# ROS- Navigation Stack
[参考資料](https://qiita.com/MoriKen/items/0b75ab291ab0d95c37c2)

**amcl**
Particle Filterを用いた自己位置推定
地図・センサを用いてオドメトリ情報を補正

**costmap_2D**
障害物情報管理(占用/自由/未知の３状態)
二次元、三次元の占有格子地図を生成

※占有格子地図…Grid_Based SLAMとは異なり、確率的ではない。

**gmapping**
SLAMを用いた地図の生成
移動しながらの地図作成

# move_base
ゴールまでの経路・動作計画ナビゲーション

# map_server
地図の管理、地図を配信

# nav_core
経路・動作計画のインターフェース

- 大域的な経路計画
**navfn**:ダイクストラ法
**global_planner**:A*またはダイクストラ法
**carrot_planner**:ゴールまで単純に直進する
- 局所的な動作計画
**baselocal_planner**:基本的にDynamic Window Appoach(DWA)
**dwa_local_planner**:基本的にDynamic Window Appoach(DWA)

※DWA…ロボットのキネマティクス（運動モデル）を考慮した軌跡で、かつ現在速度からダイナミクス（加速度）を考慮して実行可能な複数のローカルパス候補を、速度の空間でサンプリングします。これらの候補から、評価関数によりグローバルパスに追従しつつ、障害物を回避するローカルパス（走行速度）を求めます。ここでは、一般的にロボット方向の考慮した評価により、動作が計画されます。

- ロボットが動けないスタック状態からの動作復帰
**clear_costmap_recovery**:ロボット周辺のコストマップをクリアすることで、動けない状態から復帰を試みる。
**rotate_recovery**:ロボットが旋回して障害物を測定しなおすことで、動けない状態から復帰を試みる。
**move_slow_and_clear**:コストマップをクリアした後に低速で移動して復帰を試みる。