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    基于AF和AS算法優(yōu)化的slam_gmapping研究

    2022-05-16 10:51:10崔金華代迪迪王汝佳
    江蘇理工學(xué)院學(xué)報 2022年2期
    關(guān)鍵詞:建圖螢火蟲粒子

    顏 韓,汪 偉,崔金華,代迪迪,王汝佳

    (江蘇理工學(xué)院 汽車與交通工程學(xué)院,江蘇 常州 213001)

    近年來,隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展,移動機(jī)器人被廣泛應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)中,如倉儲搬運(yùn)機(jī)器人、掃地機(jī)器人等,為人們提供了切實(shí)的便利。但是,隨著“智能制造2025”的提出,傳統(tǒng)的磁導(dǎo)、慣導(dǎo)技術(shù)已經(jīng)無法滿足人們的需求,人們渴望機(jī)器人能夠無時無刻在任何環(huán)境中進(jìn)行自主定位與導(dǎo)航。

    即時定位與建圖(SLAM)技術(shù)為自主定位與導(dǎo)航提供了扎實(shí)的理論基礎(chǔ)。SLAM具體指機(jī)器人憑借自身的傳感器(激光雷達(dá)或者攝像頭等)感知環(huán)境信息,并進(jìn)行自主定位與建圖。SLAM技術(shù)最早由Smith等人[1]提出,之后一直受到相關(guān)行業(yè)研究者的關(guān)注。早期的濾波研究著重于卡爾曼濾波,但是人們逐漸意識到卡爾曼濾波在處理非線性、非高斯噪聲時的局限性[2]。因此,粒子濾波(Particle Filter,簡稱PF)應(yīng)運(yùn)而生。粒子濾波也叫順序蒙特卡洛方法,該方法是通過一組在狀態(tài)空間中傳播的隨機(jī)樣本近似地表示概率密度函數(shù),從而實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的狀態(tài)估計(jì)[3]。由于粒子濾波在處理非線性系統(tǒng)方面具有得天獨(dú)厚的優(yōu)勢,所以被廣泛應(yīng)用。Murphy等人[4]第一次提出RBPF算法,該算法創(chuàng)造性地將定位與建圖分開,即先利用自身傳感器進(jìn)行定位,再依據(jù)定位進(jìn)行環(huán)境建圖,最后融合建圖對定位進(jìn)行修正。Grisetti等人[5]提出了Gmapping算法,該算法在RBPF算法基礎(chǔ)上提出改進(jìn)提議分布和選擇性重采樣;實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,這種方法不僅有效減小了系統(tǒng)的計(jì)算量,而且有利于緩解粒子退化和粒子多樣性減少的問題。相較于國外,國內(nèi)對于SLAM的研究雖然起步較晚,但是發(fā)展迅速,如何佳澤、張壽明[6]針對傳統(tǒng)RBPF-SLAM算法構(gòu)建地圖存在重影、粒子出現(xiàn)衰退等問題,設(shè)計(jì)了閾值重采樣函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化采樣。章弘凱等人[7]針對2D激光SLAM機(jī)器人導(dǎo)航中激光點(diǎn)云匹配計(jì)算量大、軌跡閉合效果差、位姿累積誤差大等問題,提出一種基于多層次傳感器數(shù)據(jù)融合的實(shí)時定位與建圖方法——Multilevel-SLAM;實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,Multilevel-SLAM算法有效提高了閉環(huán)處的軌跡閉合效果,具有更低的定位誤差。丁元浩等人[8]針對室內(nèi)環(huán)境下的2D激光同步定位與構(gòu)圖問題,提出一種改進(jìn)的掃描匹配方法,掃描到子圖匹配;實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法可以有效提高定位與制圖的精度和激光匹配效率。

    雖然越來越多的學(xué)者對SLAM展開了深入的研究,但是Gmapping算法在高相似度、多閉環(huán)等復(fù)雜環(huán)境下,仍存在建圖效果不太理想甚至建圖失敗的問題。針對此問題,鄭兵等人[9]提出將螢火蟲算法(AF)與Gmapping相融合的算法。但是,該方法與RBPF、Gmapping算法一樣都存在粒子數(shù)恒定的問題。所以,本文嘗試提出了一種自適應(yīng)采樣(Adaptive Sampling,簡稱AS)算法,即當(dāng)二維激光點(diǎn)云波動量大于某個閥值時,增加采樣粒子數(shù),反之適當(dāng)減少采樣數(shù)。此外,為了使系統(tǒng)在復(fù)雜環(huán)境中有更好的建圖效果,本文還將AS、AF與Gmapping相融合,進(jìn)而提高系統(tǒng)復(fù)雜環(huán)境的建圖能力。

    1 傳統(tǒng)Gmapping算法

    1.1 RBPF算法

    眾所周知,SLAM問題的核心是如何利用觀測量和運(yùn)動控制量來求解系統(tǒng)的位姿和地圖的聯(lián)合分布P(X1:t,m|Z1:t,U1:t?1),而同時求解X1:t和m很難。因此,Murphy等人[4]提出了RBPF算法,該算法運(yùn)用概率論的思想來分解問題,即將聯(lián)合后驗(yàn)概率分解成兩個后驗(yàn)概率密度乘積的形式,如公式(1)所示:

    其中:P(X1:t|,Z1:t,U1:t?1)代表定位的問題,即機(jī)器人系統(tǒng)利用自身傳感器(里程計(jì)、激光或者攝像頭)信息對位姿進(jìn)行估計(jì)定位;P(m|X1:t,Z1:t),即機(jī)器人依據(jù)位姿信息進(jìn)行增量式地圖m的創(chuàng)建。

    1.2 改進(jìn)提議分布

    由上述RBPF算法可知,為了估計(jì)下一時刻的位姿,需要從提議分布中采樣,因此提議分布的精確程度對系統(tǒng)位姿估計(jì)具有舉足輕重的作用。而RBPF中的提議分布僅僅考慮了里程計(jì)信息,隨著時間的積累會產(chǎn)生很大的誤差,導(dǎo)致其采樣粒子無法準(zhǔn)確估計(jì)系統(tǒng)當(dāng)前的狀態(tài)。Gmapping算法在RBPF的基礎(chǔ)上將最近一次的觀測信息融入到提議分布中,但由于激光觀測的數(shù)據(jù)是360°無死角的距離信息,在實(shí)際情況下無法進(jìn)行運(yùn)動模型的建立,而且當(dāng)觀測概率比較尖銳時,會產(chǎn)生和RBPF算法一樣的缺陷——計(jì)算量太大。所以,提出可以直接從峰值附近采K個值來模擬出提議分布,優(yōu)化后的高斯函數(shù)提議分布如下:

    進(jìn)一步優(yōu)化后的權(quán)重遞推公式就變成了:

    1.3 選擇性重采樣

    RBPF算法根據(jù)每個粒子的權(quán)重進(jìn)行重采樣,保留權(quán)重值大的粒子,并復(fù)制權(quán)重值大的粒子代替權(quán)重小的粒子,使粒子的分布更加接近真實(shí)情況。但是,頻繁的重采樣會使系統(tǒng)的運(yùn)算量激增。同時,也有可能會濾去權(quán)重小的但更接近真實(shí)情況的粒子,使粒子退化和粒子多樣性減少。Gmapping算法在此基礎(chǔ)上融合了理論判定方法,提出了有效粒子數(shù)Neff的概念,設(shè)定只有當(dāng)有效粒子數(shù)低于某個閥值B時,才會進(jìn)行重采樣操作。有效粒子數(shù)計(jì)算公式如下:

    2 Gmapping算法的優(yōu)化

    2.1 自適應(yīng)采樣

    由前文可知,傳統(tǒng)Gmapping算法在RBPF的基礎(chǔ)上改進(jìn)了提議分布和選擇性重采樣,極大緩解了粒子退化和粒子多樣性減少的問題。但是,由于算法中的采樣粒子數(shù)仍是固定不變的,而現(xiàn)實(shí)環(huán)境是復(fù)雜多變的,因此,以固定的粒子數(shù)構(gòu)建復(fù)雜多變的環(huán)境地圖,不但會造成計(jì)算資源的浪費(fèi),而且也難以保證復(fù)雜環(huán)境的建圖完整性。

    針對上述問題,本文提出了一種自適應(yīng)采樣(Adaptive Sampling,簡稱AS)算法,將采樣粒子數(shù)和現(xiàn)實(shí)環(huán)境的復(fù)雜程序進(jìn)行線性擬合,當(dāng)二維激光點(diǎn)云波動量大于某個閥值時,增加采樣粒子數(shù),反之適當(dāng)減少采樣數(shù)。算法運(yùn)行步驟為:當(dāng)系統(tǒng)啟動時,里程計(jì)和激光雷達(dá)采集周圍環(huán)境信息,首先將激光點(diǎn)云進(jìn)行線性擬合處理,進(jìn)而判斷點(diǎn)云線性的波動量;當(dāng)波動量小于閥值X’時,認(rèn)定外界環(huán)境為簡單環(huán)境,此時減小采樣粒子數(shù),達(dá)到減少系統(tǒng)運(yùn)算量的目的;當(dāng)點(diǎn)云波動量超過閥值時,增加采樣粒子數(shù),進(jìn)而增強(qiáng)系統(tǒng)對于復(fù)雜環(huán)境的定位與建圖效果;接著再進(jìn)行點(diǎn)云匹配、權(quán)重計(jì)算、重采樣(由有效粒子數(shù)Neff決定)、地圖更新等操作。具體流程如圖1所示。

    自適應(yīng)采樣算法能夠充分合理地利用系統(tǒng)資源。在簡單環(huán)境中,線性地減少采樣粒子數(shù),進(jìn)而緩解系統(tǒng)資源的壓力,同時減少定位和建圖時間;在面臨多閉環(huán)、高相似復(fù)雜環(huán)境時,也能有較好的建圖效果。除此之外,經(jīng)過預(yù)處理的激光點(diǎn)云高度線性化,能夠極大地減少掃描匹配階段的匹配時間。因此,該方法能夠有效緩解采樣粒子數(shù)恒定導(dǎo)致的運(yùn)算資源浪費(fèi)問題,同時也能夠增強(qiáng)系統(tǒng)面對復(fù)雜環(huán)境的建圖能力。

    2.2 螢火蟲算法及優(yōu)化

    螢火蟲算法(Firefly Algorithm,簡稱FA)最早是由崔昊楊[10]根據(jù)螢火蟲的發(fā)光特性提出的,其主要原理是利用發(fā)光強(qiáng)的螢火蟲吸引發(fā)光弱的螢火蟲,使發(fā)光弱的螢火蟲移動到最佳位置,以此來達(dá)到尋優(yōu)的目的。

    圖1 自適應(yīng)采樣算法流程圖

    螢火蟲算法的數(shù)學(xué)描述中涉及的兩個重要參數(shù)是發(fā)光強(qiáng)度和相互吸引度,其計(jì)算公式如下[11]:

    其中:I表示螢火蟲的相對發(fā)光強(qiáng)度;I0表示最亮螢火蟲的亮度,即r=0處的熒光強(qiáng)度;γ表示光吸收系數(shù),此參數(shù)是為了體現(xiàn)熒光會隨距離的增加而逐漸減弱的特性;rij表示螢火蟲i和螢火蟲j之間的距離;β()r表示螢火蟲之間的相互吸引度;β0則表示最大吸引度,即r=0處的吸引度。

    此外,該算法是通過迭代的方法不斷使發(fā)光弱的螢火蟲移動到最優(yōu)位置,其最優(yōu)目標(biāo)迭代公式如下[12]:

    其中:Xj(t),Xi(t)分別表示t時刻螢火蟲j和i的空間位置;α為步長因子;rand則為[0,1]上服從均勻分布的隨機(jī)因子。一般螢火蟲算法的偽代碼如表1所示[13]。

    表1 螢火蟲算法的偽代碼

    本研究中,為了增強(qiáng)復(fù)雜環(huán)境的建圖效果,引入螢火蟲算法對粒子進(jìn)行尋優(yōu)操作,具體包括兩部分:區(qū)域劃分和選擇性尋優(yōu)。首先,本文將粒子權(quán)重與螢火蟲熒光亮度參數(shù)進(jìn)行信息交互,并根據(jù)亮度值將粒子劃分為高相似區(qū)和低相似區(qū),同時,分別計(jì)算出高相似區(qū)和低相似區(qū)的局部最優(yōu)值,并進(jìn)行局部尋優(yōu)操作。由于在尋優(yōu)過程中要不斷計(jì)算出兩兩粒子的相對亮度與吸引度,從而使得系統(tǒng)的計(jì)算量大大增加。

    文獻(xiàn)[14]提出將全局最優(yōu)值與各粒子進(jìn)行信息交互的方法,使每個粒子只和全局最優(yōu)粒子進(jìn)行信息交互,其位置迭代公式如下:

    其中,pbesti表示全局最優(yōu)粒子的狀態(tài)值。此方法避免了兩兩粒子之間反復(fù)的計(jì)算過程,將各粒子只與全局最優(yōu)粒子進(jìn)行信息交互,大大減小了系統(tǒng)的計(jì)算量,是切實(shí)可行的。

    此外,為了防止螢火蟲算法因高尋優(yōu)性能導(dǎo)致粒子多樣性減少的問題,本文設(shè)置了一個閥值Nf,當(dāng)局部粒子數(shù)超過閥值Nf時,則停止尋優(yōu)操作;反之,則繼續(xù)進(jìn)行尋優(yōu)操作,直至達(dá)到迭代次數(shù)或者尋優(yōu)精度。此方法在防止粒子多樣性減少的同時,也能夠減少粒子的尋優(yōu)速度,進(jìn)而減少系統(tǒng)的計(jì)算量。

    基于螢火蟲算法(FA)和自適應(yīng)采樣(AS)算法優(yōu)化的slam_gmapping算法具體步驟如表2所示。

    3 仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

    3.1 實(shí)驗(yàn)平臺與仿真環(huán)境

    本文中仿真實(shí)驗(yàn)是以Ubuntu20.04操作系統(tǒng)為基礎(chǔ),運(yùn)用Noetic版本的ROS平臺及系統(tǒng)自帶的Turlebot機(jī)器人模型展開實(shí)驗(yàn),同時綜合運(yùn)用RVIZ、Gazebo和rqt等可視化模塊進(jìn)行實(shí)驗(yàn)探索和分析。在Gzaebo中,通過Building Editor模塊搭建簡單和復(fù)雜的物理仿真環(huán)境;在RVIZ和rqt中觀察算法的建圖效果。機(jī)器人仿真模型如圖2所示,簡單、復(fù)雜的物理仿真環(huán)境如圖3、圖4所示。

    表2 優(yōu)化后的slam_gmapping算法的具體步驟

    圖2 Turlebot機(jī)器人模型圖

    圖3 簡單的物理仿真環(huán)境

    圖4 復(fù)雜的物理仿真環(huán)境

    3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

    仿真實(shí)驗(yàn)主要包括三個方面;研究優(yōu)化算法的定位精度;比較傳統(tǒng)Gmapping算法、文獻(xiàn)[9]中單純?nèi)诤衔灮鹣x算法的Gmapping算法與本文優(yōu)化后的算法在簡單環(huán)境中的建圖時間與效果;對比3種算法在多閉環(huán)、高相似度環(huán)境中的建圖效果與平均建圖時間。

    3.2.1 優(yōu)化算法定位精度研究

    為了驗(yàn)證優(yōu)化算法定位系統(tǒng)的可靠性與定位精度,選取在復(fù)雜環(huán)境中從起點(diǎn)沿預(yù)計(jì)軌跡運(yùn)動到終點(diǎn)的方案。采用A*算法進(jìn)行軌跡路線的預(yù)估,運(yùn)用move_base控制方法探索優(yōu)化算法位置的定位精度。如圖5所示:圖中綠色軌跡表示A*算法預(yù)估的軌跡路線,圖中①和②代表機(jī)器人的起點(diǎn)和終點(diǎn)。圖6為系統(tǒng)X,Y方向定位誤差曲線 圖,表3為系統(tǒng)預(yù)估值與真實(shí)定位值對比表。

    圖5 機(jī)器人軌跡路線圖

    圖6 X,Y方向定位誤差曲線圖

    表3 系統(tǒng)預(yù)估值與真實(shí)定位值對比表

    由圖6可知,隨著運(yùn)行時間的增加,系統(tǒng)定位誤差值也逐漸增加,在采樣點(diǎn)3處達(dá)到最大值0.024 m;但是,從采樣點(diǎn)3開始誤差值逐漸減少,這是因?yàn)榻K點(diǎn)約束對機(jī)器人的影響逐漸增大,迫使機(jī)器人運(yùn)動到終點(diǎn)位置。此外,由表3可以看出,系統(tǒng)的X,Y方向的平均定位誤差分別為0.013 6 m和0.013 2 m,表明系統(tǒng)定位真實(shí)值與系統(tǒng)預(yù)估值吻合度較高,可滿足一般環(huán)境的定位要求。

    圖7 傳統(tǒng)算法在簡單環(huán)境的建圖效果

    3.2.2 對比3種算法在簡單環(huán)境中的建圖效果

    為了確保傳統(tǒng)Gmapping算法和單純?nèi)诤螦F的Gmapping算法的建圖效果,選取50個粒子作為實(shí)驗(yàn)參數(shù),而改進(jìn)后的算法無需給定粒子數(shù)。此外,經(jīng)多次實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),點(diǎn)云波動量閥值X’為12時建圖效果更佳。3種算法在簡單物理環(huán)境中的建圖效果見圖7、圖8、圖9,其平均建圖時間對比如表4所示。

    圖8 文獻(xiàn)[9]算法在簡單環(huán)境的建圖效果

    圖9 優(yōu)化后算法在簡單環(huán)境的建圖效果

    表4 3種算法在簡單環(huán)境建圖時間對比表

    從圖7、圖8、圖9可以看出,改進(jìn)后的算法在簡單物理環(huán)境中的建圖效果比傳統(tǒng)算法和單純?nèi)诤螦F的Gmapping算法有所增強(qiáng),其建圖能力能夠滿足現(xiàn)實(shí)需要。從表4可知,優(yōu)化后的算法其采樣粒子數(shù)明顯減少,平均建圖時間為362 s,相比傳統(tǒng)算法和單純?nèi)诤螦F的Gmapping算法分別縮短了約14%和7%。但是,優(yōu)化后的算法增加了代碼的數(shù)量和執(zhí)行步驟,即增加了系統(tǒng)的復(fù)雜度,這也是其建圖時間縮短的幅度沒有文獻(xiàn)[2]那么大的原因之一。

    3.2.3 對比3種算法在復(fù)雜環(huán)境中的建圖效果

    針對傳統(tǒng)Gmapping算法在復(fù)雜環(huán)境建圖效果不佳的情況,本文將螢火蟲算法與Gmapping算法融合,利用螢火蟲算法的集聚能力,增強(qiáng)算法的建圖能力。但是,螢火蟲算法是通過不斷迭代的方法尋優(yōu)的,所以合理地選擇迭代次數(shù),有利于縮短算法的建圖速度。通過多次實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),在上述復(fù)雜環(huán)境中,4次迭代數(shù)在節(jié)省建圖時間的同時也能夠滿足建圖的需求,故本實(shí)驗(yàn)選擇迭代次數(shù)為4次。此外,因?yàn)槲灮鹣x算法集聚能力過強(qiáng),為了避免粒子多樣性缺少,本文將迭代終止閥值設(shè)置為0.02。3種算法在復(fù)雜環(huán)境的建圖效果見圖10、圖11、圖12,其建圖運(yùn)行時間對比見表5。

    圖10 傳統(tǒng)算法在復(fù)雜環(huán)境的建圖效果

    從圖10、圖11、圖12可以看出,優(yōu)化后算法的建圖效果比傳統(tǒng)算法更優(yōu),將墻壁的厚度都能詳細(xì)描述出來,且建圖也更加完整。此外,從表5可以看出,優(yōu)化后的算法在面臨復(fù)雜環(huán)境時,平均建圖時間為408 s,相比傳統(tǒng)算法和單純?nèi)诤螦F的Gmapping算法,其建圖效率分別提高了約3%和0.9%。需要說明的是:由于本算法在面臨復(fù)雜環(huán)境時融合了自適應(yīng)采樣和螢火蟲算法,導(dǎo)致采樣粒子數(shù)和代碼復(fù)雜度略微增加;但是,經(jīng)過預(yù)處理的激光點(diǎn)云高度線性化,能夠極大減少掃描匹配階段的匹配時間,因此其平均建圖時間則有所縮短。

    圖11 文獻(xiàn)[9]算法在復(fù)雜環(huán)境的建圖效果

    圖12 優(yōu)化后算法在復(fù)雜環(huán)境的建圖效果

    表5 3種算法在復(fù)雜環(huán)境的建圖時間對比

    4 結(jié)語

    針對傳統(tǒng)Gmapping算法粒子數(shù)恒定的問題,提出了一種自適應(yīng)采樣算法(AS),該算法可根據(jù)環(huán)境的復(fù)雜程度線性地選擇采樣粒子的數(shù)量。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,優(yōu)化后的算法能夠提高簡單環(huán)境的建圖速度。此外,還將螢火蟲算法(AF)融合到優(yōu)化算法當(dāng)中,利用螢火蟲算法的高集聚能力,將采樣粒子通過不斷迭代的方法進(jìn)行尋優(yōu)操作;同時,為了防止粒子過度集聚,依據(jù)粒子權(quán)重將全部粒子劃分為高相似區(qū)和低相似區(qū),并設(shè)置迭代閥值。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:融合優(yōu)化后的算法在面臨多閉環(huán)、高相似復(fù)雜環(huán)境時,在滿足定位精度的前提下,建圖效果得到了顯著提升,平均建圖時間也有所縮短。但是,該算法也有不足之處,如在面臨復(fù)雜環(huán)境時,會因采樣粒子數(shù)和代碼復(fù)雜度增加等問題導(dǎo)致平均建圖時間提升緩慢,后續(xù)將針對此問題作進(jìn)一步的探索與研究。

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