@3568485143 兄弟你解决了 我也是这个问题

@13233697673 下载源文件进行安装即可解决这个插件异常的问题

@传说鲈鱼狸 算解决了吧，就在小车到达目标点后添加了个等待就停了。

@374870361 老哥，你解决了吗

@1289860993 大佬实现了吗 我也准备用rrt进行3D导航，可分享一下吗？

已解决，在controller_server.cpp中computeControl函数中有一个isGoalReached判断是否到点的函数判断中没有break，导致到点之后一直打印Reached the goal!。
如果使用waypoint_follower时需要到点就break退出循环，然后才会开始下一个点的导航。

@3291985920 请问一下是怎么解决的啊

@小鱼
鱼哥，我把时间戳更新了，现在报错是这样的
6f4db4d1-0ea7-4322-ac2c-f99fc827b2fb-9998c14342d4748b11cd4b0781c5f484_720.png
然后这是我的tf树，我还应该加什么吗
a480a545-46aa-464d-9789-ce01456a7d59-e1f448d432db3f784791fafb441b9914.png
我不太清楚该怎么添加urdf，并且我的urdf里没有imu_link之类的，只有机器人端身体位姿，但我知道imu与odom和baselink是重合的，scan和头部是重合的，我该怎么修改并添加呢

错误信息 /usr/bin/ld: 找不到 -ltf2: 没有那个文件或目录 和 /usr/bin/ld: 找不到 -ltf2_ros: 没有那个文件或目录 表明链接器（ld）在尝试链接你的程序时找不到 tf2 和 tf2_ros 这两个库。这通常意味着这些库没有被正确安装在你的系统上，或者它们的安装路径没有被添加到链接器的搜索路径中。

解决步骤

确认库的安装：

确保你已经安装了 tf2 和 tf2_ros 库。这些库通常是通过 ROS（Robot Operating System）安装的。 如果你使用的是 ROS 1，你可以通过以下命令安装这些库（如果它们还未安装）：sudo apt-get install ros-<distro>-tf2 ros-<distro>-tf2-ros 其中 <distro> 应该替换为你使用的 ROS 发行版，如 melodic、noetic 等。

检查库文件：

安装完成后，你可以使用 find 命令来查找这些库文件（通常是 .so 文件）。例如：sudo find / -name "libtf2*.so*" sudo find / -name "libtf2_ros*.so*" 这将帮助你确认库文件是否存在于你的系统中，以及它们的位置。

设置环境变量：

如果库文件存在但不在标准路径下，你可能需要设置 LD_LIBRARY_PATH 环境变量来包含这些库的路径。例如：export LD_LIBRARY_PATH=/path/to/your/libs:$LD_LIBRARY_PATH 替换 /path/to/your/libs 为实际库文件所在的目录。

CMakeLists.txt 修改：

确保你的 CMakeLists.txt 文件正确链接了这些库。你已经在使用 target_link_libraries，这是正确的。但确认库名是否正确，有时需要指定完整的库名（包括前缀 lib 和后缀 .so 的版本号，但通常只写基本名即可）。 确保 find_package 指令包含了 tf2 和 tf2_ros（如果它们是独立的 ROS 包）。

重新编译：

清理你的构建目录（通常是 catkin_ws/build 和 catkin_ws/devel），然后重新编译整个工作空间：cd ~/catkin_ws catkin_make clean catkin_make

检查 ROS 环境：

确保你的 ROS 环境已经正确设置。运行 source ~/catkin_ws/devel/setup.bash（或你的工作空间对应的路径）来设置环境变量。

如果以上步骤仍然不能解决问题，可能需要检查你的 ROS 安装是否完整或考虑重新安装 ROS 和相关库。

以上为生成回答，仅供参考～

请问解决了吗 这个问题 我也遇到了相同的问题

如果您提到“并没有解决问题”，这可能是在讨论某个具体问题、技术难题、生活困扰或者是某个服务/产品的使用体验。为了更好地帮助您，我需要更多的上下文信息。以下是一些可能帮助您进一步说明问题或寻求解决方案的建议：

明确问题：

详细描述您遇到的问题是什么。 提供问题的背景信息，如发生的时间、地点、环境等。

已尝试的解决方案：

列出您已经尝试过的解决方法。 说明这些方法为何没有奏效。

期望的解决结果：

明确您希望达成的目标或期望的解决结果。

附加信息：

提供任何可能有助于解决问题的额外信息，如错误消息、图片、日志等。

寻求帮助：

如果您是在寻求帮助，请明确指出您需要的帮助类型，比如技术支持、建议、资源链接等。

情感表达：

如果问题给您带来了不便或困扰，可以适当地表达您的感受，但请尽量保持冷静和客观。

如果您是在反馈某个服务或产品的使用体验，以下是一些建议：

提供具体反馈：详细描述您不满意的方面，以及为什么觉得不满意。 建设性意见：提出您认为可以改进的建议或期望的改进方向。 联系方式：如果可能，提供您的联系方式，以便服务提供商能够与您进一步沟通。

请根据您的具体情况，调整上述建议，并尽可能地提供详细的信息，以便他人能够更好地理解您的问题，并为您提供有效的帮助或解决方案。

以上为生成回答，仅供参考～

遇到了同样的问题，修改为如下配置后可正常显示：

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使用两个激光雷达进行导航和定位是一个复杂但有效的方法，特别是在需要高精度和鲁棒性的场景中。以下是对使用两个激光雷达进行导航和定位时的一些建议，包括Nav2点的案例（如果可用）、参数配置以及需要注意的点：

一、Nav2点案例

关于使用两个激光雷达与Nav2（一个常用于机器人导航的开源框架）结合的案例，目前并没有直接提及的完整案例，但可以参考以下思路进行配置和实现：

框架选择：选择一个支持多激光雷达输入和处理的导航框架，如ROS（Robot Operating System）中的Nav2或类似的自主导航系统。 激光雷达配置：确保两个激光雷达都已正确安装、校准并连接到导航系统中。校准是确保两个激光雷达数据能够准确融合的关键步骤。 二、参数配置

激光雷达参数：

扫描频率：根据应用场景选择合适的扫描频率，通常较高的扫描频率可以提供更精确的环境信息。 扫描角度：确保两个激光雷达的扫描角度能够覆盖导航所需的区域，避免盲区。 分辨率：分辨率越高，激光雷达提供的数据越详细，但也可能增加处理负担。

导航系统参数：

地图匹配参数：配置地图匹配算法，如NDT（Normal Distributions Transform）扫描匹配算法，以将激光雷达数据与预先创建的地图进行匹配。 路径规划参数：设置路径规划算法的相关参数，如A*算法或Dijkstra算法的参数，以优化路径规划效果。 避障参数：配置避障算法的相关参数，如安全距离、避障速度等。 三、需要注意的点 校准：两个激光雷达之间的相对位置和姿态必须准确校准，以确保它们的数据能够正确融合。校准过程可能包括外参标定和内参标定。 数据融合：需要开发或选择适当的数据融合算法，以将两个激光雷达的数据合并成一个统一的环境模型。这通常涉及点云数据的配准和融合。 计算资源：处理两个激光雷达的数据可能需要较高的计算资源。因此，在选择硬件平台时，需要确保具有足够的计算能力和存储空间。 环境适应性：不同的环境对激光雷达的导航和定位效果有不同的影响。例如，在光线较弱或存在大量反射物体的环境中，激光雷达的性能可能会受到影响。因此，在实际应用中，需要根据具体环境对导航系统进行适当的调整和优化。 安全性：在导航过程中，需要确保机器人能够安全地避开障碍物并避免与其他物体发生碰撞。因此，在设置避障参数时，需要充分考虑安全性和可靠性。

综上所述，使用两个激光雷达进行导航和定位需要仔细考虑参数配置和校准过程，并需要关注数据融合、计算资源、环境适应性和安全性等方面的问题。通过合理的配置和优化，可以实现高精度和鲁棒性的导航和定位效果。

以上为生成回答，仅供参考～

在Nav2中部署RRT（Rapidly-exploring Random Trees，快速扩展随机树）路径规划方法涉及对Nav2框架的理解和对RRT算法的掌握。Nav2是一个由ROS（Robot Operating System）社区维护的开源导航框架，提供了强大的移动解决方案，包括路径规划、定位、避障以及行为决策等功能。而RRT算法则是一种在多维空间中有效率的规划方法，适合解决多自由度机器人在复杂环境下和动态环境中的路径规划问题。

RRT路径规划方法的理解

RRT算法通过以下步骤实现路径规划：

初始化：以一个初始点作为根节点，开始构建随机扩展树。 随机采样：在状态空间中随机选择一个采样点。 寻找最近节点：在随机树中查找距离采样点最近的节点。 扩展新节点：从最近节点向采样点方向扩展一段距离，生成一个新节点。 碰撞检测：检查新节点是否与障碍物发生碰撞，若未碰撞则将其加入随机树中。 重复与终止：重复上述步骤，直到随机树中的叶子节点包含了目标点或进入了目标区域，算法终止并返回路径。 在Nav2中部署RRT的思路 1. 自定义规划器

在Nav2中部署RRT的一种直接方法是自定义规划器。这通常涉及以下步骤：

研究Nav2的架构：了解Nav2的组件结构，特别是与路径规划相关的部分。 编写RRT算法：根据RRT算法的原理，在C++或Python中编写实现代码。 集成到Nav2：将编写的RRT算法集成到Nav2的路径规划模块中，确保它能与Nav2的其他组件（如定位、避障等）协同工作。 测试与验证：在仿真环境或实际机器人上测试自定义的RRT规划器，验证其性能和可靠性。 2. 使用现有插件或库

虽然Nav2可能不直接提供RRT算法的实现作为标准插件，但ROS社区和其他开源项目可能已经有了现成的RRT实现。可以考虑以下步骤：

搜索现有资源：在ROS社区、GitHub等平台上搜索现有的RRT实现或相关的导航插件。 评估与选择：评估找到的资源是否满足需求，选择最适合的插件或库。 集成与配置：将选定的插件或库集成到Nav2中，并根据需要进行配置和调试。 3. 探索Nav2的扩展性和灵活性

Nav2的模块化设计允许用户根据具体需求灵活配置各个组件。因此，除了直接部署RRT算法外，还可以考虑通过调整Nav2的其他组件来优化机器人的导航性能。例如：

优化定位算法：提高机器人的定位精度可以减少路径规划的不确定性。 调整避障策略：通过调整避障算法的参数或逻辑，使机器人在遇到障碍物时能够更灵活地调整路径。 利用行为树：Nav2支持使用行为树来构建复杂的决策流程，通过合理设计行为树可以使机器人的行为更加智能和灵活。 结论

在Nav2中部署RRT路径规划方法可以通过自定义规划器或使用现有插件来实现。无论选择哪种方法，都需要对Nav2的架构和RRT算法的原理有深入的理解。同时，也要考虑到Nav2的扩展性和灵活性，通过优化其他组件来进一步提升机器人的导航性能。

以上为生成回答，仅供参考～

@2523301256 在 nav2导航失败 中说：

_help]: Exception in transformPose: "[]" passed to lookupTransform argument target_frame does not exi

tf 看看，大概率有问题

在解决机器人（如小车）自主导航中的位置偏差问题时，有几个方面需要考虑和排查。以下是一些可能的原因和相应的解决策略：

环境变化：

环境因素：检查导航环境中是否有障碍物或地形的变化，这些变化可能会影响小车的定位和导航精度。 光照条件：如果小车依赖视觉传感器（如摄像头）进行定位，光照条件的变化可能会影响传感器的准确性。

传感器精度：

传感器校准：确保所有用于定位和导航的传感器（如激光雷达、摄像头、陀螺仪、里程计等）都经过适当的校准。 传感器数据融合：如果小车使用了多传感器融合技术，检查融合算法是否准确，以及各个传感器的权重分配是否合理。

定位算法：

算法稳定性：检查定位算法（如SLAM、AMCL等）的稳定性和鲁棒性。有时候，算法在特定环境下可能会表现出不稳定性。 参数调整：虽然你已经调整了yaw_goal_tolerance和xy_goal_tolerance，但可能需要进一步调整其他相关参数，如定位算法的增益、滤波器的参数等。

机械结构：

车轮打滑：检查小车的车轮是否有打滑现象，特别是在光滑的地面上。打滑会导致里程计数据不准确，从而影响定位。 机械磨损：检查小车的机械部件是否有磨损，如轴承、齿轮等，这些都可能影响小车的运动精度。

软件与硬件问题：

固件更新：确保小车的所有固件（包括传感器和控制器）都是最新的，以修复可能的已知问题。 代码检查：仔细检查导航和定位相关的代码，看是否有逻辑错误或潜在的bug。

重复性与一致性测试：

重复实验：在相同的环境条件下多次运行小车，观察偏差是否一致。如果偏差每次都不同，则可能是随机误差；如果偏差相对固定，则可能是系统误差。 数据分析：收集并分析小车的定位数据和运动轨迹，以找出偏差的规律。

外部干扰：

电磁干扰：检查环境中是否有其他电子设备可能对小车的传感器造成电磁干扰。 风力和其他环境因素：对于室外环境，风力和其他自然因素也可能影响小车的运动轨迹。

日志与调试：

增加日志记录：在代码中增加更多的日志记录点，以捕获小车的状态、传感器数据和算法决策过程。 实时调试：使用实时调试工具（如果可用）来观察小车的运行状态和传感器数据。

通过上述步骤的排查和调整，你应该能够定位并解决小车导航不精确的问题。如果问题仍然存在，可能需要更深入地分析小车的硬件和软件系统，或者考虑引入更先进的导航和定位技术。

以上为生成回答，仅供参考～

针对您描述的小车自主导航中目标点到达位置不精确的问题，这里有几个可能的原因和相应的解决策略供您参考：

1. 传感器精度和环境因素 传感器精度：首先确认使用的传感器（如GPS、激光雷达、视觉传感器等）的精度是否满足需求。GPS在遮挡物多或信号差的地方精度会下降。 环境因素：环境因素如地面不平、风力、光线变化等都可能影响传感器的性能和导航的精度。

解决方案：

升级或更换更高精度的传感器。 在可能的情况下，改善测试环境，减少外界干扰。 2. 地图和定位精度 地图精度：地图的精度直接影响导航的准确性。如果地图与实际环境有较大偏差，导航结果也会受影响。 定位算法：定位算法的准确性和稳定性对导航结果至关重要。

解决方案：

重新校准和更新地图，确保地图与实际环境一致。 优化定位算法，考虑使用多传感器融合技术提高定位精度。 3. 控制算法和参数调整 控制算法：PID控制、模糊控制、强化学习等算法的选择和调参都会影响小车的运动控制精度。 参数调整：虽然您已经调小了yaw_goal_tolerance和xy_goal_tolerance，但可能还需要调整其他相关参数，如速度控制参数、加速度限制等。

解决方案：

仔细检查并调整控制算法及其参数，进行多次实验以找到最佳配置。 考虑引入更先进的控制算法，如模型预测控制（MPC）。 4. 机械结构和执行器 机械结构：小车的机械结构（如轮子、轴承等）的磨损或松动也可能导致运动不准确。 执行器：电机、舵机等执行器的性能也会影响小车的运动精度。

解决方案：

定期检查和维护小车的机械结构，确保各部件处于良好状态。 升级或更换性能更优的执行器。 5. 软件和通信稳定性 软件稳定性：导航软件的稳定性和可靠性也是影响导航精度的因素之一。 通信稳定性：如果小车与控制系统之间通过无线通信连接，通信的稳定性和延迟也会影响导航效果。

解决方案：

升级和优化导航软件，确保其稳定性和可靠性。 确保通信链路的稳定性和低延迟。 总结

解决小车自主导航不精确的问题需要从多个方面入手，包括传感器精度、地图和定位精度、控制算法和参数调整、机械结构和执行器、以及软件和通信稳定性等。希望以上建议能对您有所帮助。如果问题依然存在，建议进一步深入分析具体数据和日志，以便找到更精确的解决方案。

以上为生成回答，仅供参考～