AgiBot-D1-EgoPlanner2D-TEB

基于 EGO-Planner-2D 与 TEB 局部规划器的智元（Agibot）四足机器人集成轨迹优化与控制框架。

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🖥 系统架构

本项目采用分布式控制架构：

• 计算平台：算法运行于独立的上位机（如笔记本电脑，x86_64 架构）。
• 通信链路：上位机通过局域网（UDP 协议）与智元四足机器人底层嵌入式系统通信。
• 核心模块依赖：
  • 局部规划器Ego-Planner-2D： Ego-Planner-2D-ROS2 —— 负责生成平滑且避障的轨迹。
  • 局部控制器TEB： AgiBot_D1_Navigation_ROS2 —— 负责轨迹跟踪控制。
  • 硬件通信层： AgiBot_D1_Controller_ROS2 —— 驱动层，封装了与智元 SDK 的交互。

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🚀 快速上手

1. 环境准备

• 操作系统： Ubuntu 22.04
• ROS 版本： ROS 2 Humble
• 硬件依赖： 智元机器人底层 SDK (AgiBot SDK)

2. 解决网络干扰 (⚠️ 关键步骤)

背景： ROS 2 默认的 DDS 组播流量极易干扰机器狗底层 SDK 的 UDP 实时通信包，导致控制延迟或指令丢失。

操作： 在运行 ROS 节点的每一个终端中，必须执行以下命令以强制使用 共享内存（SHM） 通信：

export FASTDDS_BUILTIN_TRANSPORTS=SHM

3. 编译安装

mkdir -p ~/agibot_ws/src
cd ~/agibot_ws/src
# 克隆本项目及核心模块
git clone https://github.com/JackJu-HIT/AgiBot-D1-EgoPlanner2D-TEB.git
cd ..
colcon build --symlink-install
source install/setup.bash

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💻 运行流程与调试

请严格按照以下顺序操作，确保实机运行安全：

第一步：启动硬件驱动

建立上位机与机器狗硬件的 UDP 通信链路。

ros2 run dog_controller dog_driver_node

第二步：启动状态管理节点

用于控制机器人进入预备状态。

ros2 run dog_controller dog_keyboard_node

• 操作： 在该终端按键，控制机器人进入 Stand（站立） 状态。

第三步：启动规划与控制核心

运行轨迹优化与跟踪控制算法。

ros2 run ego-planner motion_plan

第四步：交互与避障验证 (RViz2)

打开 RViz2 订阅相关话题，并使用顶部的工具栏进行交互：

1. 设置轨迹： 使用 "Publish Point" 工具依次点击两点：
   • 第 1 点： 机器人当前位置（Current Position）。
   • 第 2 点： 期望到达的目标点（Goal Position）。
   • 完成后，机器人将自动生成直线初轨并开始移动。
2. 避障效果验证： 由于 AgiBot-D1 原厂硬件暂不提供激光雷达点云，若需验证自主绕障功能，可以通过 RViz2 中的 "Goal Pose"（或自定义插件）手动发布模拟障碍物点云信息，观察 Ego-Planner 的实时重规划效果。

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📊 可视化指标

话题名称	类型	说明
/run_path	nav_msgs/Path	实际轨迹：红色线段，记录机器人实际位姿历史
/visual_teb_trajectory	nav_msgs/Path	TEB 轨迹：控制器实时计算的预测/跟踪轨迹
/visual_ego_trajectory	nav_msgs/Path	Ego 优化轨迹：规划器输出的高阶连续平滑轨迹
/visual_global_path	nav_msgs/Path	全局基准：起始点到终点的原始目标直线
/visual_local_opbstacles	sensor_msgs/PointCloud2	局部障碍物：用于规划避障的点云可视化
/odom	nav_msgs/Odometry	里程计反馈：用于闭环控制的状态估计数据

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ℹ️ 其他信息

• 智元 SDK 官方仓库： AgibotTech/agibot_D1_Edu-Ultra
• 项目贡献： 特别感谢 智元机器人 (Agibot) 提供的 agibot_D1_Edu 硬件平台及技术支持，本项目完成了 C++ 核心算法在 x86 上位机上的深度优化与实机部署。

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