一種基于激光雷達(dá)的2D-SLAM的系統(tǒng)設(shè)計(jì)

池垚 胡文昊 李志遠(yuǎn) 邢澤天 楊智星

摘要：隨著5G技術(shù)的不斷的發(fā)展和成熟，給SLAM技術(shù)帶來了新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。SLAM在室內(nèi)機(jī)器人在實(shí)現(xiàn)自主導(dǎo)航的過程中起到了至關(guān)重要的作用?，F(xiàn)就SLAM的移動機(jī)器人領(lǐng)域，以miiboo機(jī)器人為載體，搭建ROS操作系統(tǒng)作為平臺，提出一種基于2D激光雷達(dá)的系統(tǒng)設(shè)計(jì)。對研究學(xué)習(xí)有一定的幫助。本文通過Ubuntu構(gòu)建Linux環(huán)境，通過ROS對系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì)。

關(guān)鍵詞：ROS? 激光雷達(dá)? 2D-SLAM? 移動機(jī)器人

1 引言

SLAM，又稱為CML，意為即時(shí)定位與地圖構(gòu)建或是同步建圖與定位。把機(jī)器人放在未知的環(huán)境中，能否有方法讓其在移動的同時(shí)實(shí)時(shí)描繪出環(huán)境的地圖，并獲取自己在地圖中的實(shí)時(shí)位置。這種實(shí)時(shí)建圖與定位的方法就稱作SLAM。

SLAM主要有兩大應(yīng)用領(lǐng)域，AR/VR領(lǐng)域（工業(yè)用途）和移動機(jī)器人領(lǐng)域（商業(yè)用途）而室內(nèi)機(jī)器人，則在移動機(jī)器人領(lǐng)域有著無法撼動的地位。感知、決策與控制是激起人們完成任務(wù)的三個基本的過程。機(jī)器人通過傳感器獲取環(huán)境信息，利用數(shù)據(jù)處理程序?qū)λ邮盏降男畔⑦M(jìn)行處理，并將其傳輸給決策程序，進(jìn)而做出相應(yīng)的決策，同時(shí)下達(dá)指令對機(jī)器人進(jìn)行控制。機(jī)器人在進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的時(shí)候經(jīng)常會采用SLAM將采集到的環(huán)境信息繪成地圖，且在地圖中標(biāo)明自己的位置情況。

SLAM考慮到了環(huán)境的真實(shí)的拓補(bǔ)結(jié)構(gòu)，可直接且有效地獲取環(huán)境地圖，并通過環(huán)境地圖做出路徑規(guī)劃，或是給機(jī)器人研究者提供一些較為直觀的可視化信息，給研究者們帶來便利。此外環(huán)境地圖還可方便機(jī)器人狀態(tài)估計(jì)的誤差校正，有效地減少了機(jī)器人的位姿漂移。

2 ROS的學(xué)習(xí)環(huán)境

ROS的研究與學(xué)習(xí)需要在Linux環(huán)境下展開。安裝ROS絕大部分都是通過Linux環(huán)境下的Ubuntu系統(tǒng)完成的，安裝Ubuntu系統(tǒng)主要有安裝雙系統(tǒng)或者使用VMware虛擬機(jī)。綜合考慮，團(tuán)隊(duì)采用了Ubuntu16.04系統(tǒng)，選用的版本是Kinetic Kame.

通過對博客“古月居ROS21講”和VMware的學(xué)習(xí)與操作，了解并掌握所需的使用命令。根據(jù)所學(xué)的知識在miiboo機(jī)器人上進(jìn)行研究。

3 底盤設(shè)計(jì)

底盤是進(jìn)行SLAM 建圖和避障導(dǎo)航的基礎(chǔ)。底盤可提供輪式里程計(jì)和運(yùn)動控制，并主要由帶編碼器的電機(jī)與控制板組成，如圖1所示。

3.1編碼器

編碼器為增量式正交編碼器，相位差為90度的兩個信號稱之為正交。倘若知道正交的關(guān)系，便可根據(jù)兩個信號的接收順序來判斷機(jī)器人的方向。通過對編碼器的信號相位進(jìn)行捕獲，便知電機(jī)的轉(zhuǎn)向和轉(zhuǎn)速。

3.2 電機(jī)控制板

電機(jī)控制板通過串口與樹莓派相連接，電機(jī)控制板接收樹莓派下發(fā)的控制指令，采用PID算法進(jìn)行控制;與此同時(shí)，采集電機(jī)上的編碼器數(shù)據(jù)發(fā)送給樹莓派，采用航跡推演的算法得出里程計(jì)信息。

3.3 差動兩輪底盤輪式里程計(jì)

輪式里程計(jì)是底盤非常重要的組成部分。通過航跡推演算法估計(jì)機(jī)器人位姿，可得出機(jī)器人的速度?？梢哉f，對于機(jī)器人的定位和控制，輪式里程計(jì)都起到了不可或缺的作用。

輪式里程計(jì)是底盤非常重要的組成部分。通過航跡推演算法估計(jì)機(jī)器人位姿，可得出機(jī)器人的速度。機(jī)器人底盤實(shí)時(shí)位姿p1、p2、...、pn連接起來就是機(jī)器人的航跡。假設(shè)相鄰位姿的p1和p2的間隔時(shí)間很短，在已知位姿p1和當(dāng)前左右輪速度vl、vr的情況下，便可利用微積分便可得出機(jī)器人的位姿p2，如此迭代，便是航跡推演。經(jīng)過航跡推演，我們便能得到機(jī)器人當(dāng)前位姿、速度等信息。

4 SLAM建圖

SLAM的建圖主要需要對以下幾個方面進(jìn)行配置與驅(qū)動：底盤、激光雷達(dá)、IMU、攝像頭，配置完成后運(yùn)用cartographer_ros和ros-navigation實(shí)現(xiàn)建圖和自主避障導(dǎo)航。

4.1 底盤的使用

首先底盤控制可配參數(shù)，再驅(qū)動miiboo的底盤，通過PID鑒定后進(jìn)行里程計(jì)的標(biāo)定。并借助urdf模型描述底盤中各個傳感器的關(guān)系如圖2所示：

4.2激光雷達(dá)

對激光雷達(dá)進(jìn)行參數(shù)配置，然后對激光雷達(dá)進(jìn)行驅(qū)動，并設(shè)置激光雷達(dá)數(shù)據(jù)格式，一般采用右手坐標(biāo)系，掃描數(shù)據(jù)以極坐標(biāo)來表示，以x軸為0度方向，由x軸轉(zhuǎn)向y軸為正方向。

4.3 IMU

首先對IMU數(shù)據(jù)可配參數(shù)進(jìn)行設(shè)置，再驅(qū)動IMU模塊，并設(shè)置IMU的數(shù)據(jù)格式，采用右手坐標(biāo)系，并提供了三個軸的加速度、角速度和磁力計(jì)，并采用歐拉角表示其姿態(tài)。

4.4 攝像頭

首先設(shè)置攝像頭的參數(shù)，然后驅(qū)動攝像頭，并訂閱攝像頭發(fā)布的圖像topic進(jìn)行攝像頭遠(yuǎn)程顯示。

4.5利用cartographer_ros和ros-navigation進(jìn)行建圖和自主避障導(dǎo)航

通過Ubuntu進(jìn)行建圖，如圖3所示;運(yùn)用amlc粒子濾波算法來解決全局定位的問題，通過重要性采樣的不斷迭代，迫近實(shí)際值，通過自適應(yīng)的蒙特卡洛算法來解決機(jī)器人綁架問題。利用激光雷達(dá)等傳感器數(shù)據(jù)生成代價(jià)地圖，通過建立不同的圖層并進(jìn)行重疊，從而生成障礙物。并通過全局路徑規(guī)劃和局部路徑規(guī)劃從而進(jìn)行避障和自主導(dǎo)航。

先對各個參數(shù)進(jìn)行配置完成后，啟動各種節(jié)點(diǎn)的啟動文件，同時(shí)載入配置。打開并啟動Rviz，設(shè)置并檢查初始位置。指定導(dǎo)航目標(biāo)點(diǎn)后，機(jī)器人便開始規(guī)劃路徑并自動導(dǎo)航。

5 結(jié)語

隨著5G技術(shù)的飛速發(fā)展，人工智能的發(fā)展愈發(fā)的如火如荼。機(jī)器人作為人工智能的一個重要的應(yīng)用領(lǐng)域，有著卓越的市場前景。本文基于ROS對2D激光SLAM進(jìn)行學(xué)習(xí)與研究，介紹了系統(tǒng)的應(yīng)用基礎(chǔ)、底盤設(shè)計(jì)、SLAM建圖與自主避障等等。利用激光雷達(dá)構(gòu)建代價(jià)地圖并通過路徑規(guī)劃實(shí)現(xiàn)自主避障及導(dǎo)航。具有參考和學(xué)習(xí)的價(jià)值。

參考文獻(xiàn)

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