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多车联动 配置与参数清单
本文件汇总 MultiWheel 多车联动 需要调整的全部配置项,分三层:
- 每台车都不同的身份/通信项(必须按车区分,配错直接导致组不成队或互相抢占)。
- 编队几何项(决定车间距、布局、互识别 ROI,全队应一致)。
- 闭环/遥控/安全调参项(手感与稳定性,可按需微调)。
涉及文件:
| 端 | 文件 | 作用 |
|---|---|---|
| Medulla | build/Medulla*/startup.iocmd |
插件加载、车号 CarNum、共享内存 tag、Playground 绑定、雷达初始化 |
| Medulla | 车体「Fields」面板 / loader setp <字段> <值> |
CartDefinition 中 [AsInitParam] 字段(车号、手动最大速度等) |
| Clumsy | build/Clumsy*/clumsy.json → msConf |
PilotConfig 全部联动参数(间距、检测、补偿、遥控系数等) |
| Clumsy | build/Clumsy*/clumsyconsole.json |
port、soTag、detourPort(通信端口/共享内存/定位) |
提示:
msConf的 key 与MultiWheelC/PilotConfig.cs字段一一对应;Medulla 的[AsInitParam]字段见MultiWheelM/CartDefinition.cs。
1. 每台车都不同(身份与通信)
以 Playground 双车(车1=主、车2=从)为例,逐项对照:
| 配置位置 | 字段 | 车1(主车) | 车2(从车) | 说明 |
|---|---|---|---|---|
Medulla startup.iocmd |
SetShareObjectTag |
Multi1 |
Multi2 |
必须与对应 Clumsy 的 soTag 一致 |
Medulla startup.iocmd |
loader setp CarNum |
1 |
2 |
车号,决定编队 slot(±半间距)。每台必须唯一 |
Medulla startup.iocmd |
SetPlaygroundBinding |
agv_multi_1 |
agv_multi_2 |
绑定的仿真小车名 |
Medulla startup.iocmd |
lidar init ... <robot> |
agv_multi_1 |
agv_multi_2 |
雷达挂到对应小车 |
Clumsy clumsyconsole.json |
port |
8008 |
8009 |
本车 HTTP/同步端口 |
Clumsy clumsyconsole.json |
soTag |
Multi1 |
Multi2 |
与 Medulla 的 ShareObjectTag 一致 |
Clumsy clumsyconsole.json |
detourPort |
4321 |
4421 |
与对应 Detour 实例一致 |
Clumsy clumsy.json |
MultiVehicleMasterEndpoint |
/ |
127.0.0.1:8008 |
/=本车为主车;从车填主车的 ip:port |
Clumsy clumsy.json |
PlaygroundRobotName |
agv_multi_1 |
agv_multi_2 |
WebAPI 操作/查询的小车名 |
Clumsy clumsy.json |
TwoLegLidarName |
rear_left_lidar_1,rear_right_lidar_1 |
rear_left_lidar_2,rear_right_lidar_2 |
互识别用的后向雷达名(与本车 startup 中的雷达名一致) |
| Detour | 运行目录 / detourPort |
Detour (4321) |
Detour_AGV2 (4421) |
两套独立定位 |
关键点
MultiVehicleMasterEndpoint:只有主车为/;从车必须指向主车端口(这里主车 Clumsyport=8008,故从车填127.0.0.1:8008)。CarNum通过 Medulla 的[AsInitParam]配置(setp/ Fields 面板 /cartparams.json),并以[AsLowerIO]上报给 Clumsy。不要改成 Clumsy 端写死。- 全队
MultiVehicleFleetNum必须等于实际车数(这里=2),否则永远ready=false,不下发运动。
2. 编队几何(全队一致)
字段(clumsy.json) |
含义 | Playground 参考值 | 默认值 |
|---|---|---|---|
TestCarSyncDistance |
车队两端中心到中心间距(mm) | 2400 |
2400 |
TestCarSyncTh |
编队布局方向偏角(deg),0=沿 X 排布 | 0 |
0 |
DeltaDetectCenter |
车中心到「互识别参考点」的偏移(mm) | 800 |
350 |
TwoLegGuessX |
2腿检测初始猜测 X(车体系, mm) | -1600 |
2000 |
MultiVehicleFleetNum |
车队总数 | 2 |
2 |
几何来源(Playground 默认场景 default_scene.json)
agv_multi_1初始位x=20200,agv_multi_2初始位x=17800→ 中心间距 = 2400 mm,朝向相差 180°。- 故
TestCarSyncDistance = 2400。
必须遵守的换算关系
互识别检测距离 detectDistance = TestCarSyncDistance - DeltaDetectCenter
TwoLegGuessX = -(TestCarSyncDistance - DeltaDetectCenter)
= -(2400 - 800) = -1600
TwoLegGuessX取负号:邻车在本车后方(用后向雷达rear_*),猜测点在车体 -X 方向。- 改
TestCarSyncDistance时,务必同步更新TwoLegGuessX,否则检测 ROI 偏离 → 检测失败 → 安全门拦停。 布局(每车 slot)由TestCarSyncDistance/TestCarSyncTh唯一推导:车1=+半间距、车2=−半间距并翻转 180°。已删除独立的FormationSlots,不要再引入重复参数。
3. 2 腿互识别(ROI / 聚类)
与「多舵轮-2腿检测」MovementTest 共用同一套参数;调好 MovementTest 再用于联动。
字段(clumsy.json) |
含义 | Playground 参考值 | 默认值 |
|---|---|---|---|
TwoLegLidarName |
后向雷达名(逗号分隔,按车区分,见 §1) | rear_left_lidar_X,rear_right_lidar_X |
— |
TwoLegGuessX |
初始猜测 X(见 §2 换算) | -1600 |
2000 |
TwoLegWidth |
两腿间距(mm) | 473 |
800 |
TwoLegWidthErr |
两腿间距允许误差(mm) | 100 |
100 |
TwoLegFilterLength |
ROI 滤波框长(mm) | 500 |
1800 |
TwoLegFilterWidth |
ROI 滤波框宽(mm) | 1000 |
600 |
TwoLegBlobDist / TwoLegBlobSize / TwoLegBlobPtCount |
聚类间距/尺寸/最小点数 | 100/200/5 |
100/200/5 |
TwoLegSgnDir |
方向符号(±1) | 1 |
1 |
TwoLegCenterChangeX |
中心 X 微调(mm) | 0 |
0 |
4. 手动遥控(Medulla 车队遥控)
遥控在 Medulla 侧产生指令(MultiVehicleManual*,[AsLowerIO] 上报 Clumsy)。摇杆输出已是物理单位,Clumsy 端系数应保持 1(直通)。
| 端 | 字段 | 含义 | 推荐值 |
|---|---|---|---|
Medulla [AsInitParam] |
MaxManualSpeed |
车队手动最大线速度(m/s) | 0.3 |
Medulla [AsInitParam] |
MaxManualAngularSpeed |
车队手动最大转向角(deg) | 45 |
Clumsy clumsy.json |
ManualCarSyncVxFac |
手动 Vx 系数(保持 1,勿再缩放) | 1.0 |
Clumsy clumsy.json |
ManualCarSyncVthFac |
手动 Vth 系数(保持 1) | 1.0 |
Clumsy clumsy.json |
SyncThAccPerSec |
转向角爬升速率(deg/s) | 30 |
历史坑:
ManualCarSyncVxFac=0.2 × MaxManualSpeed=0.3 → 0.06 m/s,肉眼几乎不动;VthFac=5 → 225°超舵轮范围。已统一为系数=1。
操作:在 Medulla 打开车体工具 「FleetRemote / 车队联动遥控」(workspace 摇杆,松手自动回零),开「车队联动」开关后拖摇杆即可。主车摇杆驱动全队;从车由主车广播自动跟随,无需各自开开关。不要同时打开普通「手动控制」面板(会抢占优先级)。
5. 闭环补偿与安全门
字段(clumsy.json) |
含义 | 推荐值 |
|---|---|---|
MultiVehicleUseDetect |
启用互识别纠正 + 安全门(任一车检测不到邻车→整队停车) | true |
MultiVehicleDetectBiasXFac/YFac/ThFac |
互识别补偿系数 | 0.5/0.5/0.5 |
MultiVehicleDetectBiasXThreshold/YThreshold/ThThreshold |
互识别补偿上限(mm/mm/deg) | 50/50/5 |
MultiVehiclePosBiasXFac/YFac/ThFac |
车队内姿态纠正(SLAM 逐车编队保持)补偿系数 | 0.5/0.5/0.5 |
MultiVehiclePosBiasXThreshold/YThreshold/ThThreshold |
车队内姿态纠正上限(mm/mm/deg) | 50/50/5 |
SingleCarSyncPrecisionXy / SingleCarSyncPrecisionTh |
对齐精度 / 补偿死区(mm/deg) | 10 / 0.2 |
MultiVehicleSyncUseDetour |
仅控制"定位是否参与车队内姿态纠正"(即上面的 PosBias* 补偿);不影响"整个车队姿态的计算" |
false |
MultiVehicleSyncUseDetour 语义(重要,勿混淆)
该开关只切换 "车队内姿态纠正"(用 SLAM 逐车把每台车纠回其编队 slot,即 PosBias* 补偿),不切换 "整个车队姿态的计算":
| 用途 | 是否受该开关控制 | 说明 |
|---|---|---|
车队内姿态纠正(PosBias* 逐车 SLAM 补偿) |
是(false=关闭,仅靠编队几何/互识别保持队形) | 唯一开关点 |
| 反推/广播车队中心、SLAM 间距、自动安全门、原地旋转判停航向 | 否,始终用 Detour | 自动模式整队姿态恒依赖全局定位 |
- 即使
MultiVehicleSyncUseDetour=false,自动模式主车仍调用getCartLocation()反推车队中心;若无有效全局定位则该调用阻塞 → 联动线程阻塞不下发速度(安全停车),定位恢复后自动继续。 false适用于:SLAM 两车相对精度不佳、希望只靠互识别/编队几何保持队形,但整车队的绝对位姿仍由 Detour 驱动(如自动循路径)。
要点
MultiVehicleUseDetect=true时若 2 腿检测没锁定,fleetVx会被安全门置零(表现为摇杆"无效"——这是预期安全行为,不是 bug)。先确保检测稳定。- 车队内姿态纠正(
PosBias*)要求两车共享同一 SLAM 世界系;否则编队中心反推会错。Playground 两车同图,满足。 - 不需要绝对编队保持时,可把
MultiVehiclePosBias*Fac设 0 或MultiVehicleSyncUseDetour=false,仅靠互识别维持间距(整车队姿态仍由 Detour 计算)。
6. 自动蟹行动作(FleetCrabWalk / MovementTest「车队联动-自动蟹行」)
在 Clumsy 侧 MovementTest 面板触发,以当前车队中心为起点,构造一条与车队朝向夹角 FleetCrabAngleDeg、长度 FleetCrabLengthMm 的直线路径,执行侧复用 FleetRemote 已验证丝滑的脚本手动等价输入(MultiVehicleScriptEnabled + mode=1)让整队斜向平移(蟹行):
- 动作每拍读取主车 Detour 反推车队中心,计算直线进度
along、横向偏差lateral和剩余距离remain。 - 横向偏差只转成一个小幅、带斜率限制的蟹行方向修正,再写入
MultiVehicleScriptVx/Vy;TickMultiVehicle仍按手动蟹行逻辑合成frontTh==rearTh并广播从车。 - 这样保留手动蟹行的平滑执行链路,同时让自动动作具备温和的路径纠偏;避免旧几何控制器
bias/dTh直接叠到 gcp 时出现舵角阶跃。 - 前提:在主车(
MultiVehicleMasterEndpoint="/")上运行,且主车有 Detour 定位(用于反推车队中心起点)。
字段(clumsy.json → msConf) |
含义 | 默认值 |
|---|---|---|
FleetCrabAngleDeg |
蟹行路径与当前车队朝向的夹角(deg,逆时针为正)。决定斜行方向:0=正前方,90=正左方平移,-90=正右方。稳态下即各舵轮的蟹行角 | 45 |
FleetCrabLengthMm |
蟹行路径长度(mm),沿夹角方向行驶该距离后停车结束 | 2000 |
FleetCrabSpeed |
蟹行行驶速度(m/s) | 0.2 |
FleetCrabGcpThetaThreshold |
兼容旧几何控制器实现的 gcp 舵角上限;当前脚本手动等价实现不直接使用 | 95 |
FleetCrabCorrectionGain |
横向误差纠偏增益。增大后收敛更快,但更容易出现方向摆动 | 1 |
FleetCrabCorrectionAngleDeg |
自动纠偏最大改向角(deg)。越小越接近手动蟹行,越大纠偏越强 | 8 |
FleetCrabCommandAccel |
Vx/Vy 命令斜率限制(m/s²),抑制纠偏方向突变 |
0.4 |
MultiVehicleCrabSteerLimitDeg |
mode=1 蟹行舵角上限,应与 Medulla 侧 WheelAngleLowerLimit/UpperLimit 匹配;-95° 在默认 120° 内会直接下发 |
120 |
行为要点 / 注意
- 当前实现不走
MultiVehicleAuto*/MultiVehicleSendMotion,也不再临时改MultiVehicleAutoUseIdealCenter;结束/急停会清零脚本字段。 FleetCrabDbg会记录along/lateral/remain/corr/localAngle/cmd(Vx,Vy);MultiVehicleDbg可继续对照最终frontTh≈rearTh、是否有 POS/Detect 补偿,以及CRAB in/raw/limit/rev是否在舵角上限内保持连续表达。MultiVehicleUseDetect=true时仍受 2 腿检测安全门约束(检测丢失会被置零停车)。- Playground 双车场景的
actuator.maxSteeringAngle也必须与该上限一致;若仍为90,Clumsy 发出的-98°纠偏会在仿真执行层被夹回-90°,表现为纯横移路径无法收敛。
7. 常见坑位(排查清单)
- 组不成队 /
ready=false:MultiVehicleFleetNum与实际车数不符;从车MultiVehicleMasterEndpoint没指向主车端口;soTag不匹配。 - 摇杆无反应:
MultiVehicleUseDetect=true但检测没锁(安全门);或误把系数设成 <1 / 滑条乘零;或在从车而非主车上操作。 - 两车一起匀速跑飞:编队中心反推必须用真正的 SE(2) 逆(
SolveTransform2D),不能用逐分量取负-layout(从车layoutTh=180会算错 → 补偿正反馈发散)。已修复于InferFleetCenterFromCar。 - 检测框位置不对:
TwoLegGuessX未随TestCarSyncDistance同步更新(见 §2 换算)。 - 车号不对/全为 1:
CarNum未通过[AsInitParam](setp CarNum X)按车配置。
8. 参考:Playground 双车验证值速查
// clumsy.json -> msConf (主车=agv_multi_1;从车把标注项改为车2值)
"TestCarSyncDistance": 2400,
"TestCarSyncTh": 0,
"DeltaDetectCenter": 800,
"TwoLegGuessX": -1600,
"MultiVehicleFleetNum": 2,
"MultiVehicleUseDetect": true,
"ManualCarSyncVxFac": 1.0,
"ManualCarSyncVthFac": 1.0,
"SyncThAccPerSec": 30,
"MultiVehicleMasterEndpoint": "/", // 从车: "127.0.0.1:8008"
"PlaygroundRobotName": "agv_multi_1", // 从车: "agv_multi_2"
"TwoLegLidarName": "rear_left_lidar_1,rear_right_lidar_1", // 从车: *_2
// 自动蟹行动作(见 §6,仅主车触发)
"FleetCrabAngleDeg": 45,
"FleetCrabLengthMm": 2000,
"FleetCrabSpeed": 0.2,
"FleetCrabGcpThetaThreshold": 95,
"FleetCrabCorrectionGain": 1.0,
"FleetCrabCorrectionAngleDeg": 8,
"FleetCrabCommandAccel": 0.4,
"MultiVehicleCrabSteerLimitDeg": 120
# Medulla startup.iocmd (主车)
loader SetShareObjectTag Multi1 # 从车: Multi2
loader setp CarNum 1 # 从车: 2
loader SetPlaygroundBinding agv_multi_1 tutorial-multi-wheel # 从车: agv_multi_2