ros2小车自主导航到达目标点后一直转圈问题

仟仟在努力

标题：[ros2小车自主导航成功到达目标点后仍一直转圈是为什么？]

背景(可选)：

[要实现小车的自主导航]

问题描述：

[在实现ros2小车的自主导航过程中，小车可以到达指定目标点，但到达后会进行旋转、直行或圆周运动等动作，其到达目标点后无法停止]

尝试过的解决方法：

[我尝试过修改 xy_goal_tolerance、yaw_goal_tolerance、以及DWB的线速度、角速度、加速度等参数仍不起作用。]
[我还尝试检查过我的mpu6050传感器的数据，传递的数据没有什么问题。]
[还尝试过直接在行为树中添加停止动作。]

这是我yaml文件的参数配置

amcl:
 ros__parameters:
   use_sim_time: False
   alpha1: 0.9
   alpha2: 0.1
   alpha3: 0.05
   alpha4: 0.01
   alpha5: 0.04
   base_frame_id: "base_footprint"
   beam_skip_distance: 0.5
   beam_skip_error_threshold: 0.9
   beam_skip_threshold: 0.3
   do_beamskip: false
   global_frame_id: "map"
   lambda_short: 0.1
   laser_likelihood_max_dist: 2.0
   laser_max_range: 100.0
   laser_min_range: -1.0
   laser_model_type: "likelihood_field"
   max_beams: 60
   max_particles: 2000
   min_particles: 500
   odom_frame_id: "odom_combined"
   pf_err: 0.02
   pf_z: 0.85
   recovery_alpha_fast: 0.0
   recovery_alpha_slow: 0.0
   resample_interval: 2
   robot_model_type: "nav2_amcl::DifferentialMotionModel"
   save_pose_rate: 0.5
   sigma_hit: 0.02
   tf_broadcast: true
   transform_tolerance: 0.3
   update_min_a: 0.06
   update_min_d: 0.025
   z_hit: 0.7
   z_max: 0.001
   z_rand: 0.059
   z_short: 0.24
   scan_topic: scan

   # Initial Pose
   set_initial_pose: True
   initial_pose.x: 0.0
   initial_pose.y: 0.0
   initial_pose.z: 0.0
   initial_pose.yaw: 0.0

amcl_map_client:
 ros__parameters:
   use_sim_time: False

amcl_rclcpp_node:
 ros__parameters:
   use_sim_time: False

bt_navigator:
 ros__parameters:
   use_sim_time: False
   global_frame: map
   robot_base_frame: base_footprint
   odom_topic: /odom_combined
   bt_loop_duration: 10
   default_server_timeout: 20   
 
   plugin_lib_names:
   - nav2_compute_path_to_pose_action_bt_node
   - nav2_compute_path_through_poses_action_bt_node
   - nav2_smooth_path_action_bt_node
   - nav2_follow_path_action_bt_node
   - nav2_spin_action_bt_node
   - nav2_wait_action_bt_node
   - nav2_back_up_action_bt_node
   - nav2_drive_on_heading_bt_node
   - nav2_clear_costmap_service_bt_node
   - nav2_is_stuck_condition_bt_node
   - nav2_goal_reached_condition_bt_node
   - nav2_goal_updated_condition_bt_node
   - nav2_globally_updated_goal_condition_bt_node
   - nav2_is_path_valid_condition_bt_node
   - nav2_initial_pose_received_condition_bt_node
   - nav2_reinitialize_global_localization_service_bt_node
   - nav2_rate_controller_bt_node
   - nav2_distance_controller_bt_node
   - nav2_speed_controller_bt_node
   - nav2_truncate_path_action_bt_node
   - nav2_truncate_path_local_action_bt_node
   - nav2_goal_updater_node_bt_node
   - nav2_recovery_node_bt_node
   - nav2_pipeline_sequence_bt_node
   - nav2_round_robin_node_bt_node
   - nav2_transform_available_condition_bt_node
   - nav2_time_expired_condition_bt_node
   - nav2_path_expiring_timer_condition
   - nav2_distance_traveled_condition_bt_node
   - nav2_single_trigger_bt_node
   # - nav2_goal_updated_controller_bt_node
   - nav2_is_battery_low_condition_bt_node
   - nav2_navigate_through_poses_action_bt_node
   - nav2_navigate_to_pose_action_bt_node
   - nav2_remove_passed_goals_action_bt_node
   - nav2_planner_selector_bt_node
   - nav2_controller_selector_bt_node
   - nav2_goal_checker_selector_bt_node
   - nav2_controller_cancel_bt_node
   - nav2_path_longer_on_approach_bt_node
   - nav2_wait_cancel_bt_node
   - nav2_spin_cancel_bt_node
   - nav2_back_up_cancel_bt_node
   - nav2_drive_on_heading_cancel_bt_node

bt_navigator_rclcpp_node:
 ros__parameters:
   use_sim_time: False

controller_server:
 ros__parameters:
   use_sim_time: False
   controller_frequency: 5.0
   min_x_velocity_threshold: 0.001
   min_y_velocity_threshold: 0.5
   min_theta_velocity_threshold: 0.001
   failure_tolerance: 0.3
   progress_checker_plugin: "progress_checker"
   goal_checker_plugins: ["general_goal_checker"] # "precise_goal_checker"
   controller_plugins: ["FollowPath"]

   # Progress checker parameters
   progress_checker:
     plugin: "nav2_controller::SimpleProgressChecker"
     required_movement_radius: 0.5
     movement_time_allowance: 10.0
   # Goal checker parameters
   #precise_goal_checker:
   #  plugin: "nav2_controller::SimpleGoalChecker"
   #  xy_goal_tolerance: 0.25
   #  yaw_goal_tolerance: 0.25
   #  stateful: True
   general_goal_checker:
     stateful: True
     plugin: "nav2_controller::SimpleGoalChecker"
     xy_goal_tolerance: 0.20   
     yaw_goal_tolerance: 0.20
   # DWB parameters
   FollowPath:
     plugin: "dwb_core::DWBLocalPlanner"
     debug_trajectory_details: True
     min_vel_x: -0.5
     min_vel_y: 0.0
     max_vel_x: 0.5
     max_vel_y: 0.0
     max_vel_theta: 1.0
     min_speed_xy: -0.1
     max_speed_xy: 0.5
     min_speed_theta: 0.0
     acc_lim_x: 0.5
     acc_lim_y: 0.0
     acc_lim_theta: 0.5
     decel_lim_x: -0.3
     decel_lim_y: 0.0
     decel_lim_theta: -0.3
     # 逆时针为正，顺时针为负，--这为顺时针的加速度
     vx_samples: 20
     vy_samples: 0
     vtheta_samples: 60
     sim_time: 1.0
     linear_granularity: 0.05
     angular_granularity: 0.025
     transform_tolerance: 0.2
     xy_goal_tolerance: 0.20  
     trans_stopped_velocity: 0.25
     short_circuit_trajectory_evaluation: True
     stateful: True
     critics: ["RotateToGoal", "Oscillation", "BaseObstacle", "GoalAlign", "PathAlign", "PathDist", "GoalDist"]
     BaseObstacle.scale: 0.04
     PathAlign.scale: 50.0
     PathAlign.forward_point_distance: 0.1
     GoalAlign.scale: 10.0
     GoalAlign.forward_point_distance: 0.1
     PathDist.scale: 50.0
     GoalDist.scale: 10.0
     RotateToGoal.scale: 32.0
     RotateToGoal.slowing_factor: 5.0
     RotateToGoal.lookahead_time: -1.0

controller_server_rclcpp_node:
 ros__parameters:
   use_sim_time: False

local_costmap:
 local_costmap:
   ros__parameters:
     update_frequency: 5.0
     publish_frequency: 1.0
     global_frame: odom_combined
     robot_base_frame: base_footprint
     use_sim_time: False
     rolling_window: true
     width: 4
     height: 4
     resolution: 0.05
     footprint: "[ [-0.58, -0.26], [-0.58, 0.26], [0.17, 0.26], [0.17, -0.26] ]"
     plugins: ["voxel_layer", "inflation_layer"]
     inflation_layer:
       plugin: "nav2_costmap_2d::InflationLayer"
       cost_scaling_factor: 3.0    #成本缩放因子
       inflation_radius: 0.45
     voxel_layer:
       plugin: "nav2_costmap_2d::VoxelLayer"
       enabled: True
       publish_voxel_map: True
       origin_z: 0.0
       z_resolution: 0.05
       z_voxels: 16
       max_obstacle_height: 2.0
       mark_threshold: 0
       observation_sources: scan
       scan:
         topic: /scan
         max_obstacle_height: 2.0
         clearing: True
         marking: True
         data_type: "LaserScan"
         raytrace_max_range: 10.0
         raytrace_min_range: 0.0
         obstacle_max_range: 2.5
         obstacle_min_range: 0.0

     always_send_full_costmap: True
 local_costmap_client:
   ros__parameters:
     use_sim_time: False
 local_costmap_rclcpp_node:
   ros__parameters:
     use_sim_time: False

global_costmap:
 global_costmap:
   ros__parameters:
     update_frequency: 1.0
     publish_frequency: 1.0
     global_frame: map
     robot_base_frame: base_footprint
     use_sim_time: False
     # robot_radius: 0.20
     footprint: "[ [-0.58, -0.26], [-0.58, 0.26], [0.17, 0.26], [0.17, -0.26] ]"

     resolution: 0.05
     track_unknown_space: true
     plugins: ["static_layer", "obstacle_layer", "inflation_layer"]
     obstacle_layer:
       plugin: "nav2_costmap_2d::ObstacleLayer"
       enabled: True
       observation_sources: scan
       scan:
         topic: /scan
         max_obstacle_height: 2.0
         clearing: True
         marking: True
         data_type: "LaserScan"
         raytrace_max_range: 10.0
         raytrace_min_range: 0.0
         obstacle_max_range: 2.5
         obstacle_min_range: 0.0
     static_layer:
       plugin: "nav2_costmap_2d::StaticLayer"
       map_subscribe_transient_local: True
     inflation_layer:
       plugin: "nav2_costmap_2d::InflationLayer"
       cost_scaling_factor: 3.0
       inflation_radius: 0.65

     always_send_full_costmap: True
 global_costmap_client:
   ros__parameters:
     use_sim_time: False
 global_costmap_rclcpp_node:
   ros__parameters:
     use_sim_time: False

map_server:
 ros__parameters:
   use_sim_time: False
   yaml_filename: "turtlebot3_world.yaml"

map_saver:
 ros__parameters:
   use_sim_time: False
   save_map_timeout: 5.0
   free_thresh_default: 0.25
   occupied_thresh_default: 0.65
   map_subscribe_transient_local: True

# planner_server:
#   ros__parameters:
   
#     use_sim_time: False
#     planner_plugins: ["GridBased"]
#     GridBased:
#       plugin: "nav2_navfn_planner/NavfnPlanner"
#       tolerance: 0.5
#       use_astar: true
#       allow_unknown: true

planner_server:
 ros__parameters:
   expected_planner_frequency: 20.0
   planner_plugins: ["GridBased"]  
   use_sim_time: False 
   GridBased: 
     plugin: "nav2_smac_planner/SmacPlanner2D" 
     tolerance: 0.5  # 规划容差，如果无法精确到达目标位置，允许的最大误差，单位为米
     downsample_costmap: false  
     downsampling_factor: 1  
     allow_unknown: true  
     max_iterations: 1000000  
     max_on_approach_iterations: 1000  
     max_planning_time: 2.0 
     cost_travel_multiplier: 2.0 
     use_final_approach_orientation: false  
     smoother:  
       max_iterations: 1000  
       w_smooth: 0.3  
       w_data: 0.2  
       tolerance: 1.0e-10  

planner_server_rclcpp_node:
 ros__parameters:
   use_sim_time: False

# smoother_server:
#   ros__parameters:
#     use_sim_time: True
#     smoother_plugins: ["simple_smoother"]
#     simple_smoother:
#       plugin: "nav2_smoother::SimpleSmoother"
#       tolerance: 1.0e-10
#       max_its: 1000
#       do_refinement: True

behavior_server:
 ros__parameters:
   costmap_topic: local_costmap/costmap_raw
   footprint_topic: local_costmap/published_footprint
   cycle_frequency: 10.0
   behavior_plugins: ["spin", "backup", "drive_on_heading", "wait"]
   spin:
     plugin: "nav2_behaviors/Spin"
   backup:
     plugin: "nav2_behaviors/BackUp"
   drive_on_heading:
     plugin: "nav2_behaviors/DriveOnHeading"
   wait:
     plugin: "nav2_behaviors/Wait"
   global_frame: odom_combined
   robot_base_frame: base_footprint
   transform_tolerance: 0.1
   use_sim_time: False
   simulate_ahead_time: 2.0
   max_rotational_vel: 0.3
   min_rotational_vel: 0.05
   rotational_acc_lim: 0.3

robot_state_publisher:
 ros__parameters:
   use_sim_time: False

waypoint_follower:
 ros__parameters:
   loop_rate: 20
   stop_on_failure: false
   waypoint_task_executor_plugin: "wait_at_waypoint"
   wait_at_waypoint:
     plugin: "nav2_waypoint_follower::WaitAtWaypoint"
     enabled: True
     waypoint_pause_duration: 200

如果有知道或了解的朋友，麻烦您指点一二。在此先谢过大家了
我不知道还会是什么问题，也不知道提供的资料全面不，如果不够全面，希望你们告知我，谢谢大家。

机器人小伊

针对您描述的ROS2小车自主导航到达目标点后继续转圈的问题，这里有几个可能的原因和相应的解决策略：

1. 目标点判断不准确

检查 yaw_goal_tolerance 和 xy_goal_tolerance：您已经尝试过调整这些参数，但可能需要更细致地调整。确保这些参数适合您的小车和环境。如果小车到达目标位置附近但旋转角度稍有偏差，它可能会继续尝试调整方向。
检查地图和定位精度：确保地图的精度足够，并且小车的定位（如AMCL）准确。定位误差可能导致小车认为它还没有到达目标点。

2. 行为树配置

检查行为树逻辑：行为树可能配置了在达到目标点后继续执行的动作（如旋转或等待）。确保在目标达成后有一个明确的“停止”或“退出”节点。
添加“停止”行为：如果行为树中没有“停止”行为，您应该添加一个，并确保它在达到目标点后执行。

3. 局部规划器（如DWB）配置

检查DWB的“RotateToGoal”评分器：DWB的“RotateToGoal”评分器可能在目标点附近仍然给予较高的评分，导致小车继续旋转。检查其参数，如scale、slowing_factor和lookahead_time，确保它们适合您的场景。
检查其他评分器：确保没有其他评分器（如Oscillation）阻止小车停止。

4. 控制器和传感器数据

检查传感器数据：虽然您提到MPU6050数据没有问题，但请确保所有相关的传感器（如里程计、陀螺仪等）都在正常工作，并且数据准确。
控制器反馈：检查控制器的反馈机制，确保它正确响应来自行为树和规划器的指令。

5. 日志和调试

查看ROS日志：检查ROS的日志输出，看是否有任何错误或警告信息可能与这个问题相关。
使用调试工具：使用如rviz等工具来可视化小车的状态、路径和目标点，以帮助诊断问题。

6. 硬件问题

检查机械结构：确保小车的机械结构没有问题，如轮子没有卡住或打滑。
电机和驱动器：确保电机和驱动器正常工作，没有过热或损坏的迹象。

7. 软件和环境

更新和兼容性：确保ROS2和所有相关包的版本都是最新的，并且彼此兼容。
环境问题：如果可能，尝试在不同的环境或模拟中运行相同的配置，以排除特定环境问题。

通过上述步骤，您应该能够更接近问题的根源，并找到解决方案。如果问题仍然存在，您可能需要更详细地检查您的系统配置或寻求来自ROS2社区的帮助。

以上为生成回答，仅供参考～

仟仟在努力

@小伊 rviz2中有这个报错
还有这个日志输出

机器人小伊

要准确地诊断和解决 RViz2 中的报错，我需要具体的错误消息和日志输出。不过，我可以提供一些一般性的建议和步骤，这些步骤可以帮助你调查和解决 RViz2 中可能遇到的问题。

1. 检查 ROS 2 环境

确保你的 ROS 2 环境已经正确设置，并且所有必要的包都已安装。你可以通过运行以下命令来检查 ROS 2 是否正确安装：

ros2 --version

2. 查看 RViz2 日志

通常，RViz2 的错误会输出到控制台或日志文件中。如果你在使用 RViz2 时没有看到明显的错误消息，可以尝试在命令行中启动 RViz2 并查看输出。

例如，使用以下命令启动 RViz2 并查看输出：

rviz2

或者，如果你从另一个 ROS 2 节点或脚本中启动 RViz2，确保检查该节点或脚本的输出。

3. 检查 RViz2 配置文件

如果你在使用 RViz2 的配置文件（.rviz 文件），请确保该文件没有损坏，并且与你的 ROS 2 环境兼容。尝试创建一个新的 RViz2 配置文件并检查问题是否仍然存在。

4. 检查传感器和话题数据

确保 RViz2 订阅的话题正在被正确发布。你可以使用 ros2 topic list 命令来查看当前发布的话题列表，并使用 ros2 topic echo <topic_name> 来查看话题的内容。

5. 检查依赖项和插件

RViz2 使用插件来显示不同类型的数据。确保所有必要的插件都已正确安装，并且 RViz2 的配置文件已正确配置以使用这些插件。

6. 更新和重新安装

如果问题仍然存在，尝试更新你的 ROS 2 和 RViz2 到最新版本。有时，软件更新可以解决已知的 bug 或兼容性问题。

sudo apt update
sudo apt upgrade
sudo apt install --only-upgrade ros-<distro>-rviz2

替换 <distro> 为你的 ROS 2 发行版名称，如 foxy、galactic 等。

7. 查看社区和文档

如果上述步骤都不能解决问题，建议查看 ROS 2 社区论坛、GitHub 问题跟踪器或官方文档，看看是否有其他人遇到了类似的问题，并找到了解决方案。

8. 提交错误报告

如果你认为你遇到的问题是一个 bug，并且没有在社区中找到解决方案，考虑在 ROS 2 的 GitHub 仓库中提交一个错误报告。

希望这些步骤能帮助你解决 RViz2 中的问题！如果你能提供具体的错误消息或日志输出，我可以提供更具体的帮助。

以上为生成回答，仅供参考～

仟仟在努力

@小伊应如何修改RotateToGoal参数？

机器人小伊

要修改RotateToGoal参数的具体方法，首先需要明确RotateToGoal是一个什么样的函数或方法，以及它通常用于什么场景（比如机器人导航、游戏编程、图形界面编程等）。不过，基于这个名字的通用性，我们可以假设它用于让某个对象（如机器人、游戏角色或界面元素）旋转以面向一个目标位置或方向。

在没有具体编程语言或框架的上下文中，我可以提供一些一般性的指导来修改这样的参数：

1. 确定参数

首先，需要了解RotateToGoal函数或方法接受哪些参数。这些参数可能包括：

目标位置（比如一个坐标点或方向向量）
旋转速度（每秒旋转多少度或弧度）
旋转模式（是否连续旋转直到面向目标，还是只旋转一次）
回调函数（旋转完成后执行的函数）

2. 修改参数

修改目标位置

如果RotateToGoal依赖于一个目标位置参数，你可以直接修改这个参数来改变旋转的终点。例如，在Python中，如果函数定义如下：

def RotateToGoal(target_position):
    # 实现旋转逻辑
    pass

# 修改前
old_target = (100, 200)
RotateToGoal(old_target)

# 修改后
new_target = (300, 400)
RotateToGoal(new_target)

修改旋转速度

如果RotateToGoal接受旋转速度作为参数，你可以通过修改这个参数来加速或减速旋转。例如：

def RotateToGoal(target_position, speed):
    # 实现旋转逻辑，使用speed参数
    pass

# 修改前
RotateToGoal((100, 200), 10)  # 假设10表示每秒10度的旋转速度

# 修改后
RotateToGoal((100, 200), 20)  # 现在每秒旋转20度

修改旋转模式或添加回调函数

对于更复杂的参数，如旋转模式或回调函数，你需要根据RotateToGoal的具体实现来修改。如果函数支持这些参数，你可以直接传递不同的值或函数来改变行为。

3. 注意事项

在修改参数之前，确保理解每个参数的作用和RotateToGoal函数的实现细节。
考虑到性能影响，特别是当旋转速度非常快或非常慢时。
如果RotateToGoal是在多线程或异步环境中运行，确保参数修改是线程安全的。

最后，由于具体的实现细节会根据你使用的编程语言、框架或库而有所不同，因此建议查阅相关的文档或源代码以获得最准确的指导。

以上为生成回答，仅供参考～

仟仟在努力

@小伊在 ros2小车自主导航到达目标点后一直转圈问题中说：

针对您描述的ROS2小车自主导航到达目标点后继续转圈的问题，这里有几个可能的原因和相应的解决策略：

1. 目标点判断不准确

检查 yaw_goal_tolerance 和 xy_goal_tolerance：您已经尝试过调整这些参数，但可能需要更细致地调整。确保这些参数适合您的小车和环境。如果小车到达目标位置附近但旋转角度稍有偏差，它可能会继续尝试调整方向。

检查地图和定位精度：确保地图的精度足够，并且小车的定位（如AMCL）准确。定位误差可能导致小车认为它还没有到达目标点。

2. 行为树配置

检查行为树逻辑：行为树可能配置了在达到目标点后继续执行的动作（如旋转或等待）。确保在目标达成后有一个明确的“停止”或“退出”节点。

添加“停止”行为：如果行为树中没有“停止”行为，您应该添加一个，并确保它在达到目标点后执行。

3. 局部规划器（如DWB）配置

检查DWB的“RotateToGoal”评分器：DWB的“RotateToGoal”评分器可能在目标点附近仍然给予较高的评分，导致小车继续旋转。检查其参数，如scale、slowing_factor和lookahead_time，确保它们适合您的场景。

检查其他评分器：确保没有其他评分器（如Oscillation）阻止小车停止。

4. 控制器和传感器数据

检查传感器数据：虽然您提到MPU6050数据没有问题，但请确保所有相关的传感器（如里程计、陀螺仪等）都在正常工作，并且数据准确。

控制器反馈：检查控制器的反馈机制，确保它正确响应来自行为树和规划器的指令。

5. 日志和调试

查看ROS日志：检查ROS的日志输出，看是否有任何错误或警告信息可能与这个问题相关。

使用调试工具：使用如rviz等工具来可视化小车的状态、路径和目标点，以帮助诊断问题。

6. 硬件问题

检查机械结构：确保小车的机械结构没有问题，如轮子没有卡住或打滑。

电机和驱动器：确保电机和驱动器正常工作，没有过热或损坏的迹象。

7. 软件和环境

更新和兼容性：确保ROS2和所有相关包的版本都是最新的，并且彼此兼容。

环境问题：如果可能，尝试在不同的环境或模拟中运行相同的配置，以排除特定环境问题。

通过上述步骤，您应该能够更接近问题的根源，并找到解决方案。如果问题仍然存在，您可能需要更详细地检查您的系统配置或寻求来自ROS2社区的帮助。

以上为生成回答，仅供参考～
修改完“RotateToGoal”评分器**中的参数，小车到达目标点仍未停止

机器人小伊

如果修改完 RotateToGoal 评分器中的参数后，小车到达目标点仍未停止，这可能表明问题不仅仅局限于该评分器本身，或者修改的参数可能不够细致或者不适合当前的环境和硬件配置。以下是一些进一步的排查和解决步骤：

重新审视评分器参数：
- scale：这个参数决定了旋转到目标点的评分在总体评分中的权重。如果设置得太高，即使小车已经很接近目标点，它也可能继续旋转以优化这个评分。
- slowing_factor：此参数影响小车接近目标时旋转速度的减缓程度。确保这个值设置得足够大，以便小车在接近目标时能够平稳减速。
- lookahead_time：这个参数定义了小车在预测未来路径时考虑的时间范围。如果设置得太长，小车可能会基于未来可能的路径调整而继续旋转，即使它当前已经接近目标点。
检查其他评分器：
- 确保没有其他评分器（如 PathDistanceScore、GoalDistanceScore、OscillationScore 等）的权重或行为导致小车持续旋转。特别是 OscillationScore，它可能检测到小车的轻微震荡并尝试通过旋转来纠正。
行为树和状态机：
- 仔细检查行为树中的逻辑，确保在达到目标点后有一个明确的停止或退出状态。
- 使用行为树的可视化工具（如果可用）来跟踪小车的行为状态，确保它按照预期的方式运行。
动态窗口方法（DWB）的整体配置：
- 检查 DWB 的其他配置参数，如速度限制、加速度限制等，以确保它们适合小车的物理特性和当前的环境。
环境和障碍物：
- 考虑小车周围的环境和障碍物。如果目标点附近存在复杂的障碍物或动态物体，它们可能影响到小车的决策过程。
- 尝试在更简单的环境中测试小车，以排除环境因素的干扰。
传感器和定位：
- 再次检查所有传感器的数据质量和准确性，特别是与定位相关的传感器（如激光雷达、里程计等）。
- 验证小车的定位算法（如 AMCL）是否准确，并尝试使用不同的定位方法进行比较。
记录和回放：
- 使用 ROS 的记录包（如 rosbag）来记录小车的行为，并在之后进行回放和分析。这有助于更详细地了解小车在到达目标点时的行为。
社区和文档：
- 查阅 ROS2 社区和相关的论坛、文档，看看是否有其他用户遇到并解决了类似的问题。
- 考虑在 ROS2 的官方问题跟踪系统（如 GitHub Issues）中提交问题，并附上详细的描述、日志和配置信息。
硬件检查：
- 最后，确保小车的硬件（如电机、驱动器、电池等）都在正常工作状态，并且没有过热或损坏的迹象。

通过综合以上方法，您应该能够更全面地诊断和解决小车到达目标点后继续旋转的问题。

以上为生成回答，仅供参考～

仟仟在努力

@小伊这个tf坐标树是正常的吗？

机器人小伊

在机器人学、计算机视觉或任何需要坐标变换的领域中，tf（Transform）坐标树（或称为坐标框架树）是一种常用的工具，用于表示不同坐标系之间的相对位置和姿态。要判断一个tf坐标树是否“正常”，我们需要考虑几个关键方面：

完整性：tf坐标树应该包含所有必要的坐标系，这些坐标系对于执行所需的任务是必需的。例如，在机器人导航中，你可能需要基坐标系（通常是机器人的中心点或某个固定点）、相机坐标系、机械臂末端执行器坐标系等。
一致性：坐标树中的每个坐标系都应该有明确的父坐标系，并且这种父子关系应该是逻辑上一致的。例如，相机坐标系通常是固定在某个机械臂或机器人身体上的，因此它应该是该机械臂或机器人身体坐标系的子坐标系。
无循环：tf坐标树中不应存在循环依赖，即没有一个坐标系直接或间接地成为自己的祖先。这会导致逻辑上的混乱和计算上的错误。
正确的变换：每个坐标系到其父坐标系的变换（包括平移和旋转）应该是准确和恰当的。这通常通过精确的标定和校准过程来确保。
实时性：在动态环境中，tf坐标树的更新应该足够快，以反映系统的当前状态。过时的变换可能会导致控制错误或导航失败。
错误处理：tf系统应该有机制来处理变换不存在或不一致的情况，例如通过提供默认变换或发出警告/错误消息。

如果你有一个具体的tf坐标树实例，并且想要检查它是否“正常”，你可以根据上述标准进行检查。然而，没有具体的tf坐标树描述或图形，我只能给出一般性的指导。如果你能提供更多的上下文或具体的tf坐标树描述，我可以给出更具体的建议。

此外，许多机器人和计算机视觉库（如ROS的tf库）提供了工具和功能来可视化tf坐标树，这可以帮助你直观地检查其结构和状态。

以上为生成回答，仅供参考～

dr_engine

我也有这个问题，到达目标点之后不会径直转向目标方向，会绕一圈或者左右左右扭扭，中间有机会转到目标方向后才有可能停
我怀疑和nav2_bringup下默认的行为树有关系

仟仟在努力

@yyl573683368 我是在小车到达目标点后添加了个等待，就是在行为树中添加的，然后小车可以停在目标点了，但是小车到达目标点的方向误差挺大的而且容易跑甭，所以我觉得在行为树中添加等待是不对的，你的找到问题了吗？

dr_engine

@仟仟在努力我用的是default那个行为树，到达目标点但是角度不对时会进入recovery，会spin旋转一个角度然后backup倒退一段距离，不知道你有没有这个现象

仟仟在努力

@dr_engine 那可能是yaw_goal_tolerance 、xy_goal_tolerance设置的太小了，你改大点试试呢

传说鲈鱼狸

请问这个问题解决了吗？