基于ROS 的全向輪智能機(jī)器人小車設(shè)計(jì)

周寶昌，林梓宏，周旭華，3，謝智陽

（1.河源職業(yè)技術(shù)學(xué)院，廣東 河源 517000；2.河源市工業(yè)機(jī)器人技術(shù)應(yīng)用工程技術(shù)研究中心，廣東 河源 517000；3.河源市智能汽車與智慧交通工程技術(shù)研究中心，廣東 河源 517000）

0 引言

國外的移動(dòng)機(jī)器人研究始于上世紀(jì)60年代末期，由美國斯坦福研究院研制出世界上第一臺(tái)可移動(dòng)的機(jī)器人“沙基”（Shakey）[1]。隨后，各種移動(dòng)機(jī)器人的研究和應(yīng)用應(yīng)運(yùn)而生，如亞馬遜2019年使用的無人送貨機(jī)器人Scout，可通過視覺攝像頭與激光雷達(dá)融合定位建圖實(shí)現(xiàn)自主導(dǎo)航。國內(nèi)對(duì)移動(dòng)機(jī)器人研究比國外稍晚，如小米公司研究的掃地機(jī)器人，能通過激光雷達(dá)和紅外等傳感器對(duì)室內(nèi)環(huán)節(jié)進(jìn)行掃描，根據(jù)掃描的路徑規(guī)劃完成室內(nèi)的清掃；文獻(xiàn)[2]首次將立麥克納姆輪的運(yùn)動(dòng)學(xué)和動(dòng)力學(xué)模型應(yīng)用在全向輪智能小車上。文獻(xiàn)[3]針對(duì)全向移動(dòng)小車編隊(duì)的軌跡跟蹤及防碰撞問題，解決了編隊(duì)軌跡跟蹤過程中的防碰撞控制問題。但是，目前國內(nèi)外研究的移動(dòng)機(jī)器人基本是以2 輪或者4 輪為主的服務(wù)機(jī)器人[4]。全向輪智能小車通過搭載不同的傳感器，可快速開發(fā)并應(yīng)用于酒店、餐廳等不同場(chǎng)景中化身為不同類型的機(jī)器人，實(shí)現(xiàn)智能化引導(dǎo)顧客，解放人力。設(shè)計(jì)一款使用3個(gè)全向輪來進(jìn)行移動(dòng)的智能機(jī)器人小車。

1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

1.1 設(shè)計(jì)思路

智能小車中控由頂層與底層控制組成，頂層為決策層，通過采集雷達(dá)獲取到的環(huán)境信息與底層里程計(jì)的輪速數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)傳輸?shù)絉OS 系統(tǒng)上，通過對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，計(jì)算出小車當(dāng)前的位姿信息與加速度信息，然后將新的指令發(fā)送到運(yùn)動(dòng)控制層，同時(shí)配置了慣性測(cè)量單元IMU（Inertial Measurement Unit）姿態(tài)傳感器來校準(zhǔn)各種參數(shù)。底層為運(yùn)動(dòng)控制層，通過接收到樹莓派傳輸?shù)男盘?hào)，將速度信號(hào)轉(zhuǎn)換成數(shù)字模擬信號(hào)并發(fā)送到電機(jī)驅(qū)動(dòng)板來控制機(jī)器人小車移動(dòng)，并將電機(jī)的速度傳回驅(qū)動(dòng)板來實(shí)現(xiàn)閉環(huán)控制[5]。

樹莓派4B 將各個(gè)傳感器獲取到的信息進(jìn)行整合分析和預(yù)處理，然后根據(jù)這些信息對(duì)小車的下個(gè)運(yùn)動(dòng)做出決策，將決策指令通過USB 串口通信將信號(hào)傳輸?shù)紸rduino 上再處理，將最終得到的PWM 脈沖寬度調(diào)制信號(hào)發(fā)送到電機(jī)驅(qū)動(dòng)板上，由驅(qū)動(dòng)板來控制三個(gè)電機(jī)運(yùn)動(dòng)，讓小車?yán)萌齻€(gè)全向輪的差速實(shí)現(xiàn)直走、轉(zhuǎn)向運(yùn)動(dòng)，最終完成全向輪小車的建圖與導(dǎo)航功能操作。

1.2 制作材料

全向輪智能小車，所需材料見表1。

表1 全向輪小車制作材料清單

2 硬件系統(tǒng)

2.1 硬件結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

全向輪小車的硬件設(shè)計(jì)包括樹莓派4B、USB 激光雷達(dá)、Arduino Mega2560 控制板、降壓模塊、12.6V鋰電池、雙路直流電機(jī)驅(qū)動(dòng)板和編碼器組成，硬件結(jié)構(gòu)如圖1 所示。

圖1 硬件結(jié)構(gòu)系統(tǒng)

（1）電源模塊設(shè)計(jì)，電源是必不可少的硬件，可以讓機(jī)器人帶動(dòng)整個(gè)系統(tǒng)正常運(yùn)轉(zhuǎn)。為了滿足各個(gè)模塊的電源需求，選擇采用規(guī)格為12 V、10300 mAh 的鋰離子充電電池分別為樹莓派4B 和底盤電機(jī)驅(qū)動(dòng)板供電，Arduino、激光雷達(dá)和IMU 通過樹莓派的USB 接口進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸與供電，編碼器由Arduino 引出5 V進(jìn)行供電。

（2）電機(jī)模塊，本模塊采用是雙路直流電機(jī)驅(qū)動(dòng)板，可驅(qū)動(dòng)兩臺(tái)直流電機(jī)工作，選用CHR-GM25-370，單路7a 大功率，光耦隔離輸入信號(hào)，并有欠壓保護(hù)，可靠穩(wěn)定。由于本設(shè)計(jì)使用到了3個(gè)全向輪，因此需要多使用一個(gè)驅(qū)動(dòng)板來進(jìn)行驅(qū)動(dòng)。驅(qū)動(dòng)板上的ENA1 和ENA2 為電機(jī)使能端，通過接收Arduino 板上的PWM 端口信號(hào)來控制輸出端A 和B 的電壓大小間接控制輪子的轉(zhuǎn)速。

（3）底盤控制模塊，底盤控制平臺(tái)采用Arduino板為核心。

（4）傳感器模塊，此模塊有多個(gè)傳感器組成，主要是選用激光雷達(dá)寫RPLIDAR-A3，用于機(jī)智能小車的環(huán)境感知。通過機(jī)器人小車頂部的激光雷達(dá)發(fā)布高頻率的激光采集室內(nèi)環(huán)境信息，將其處理傳輸?shù)絉OS系統(tǒng)上。采樣頻率為16000 次/秒，測(cè)量距離為25 m，能獲得精確的環(huán)境輪廓信息。

2.2 電路設(shè)計(jì)

Arduino 驅(qū)動(dòng)板接收到樹莓派傳輸來的指令后向電機(jī)驅(qū)動(dòng)板發(fā)送數(shù)字模擬信號(hào)，電機(jī)驅(qū)動(dòng)板獲取信號(hào)后再單獨(dú)控制2個(gè)電機(jī)的速度。這里用到兩塊電機(jī)驅(qū)動(dòng)板，電機(jī)驅(qū)動(dòng)板1 的IN1、IN2 和ENA1 控制A 電機(jī)的正反轉(zhuǎn)和速度，電機(jī)驅(qū)動(dòng)板2 的IN1、IN2 和ENA1控制B 電機(jī)的正反轉(zhuǎn)和速度，IN3、IN4 和ENA2 控制C 電機(jī)的正反轉(zhuǎn)和速度。電機(jī)編碼器與Arduino 驅(qū)動(dòng)板連接，可以測(cè)量電機(jī)的轉(zhuǎn)速并調(diào)整，還能讓電機(jī)更迅速到達(dá)目標(biāo)速度。連接示意圖如圖2 所示。

圖2 電機(jī)驅(qū)動(dòng)板與Arduino 和電機(jī)的連接

3 軟件系統(tǒng)設(shè)計(jì)

導(dǎo)航功能的實(shí)現(xiàn)主要有兩個(gè)關(guān)鍵因素：機(jī)器人的路徑規(guī)劃與自主定位。路徑規(guī)劃到關(guān)鍵在于地圖到構(gòu)建，利用GMapping 算法繪制出高進(jìn)度地圖，為路徑規(guī)劃提供更優(yōu)的選擇，而定位則采用了AMCL（Adaptive Monte CarloLocalization）自適應(yīng)Montcallo 定位法，對(duì)地圖中的機(jī)器人位置進(jìn)行跟蹤，從而實(shí)現(xiàn)自主定位。ROS 提供了一個(gè)完整的導(dǎo)航框架，系統(tǒng)僅需要發(fā)布必要的傳感器信息與導(dǎo)航的目標(biāo)三維坐標(biāo)與四元數(shù)轉(zhuǎn)向角信息即可完成導(dǎo)航。整體設(shè)計(jì)如圖3 所示。

圖3 軟件整體設(shè)計(jì)流程

3.1 Gmapping 算法

Gmapping 是一個(gè)基于2D 激光雷達(dá)使用RBPF算法完成二維柵格地圖構(gòu)建的SLAM 算法，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)構(gòu)建室內(nèi)環(huán)境地圖。用x表示機(jī)器人狀態(tài)，m表示環(huán)境地圖，z表示傳感器觀測(cè)情況，u表示輸入控制，下標(biāo)表示時(shí)刻，則對(duì)p（xt，m）|z1:t，u1:t-1進(jìn)行估計(jì)。由條件貝葉斯法則可以得到：

算法的過程是將當(dāng)前時(shí)刻的位置用前一刻的地圖和運(yùn)動(dòng)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，然后根據(jù)傳感器的觀測(cè)值、重、粒子的地圖更新等來計(jì)算權(quán)重，如此往復(fù)地進(jìn)行計(jì)算。

為了方便計(jì)算，對(duì)兩邊取對(duì)數(shù)：

在沒有任何測(cè)量值的初始狀態(tài)下，一個(gè)點(diǎn)的初始狀態(tài)為0，而這一部分關(guān)鍵的地方在于的計(jì)算，比值為測(cè)量值的模型，標(biāo)記為lomeas。測(cè)量值的模型只有兩種和looccu =而且都是定值。這樣每獲得一次測(cè)量值，能用加減法對(duì)點(diǎn)狀態(tài)進(jìn)行更新。從而完成更新地圖的工作。

采用人Gmapping 算法實(shí)時(shí)構(gòu)建室內(nèi)環(huán)境地圖。通過調(diào)用Gmapping 算法，能夠繪制高質(zhì)量的地圖，為移動(dòng)機(jī)器人提供了更優(yōu)的路徑規(guī)劃。

3.2 路徑規(guī)劃模塊

路徑規(guī)劃模塊由連接在樹莓派上的激光雷達(dá)和讀取里程計(jì)信息、發(fā)布導(dǎo)航點(diǎn)坐標(biāo)的程序兩部分組成，主要用來獲取地圖信息到樹莓派4B 上，再由樹莓派處理器對(duì)信息分析處理。導(dǎo)航功能需要提前構(gòu)建一張地圖才能進(jìn)行導(dǎo)航，程序?qū)⒌貓D處理為兩個(gè)代價(jià)地圖來保存現(xiàn)實(shí)世界中的障礙物信息[6]。

3.3 自主定位模塊

使用Amcl 自適應(yīng)蒙特卡洛定位法建立機(jī)器人在二維移動(dòng)過程中概率定位系統(tǒng)，采用粒子濾波來跟蹤已經(jīng)知道的地圖中機(jī)器人位姿。AMCL 算法步驟如下：

4 系統(tǒng)測(cè)試

將筆記本電腦通過USB 線或者無線網(wǎng)絡(luò)連接到樹莓派上，進(jìn)行ROS 系統(tǒng)和所需的功能包下載安裝，并進(jìn)行編程和通信。

測(cè)試時(shí)，的測(cè)試環(huán)境將機(jī)器人小推車放在地面上，如圖4 所示。打開開關(guān)，觀察小車的地圖構(gòu)建與導(dǎo)航情況，根據(jù)實(shí)際情況調(diào)整局部地圖、全局地圖參數(shù)與小車的平穩(wěn)度和速度。

圖4 測(cè)試環(huán)境

是機(jī)器人創(chuàng)建的環(huán)境地圖（圖5），通常是PGM格式的普通灰階圖像。這張圖片上的黑色pixel 表示障礙物，白色pixel 表示可以自由通過的區(qū)域，而灰色則是沒有被探索到的地方。從圖6 中可視化信息視圖測(cè)試結(jié)果中，可以清晰得出，雷達(dá)構(gòu)建的地圖信息邊緣清晰、對(duì)障礙物位置準(zhǔn)確定位。

圖5 智能小車構(gòu)建的環(huán)境地

圖6 地圖可視化信息視圖

5 結(jié)語

對(duì)3個(gè)全向輪的運(yùn)動(dòng)學(xué)分析后，構(gòu)建相應(yīng)的運(yùn)動(dòng)學(xué)模型，基于ROS 操作系統(tǒng)進(jìn)行導(dǎo)航功能的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，并研究出了穩(wěn)定的機(jī)器人系統(tǒng)。經(jīng)過系統(tǒng)測(cè)試結(jié)果表明，本系統(tǒng)具有較好的導(dǎo)航與實(shí)時(shí)避障能力，構(gòu)建的地圖精準(zhǔn)度高，導(dǎo)航任務(wù)完成度高、位置精準(zhǔn)?；贗MU 與里程計(jì)的姿態(tài)糾正，使系統(tǒng)對(duì)不同環(huán)境均有良好的適應(yīng)性，為三輪全向機(jī)器人小車的研究提供了參考。