ＲＯＳ 機(jī)器人室內(nèi)導(dǎo)航定位的設(shè)計與實現(xiàn)

黃玉龍 馮森泉 譚錦元 李金蓮 吳超瓊

摘 要：如今，在科技發(fā)展下，互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展衍生出了許多新興技術(shù)和行業(yè)。智能化的發(fā)展在各個領(lǐng)域中不斷涌現(xiàn)，如今智能化已是社會發(fā)展的必然趨勢，而“人工智能”“機(jī)器學(xué)習(xí)”就是其中的熱門話題。目前，ROS 技術(shù)也得到了廣泛應(yīng)用，ROS 被稱為機(jī)器人操作系統(tǒng)平臺，對實現(xiàn)機(jī)器人各個組件的通信有看完善的通信機(jī)制。而隨著時間的推移，ROS 的強(qiáng)大讓十分復(fù)雜的機(jī)器人變得越來越簡單，基于ROS 的機(jī)器人解決了組件之間的通信速率問題。文章對機(jī)器人的自主學(xué)習(xí)導(dǎo)航定位進(jìn)行了研究，利用 ROS 機(jī)器人的激光雷達(dá)對室內(nèi)環(huán)境構(gòu)建柵格地圖，并使用 SL.AM定位等關(guān)鍵技術(shù)對位置進(jìn)行即時定位與地圖構(gòu)建。該課題的研究不僅可以促進(jìn) ROS機(jī)器人的進(jìn)一步發(fā)展，還可以為一些 GPS 不能覆蓋或者覆蓋較差的區(qū)域提供有力的支持，并且具有重要的理論和實際意義。

關(guān)鍵詞：導(dǎo)航定位;Jetson;ROS 平臺;激光雷達(dá)

中圖法分類號：TP242文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

１ 機(jī)器人導(dǎo)航定位技術(shù)的現(xiàn)狀分析

隨著經(jīng)濟(jì)水平以及科技的不斷發(fā)展，自主移動機(jī)器人成為互聯(lián)網(wǎng)人工智能產(chǎn)業(yè)的一個重要節(jié)點(diǎn)。而作為新興的科技產(chǎn)業(yè)，室內(nèi)智能服務(wù)機(jī)器人也逐漸處于當(dāng)今行業(yè)的風(fēng)口浪尖，其中最具代表性的有掃地機(jī)器人、送餐機(jī)器人等。

在任何一個領(lǐng)域中，無論何種類型的智能機(jī)器人，只要能自主移動，都需要對所處的環(huán)境進(jìn)行導(dǎo)航定位。在智能機(jī)器人領(lǐng)域中，自主導(dǎo)航定位技術(shù)是一項核心技術(shù)，它是賦予機(jī)器人感知環(huán)境和方向行動能力的關(guān)鍵，目前有多種導(dǎo)航定位技術(shù)可實現(xiàn)機(jī)器人在室內(nèi)或室外環(huán)境中的導(dǎo)航定位。以下是對機(jī)器人常用的導(dǎo)航技術(shù)進(jìn)行分析。

１．１ 視覺導(dǎo)航定位

目前，在視覺導(dǎo)航定位系統(tǒng)中，最常采用的方法是基于局部視覺，即將攝像頭安裝在機(jī)器人身上作為車載攝像頭的導(dǎo)航方式。這種通過攝像頭的導(dǎo)航方式，是將傳感裝置和控制設(shè)備安裝在機(jī)器人車體上，由車載控制計算機(jī)進(jìn)行圖像識別、路徑規(guī)劃等高層決策。普遍常見的視覺導(dǎo)航定位系統(tǒng)是借助攝像頭、ＣＣＤ圖像傳感器或者其他的快速信號處理器，對其目標(biāo)物體周圍的空間環(huán)境進(jìn)行光學(xué)處理，主要是利用這些外部圖像處理器進(jìn)行圖像信息采集，并對采集的圖像信息進(jìn)行壓縮處理，然后將處理后的圖像信息反饋到一個由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與統(tǒng)計學(xué)方法構(gòu)成的子系統(tǒng)，最后通過子系統(tǒng)采集的外部圖像信息與目標(biāo)物體進(jìn)行實際的位置關(guān)聯(lián)，從而完成目標(biāo)物體的自主定位導(dǎo)航功能。

１．２ 光反射導(dǎo)航定位

采用紅外傳感器或激光測距模塊定位是目前典型的光反射導(dǎo)航定位方法，不論激光還是紅外都是基于光反射技術(shù)的原理來進(jìn)行導(dǎo)航定位的。激光全局定位系統(tǒng)［１］（如激光雷達(dá)）一般由激光器旋轉(zhuǎn)機(jī)構(gòu)、反射鏡、光電接收裝置和數(shù)據(jù)采集與傳輸裝置等組成；紅外傳感器是由一個用作接收器的固態(tài)光敏二極管和一個可以發(fā)射紅外光線的固態(tài)發(fā)光二極管構(gòu)成。不管是紅外光線測距定位還是激光測距定位，其工作原理都是通過發(fā)射裝置主動發(fā)射光信號，然后將其反射回來給接收裝置，再經(jīng)過信息處理得到其距離和位置。

１．３ ＧＰＳ 全球定位系統(tǒng)

如今，ＧＰＳ 導(dǎo)航定位技術(shù)是自主移動機(jī)器人能夠?qū)崿F(xiàn)自主移動導(dǎo)航定位功能的最先進(jìn)的技術(shù)。隨著ＧＰＳ 的應(yīng)用領(lǐng)域逐漸擴(kuò)展以及應(yīng)用需求的增加，ＧＰＳ也在日益完善，差分ＧＰＳ 定位技術(shù)的發(fā)展使得其定位精度也有了質(zhì)的飛躍。

ＧＰＳ 使用無線電傳輸來進(jìn)行定位，通過衛(wèi)星來傳輸定時信號、衛(wèi)星的位置和其他信息。ＧＰＳ 的組成有３部分：空間部分為ＧＰＳ 衛(wèi)星；監(jiān)測部分為ＧＰＳ 地面；用戶部分為ＧＰＳ 接收機(jī)。ＧＰＳ 使用了交互定位的原理，若要確定一些未知的位置，則只需確定幾個點(diǎn)之間的距離就可以做到。相較于ＧＰＳ 而言，太空中的衛(wèi)星是已知點(diǎn)，而未知點(diǎn)是地面上的某一個運(yùn)動目標(biāo)［２］ 。

１．４ 超聲波導(dǎo)航定位

超聲波定位導(dǎo)航的工作原理類似于激光與紅外定位，起初是由超聲波傳感器的探頭發(fā)射超聲波，當(dāng)介質(zhì)探查時，超聲波遇到障礙物后會返回到超聲波的接收裝置。反射式測距法是超聲波用于測距定位的方法，其利用多邊定位等方法來確認(rèn)障礙物或物體的位置，且一個主測距器和多個接收器便可以組成超聲波定位系統(tǒng)。待測目標(biāo)放置一個主測距儀，而室內(nèi)的周圍環(huán)境則放置接收器，當(dāng)定位時，超聲波導(dǎo)航的主測試器會向接收器發(fā)射同頻率的信號，在接收器收到這個信號后就會反射信號給主測距器，然后通過回波信號和發(fā)射波信號的使用時間來進(jìn)行時間差的計算，再根據(jù)時間差得出物體距離，從而確定定位位置。

１．５ ＳＬＡＭ 定位技術(shù)

ＳＬＡＭ （Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ Ａｎｄ Ｍａｐｐｉｎｇ），也被稱為ＣＭＬ （Ｃｏｎｃｕｒｒｅｎｔ Ｍａｐｐｉｎｇ ａｎｄ Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ），即即時定位與地圖構(gòu)建，或并發(fā)建圖與定位［３］ 。目前，ＳＬＡＭ 技術(shù)被廣泛應(yīng)用于機(jī)器人、無人機(jī)、無人駕駛、ＡＲ、ＶＲ 等不同領(lǐng)域，且依靠傳感器就可實現(xiàn)機(jī)器的自主定位、建圖、路徑規(guī)劃等功能。目前服務(wù)機(jī)器人行業(yè)領(lǐng)域的領(lǐng)先企業(yè)，８０％都采用了ＳＬＡＭ 技術(shù)。ＳＬＡＭ 技術(shù)主要應(yīng)用于機(jī)器人定位導(dǎo)航領(lǐng)域：地圖建模［４］ 。

２ ＲＯＳ 機(jī)器人的系統(tǒng)設(shè)計

本文使用的ＲＯＳ 機(jī)器人采用英偉達(dá)的ＪｅｔｓｏｎＮａｎｏ 作為主控單元。機(jī)器人底部采用的是履帶式運(yùn)動機(jī)構(gòu)，履帶式機(jī)器人載重大，越障能力強(qiáng)，動力強(qiáng)，爬坡能力的也比較強(qiáng)，并且在崎嶇地形環(huán)境下也很適合開展工作。機(jī)器人搭載的傳感器主要是思嵐科技公司的ＲＰＬＩＤＡＲ Ａ１ 型單線激光雷達(dá)和奧比中光Ａｓｔｒａ Ｐｒｏ 深度相機(jī)，根據(jù)這２ 個傳感器件構(gòu)造的導(dǎo)航定位系統(tǒng)實現(xiàn)了地圖建模和路徑規(guī)劃，能夠在一定空間范圍內(nèi)自動行走，并具備避障的功能。ＲＯＳ 機(jī)器人的硬件系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖如圖１ 所示。

２．１ ＲＯＳ 機(jī)器人的控制系統(tǒng)

本文機(jī)器人的控制系統(tǒng)采用ＮＶＩＤＩＡ ２０１９ 年發(fā)布的Ｊｅｔｓｏｎ Ｎａｎｏ 為控制中心的開發(fā)硬件，為嵌入式設(shè)計開發(fā)人員、科研人員以及一些制造ＤＩＹ 的廠商提供了更多的可行性，并在大部分的ＡＩ 平臺上展現(xiàn)了它的強(qiáng)大功能［５］ 。Ｊｅｔｓｏｎ Ｎａｎｏ 模組不僅采用四核６４ 位ＡＲＭ ＣＰＵ 以及１２８ 核集成ＮＶＩＤＩＡ ＧＰＵ，而且提供４７２ ＧＦＬＯＰＳ 的計算性能。此外，Ｊｅｔｓｏｎ Ｎａｎｏ 還使用了４ ＧＢ ＬＰＤＤＲ４ 的存儲器，使得系統(tǒng)整體的運(yùn)行十分高效，還具備了５ Ｗ／１０ Ｗ 的功率模式以及５ Ｖ 的直流輸入。Ｊｅｔｓｏｎ Ｎａｎｏ 還對高分辨率傳感器提供支持，同時并行處理多個傳感器，且多個現(xiàn)代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以運(yùn)行在同一個傳感器上，目前主流的人工智能框架Ｊｅｔｓｏｎ Ｎａｎｏ 都是支持的。Ｊｅｔｓｏｎ Ｎａｎｏ 模塊如圖２所示。

２．２ ＲＯＳ 機(jī)器人的導(dǎo)航定位與避障系統(tǒng)

ＲＯＳ 機(jī)器人的傳感器數(shù)據(jù)采集依靠的是基于三角測距技術(shù)的思嵐ＲＰＬＩＤＡＲ Ａ１ 型單線的激光雷達(dá)，如圖３ 所示。該雷達(dá)具有半徑為１２ ｍ 的測量范圍，采用激光三角測距技術(shù)，其每秒的測距動作可達(dá)到８ ０００次以上。測距核心旋轉(zhuǎn)的方向是順時針，并且可實現(xiàn)對周圍的環(huán)境３６０°全方位的掃描測距檢測，以獲取周圍環(huán)境的輪廓圖。

在雷達(dá)實現(xiàn)構(gòu)造建圖的基礎(chǔ)上，搭配ＯＲＢＢＥＣＡｓｔｒａ Ｐｒｏ 深度相機(jī)可實現(xiàn)三維建圖導(dǎo)航定位。ＯＲＢＢＥＣ Ａｓｔｒａ Ｐｒｏ ３Ｄ 傳感攝像頭采用單目結(jié)構(gòu)光技術(shù)，具有精度高、功耗低、響應(yīng)迅速、穩(wěn)定可靠的優(yōu)點(diǎn)。用戶可以在短距離、長距離和高分辨率ＲＧＢ 攝像機(jī)之間自由地切換，以滿足個性化需求。其中，ＡｓｔｒａＳＤＫ 還支持多種主流平臺，通過ＡＰＩ 即可使用Ａｓｔｒａ系列相機(jī)的相應(yīng)功能，從而快速獲取深度圖、彩色圖、骨架，以及對產(chǎn)品進(jìn)行更多的應(yīng)用層開發(fā)。Ａｓｔｒａ Ｐｒｏ深度相機(jī)如圖４ 所示。

３ ＲＯＳ 機(jī)器人導(dǎo)航定位設(shè)計

３．１ 激光雷達(dá)建圖算法

ＲＯＳ 機(jī)器人的激光雷達(dá)通過使用ＳＬＡＭ 框架的常用開源ＳＬＡＭ 算法Ｇａｍｐｐｉｎｇ 建圖算法來實現(xiàn)導(dǎo)航的算法。Ｇｍａｐｐｉｎｇ 建圖算法是一種基于粒子濾波的激光ＳＬＡＭ 算法。該算法已被集成在ＲＯＳ 中，在目前Ｇｍａｐｐｉｎｇ 建圖算法在移動機(jī)器人中應(yīng)用最多［６］ 。作為表示路徑的后驗概率都是粒子濾波的算法用許多加權(quán)粒子來實現(xiàn)的，雖然每一個粒子都有一個重要性因子，但若要得到較好的結(jié)果，則需要大量的粒子。因此，大量的粒子使得該算法的計算復(fù)雜性不斷增加。此外，退化耗盡的粒子在與ＰＦ 重采樣的過程中會降低相關(guān)算法的準(zhǔn)確性。

Ｇｍａｐｐｉｎｇ 算法的最大的優(yōu)點(diǎn)是可以實時構(gòu)建掃描出室內(nèi)地圖，在使用該算法去構(gòu)建室內(nèi)小場景地圖時，所需的計算量較小且精度較高不會造成地圖錯位［７］（如圖５ 所示）。而Ｇｍａｐｐｉｎｇ 算法的缺點(diǎn)是場景越大所需的粒子就越大，計算量也會隨之增加，從而導(dǎo)致工程量過大，因此十分不適合構(gòu)建大場景地圖以及室外大范圍的場景。粒子量大會使在回環(huán)時沒有檢測，在回環(huán)閉合時極大可能會造成地圖錯位、精確度不高等問題。

３．２ 激光雷達(dá)導(dǎo)航設(shè)計

作為機(jī)器人導(dǎo)航最主要的核心，路徑規(guī)劃是利用周圍環(huán)境障礙物的信息找到一條最近且在路程中消耗最小的路徑。通常全局路徑規(guī)劃和局部路徑規(guī)劃是在導(dǎo)航中會用到的２ 種路徑規(guī)劃［８］ 。全局的路徑規(guī)劃更像是一種戰(zhàn)略性策略，需要考慮全局，規(guī)劃出一條盡量短且易于執(zhí)行的路徑。在全局路徑的指導(dǎo)下，機(jī)器人在實際行走時還需要考慮周圍實時的障礙物是否阻礙，然后制定避讓障礙物的策略，這就是局部的路徑規(guī)劃所要完成的事，可以說機(jī)器人的自主導(dǎo)航最終是由局部路徑規(guī)劃一步步完成的。ＲＯＳ 中推薦的全局路徑規(guī)劃器是ＧＬＯＢＡＬ＿ＰＬＡＮＮＥＲ。

４ 結(jié)束語

一個機(jī)器人的組件安裝，往往是由不同廠家制作出來的，其協(xié)議也會有所不同，從而導(dǎo)致機(jī)器人的制作變得比較繁瑣，ＲＯＳ 的出現(xiàn)則完全解決了這個問題。本文研究的ＲＯＳ 機(jī)器人室內(nèi)定位解決的是ＧＰＳ信號覆蓋差或者無法覆蓋的問題，是以機(jī)器人為覆蓋中心，對周圍環(huán)境進(jìn)行掃描，然后精準(zhǔn)定位。模塊式開發(fā)已然成為應(yīng)用系統(tǒng)或嵌入式系統(tǒng)的主流開發(fā)模式，而ＲＯＳ 便是做這個的，因此在機(jī)器人的發(fā)展中，ＲＯＳ 無疑有著很好的發(fā)展前景。而基于ＲＯＳ 開發(fā)的系統(tǒng)在后期維護(hù)上也有著很大的優(yōu)勢。

參考文獻(xiàn)：

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［８］ 張明岳．基于ＲＯＳ 的室內(nèi)自主移動與導(dǎo)航機(jī)器人研究［Ｊ］．微處理機(jī)，２０２１，４２（５）：４５?４８．

作者簡介：

黃玉龍（２００１—），本科，研究方向：物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。

吳超瓊（１９９０—），碩士，研究方向：物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用與嵌入式系統(tǒng)應(yīng)用（通信作者）。