李博昊 羅詠涵 彭克勤 北京信息科技大學(xué)

1 引言

移動機器人是一種具備自動、可移動性、人工智能等多方面能夠半自主或全自主工作的機器。自1961年美國誕生世界上第一臺工業(yè)機器人誕生后，經(jīng)過近60年發(fā)展，機器人已經(jīng)逐漸步入工業(yè)、教育、軍事、管理、科研、醫(yī)療、服務(wù)等行業(yè)。機器人與人類社會的融合，逐漸改變了人類的生活方式。

如今機器人產(chǎn)業(yè)在我國市場快速發(fā)展，國內(nèi)機器人許多企業(yè)的生產(chǎn)線上可以看到我國自行生產(chǎn)的機器人，但是也逐漸衍生出了很多問題等待我們的處理與解決。我國主要存在的問題有：基礎(chǔ)零件部件制造能力差，關(guān)鍵零件技術(shù)缺失；機器人沒有形成自己的品牌，中國從事機器人研究的企業(yè)沒有形成較大規(guī)模，缺乏市場品牌的認知度，面臨外國品牌的競爭壓力。我國需要開展關(guān)鍵技術(shù)研究，機器人技術(shù)不斷的發(fā)展，需要滿足不同產(chǎn)品需求的機器人構(gòu)形。

國內(nèi)現(xiàn)在缺乏拓展性高且又性價比高的設(shè)備框架，不利于在原有的基礎(chǔ)上加入一些新的功能，面對不同需求，產(chǎn)品的局限性較高，升級改造的時候十分麻煩。本文所研發(fā)設(shè)計的基于激光雷達SLAM的自主導(dǎo)航機器人系統(tǒng)，可基于設(shè)計人的需求在原有的機器人平臺上進行拓展研發(fā)，增加更多的功能，并且根據(jù)時代的需求進行不同層面的升級，在保證經(jīng)濟利益的同時最便利的提高了產(chǎn)品的擴展性，符合當下與時俱進的快節(jié)奏的更新?lián)Q代，解決了當下機器人的一大問題。

2 本系統(tǒng)功能特色簡介

(1）本系統(tǒng)支持操作者選擇區(qū)域構(gòu)建地圖。

(2）本機器人系統(tǒng)可供操作者對周圍環(huán)境進行實時監(jiān)控。

(3）本系統(tǒng)支持機器人進行移動路徑的數(shù)據(jù)記錄和地圖保存。

(4）使用Gmapping算法進行建圖，ACML算法進行定位。

3 硬件系統(tǒng)設(shè)計

本機器人系統(tǒng)的主控制器采用的是運行Linux系統(tǒng)的樹莓派4B板，用來處理計算機器人的里程數(shù)據(jù)和雷達等數(shù)據(jù)。樹莓派是由注冊于英國的慈善組織“Raspberry Pi 基金會”開發(fā)的一種微型電腦，其中搭載Linux嵌入式系統(tǒng)，擁有體積小、易操作功能強大等優(yōu)點。

樹莓派共有40個IO接口，其中GPIO(General Purpose I/O Ports)接口數(shù)量為26個，26個GPIO端口可以輸出或者輸入高低電平，用戶通過這一特點可以使樹莓派和其他傳感器進行數(shù)據(jù)交互。

樹莓派4B的一些GPIO接口具有I2C接口、SPI接口、UART接口、PWM接口的功能。I2C是一種同步串行總線，它可以實現(xiàn)連接在總線上的兩個器件進行信息傳輸，樹莓派通過I2C端口可以實現(xiàn)多個設(shè)備間的交互。SPI是串行外設(shè)接口，這種接口用來控制多個控制器之間的主從關(guān)系。UART是通用異步收發(fā)傳輸器，在樹莓派上啟用了串口終端，可以使用電腦來控制樹莓派，樹莓派通過異步收發(fā)傳輸器就可以直接控制Arduino單片機。

機器采用激光測距的方式測量距離。激光測距與超聲波測距測量相比精度較高，而且與計算機視覺測距相比處理數(shù)據(jù)的復(fù)雜度較低。采用的激光雷達測距范圍是12cm-350cm，測距分辨率1°，測距精度為2cm，這樣的激光雷達雖然配置較低，但是可以滿足室內(nèi)測距的要求。

在SLAM導(dǎo)航系統(tǒng)中機器自身位姿的計算是非常重要的，這就需要IMU(慣性測量單元)裝置來測量物體的角速度和加速度。MPU9250芯片是一個包含三個單站的加速度計和三個單軸的陀螺儀，加速度計檢測獨立三軸的重力加速度信號，陀螺儀檢測角速度信號，測量出移動機器人在三維空間中的角速度和加速度，并進行計算解出移動機器人的姿態(tài)。

圖1 機器人系統(tǒng)構(gòu)結(jié)構(gòu)

如今移動機器人底盤常用的驅(qū)動方式為履帶式驅(qū)動和輪式驅(qū)動。采用履帶式底盤驅(qū)動的機器人在面對復(fù)雜地形時移動能力強于輪式驅(qū)動的機器人模型，但是履帶式驅(qū)動模型安裝復(fù)雜，控制較困難；輪式驅(qū)動的優(yōu)勢在于結(jié)構(gòu)設(shè)計較簡易、功耗較小、便于控制，但是輪式驅(qū)動方式無法跨越障礙物，本文設(shè)計的機器人系統(tǒng)主要應(yīng)用于室內(nèi)環(huán)境，主要的移動地面較平整，遇到障礙物機器人可以通過路徑規(guī)劃的方式繞過障礙物。綜合考慮設(shè)計機器人的復(fù)雜度、成本和移動靈活性，結(jié)合本機器人系統(tǒng)主要應(yīng)用的環(huán)境為室內(nèi)，地形較平坦，沒有復(fù)雜的障礙物，本機器人系統(tǒng)采用輪式底盤結(jié)構(gòu)的方式進行驅(qū)動。

4 軟件系統(tǒng)設(shè)計

4.1 Gmapping算法

本機器人系統(tǒng)采用Gmapping算法進行建圖，Gmapping算法是在RBPF的粒子濾波算法的基礎(chǔ)上改進而來的。RBPF粒子濾波算法是將定位和建圖根據(jù)貝葉斯法則將兩個過程分離，即將該SLAM問題分解成移動機器人位姿估計和移動機器人的地圖估計。這樣大大降低了該SLAM問題的難度。該算法的主要步驟如下：

(1）首先以移動機器人的初始位置開始構(gòu)建地圖，在初始位置生成N個的粒子，每個粒子權(quán)重為1/N。

(2）機器根據(jù)前一時刻的例子狀態(tài)和當前機器人的位姿，采樣產(chǎn)生新的粒子。

(3）根據(jù)每一時刻的觀測值，為每個粒子重新計算權(quán)值，越有可能獲得觀測的例子，獲得新的權(quán)重越高。

(4）隨著計算的次數(shù)越多，某些粒子的權(quán)重越來越低趨近于0，某些粒子的權(quán)重越來越高趨近于1，為了能準確的估計移動機器人的位姿，將重采樣過后的粒子集輸入到狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程中，獲得新的觀測粒子。

(5）根據(jù)粒子的軌跡和觀測記錄，對每個粒子攜帶的地圖與歷史地圖匹配后更新到全局地圖中。

圖2 建圖流程

4.2 AMCL算法

在SLAM導(dǎo)航問題中，機器人的精確定位是十分重要的，因為如果無法準確定位機器人的當前位置，那么規(guī)劃出到目的地的路徑必然是錯誤的。

AMCL(adaptive Monte Carlo localization)算法是蒙特卡洛定位方法的一種升級版，使用自適應(yīng)的 KLD 方法來更新粒子。

4.3 RVIZ工具使用

本系統(tǒng)使用ROS中提供的rviz三維可視化平臺操作機器人。rviz是ROS官方提供的一款3D可視化工具，它以圖形化界面的方式將移動機器人的各種參數(shù)展示給操作者，并且操作者可以對ROS的程序進行圖像化操作。在此界面上可以顯示機器人構(gòu)建成功地圖、機器人深度攝像頭返回的點云數(shù)據(jù)、機器人規(guī)劃的移動路徑等數(shù)據(jù)，還可以操作機器人的運動，使用戶更為直觀的得到機器人的位姿和構(gòu)建成功的地圖。

圖3 Rviz運行界面

5 總結(jié)

基于激光SLAM的室內(nèi)移動機器人在設(shè)計中運用了多種傳感器，本系統(tǒng)運用了激光雷達模塊進行測距、建圖，并使用樹莓派作為系統(tǒng)的主控制器，相較于單獨使用單片機來進行數(shù)據(jù)處理，樹莓派獲得的數(shù)據(jù)更準確、更可靠。

系統(tǒng)室內(nèi)建圖使用Gmapping算法，通過雷達返回的數(shù)據(jù)使用AMCL算法進行定位，此設(shè)計方案具有可靠性高、性價比好及框架易用性高等優(yōu)點。并且在此平臺上還可以加裝其他的硬件設(shè)施和其他功能，具有較高的擴展性。