完整的ROS节点来实现果蔬巡检机器人建图与自主避障系统

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包括激光雷达数据处理、障碍物检测、SLAM建图和避障路径规划。

1. 安装必要的ROS包
   首先，您需要确保安装了以下ROS包：

• slam_gmapping（用于实时建图）
• move_base（用于路径规划）
• navigation（用于障碍物避让）
  如果您还没有安装这些包，请运行以下命令：
  sudo apt-get install ros-noetic-slam-gmapping ros-noetic-navigation ros-noetic-move-base

2. 创建并配置ROS工作空间
   创建并初始化一个ROS工作空间，如果尚未创建：
   mkdir -p ~/catkin_ws/src
   cd ~/catkin_ws
   catkin_make
   source devel/setup.bash
   代码说明

3. AutonomousRobot 类：定义了一个控制机器人的类，主要通过激光雷达数据来判断是否有障碍物，并根据检测结果控制机器人的运动。

4. laser_callback 方法：这个方法订阅了/scan话题（激光雷达数据），在接收到新的激光数据时会调用laser_callback方法。它提取前方的最小距离，并判断是否有障碍物。

5. check_for_obstacles 方法：这个方法会从激光数据中获取机器人前方最小的距离，并与设置的安全距离进行比较。如果距离小于安全距离，就认为有障碍物。

6. navigate_robot 方法：根据是否检测到障碍物，决定机器人是前进还是转向。如果有障碍物，机器人会停止并开始旋转，否则前进。

7. print_status 方法：每0.1秒打印一次机器人的当前状态，包括是否检测到障碍物。

8. run 方法：这个方法让ROS节点一直运行，直到被手动停止。

9. 启动ROS系统
   启动gmapping建图
   在实际的应用中，我们通常会使用SLAM（如gmapping包）来实时构建地图。以下是启动gmapping的命令：

10. 启动ROS核心：

11. roscore

12. 启动gmapping：

13. roslaunch turtlebot3_slam turtlebot3_slam.launch

14. 启动激光雷达模拟（例如，使用TurtleBot3或您的仿真机器人）：

15. roslaunch turtlebot3_gazebo turtlebot3_empty_world.launch
    启动Python脚本
    在ROS核心启动并且仿真环境已经运行的情况下，您可以运行上面写好的Python脚本：

chmod +x autonomous_robot.py
rosrun <your_package> autonomous_robot.py
7. 可视化
为了更好地查看机器人的建图过程和状态，您可以使用rviz来可视化激光雷达数据、机器人位置和地图。

1. 启动rviz：
2. rosrun rviz rviz
3. 在rviz中，您可以加载以下显示：

• LaserScan：显示激光雷达数据。
• Map：显示SLAM构建的地图。
• RobotModel：显示机器人的模型。

4. 打印输出
   该代码通过以下方式打印机器人状态：

• 在ROS日志中输出“Obstacle detected! Turning to avoid.”或“No obstacles detected. Moving forward.”，以指示机器人的动作。
• 每0.1秒通过/robot_status话题发布机器人的当前状态，包括是否检测到障碍物。