两轮/四轮差速机器人底层STM32源码与ROS端工程源码。 可实现gmapping、cartographer建图算法与move_base导航算法配合实现高精度定位、定点导航、自主导航。 已在实机完成测试，采用拓展卡尔曼滤波ekf融合imu与里程计进行数据融合，实现高精度定位导航。 注：该工程是源码

最近搞了个超有意思的项目——两轮/四轮差速机器人，今天就来跟大家唠唠这个项目里底层STM32源码与ROS端工程源码的事儿，这里面涉及到的建图和导航算法超酷炫！

底层STM32源码

STM32作为机器人的底层控制核心，负责接收各种传感器数据并驱动电机。在电机驱动这块，我们通过定时器产生PWM信号来控制电机的转速，代码如下：

// 初始化定时器，用于产生PWM信号
void TIM3_PWM_Init(void)
{
    TIM_TimeBaseInitTypeDef TIM_TimeBaseStructure;
    TIM_OCInitTypeDef TIM_OCInitStructure;
    GPIO_InitTypeDef GPIO_InitStructure;

    // 使能TIM3和相关GPIO时钟
    RCC_APB1PeriphClockCmd(RCC_APB1Periph_TIM3, ENABLE);
    RCC_AHB1PeriphClockCmd(RCC_AHB1Periph_GPIOA, ENABLE);

    // 配置PA6 (TIM3_CH1)为复用推挽输出
    GPIO_InitStructure.GPIO_Pin = GPIO_Pin_6;
    GPIO_InitStructure.GPIO_Mode = GPIO_Mode_AF;
    GPIO_InitStructure.GPIO_Speed = GPIO_Speed_50MHz;
    GPIO_InitStructure.GPIO_OType = GPIO_OType_PP;
    GPIO_InitStructure.GPIO_PuPd = GPIO_PuPd_UP;
    GPIO_Init(GPIOA, &GPIO_InitStructure);
    GPIO_PinAFConfig(GPIOA, GPIO_PinSource6, GPIO_AF_TIM3);

    // 定时器基本配置
    TIM_TimeBaseStructure.TIM_Period = 999;
    TIM_TimeBaseStructure.TIM_Prescaler = 83;
    TIM_TimeBaseStructure.TIM_ClockDivision = 0;
    TIM_TimeBaseStructure.TIM_CounterMode = TIM_CounterMode_Up;
    TIM_TimeBaseInit(TIM3, &TIM_TimeBaseStructure);

    // PWM模式配置
    TIM_OCInitStructure.TIM_OCMode = TIM_OCMode_PWM1;
    TIM_OCInitStructure.TIM_OutputState = TIM_OutputState_Enable;
    TIM_OCInitStructure.TIM_Pulse = 0;
    TIM_OCInitStructure.TIM_OCPolarity = TIM_OCPolarity_High;
    TIM_OC1Init(TIM3, &TIM_OCInitStructure);

    // 使能定时器
    TIM_Cmd(TIM3, ENABLE);
}

这段代码里，先初始化了GPIO引脚，将PA6配置为复用推挽输出，以便连接电机驱动芯片。接着设置定时器TIM3的周期、预分频器等参数，最后配置为PWM1模式并使能定时器。这样就可以通过改变TIM3_CH1的占空比来控制电机转速啦。

ROS端工程源码

ROS端的代码可就更有意思了，这里涉及到gmapping、cartographer建图算法以及move_base导航算法。

gmapping建图算法

在ROS中使用gmapping，需要配置相应的launch文件。下面是一个简单的gmapping.launch文件示例：

<launch>
    <node pkg="gmapping" type="slam_gmapping" name="slam_gmapping">
        <param name="base_frame" value="base_link"/>
        <param name="odom_frame" value="odom"/>
        <param name="map_update_interval" value="5.0"/>
        <param name="maxUrange" value="8.0"/>
        <param name="sigma" value="0.05"/>
        <param name="kernelSize" value="1"/>
        <param name="lstep" value="0.05"/>
        <param name="astep" value="0.05"/>
        <param name="iterations" value="5"/>
        <param name="lsigma" value="0.075"/>
        <param name="ogain" value="3.0"/>
        <param name="lskip" value="0"/>
        <param name="askip" value="0"/>
        <param name="srr" value="0.1"/>
        <param name="srt" value="0.2"/>
        <param name="str" value="0.1"/>
        <param name="stt" value="0.2"/>
        <param name="linearUpdate" value="0.5"/>
        <param name="angularUpdate" value="0.4363323129985824"/>
        <param name="temporalUpdate" value="3.0"/>
        <param name="resampleThreshold" value="0.5"/>
        <param name="particles" value="80"/>
        <param name="xmin" value="-10.0"/>
        <param name="ymin" value="-10.0"/>
        <param name="xmax" value="10.0"/>
        <param name="ymax" value="10.0"/>
        <param name="delta" value="0.05"/>
        <param name="llsamplerange" value="0.01"/>
        <param name="llsamplestep" value="0.01"/>
        <param name="lasamplerange" value="0.005"/>
        <param name="lasamplestep" value="0.005"/>
    </node>
</launch>

这个launch文件里，配置了gmapping算法所需的各种参数，比如基础坐标系、里程计坐标系、地图更新间隔等。通过这些参数的调整，可以优化建图效果。

cartographer建图算法

cartographer建图也很强大，以cartographer_ros的配置为例，在cartographer.launch文件中：

<launch>
    <node name="cartographer_node" pkg="cartographer_ros" type="cartographer_node" args="
        -configuration_directory $(find my_cartographer_config)/config
        -configuration_basename my_configuration.lua" output="screen">
        <remap from="scan" to="base_scan"/>
    </node>
    <node name="cartographer_occupancy_grid_node" pkg="cartographer_ros" type="cartographer_occupancy_grid_node" args="-resolution 0.05">
        <remap from="map" to="cartographer_map"/>
    </node>
</launch>

这里通过cartographernode节点运行cartographer算法，指定了配置文件的路径和名称，并且通过cartographeroccupancygridnode节点将生成的地图转换为ROS标准的Occupancy Grid格式。

move_base导航算法

movebase是ROS中经典的导航算法包，通过配置一系列参数来实现机器人的自主导航。在movebase.launch文件中：

<launch>
    <node pkg="move_base" type="move_base" respawn="false" name="move_base" output="screen">
        <rosparam file="$(find my_navigation_config)/costmap_common_params.yaml" command="load" ns="global_costmap"/>
        <rosparam file="$(find my_navigation_config)/costmap_common_params.yaml" command="load" ns="local_costmap"/>
        <rosparam file="$(find my_navigation_config)/local_costmap_params.yaml" command="load" ns="local_costmap"/>
        <rosparam file="$(find my_navigation_config)/global_costmap_params.yaml" command="load" ns="global_costmap"/>
        <rosparam file="$(find my_navigation_config)/base_local_planner_params.yaml" command="load"/>
    </node>
</launch>

这里加载了全局和局部代价地图的配置文件，以及基础局部规划器的参数文件，move_base会根据这些配置来规划路径，实现机器人的定点导航和自主导航。

数据融合：拓展卡尔曼滤波（EKF）

为了实现高精度定位导航，我们采用了拓展卡尔曼滤波（EKF）来融合IMU与里程计的数据。在ROS中，有现成的EKF包可以使用，配置也相对简单。在ekf.launch文件中：

<launch>
    <node pkg="robot_pose_ekf" type="robot_pose_ekf" name="robot_pose_ekf">
        <param name="output_frame" value="odom_combined"/>
        <param name="freq" value="30.0"/>
        <param name="sensor_timeout" value="1.0"/>
        <param name="imu0" value="/imu/data"/>
        <param name="imu0_config" value="$(find my_ekf_config)/imu0.yaml"/>
        <param name="odom0" value="/odom"/>
        <param name="odom0_config" value="$(find my_ekf_config)/odom0.yaml"/>
    </node>
</launch>

这里配置了EKF节点，指定了输出坐标系、频率、传感器超时时间等参数，同时加载了IMU和里程计对应的配置文件。通过这些配置，EKF能够有效地融合两种传感器的数据，提高定位精度。

两轮/四轮差速机器人底层STM32源码与ROS端工程源码。 可实现gmapping、cartographer建图算法与move_base导航算法配合实现高精度定位、定点导航、自主导航。 已在实机完成测试，采用拓展卡尔曼滤波ekf融合imu与里程计进行数据融合，实现高精度定位导航。 注：该工程是源码

这个两轮/四轮差速机器人项目，从底层的STM32控制到ROS端的复杂算法实现，经过实机测试，成功实现了高精度定位、定点导航和自主导航。感兴趣的小伙伴可以一起探讨呀！