1. 地图图层

注:在上图中，红色部分代表代价地图中的障碍物，蓝色部分代表机器人内切半径膨胀的障碍物，红色的多边形代表机器人的边界(footprint)。为使机器人避免碰撞，机器人的红色边界不能相交于红色部分，机器人的中心点不能相交于蓝色部分。

假设有一圆形机器人半径为0.5m，那么

膨胀半径，膨胀层会把障碍物代价膨胀直到该半径为止，一般将该值设置为机器人底盘的直径大小。

问题1：理论上，膨胀半径最小值为机器人的半径，否则容易撞上障碍物？例如半径为0.5m的机器人，全局膨胀半径是不是可以设置比0.5稍微大一点的值，例如0.8m? [待验证]

2. 常见代价地图图层

静态地图图层：基本上不变的图层，通常是SLAM建立的静态地图
障碍地图层：用于动态的记录传感器感知到的障碍物信息
膨胀层：在静态地图和障碍地图层上进行膨胀（向外扩张），以避免机器人撞上障碍物
其他图层：通过插件实现的其他地图图层，例如传感器地图层

3. 膨胀半径测试经验总结

膨胀半径设置太小，可能会出现贴着障碍物运动。半径为0.25m的机器人，设置为0.6m会存在明显的贴着障碍物运动，设置成0.8m较合适。

机器人的实际尺寸很重要，要写实际的测量尺寸，不能够将尺寸写大一点。实测发现，机器人实际半径0.254m，写成了0.27m（之前的想法是，半径写大一点，防止撞到障碍物），测试结果发现写成0.27m，全局膨胀半径1.1m，局部膨胀半径0.1m，过80cm的窄道，较困难（设置过度点也不行）。但是改成机器人实际半径尺寸，正常导航也可以通过80cm的窄道。

测试发现，全局膨胀半径对机器人过窄道的影响不大，过窄道更要注意实际的尺寸和局部膨胀半径参数。

参考链接：
costmap_2d-ROS Wiki