Week 7：前半学期复习与模拟练习

实验基本信息

实验内容

本周主要复习前半学期内容，包括 ROS2 基本命令、Python 节点编程、机器人运动学、传感器、RViz 和 PID 控制。通过控制小乌龟走正方形轨迹，综合应用前半学期所学知识。

1. ROS2 常用命令复习

启动 turtlesim 仿真节点：

ros2 run turtlesim turtlesim_node

查看节点：

ros2 node list

查看话题：

ros2 topic list

监听位置信息：

ros2 topic echo /turtle1/pose

发布速度命令：

ros2 topic pub /turtle1/cmd_vel geometry_msgs/msg/Twist "{linear: {x: 1.0}, angular: {z: 0.0}}"

2. Python 节点练习

本周练习使用 Python 程序控制小乌龟走正方形。核心思路是利用 rclpy 创建 ROS2 节点，通过发布 cmd_vel 话题控制小乌龟沿正方形轨迹运动。

代码实现 (square_review.py)

import rclpy
from rclpy.node import Node
from geometry_msgs.msg import Twist
import time


class SquareReview(Node):
    def __init__(self):
        super().__init__('square_review')
        self.publisher = self.create_publisher(Twist, '/turtle1/cmd_vel', 10)

    def move(self, linear_x, angular_z, duration):
        msg = Twist()
        msg.linear.x = linear_x
        msg.angular.z = angular_z

        start = time.time()
        while time.time() - start < duration:
            self.publisher.publish(msg)
            time.sleep(0.1)

        self.publisher.publish(Twist())
        time.sleep(0.3)

    def run_square(self):
        self.get_logger().info('Start square movement')

        for i in range(4):
            self.get_logger().info(f'Side {i + 1}: move forward')
            self.move(1.0, 0.0, 2.0)

            self.get_logger().info(f'Corner {i + 1}: turn left')
            self.move(0.0, 1.0, 1.57)

        self.get_logger().info('Square movement finished')


def main():
    rclpy.init()
    node = SquareReview()
    time.sleep(1)
    node.run_square()
    node.destroy_node()
    rclpy.shutdown()


if __name__ == '__main__':
    main()

运行命令：

python3 square_review.py

程序会让小乌龟沿正方形轨迹行走 4 条边，每走完一条边后左转 90°（约 1.57 弧度）。

3. 运动学计算

已知左轮速度 0.5 m/s，右轮速度 1.5 m/s，轮间距 0.5 m。

线速度计算：

v = (v_left + v_right) / 2
v = (0.5 + 1.5) / 2 = 1.0 m/s

角速度计算：

ω = (v_right - v_left) / L
ω = (1.5 - 0.5) / 0.5 = 2.0 rad/s

这组参数下，机器人以 1.0 m/s 的线速度前进，同时以 2.0 rad/s 的角速度左转。通过调节左右轮速度差可以控制转向方向和幅度。

4. PID 控制复习

分量 含义 作用
P（比例） 根据当前误差调整输出 误差越大，修正力越强
I（积分） 根据历史误差累积进行修正 消除稳态误差
D（微分） 根据误差变化速度调整 减少震荡，提高稳定性

PID 是机器人运动控制最基础也最重要的算法之一，广泛应用于速度控制、轨迹跟踪等场景。

实验截图

小乌龟正方形轨迹

正方形轨迹