数据安全保护，防止数据泄露和非法访问，确保系统的稳定性。
3、探索AI和机器学习技术在智能小车远程控制和视频监控系统中的应用，以 提高系统的自主性和智能化水平。
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参考内容
智能小车的发展及其在ROS系统 中的应用
随着科技的迅速发展，智能小车已经成为了机器人领域的一个研究热点。作为 一种能够自主或半自主运行的机器人，智能小车在许多领域都有着广泛的应用， 如无人驾驶汽车、自动巡航、灾难救援等。本次演示将重点介绍基于ROS系统 的智能小车，并对其控制模块、路径规划及实验结果进行分析。
在实现智能小车的监控方面，ROS系统也提供了丰富的工具和方法。例如，可 以使用ROS的RViz可视化工具，实时监控小车的位姿、传感器数据等信息。还 可以通过ROS系统的日志功能，记录小车的运行状态和异常信息，方便后期分 析和排错。
针对智能小车的避障问题，ROS系统可以结合多种传感器和算法实现。例如， 可以利用激光雷达或摄像头等传感器获取环境信息，再通过相应的避障算法， 如基于图像处理的避障算法或基于路径规划的避障算法等，来自动规避前进道 路上的障碍物。此外，还可以通过机械臂等执行器来实现避障，例如在遇到障 碍物时，机械臂可以自动抓取、搬运或推开障碍物，以帮助小车继续前进。
无人车自主避障与路径规划研究
无人车自主避障与路径规划研究近年来，随着人工智能技术和自动驾驶技术的快速发展，无人车作为一种新型交通工具受到了广泛的关注和研究。
而无人车的自主避障与路径规划则是实现无人车智能驾驶的关键技术之一。
本文将对无人车的自主避障与路径规划进行深入探讨。
一、无人车的自主避障技术自主避障是无人车能够安全行驶的基本要求，也是保证无人车可靠性和安全性的重要技术之一。
目前，无人车自主避障技术主要分为传感器感知和决策控制两个方面。
1. 传感器感知无人车通过各种传感器对周围环境进行感知，例如激光雷达、摄像头、超声波传感器等。
这些传感器可以获取到交通标志、道路信息、障碍物等数据，为无人车提供必要的感知信息。
其中，激光雷达是最常用的传感器之一，它可以通过激光束扫描周围环境，获取到障碍物的距离、角度和速度等信息。
2. 决策控制在获取到周围环境的感知数据后，无人车需要进行决策控制，以实现自主避障。
常见的决策控制方法包括基于规则的方法和机器学习方法。
基于规则的方法依靠预先设定的规则来进行决策，例如当检测到障碍物时，无人车会自动停车或绕行。
而机器学习方法则通过训练模型来实现决策控制，例如深度神经网络可以学习并识别不同种类的障碍物，并做出相应的决策。
二、无人车的路径规划技术路径规划是指在给定起点和终点的情况下，通过算法确定无人车的行驶路径。
路径规划技术是无人车实现智能驾驶的核心技术之一，其目标是使无人车安全、高效地到达目的地。
1. 地图构建在进行路径规划之前，无人车需要对周围环境进行地图构建。
地图构建可以通过同时定位和生成（SLAM）算法进行，它通过结合激光雷达等传感器的数据，实时地构建出周围环境的地图，并更新无人车的位置信息。
2. 路径搜索路径搜索算法是一种在给定地图和起点终点情况下寻找最优路径的算法。
常见的路径搜索算法包括A*算法、Dijkstra算法和深度优先搜索算法等。
这些算法根据不同的评估准则，通过搜索和比较不同路径的代价函数，确定最佳路径。
无人机路径规划与避障系统的设计与优化基于ROS和C语言
无人机路径规划与避障系统的设计与优化基于ROS和C语言一、引言随着无人机技术的不断发展，无人机在各个领域的应用越来越广泛。
而无人机路径规划与避障系统作为无人机飞行控制系统中至关重要的一部分，对于实现无人机的自主飞行至关重要。
本文将介绍基于ROS（Robot Operating System）和C语言的无人机路径规划与避障系统的设计与优化。
二、ROS简介ROS是一个灵活且强大的机器人操作系统，为机器人软件开发提供了丰富的工具和库。
ROS支持多种编程语言，其中C++和Python是最常用的两种。
通过ROS，开发者可以方便地构建机器人应用程序，包括路径规划、感知、控制等功能。
三、C语言在无人机控制中的应用C语言作为一种通用性强、效率高的编程语言，在无人机控制系统中也有着广泛的应用。
通过C语言编写的程序可以直接操作硬件，实现对无人机各个部件的精确控制。
在本文中，我们将结合ROS和C 语言，设计一个高效的无人机路径规划与避障系统。
四、路径规划算法1. A*算法A算法是一种常用的启发式搜索算法，广泛应用于路径规划领域。
该算法通过启发式函数估计从起点到目标点的最短路径，并在搜索过程中动态调整搜索方向，以找到最优路径。
在无人机路径规划中，A算法可以高效地找到避开障碍物的飞行路径。
2. RRT算法RRT（Rapidly-exploring Random Tree）算法是一种基于树结构的快速探索算法，适用于高维空间中的路径规划问题。
通过随机采样和树生长策略，RRT算法可以在复杂环境中搜索到可行的路径，并且具有较好的收敛性和鲁棒性。
五、避障系统设计1. 感知模块在设计避障系统时，感知模块起着至关重要的作用。
通过搭载传感器（如激光雷达、摄像头等），无人机可以实时获取周围环境信息，并将其转化为数据输入到路径规划模块中。
2. 避障策略基于感知模块获取到的环境信息，避障系统需要设计相应的避障策略。
常见的避障策略包括静态避障和动态避障，在飞行过程中及时调整飞行路径以避开障碍物。
自主移动机器人路径规划与避障算法研究
自主移动机器人路径规划与避障算法研究随着科技的不断进步和智能机器人的快速发展，自主移动机器人已经成为现实生活中的重要组成部分。
而要实现机器人的自主移动，路径规划和避障算法是至关重要的研究方向之一。
本文将探讨自主移动机器人路径规划与避障算法的研究现状和发展趋势。
路径规划是指在给定的环境中，通过算法计算机器人从起始点到目标点的最优路径。
路径规划算法的目标是使得机器人能够以最短的时间或者最小的代价到达目标点，并且避免与障碍物发生碰撞。
常见的路径规划算法包括A*算法、Dijkstra算法和深度优先搜索等。
这些算法通过搜索算法和最优化方法来计算机器人应该采取的移动方向和行动序列，以达到目标。
在路径规划的过程中，机器人需要检测并避免与环境中的障碍物发生碰撞。
避障算法是指通过感知和决策，使机器人能够避开障碍物并选择一个安全的路径前进。
避障算法通常包括传感器数据采集、障碍物检测和路径调整等步骤。
常见的避障算法包括基于几何模型的避障算法、基于传感器数据的避障算法和基于人工智能的避障算法等。
近年来，随着深度学习和人工智能的飞速发展，机器人的路径规划和避障算法也得到了极大的改进。
传统的基于几何模型的避障算法在处理复杂环境中往往效果不佳，而基于深度学习的避障算法通过神经网络学习机器人与环境的交互信息，使得机器人能够更加智能地避开障碍物。
同时，在路径规划的领域，也出现了一些基于机器学习的新算法，例如强化学习和深度强化学习等，通过模仿学习和试错学习来优化机器人的路径选择。
然而，自主移动机器人路径规划与避障算法研究还存在着一些挑战和问题。
首先，复杂环境中机器人的路径规划和避障仍然存在一定的局限性，比如决策过程中的不确定性和难以预测的情况。
其次，现有的算法在处理动态环境和多机器人协同移动等问题上还有待改进。
此外，机器人的感知能力和决策能力也需要进一步提升，以适应更加复杂多变的现实场景。
为了解决这些问题，未来的研究可以集中在以下几个方面。
基于ROS的运动规划与避障系统的设计与实现
基于ROS的运动规划与避障系统的设计与实现随着机器人技术的不断创新和发展，目前机器人的应用已经广泛涉及到了各个领域。
其中，基于ROS的运动规划与避障系统是一种重要的机器人应用。
ROS全称为Robot Operating System，是一个用于机器人软件开发的开源平台。
ROS提供了一系列的库和工具，使得机器人的软件开发变得更为便捷，并且可以快速便捷地实现运动规划和避障等任务。
在基于ROS的运动规划与避障系统的设计与实现中，有几个重要的组成部分，涉及到了机器人的传感、控制、运动规划和避障等方面的问题。
下面就来介绍一下这些问题。
一、机器人传感机器人传感是机器人系统中的重要组成部分之一，用于获取机器人周围环境的信息，从而为机器人的控制和运动规划提供数据。
一般来说，机器人传感有多种方式，最常见的包括雷达、摄像头、超声波传感器等。
这些传感器可以感知机器人周围的物体和障碍物，并将这些信息传递给控制器和运动规划器，以便进行有效的路径规划和避障。
在基于ROS的运动规划与避障系统中，机器人传感的数据输出通常以ROS话题的形式呈现。
ROS话题本质上是一种消息传递机制，通过ROS话题的订阅和发布，机器人可以实现传感器数据的实时共享和通讯。
二、机器人控制机器人控制是机器人系统中的核心部分，用于控制机器人的动作和行为，使其能够实现需要完成的任务。
在基于ROS的运动规划与避障系统中，机器人的控制通常通过运动控制器实现，该控制器的主要作用是将运动规划的指令转换为机器人的动作。
此外，在机器人控制方面，通常还需要考虑到机器人的机械结构和动力学模型等因素，这些因素对于机器人控制的设计和实现都会产生一定的影响。
三、运动规划运动规划是机器人系统中的一个关键部分，主要用于计算机器人的运动轨迹和动作序列，以便机器人完成任务。
在基于ROS的运动规划与避障系统中，机器人的运动规划通常通过RViz等可视化工具实现。
运动规划的过程一般包括路径生成、轨迹生成、轨迹优化等步骤，最终得到机器人的运动路径和动作序列。
无人驾驶小车路径规划与避障技术研究
无人驾驶小车路径规划与避障技术研究随着科技的不断发展，无人驾驶小车正逐渐走进人们的生活。
无人驾驶小车作为人工智能与机器学习的重要应用领域之一，其路径规划与避障技术的研究显得尤为重要。
本文将针对无人驾驶小车的路径规划与避障技术进行深入探讨。
路径规划是无人驾驶小车最关键的技术之一，它在车辆行驶时起着决定性的作用。
路径规划的目标是通过算法确定无人驾驶小车的最佳路线，在考虑各种实际条件和约束的前提下，确保车辆安全、高效地到达目的地。
常见的路径规划算法包括基于图论的Dijkstra算法、A*算法和快速梯度法（Rapidly-exploring Random Tree, RRT）等。
这些算法通过在地图上搜索最短路径或最佳路径，将车辆引导到目标位置。
此外，采用模糊逻辑方法结合遗传算法等技术也可进行路径规划。
避障技术是保证无人驾驶小车安全行驶的核心技术之一。
在车辆行驶过程中，需要实时感知并避免遇到的障碍物。
目前，常用的避障技术主要包括基于传感器的避障和基于视觉的避障。
基于传感器的避障方法主要利用激光雷达、超声波和红外线等传感器，实时获取车辆周围环境的障碍物信息，并根据这些信息进行避障决策。
而基于视觉的避障方法则利用摄像头等视觉传感器，通过图像处理和模式识别等技术，实现对障碍物的检测和识别，并据此进行避障。
除了路径规划和避障技术，无人驾驶小车的定位和地图构建也是实现自主导航的重要环节。
无人驾驶小车需要准确地定位自身位置，并构建精准的地图，以便进行路径规划和实时避障。
常用的定位方法包括激光雷达定位、视觉定位和惯性导航等。
地图构建方面，主要利用激光雷达等传感器获取环境的地图信息，并通过算法对其进行建模和更新。
然而，无人驾驶小车的路径规划与避障技术仍面临一些挑战。
首先是复杂环境下的路径规划与避障。
在复杂的城市环境中，道路交通、行人、建筑物等障碍物错综复杂，使得车辆路径规划和避障更加困难。
其次是实时性要求与计算能力的矛盾。
使用ROS开源代码和激光雷达进行小车的定位导航
使用ROS开源代码和激光雷达进行小车的定位导航使用ROS（Robot Operating System）开源代码和激光雷达进行小车的定位导航是现代机器人技术中常见的应用之一、ROS提供了一个灵活的框架，用于开发和管理机器人软件。
激光雷达则提供了实时的环境感知能力，可以用于实时地获取机器人周围的地图和障碍物信息。
结合ROS和激光雷达，可以实现小车的精确定位和路径规划，从而实现自主导航和避障。
一、ROS介绍ROS是一个灵活的机器人操作系统，提供了一系列的工具、库和软件包，用于开发和管理机器人软件。
ROS采用分布式架构，可以方便地将各个模块进行集成和重用。
ROS还提供了丰富的功能包，包括机器人模型库、传感器模拟器、导航算法等。
使用ROS，可以快速地开发和调试机器人软件，并且可以方便地分享和交流开源代码。
二、激光雷达介绍激光雷达是一种以激光传感器为基础的环境感知设备。
激光雷达通过发射激光束并测量激光束的反射时间，从而可以精确地获取环境中物体的距离和方向信息。
激光雷达常用于机器人的导航、避障和地图构建等应用。
激光雷达具有高精度、高分辨率和实时性强的特点，可以在不同的环境中快速准确地获取地图和障碍物信息。
在ROS中，定位和导航是一个重要的功能模块，可以通过激光雷达获取实时的地图和自身位置信息，然后使用路径规划算法确定机器人移动的路径。
下面简要介绍ROS中常用的定位导航功能包。
1. gmapping：gmapping是ROS中的一个地图构建和定位包，可以对机器人的运动轨迹和激光雷达数据进行融合，从而构建出室内环境的地图。
gmapping采用了概率滤波算法，可以实现机器人位置的精确估计和地图的实时更新。
2. amcl：amcl是ROS中的一个自适应蒙特卡洛定位包，可以用于室内定位和导航。
amcl使用了蒙特卡洛算法和激光雷达数据，可以实现机器人的精确定位和自我校正。
amcl还可以与路径规划算法进行集成，从而实现机器人的自主导航。
QT、ROS下实现导航与自动避障功能小车
QT、ROS下实现导航与自动避障功能小车何威，王建春，曾奕雄，谢穗文，塨黄梓（华南理工大学广州学院，广州515000）摘要：通过使用Linux系统，同时结合QT、ROS来实现导航与自动避障两者兼具的功能小车。
在路径规划上给出全局路径和局部路径两种规划，使得小车能够实现导航、自动避障、传送数据等功能，最后实现对功能小车的整体控制。
关键词：自动避障小车；路径规划;百度地图API；导航；ROS;树莓派中图分类号:TP242文献标志码:A文章编号：1002-2333（2020）04-0092-03 Vehicle with Navigation and Automatic Obstacle Avoidance Function under QT and ROSHE Wei,WANG Jianchun,ZENG Yixiong,XIE Suiwen,HUANG Zigong(Guangzhou College of South China University of Technology,Guangzhou515000,China)Abstract:Combined with QT and ROS,this paper uses Linux system to achieve both navigation and automatic obstacle avoidance function of a vehicle.The global path and local path planning are given,which makes the car achieve navigation, automatic obstacle avoidance,data transmission and other functions.Finally the overall control of the functional vehicle is realized.Keywords:automatic obstacle avoidance vehicle;path planning;Baidu map API;Navigation;ROS;Raspberry Pi0引言本文所研究的导航与自动避障功能小车项目主要是使用Linux系统来完成的。
基于ROS与激光SLAM自主导航与避障系统的设计
214本文基于树莓派ROS控制器和STM32运动控制器系统硬件平台实现激光SLAM算法。
ROS控制器采用树莓派4B,安装有ROS机器人操作系统,作为机器人端ROS节点控制器。
底层运动控制器为专用于树莓派的开源ROS 控制模组,采用STM32F103作为主控制,板载IMU加速度陀螺仪传感器,支持四路直流电机闭环控制。
通过陀螺仪和码盘电机得到机器人方位和行走里程,并基于激光SLAM算法进行建图,实现自主导航和避障。
实验结果表明,本文所建立的基于ROS与激光SLAM自主导航与避障系统可以进行高精度建图,对于开放式的移动机器人具有一定的意义。
0 引言近年来,随着计算机视觉和人工智能等高新技术的逐渐成熟,机器人技术的迅猛发展,促使机器人逐渐走进了人们的生活,广泛地应用于人们生活中的每个角落。
如在国防领域里,无人战机、无人执勤车等被用于情报收集和地形勘探,减少战争风险。
在家庭和商业中心,扫地机器人、服务机器人和安保机器人给人们带来便捷服务的同收稿日期:2021-08-30作者简介:庞辰耀,男,浙江台州人。
基于ROS 与激光SLAM 自主导航与避障系统的设计温州大学电气与电子工程学院 庞辰耀 吴平 翁德华 罗雨淅中图分类号:TP242文献标识码:A文章编号:1007-9416(2021)11-0214-05DOI:10.19695/12-1369.2021.11.68图1 机器人硬件模块Fig.1 Robot hardware module. All Rights Reserved.2021年第 11 期215时还可以减少人力成本。
在物流领域里,搬运小车更是成为当中不可或缺的一部分,主要应用于物流的分拣和搬运以及机场港口的行李货柜搬运。
其中,最被人熟知的就是在京东物流中心工作“小红人”AGV机器人,“小红人”可以实现自动排队、自动路线规划、自动避让等全自动工作机制,实现了“作业无人化”“运营数字化”和“决策智能化”[1]。
基于ROS与激光SLAM自主导航与避障系统的设计
基于ROS与激光SLAM自主导航与避障系统的设计激光SLAM是一种通过激光雷达传感器进行同时定位和地图构建的技术。
它可以实时获取周围环境的信息，并根据这些信息来进行自主导航和避障。
基于ROS（机器人操作系统）与激光SLAM技术的自主导航与避障系统可以应用于各种机器人和无人驾驶车辆中，提高其自主性和安全性。
首先，我们需要搭建一个符合ROS架构的系统。
ROS为机器人提供了一种方便的通信方式，可以实现多个模块之间的数据交换和共享。
我们可以使用ROS的核心功能来处理传感器数据和控制机器人的运动。
其次，我们需要添加激光雷达传感器来获取环境的相关信息。
激光雷达可以发送激光束并接收反射回来的光束，从而得到周围环境的深度信息。
这些信息将用于建立地图和进行导航。
接下来，我们需要使用激光SLAM算法来进行同时定位和地图构建。
激光SLAM算法可以将激光雷达获得的深度信息与机器人的运动信息相结合，实时地构建环境的地图，并同时确定机器人的位置和姿态。
然后，我们可以使用导航算法来规划机器人的运动轨迹。
导航算法将根据机器人的当前位置和目标位置来确定下一步的行动，并生成相应的控制指令。
这些指令将传递给机器人的控制系统，用于实现自主导航。
最后，我们可以添加避障算法来避免机器人与障碍物的碰撞。
避障算法可以根据地图信息和传感器数据提前识别障碍物，并生成避障路径。
机器人将根据避障路径进行调整，确保安全到达目标位置。
总结起来，基于ROS和激光SLAM的自主导航与避障系统可以使机器人能够实时构建环境地图，并根据此地图进行自主导航和避障。
这将大大提高机器人的自主性和操作的安全性。
同时，由于ROS的开源性，我们可以使用现成的模块和算法来快速搭建一个完善的系统，并根据实际需求进行定制和调整。
这为机器人和无人驾驶车辆的发展提供了一种高效可行的解决方案。
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基于ROS系统自主路径规划与避障小车的研究
作者：李阳卢健何耀帧
来源：《科技风》2018年第04期
摘要：自主导航与避障是目前移动小车的发展趋势，本文采用的Fast-SLAM算法，导航和避障阶段采用的全局路径规划A*算法和局部路径规划DWA算法。
Arduino支持ROS主题的发送和接收，并执行算法所发下来的指令，间接驱动电机的运转速度。
关键词：自主避障与导航；路径规划；Arduino；ROS
一、研究意义和目的
随着机器人领域的快速发展，自主导航与避障技术发展越来越快，迫切需要一個通用的平台来让研究人员进行二次开发。
基于ROS系统的小车易于二次开发，研究人员可以在上面根据自己的需求来做各种各样的开发，但是很多研究人员只是基于ROS系统来研究各种SLAM 算法，但是却没有一个平台来实现，本课题研究的就是如何利用开源的算法来搭建自己的小车。
有了自己的ROS小车，我们就可以在上面来做很多的后续研究。
二、SLAM技术介绍
SLAM（即同时定位与地图创建）是移动机器人实现自主行走与避障的前提技术。
要实现机器人的行走的自主化就必须满足三个基本条件，第一是需要知道自己的实时位置，第二预先建立地图，第三就是路径规划。
定位和制图一般是同时进行的。
移动机器人在一个未知的环境中开始移动，通过自身携带的传感器和里程计数据生成实时的状态估计从而完成自身的定位。
在定位的同时增量式完成地图的构建，为下面的路径规划提供依据。
接下来就是路径规划，让机器能在在已建好的地图上快速地规划出一条最优路径，并实时避开动态的障碍物。
本文主要利用基于粒子滤波的Fast-tslam，粒子滤波是结合了蒙特卡洛定位贝叶斯估计的滤波算法，Fast-SLAM算法主要是将每个粒子看成是对当前状态的真实估计，在任何时刻，它都会更新采样的K个样本粒子，保证实时的更新机器人的当前位姿。
Fast-SLAM算法可以用在非高斯分布的非线性随机系统，而且计算量需求小，能够很容易的计算出观测值的重要性权重和运动模型的采样，Fast-SLAM完全可以满足机器人导航和定位的实时性，在移动机器人领域应用很广泛。
路径规划从类型上有全局路径规划和局部路径规划。
全局路径规划就是机器人在已建立好的环境地图m中快速地规划处一条最优路径。
全局路径规划主要有可视图法、栅格法等，全
局规划技术已经比较完善，本文运用的是A*算法。
局部路径规划主要采用的是动态窗口法（DWA），它是在速度空间中采样多组速度，并模拟机器人在这些速度下一定时间内的轨迹，在采样到多组的运动轨迹之后，对运动轨迹进行评价，然后选取最优轨迹所对应的速度来驱动机器人前进。
三、ROS系统和Arduino控制系统
ROS 会创建一个连接到所有进程的网络。
在系统中的任何节点都可以访问此网络，并通过该网络与其他节点交互，获取其他节点发布的信息，并将自身数据发布到网络上。
总之，ROS对所有的节点进行统一管理。
节点与节点通过消息来通信。
节点与节点之间使用服务之间直接通信，使用主题进行间接通信。
服务是多对一，主题是多对多的关系。
在机器人制图过程中主要有激光扫描的数据和里程计数据，里程计数据主要有编码器提供。
激光采集到的数据和里程计数据有各自的节点处理，SLAM算法则运行在另外一个节点，节点与节点之间通过订阅和发布主题来进行通信，能够互相之间互不干扰地接收和发布消息。
这能就能够实现机器之间的实时通信和数据关联的同步性，即使其中的一个节点出现错误也不会影响其他节点之间的联系，从而保证节点之间的独立性。
Arduino是一个开源的电子平台，它支持多种操作系统，支持C语言的开发环境。
Arduino 能通过各种各样的传感器来感知环境，通过控制电平高低和电压的高低来控制灯光，马达和其他装置，板子上的微控制器可以通过Arduino的编程语言来编写程序，从而来控制电机的转动。
Arduino IDE支持在linux系统上运行，因此我们可以把它融入到ROS网络中，建立Arduino节点，接收ROS网络中的主题，通过接收到cmd_vel消息中导航算法期望的前进线速度和角速度，然后把收到的线速度和角速度转化为小车左右轮的速度。
经过Arduino开发板的计算，从而做到对小车按照自己算法要求的速度前进。
通过Arduino不断的执行上层导航算法发出来的线速度和角速度命令，然后通过发送主题消息，Arduino不断地反馈小车的当前线速度和角速度给上层算法，然后由上层导航算法来确定下一步的运动，从而完成小车的自主导航和避障。
四、总结
本课题主要对如何搭建ROS小车进行了深入研究，研究了实现小车制图和定位所用的Fast-SLAM，Fast-SLAM相对于其它SLAM算法有着较快的运算速度，能满足大部分的硬件需求。
路径规划采用A*算法，它能在短时间内迅速寻找出一条最优路径，然后局部路径规划实现自主避开动态障碍物，Arduino开发板接收上层算法发下来的指令，然后经过机器运动模型分解到左右轮的速度，然后经过驱动板驱动电机按照目标速度来执行，从而实现了机器人的自主导航与避障。
并从实验角度验证了自己方法的可行性。
本文从全局角度分析了ROS小车的各个模块，研究者可以按照上述的模块快速的搭建自己的ROS小车，也根据需要研究需要验证自己的SLAM算法，能为研究者提供一个良好的研究平台。
参考文献：
[1]陈卓，苏卫华，安慰宁，秦晓丽.移动机器人SLAM与路径规划在ROS框架下的实现[J].医疗卫生装备，2017（02）.
[2]安峰.基于开源操作系统ROS的机器人软件开发[J].单片机与嵌入式系统应用，2017（05）.
[3]林海，陈俊同，陈家裕，王康泽.基于ROS的无线图传小车设计研究[J].机械工程师，2016（05）.。