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    基于激光雷達(dá)的巡檢機(jī)器人導(dǎo)航系統(tǒng)研究

    2018-03-13 01:57:34季宇寒
    關(guān)鍵詞:邊界點(diǎn)關(guān)鍵點(diǎn)導(dǎo)航系統(tǒng)

    季宇寒 李 寒 張 漫 王 琪 賈 稼 王 庫

    (1.中國農(nóng)業(yè)大學(xué)現(xiàn)代精細(xì)農(nóng)業(yè)系統(tǒng)集成研究教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 北京 100083;2.北京興匯同維電力科技有限公司, 北京 100083)

    0 引言

    巡回檢驗(yàn)是在產(chǎn)品生產(chǎn)、運(yùn)行中進(jìn)行的定期或隨機(jī)檢驗(yàn),旨在及時(shí)發(fā)現(xiàn)設(shè)備質(zhì)量問題或運(yùn)行故障。人工巡檢耗費(fèi)大量勞動(dòng)力,智能巡檢機(jī)器人能夠保證巡檢任務(wù)高效、可靠執(zhí)行[1-3],并將巡檢人員從單調(diào)重復(fù)的巡檢任務(wù)中解放出來,在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)[4-5]、變電站維護(hù)[6-7]、橋梁隧道檢修[8-9]、線纜異常排查[10-11]等方面均有應(yīng)用。高精度的導(dǎo)航定位是巡檢機(jī)器人完成巡檢任務(wù)的核心技術(shù),直接影響巡檢的效率與可靠性。

    目前,國內(nèi)外巡檢機(jī)器人的傳統(tǒng)導(dǎo)航方案都有一定的局限性。磁軌與RFID標(biāo)簽方案需要預(yù)埋,對(duì)地面有較大破壞,且具有較高的維護(hù)成本[15]。GNSS方案在遮擋較多的場(chǎng)景下易丟失衛(wèi)星信號(hào),且不能用于室內(nèi)[16-18]。慣導(dǎo)與編碼器方案的導(dǎo)航誤差會(huì)累積,長時(shí)間使用有較大誤差[19]。視覺方案對(duì)光線要求較高,對(duì)陰影敏感,室外應(yīng)用效果不佳[20-21]。激光雷達(dá)(Light detection and ranging,LiDAR)作為導(dǎo)航定位的新型傳感器,以其高精度、高實(shí)時(shí)性、全天候等優(yōu)點(diǎn)逐漸成為巡檢機(jī)器人導(dǎo)航的主流設(shè)備[22-26]。

    本文旨在搭建基于激光雷達(dá)的巡檢機(jī)器人導(dǎo)航平臺(tái),融合激光雷達(dá)與編碼器信息,建立環(huán)境地圖,規(guī)劃最優(yōu)路徑,從而實(shí)現(xiàn)巡檢導(dǎo)航定位。

    1 巡檢導(dǎo)航系統(tǒng)開發(fā)

    1.1 系統(tǒng)整體設(shè)計(jì)

    巡檢導(dǎo)航系統(tǒng)由遠(yuǎn)程監(jiān)控平臺(tái)與巡檢機(jī)器人兩部分組成,如圖1所示。其中,遠(yuǎn)程監(jiān)控平臺(tái)是任務(wù)分配與數(shù)據(jù)管理中心,巡檢機(jī)器人是數(shù)據(jù)采集與任務(wù)執(zhí)行終端。二者通過無線網(wǎng)絡(luò)(2.4 GHz電臺(tái)或4 G LTE基站)進(jìn)行實(shí)時(shí)通信,分工協(xié)作完成巡檢任務(wù)。本研究以巡檢機(jī)器人為研究對(duì)象。

    圖1 巡檢導(dǎo)航系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)Fig.1 Overall framework of inspection navigation system

    1.2 巡檢機(jī)器人設(shè)計(jì)

    1.2.1硬件設(shè)計(jì)

    巡檢機(jī)器人硬件由環(huán)境感知模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、車體控制模塊和無線通信模塊4部分組成,如圖2所示。

    圖2 巡檢機(jī)器人硬件結(jié)構(gòu)圖Fig.2 Hardware structure diagram of inspection robot

    (1)環(huán)境感知模塊

    準(zhǔn)確、快速的環(huán)境感知是導(dǎo)航系統(tǒng)可靠工作的前提,巡檢機(jī)器人通過環(huán)境感知模塊實(shí)現(xiàn)對(duì)外界環(huán)境與自身狀態(tài)的信息獲取。機(jī)器人搭載的SICK LMS511二維激光雷達(dá),具有190°水平掃描角度范圍,0.167°水平分辨率,80 m測(cè)距量程和25 Hz的掃描頻率,可實(shí)現(xiàn)室內(nèi)外環(huán)境信息的高效獲取。機(jī)器人的差動(dòng)驅(qū)動(dòng)輪配備編碼器,能實(shí)時(shí)反饋機(jī)器人位姿信息。機(jī)器人搭載可見光相機(jī)與紅外相機(jī),分別提供可見光圖像和紅外圖像,以基于多通道圖像的信息融合對(duì)巡檢目標(biāo)進(jìn)行可靠的檢測(cè)。

    (2)數(shù)據(jù)處理模塊

    實(shí)時(shí)、可靠的數(shù)據(jù)處理是巡檢任務(wù)順利執(zhí)行的關(guān)鍵,巡檢機(jī)器人通過數(shù)據(jù)處理模塊完成目標(biāo)檢測(cè)、導(dǎo)航定位、移動(dòng)控制等核心功能。機(jī)器人搭載工業(yè)PC機(jī)作為頂層控制器,安裝Windows操作系統(tǒng),便于應(yīng)用程序的設(shè)計(jì)開發(fā),可擴(kuò)展多種巡檢應(yīng)用;搭載Cortex A9核心的嵌入式主板作為底層控制器,該主板具有豐富的外設(shè)接口,可擴(kuò)展不同的傳感器和執(zhí)行機(jī)構(gòu)。頂層與底層控制器通過以太網(wǎng)進(jìn)行高效、穩(wěn)定的數(shù)據(jù)交互。

    (3)車體控制模塊

    平穩(wěn)、安全的車體控制是機(jī)器人到達(dá)目標(biāo)位置的保證,巡檢機(jī)器人通過車體控制模塊驅(qū)動(dòng)車體移動(dòng)。機(jī)器人的差動(dòng)輪式底座由2個(gè)差動(dòng)驅(qū)動(dòng)輪和2個(gè)萬向從動(dòng)輪組成,具有控制簡單、轉(zhuǎn)向靈活等優(yōu)點(diǎn),能實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的完整運(yùn)動(dòng)控制。為保證對(duì)機(jī)器人底座的精確控制,選擇伺服電機(jī)驅(qū)動(dòng)差動(dòng)輪,通過伺服反饋提高控制精度。

    (4)無線通信模塊

    高速、廣域的數(shù)據(jù)交互是實(shí)現(xiàn)智能巡檢的基礎(chǔ),巡檢機(jī)器人通過無線通信模塊與遠(yuǎn)程監(jiān)控平臺(tái)進(jìn)行巡檢數(shù)據(jù)與控制指令的通信。機(jī)器人搭載2.4 GHz無線電臺(tái)通信模塊與4 G LTE移動(dòng)通信模塊,可根據(jù)工作環(huán)境切換通信模式,具有良好的通用性。

    1.2.2軟件設(shè)計(jì)

    巡檢機(jī)器人軟件由應(yīng)用層、控制層和驅(qū)動(dòng)層3個(gè)層次構(gòu)成,如圖3所示。其中,應(yīng)用層為基于Windows的巡檢任務(wù)調(diào)度程序,可根據(jù)不同的應(yīng)用場(chǎng)景,調(diào)整機(jī)器人的任務(wù)模式??刂茖訛榛赗OS(Robot operating system)的地圖建立、路徑規(guī)劃、導(dǎo)航定位程序,是導(dǎo)航軟件系統(tǒng)的核心,也是實(shí)現(xiàn)機(jī)器人自主導(dǎo)航的關(guān)鍵。驅(qū)動(dòng)層為基于Ubuntu的移動(dòng)平臺(tái)控制程序,以經(jīng)典的PID算法為控制核心,實(shí)現(xiàn)移動(dòng)機(jī)器人平穩(wěn)、安全移動(dòng)。

    圖3 巡檢機(jī)器人軟件結(jié)構(gòu)圖Fig.3 Software structure diagram of inspection robot

    1.3 巡檢導(dǎo)航軟件設(shè)計(jì)

    導(dǎo)航軟件是巡檢機(jī)器人軟件系統(tǒng)控制層的核心,主要由環(huán)境地圖建立、全局路徑規(guī)劃和自主導(dǎo)航定位3個(gè)部分構(gòu)成。

    1.3.1環(huán)境地圖建立

    環(huán)境地圖是機(jī)器人通過傳感器對(duì)周圍環(huán)境進(jìn)行理解后形成的先驗(yàn)知識(shí),準(zhǔn)確的環(huán)境地圖是機(jī)器人實(shí)現(xiàn)導(dǎo)航定位的前提。巡檢機(jī)器人將激光雷達(dá)與編碼器信息相融合,構(gòu)建二維環(huán)境柵格地圖,為機(jī)器人提供導(dǎo)航定位信息。

    二維地圖建立算法基本都依賴于概率估計(jì),如:Gmapping、HectorSLAM、KartoSLAM等[27]。Gmapping是基于粒子濾波的二維SLAM算法,其融合激光雷達(dá)和里程計(jì)信息,具有較強(qiáng)的魯棒性。為平衡算法的精度與復(fù)雜度,采用Rao-Blackwellized隨機(jī)模型對(duì)粒子數(shù)進(jìn)行初始化,并通過自適應(yīng)重采樣技術(shù),可有效防止粒子退化。采用離線數(shù)據(jù)建圖,相比SLAM方式,傳感器的完整離線數(shù)據(jù)可節(jié)約重復(fù)采集數(shù)據(jù)的時(shí)間。同時(shí),通過復(fù)用離線數(shù)據(jù)也能調(diào)整算法經(jīng)驗(yàn)參數(shù),提高建圖精度。

    使用ROS系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)Gmapping算法過程如圖4所示。其中:數(shù)據(jù)包重放節(jié)點(diǎn)發(fā)布激光掃描數(shù)據(jù)、里程計(jì)數(shù)據(jù)、坐標(biāo)變換數(shù)據(jù)。Gmapping節(jié)點(diǎn)訂閱以上消息,結(jié)合機(jī)器人模型的靜態(tài)坐標(biāo)變換樹數(shù)據(jù),建立二維柵格地圖,并發(fā)布地圖消息。

    圖4 Gmapping算法ROS節(jié)點(diǎn)關(guān)系圖Fig.4 ROS node relationship of Gmapping algorithm

    選擇具有閉合路徑的室內(nèi)環(huán)境建立二維地圖,通過檢驗(yàn)地圖的結(jié)構(gòu)特征與閉合情況來評(píng)估建圖效果。機(jī)器人通過對(duì)激光雷達(dá)和編碼器的數(shù)據(jù)采集,記錄環(huán)境與自身信息的完整觀測(cè)數(shù)據(jù)。為檢驗(yàn)地圖的路徑閉合情況,機(jī)器人返回出發(fā)點(diǎn)后繼續(xù)采集一段數(shù)據(jù),保證數(shù)據(jù)完整閉合。

    1.3.2全局路徑規(guī)劃

    巡檢機(jī)器人的任務(wù)具有高重復(fù)性,通過路徑規(guī)劃算法,獲得全局最優(yōu)的巡檢路徑,能夠顯著提高巡檢效率、減少能源消耗。

    全局路徑規(guī)劃的流程包括地圖關(guān)鍵點(diǎn)標(biāo)記、候選路徑計(jì)算和最優(yōu)路徑篩選3個(gè)步驟。

    (1)地圖關(guān)鍵點(diǎn)標(biāo)記

    地圖關(guān)鍵點(diǎn)是機(jī)器人執(zhí)行巡檢任務(wù)時(shí)需要進(jìn)行停車檢查的點(diǎn)(停車點(diǎn))或進(jìn)行轉(zhuǎn)向的點(diǎn)(轉(zhuǎn)向點(diǎn))。明確巡檢任務(wù)中各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置、方向、類型等屬性是路徑規(guī)劃的基礎(chǔ)。

    機(jī)器人使用MySQL數(shù)據(jù)庫以數(shù)據(jù)表的形式管理關(guān)鍵點(diǎn)信息,設(shè)計(jì)如表1所示。

    表1 關(guān)鍵點(diǎn)數(shù)據(jù)表設(shè)計(jì)Tab.1 Design of key point

    (2)候選路徑計(jì)算

    候選路徑是地圖關(guān)鍵點(diǎn)間的有向通路,是巡檢路線的基本組成部分。通過計(jì)算候選路徑的距離,能夠?yàn)樽顑?yōu)路徑的篩選提供數(shù)據(jù)支持。

    以兩關(guān)鍵點(diǎn)間的實(shí)際路徑長度為權(quán)重,采用Dijkstra最短路徑算法計(jì)算全部候選路徑的距離??紤]到候選路徑起止點(diǎn)方向不一致引起的轉(zhuǎn)向,根據(jù)轉(zhuǎn)向角度按比例對(duì)候選路徑附加權(quán)值增益。采用數(shù)據(jù)表的形式管理候選路徑,設(shè)計(jì)如表2所示。

    表2 候選路徑數(shù)據(jù)表設(shè)計(jì)Tab.2 Design of potential route

    (3)最優(yōu)路徑篩選

    最優(yōu)路徑是遍歷巡檢點(diǎn)并返回初始位置的最短候選路徑序列,是全局路徑規(guī)劃的最終結(jié)果。因此,最優(yōu)路徑的篩選是典型的旅行商問題(Traveling salesman problem,TSP)??紤]巡檢任務(wù)的高重復(fù)性與路徑規(guī)劃的非實(shí)時(shí)性,采用分支界定方法離線篩選最優(yōu)路線,獲取全局最短路徑。

    分支界定是以廣度優(yōu)先搜索(Breadth first search,BFS)算法為原型進(jìn)行優(yōu)化的一種解空間搜索算法。通過對(duì)解空間搜索樹的分支進(jìn)行擴(kuò)展與剪裁,不斷調(diào)整搜索方向,加快找到全局最優(yōu)解的速度。分支界定算法的流程圖如圖5所示。

    圖5 分支界定算法流程圖Fig.5 Flow chart of branch-and-bound algorithm

    分支拓展與剪裁是分支界定的核心:若當(dāng)前分支下界Cbranch小于解空間上界CHB,則進(jìn)行拓展;否則,進(jìn)行剪裁。對(duì)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行逐層搜索操作,直至到達(dá)葉子節(jié)點(diǎn),最小代價(jià)解即為全局最優(yōu)路徑。算法求解過程中的主要參數(shù)為

    (1)

    (2)

    (3)

    (4)

    (5)

    (6)

    式中n——地圖關(guān)鍵點(diǎn)總數(shù)

    m——已搜索地圖關(guān)鍵點(diǎn)數(shù)

    C——候選路徑權(quán)值矩陣

    sij——候選路徑i→j的權(quán)值

    Cclosed——已搜索候選路徑權(quán)重

    Copen——未搜索候選路徑權(quán)重下界值

    CLB——解空間權(quán)重下界值

    CHB——解空間權(quán)重上界值

    Cbranch——當(dāng)前分支權(quán)重下界值

    全局最優(yōu)路徑以拓?fù)鋱D的形式顯示在用戶界面上,如圖6所示。

    圖6 最優(yōu)巡檢路徑拓?fù)鋱DFig.6 Topology map of optimal inspection path

    1.3.3自主導(dǎo)航定位

    巡檢機(jī)器人在準(zhǔn)確的環(huán)境地圖與明確的巡檢路徑的基礎(chǔ)上,通過導(dǎo)航定位算法計(jì)算到達(dá)目標(biāo)位置。

    采用自適應(yīng)蒙特卡羅定位(Adaptive Monte Carlo localization,AMCL)算法實(shí)現(xiàn)機(jī)器人定位。AMCL算法以蒙特卡羅定位(Monte Carlo localization,MCL)算法為基礎(chǔ),增加自適應(yīng)的KLD(Kullback-Leibler distance)方法更新粒子,可有效防止粒子退化。

    ROS系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)AMCL導(dǎo)航定位的過程如圖7所示。

    圖7 導(dǎo)航定位ROS節(jié)點(diǎn)關(guān)系圖Fig.7 ROS node relationship of navigation

    蒙特卡羅定位節(jié)點(diǎn)是整個(gè)導(dǎo)航定位算法的核心。蒙特卡羅定位節(jié)點(diǎn)訂閱激光掃描消息、地圖消息、坐標(biāo)變換消息、里程計(jì)消息和初始位姿消息,通過基于粒子濾波的狀態(tài)估計(jì),發(fā)布概率最大的位姿消息。

    導(dǎo)航控制節(jié)點(diǎn)是導(dǎo)航控制服務(wù)的關(guān)鍵。導(dǎo)航控制節(jié)點(diǎn)根據(jù)機(jī)器人當(dāng)前位姿消息和目標(biāo)點(diǎn)位姿,發(fā)布車體控制消息。驅(qū)動(dòng)控制節(jié)點(diǎn)訂閱消息,將其解析為差動(dòng)輪轉(zhuǎn)速,傳遞給伺服電機(jī)驅(qū)動(dòng)。編碼器節(jié)點(diǎn)采集編碼器反饋數(shù)據(jù)并發(fā)布到導(dǎo)航控制節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)閉環(huán)控制。

    機(jī)器人模擬器節(jié)點(diǎn)是虛擬機(jī)器人,計(jì)算并發(fā)布理想狀態(tài)下機(jī)器人移動(dòng)產(chǎn)生的里程計(jì)信息,為蒙特卡羅定位節(jié)點(diǎn)提供航跡推測(cè)的數(shù)據(jù)。

    2 試驗(yàn)

    2.1 導(dǎo)航試驗(yàn)設(shè)計(jì)

    巡檢導(dǎo)航定位試驗(yàn),旨在檢驗(yàn)巡檢機(jī)器人導(dǎo)航系統(tǒng)的精度與可靠性。試驗(yàn)地點(diǎn)選擇中國農(nóng)業(yè)大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院試驗(yàn)中心室內(nèi)環(huán)境。為準(zhǔn)確測(cè)量機(jī)器人停車位置與姿態(tài),隨機(jī)抽取機(jī)器人巡檢路線的4個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)粘貼定位坐標(biāo)紙。巡檢導(dǎo)航定位試驗(yàn)場(chǎng)景如圖8所示。選定機(jī)器人車體上的6個(gè)邊界點(diǎn)作為相對(duì)參考位置,機(jī)器人到達(dá)目標(biāo)關(guān)鍵點(diǎn)停穩(wěn)后,將邊界點(diǎn)位置標(biāo)記到坐標(biāo)紙上。

    圖8 巡檢導(dǎo)航定位試驗(yàn)場(chǎng)景Fig.8 Scene of inspection navigation positioning experiment

    試驗(yàn)共進(jìn)行10次完整的巡檢導(dǎo)航,每次試驗(yàn)后將機(jī)器人初始位置復(fù)位,避免誤差累積影響試驗(yàn)結(jié)果,保證試驗(yàn)獨(dú)立性。試驗(yàn)中設(shè)置機(jī)器人移動(dòng)速度為1 m/s。

    2.2 試驗(yàn)數(shù)據(jù)

    圖9是機(jī)器人邊界點(diǎn)的位置分布圖,可直觀反映巡檢機(jī)器人導(dǎo)航系統(tǒng)具有較高的導(dǎo)航精度。

    圖9 機(jī)器人邊界點(diǎn)位置分布圖Fig.9 Position map of robot boundary points

    進(jìn)一步對(duì)巡檢機(jī)器人導(dǎo)航精度進(jìn)行定量分析,在4個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)處,分別計(jì)算機(jī)器人的6個(gè)邊界點(diǎn)位置偏差和絕對(duì)航向偏差(即導(dǎo)航偏差),如圖10所示。圖中實(shí)線表示不同邊界點(diǎn)的位置偏差,虛線表示航向偏差。

    4個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)位置的數(shù)據(jù)對(duì)比分析如表3所示。由表3可知,在1 m/s的速度下,巡檢機(jī)器人的位置與航向偏差的平均絕對(duì)誤差(MAE)分別小于5 cm和1.1°,標(biāo)準(zhǔn)差(SD)分別小于5 cm和1.5°。綜上,巡檢機(jī)器人導(dǎo)航系統(tǒng)具有較高的導(dǎo)航定位精度與穩(wěn)定性,而且激光導(dǎo)航過程中無需GNSS等絕對(duì)定位設(shè)備的輔助,能夠滿足室內(nèi)外各類巡檢任務(wù)的導(dǎo)航定位要求。

    巡檢導(dǎo)航系統(tǒng)可進(jìn)行的改進(jìn):

    (1)全局最優(yōu)路徑通過離線方式計(jì)算獲取,可考慮開發(fā)機(jī)器人自主路徑規(guī)劃策略。

    (2)機(jī)器人未針對(duì)巡檢中可能存在的障礙物提出檢測(cè)避障方法,安全性有待加強(qiáng)。

    (3)可以將機(jī)器視覺或慣性測(cè)量單元與機(jī)器人系統(tǒng)融合進(jìn)一步提高定位精度。

    3 結(jié)論

    (1)搭建了基于激光雷達(dá)的巡檢機(jī)器人導(dǎo)航系統(tǒng)硬件平臺(tái)。該平臺(tái)采用模塊化的硬件結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、分層式的軟件結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。其中,數(shù)據(jù)量大、實(shí)時(shí)性低的數(shù)據(jù)運(yùn)算由工業(yè)PC機(jī)實(shí)現(xiàn),數(shù)據(jù)量小、實(shí)時(shí)性高的數(shù)據(jù)由嵌入式主板實(shí)現(xiàn),合理利用了硬件資源,兼顧了巡檢機(jī)器人對(duì)數(shù)據(jù)通量與響應(yīng)速度的要求。結(jié)合遠(yuǎn)程監(jiān)控平臺(tái),實(shí)現(xiàn)巡檢機(jī)器人的遠(yuǎn)程管控,完成了巡檢機(jī)器人導(dǎo)航系統(tǒng)開發(fā)。

    圖10 各關(guān)鍵點(diǎn)位置的導(dǎo)航偏差Fig.10 Deviation of navigation at each key point

    關(guān)鍵點(diǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)位置偏差/cm邊界點(diǎn)1邊界點(diǎn)2邊界點(diǎn)3邊界點(diǎn)4邊界點(diǎn)5邊界點(diǎn)6航向偏差/(°)1平均絕對(duì)誤差3.833.733.253.203.463.521.0585標(biāo)準(zhǔn)差4.263.963.623.613.863.951.46182平均絕對(duì)誤差3.493.984.273.963.783.750.4360標(biāo)準(zhǔn)差4.014.484.604.454.134.250.59133平均絕對(duì)誤差4.504.213.743.884.033.970.7706標(biāo)準(zhǔn)差4.864.524.134.374.554.760.97954平均絕對(duì)誤差2.082.132.102.142.232.270.4621標(biāo)準(zhǔn)差2.462.372.482.552.592.650.6786

    (2)巡檢機(jī)器人軟件的核心部分控制層基于ROS操作系統(tǒng)實(shí)現(xiàn),采用分布式的節(jié)點(diǎn)發(fā)布/訂閱方式,使各功能算法模塊間解耦,便于后續(xù)對(duì)軟件算法的進(jìn)一步完善開發(fā)。

    (3)經(jīng)巡檢導(dǎo)航定位試驗(yàn)測(cè)試,巡檢機(jī)器人導(dǎo)航系統(tǒng)的位置與航向偏差的平均絕對(duì)誤差分別小于5 cm和1.1°,標(biāo)準(zhǔn)差分別小于5 cm和1.5°,能夠滿足各類巡檢任務(wù)中的導(dǎo)航定位需求。

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