在 開源自主導航小車MickX4 這個系列教程中，我們一共分爲了十個博客部分進行了講解差速小車的導航。由於一些的原因，這裏有一部分我們沒有仔細去深入研究其中每一個部分的算法內容，只是簡單的調用和理解了這個算法模塊的輸入輸出接口。比如說這裏用到的激光SLAM（gmapping，cartographer LeGO-LOAM）,還有後續的全局規劃算法和局部規劃算法也只是調了一下參數，沒有對源碼進行分析。
1 博客回顧
最早針對先鋒機器人底盤上實現了自主導航，產生了如下的幾篇博客。當時在先鋒機器人的底盤上實現了自主導航。
後來由於項目需要，產生了自己製作ROS底盤的項目。因此製作了5輛麥卡納姆輪的底盤，這個過程編寫成爲了以下兩篇博文
後來想製作在室外運行的自主導航小車，因此確定了Mick 這個項目代號。開始使用四輪差速小車模型和16線的3D激光雷達作爲傳感器，導航框架是基於move_base進行修改的。
項目開源的代碼中支持麥克納姆輪和四輪差速底盤，該開源項目從搭建機械部分開始，分享底層的嵌入式控制，上層的建圖和導航部分，最終實現A點到B的自主導航。 當前地址的代碼爲麥克納姆輪和四輪差速ROS底盤的ROS導航節點包，與 mick_robot_chasiss 代碼（底層控制代碼）配合使用，更多的信息可以參考博客-熊貓飛天
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開源自主導航小車MickX4（九）基於move_base 的自主導航框架
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開源自主導航小車MickX4（十）總結與展望
2 學習建議
- 1）先使用成品底盤
根據我自己學習的經驗。大家如果是初學的話，最好還是先用一個成品的底盤（比如，turtlebot、autolabor、先鋒機器人和kuboki之類的）。先用成品的底盤調通導航程序，這樣如果你對自己搭建底盤感興趣，你在調試的時候起碼可以保證上層導航算法是沒有問題的。 - 2）底盤選型
在學習的過程中，我們發現兩輪差速底盤的里程計精度比起四輪差速要高很對（四輪是依靠輪子和底盤滑動實現轉向的）。但是室外環境，兩輪底盤不如四輪底盤平穩。 - 3）底盤控制方案
現在的伺服電機都支持總線式的電機，一些工控機也有IO接口。因此也有方案直接把底盤的運動控制放在了工控機裏面，也就是在ROS底盤節點裏面計算速度閉環，直接通過總線下發，控制電機調速。與之對比的方案就是我們採用的利用STM32來實現底盤的運動控制。這兩種方案我們都在不同的項目上使用過，單片機方案成熟度高，但是針對大功率電機需要對控制板做電磁屏蔽。工控機方案好調試，可視化數據比較方便，但是實時性差一點，此外類似於線程阻塞的坑（別問我咋知道的(▽)）。對於小車還是推薦單片機方案。 - 4）學習方法
遇到問題別自己一直想，多加羣交流，加羣，加羣。
3 後續計劃
當前的小車教程，也只能算是走通了整個流程，算是一個入門教程吧。在實際的項目中還需要針對環境去微調參數和，但是基本上小車是可以動起來的。實際上小車的文檔在此之前就已經寫完了，中間由於一些項目上的事情去忙其他的了，最近把文檔整理了一遍（也算是複習了），使得它展示的更加有邏輯性一點。
由於自己的研究方向是視覺SLAM，因此在後續的任務中將繼續開源另外一個項目，計劃是實現基於視覺的導航。針對在激光導航中遇到的問題，後期可能會調整一些使用4輪8電機的全驅動結構的底盤，提升里程計的精度問題。新的視覺導航框架也會合併到Mick這個項目代號中去。
最後感謝向我反饋BUG的網友們，感謝大家的支持。
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