SmartCar 巡检机器人

一款基于 ROS 的自动巡检机器人，旨在实现工业环境中的自主巡检任务。

---

项目简介

SmartCar 是一个开源项目，利用 ROS（Robot Operating System）框架，结合 Python、C++ 和 Shell 脚本，实现自动巡检和自主导航功能。项目支持机器人在复杂环境下进行避障、路径规划及数据采集。

---

功能特性

🤖 机器人仿真: 基于Gazebo的完整机器人仿真环境

🗺️ 自主导航: 使用Navigation2进行路径规划和避障

🔄 自动巡逻: 可配置的多点循环巡逻功能

📷 图像记录: 在巡逻点自动拍照记录

🗣️ 语音播报: 到达目标点时的语音提示

⚙️ 可配置化: 通过参数文件灵活配置巡逻路径

安装和编译

1.克隆项目

git clone https://github.com/lijing0416/smartcar.git
cd smartcar

2.编译项目

colcon build
source install/setup.bash

使用说明

1.启动仿真环境

# 终端1: 启动Gazebo仿真
ros2 launch fishbot_description gazebo_sim.launch.py

# 终端2: 启动导航系统
ros2 launch fishbot_navigation2 navigation2.launch.py

2.配置巡逻参数

编辑src/autopatrol_robot/autopatrol_robot/patrol_node.py

self.declare_parameter('target_points', [
    0.0, 0.0, 0.0,  #(x,y,z)
    3.0, 1.0, 0.0,
    0.0, 2.0, 0.0
])

3. 启动自动巡逻

# 终端3: 启动巡逻节点
ros2 launch autopatrol_robot autopatrol.launch.py

功能模块说明

1. 自动巡逻 (autopatrol_robot)

patrol_node.py: 主要的巡逻控制节点

• 继承 BasicNavigator 提供导航能力
• 支持多点循环巡逻
• 在每个巡逻点进行图像记录
• 集成语音播报功能
• 通过 TF 获取实时位置信息

speaker.py: 语音播报模块

• 提供语音合成服务
• 支持到达目标点时的语音提示

2. 机器人描述 (smartcar_description)

• 完整的机器人 URDF 模型
• 包含激光雷达、摄像头、IMU 等传感器
• Gazebo 物理仿真配置
• ROS2 控制器集成

3. 导航系统 (smartcar_navigation2)

• 基于 Navigation2 的完整导航栈
• AMCL 定位
• 全局和局部路径规划
• 动态避障
• 地图服务

4. 基础应用 (fishbot_application)

• 位姿初始化和获取
• 单点导航功能
• 多点路径跟随
• TF 坐标变换工具

演示

机器人主体 Gazebo中地图和机器人 Slam建图 Nav2生成代价地图