全体構成

rogi_launch/launch/rogi_nav.launch.py が、profile YAML を読み込んで各 component launch を組み合わせます。 多くの C++ ノードは rclcpp_components の composable node として実装され、必要に応じて component_container_mt にロードされます。

example/sample/config/real.yaml と example/sample/config/sim.yaml の launch.components で、コンポーネント単位またはノード単位に有効/無効を切り替えます。

データの流れは大きく次の順序です。

1. map_loader が CSV 地図を rogi_msgs/msg/Map として配信し、map_converter が自己位置推定用の OccupancyGrid に変換します。

2. 実機では sick_scan_xd が LiDAR scan を出し、scan_merger が複数 scan を base_link 基準の 1 本の scan に統合します。シミュレーションでは Gazebo 側の scan が同じ後段に入ります。

3. line_detector が scan 点群から RANSAC で線分を抽出し、emcl2 と ransac_localizer が地図、scan、odom、線分を使って map 上の robot pose を推定します。

4. simple_pure_pursuit が推定 pose と CSV 経路から /cmd_vel を生成します。

5. 実機では cmd_vel_to_dcmotor_node が /cmd_vel を Rogidrive motor command に変換し、wheel_odometry が encoder から /odom を更新します。

6. state_node が BehaviorTree を tick し、FollowPath action を通じて pure pursuit の経路実行順を管理します。

frame は map -> odom -> base_link -> sensor が基本です。emcl2 と ransac_localizer は map -> odom を publish し得るため、同時有効化する場合は profile と TF の競合に注意します。