基于ROS的多功能智能小車設(shè)計

史星彥，關(guān)志偉，彭 濤，吳 迪，胡樂媛，蔡一杰

（天津職業(yè)技術(shù)師范大學(xué)汽車與交通學(xué)院，天津300222）

智能小車在物流、家庭服務(wù)、工業(yè)等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。但室內(nèi)移動智能小車的普及，還存在著許多問題需要解決，如準(zhǔn)確定位、精確構(gòu)建地圖、實時路徑規(guī)劃等。為解決上訴問題，近幾十年的研究提出了許多有效的解決方案，如自適應(yīng)蒙特卡羅定位算法，即時定位與地圖構(gòu)建，動態(tài)窗口局部路徑規(guī)劃算法，A*全局路徑規(guī)劃算法等。

2010年Willow Garage公司發(fā)布了開源機(jī)器人操作系統(tǒng)ROS，大大增加了移動智能小車在軟件上的復(fù)用性和移植性和提高了軟件的兼容性。本文基于ROS系統(tǒng)，介紹了一種自動導(dǎo)航避障兼跟隨功能實現(xiàn)的基本方法，并在此基礎(chǔ)上設(shè)計了一款結(jié)構(gòu)簡單、低成本和通用性良好的多功能室內(nèi)移動智能小車。

1 小車總體框架

智能小車通常通過激光雷達(dá)和視覺等傳感器掃描周圍實時環(huán)境，并且實時估計自身在環(huán)境中的位置，并通過基本的建圖算法構(gòu)建2D的柵格地圖模型[1]。在此基礎(chǔ)上根據(jù)構(gòu)建好的2D柵格地圖規(guī)劃出從起點到終點的最佳全局路徑和行駛。在途中小車可能會碰到實時障礙物，則需要進(jìn)行局部路徑規(guī)劃以避開障礙物。

為實現(xiàn)上述功能，本文設(shè)計的小車通過激光雷達(dá)和里程計等傳感器來獲取信息，并傳給裝有ROS系統(tǒng)的小車工控機(jī)，然后采用常用的Gmapping建圖算法構(gòu)建地圖[2]，基于自適應(yīng)蒙特卡羅定位法（AMCL）定位[3]與全局和局部路徑規(guī)劃[4]進(jìn)行小車從起點到終點的導(dǎo)航。并基于ROS系統(tǒng)的Python編程實現(xiàn)了智能小車對最近目標(biāo)的跟隨功能[5]。

小車采用小型工控機(jī)作為上位機(jī)，STM32嵌入式單片機(jī)為下位機(jī)，主要分為硬件和軟件兩大部分。硬件方面有小車底座、上位機(jī)、激光雷達(dá)、攝像頭、和小車底層控制板STM32的選擇與安裝。軟件方面包括編寫小車底層控制板與工控機(jī)之間的基于ROS接口等相關(guān)程序，開發(fā)相關(guān)功能包，從而實現(xiàn)建圖導(dǎo)航等功能，進(jìn)一步編寫相關(guān)Linux相關(guān)腳本和啟動文件等?？傮w框架和控制、數(shù)據(jù)傳輸路線如圖1所示，硬件連接如圖2所示。

圖1 總體基本框架

圖2 硬件連接示意圖

2 硬件方案設(shè)計

2.1 小車底座和上位機(jī)選擇

最底層采用長方形鋁合金結(jié)構(gòu)作為小車底座，其目的是鋁合金材料質(zhì)輕且柔軟，強(qiáng)度和耐腐蝕性各方面都比較優(yōu)秀，可放置電機(jī)和轉(zhuǎn)向舵機(jī)等。底座上方為多層靜電防護(hù)亞克力板，可放置STM32嵌入式單片機(jī)，激光雷達(dá)和攝像頭等設(shè)備。上位機(jī)采用Ubuntu16.04系統(tǒng)并且安裝ROS系統(tǒng)，為保證程序處理和運(yùn)算速度，為后續(xù)加入更多模塊，并且考慮重量、成本、體積、性價比等因素，選用i5處理器配合4G運(yùn)行內(nèi)存的小型工控機(jī)來運(yùn)行ROS系統(tǒng)。

2.2 傳感器選擇

本智能小車設(shè)計主要是應(yīng)用于室內(nèi)環(huán)境，活動范圍小，因此對傳感器要求不高。

（1）激光雷達(dá)

激光雷達(dá)主要采集用來構(gòu)建2D柵格地圖的深度信息，按激光線束分為單線和多線。可以360°全方位的采集周圍距離信息。采用低成本單線激光雷達(dá)Rplidar a1為宜。該雷達(dá)為思嵐公司生產(chǎn)，價格低廉，可靠性高，能夠確保二維柵格地圖構(gòu)建的質(zhì)量，具體技術(shù)參數(shù)見表1。

表1 Rplidar A1技術(shù)參數(shù)

（2）深度相機(jī)

采用樂視Astra Pro三合一體感深度相機(jī)，能夠以圖像形式探測周圍環(huán)境，精度高。主要由RGB攝像頭和紅外線發(fā)射器等組成分別用于生成彩色圖像和獲取圖像深度信息，因此可以模擬出立體視覺效果。深度相機(jī)不僅可以高清晰地成像，還能獲得物體的深度信息。因此也可用于構(gòu)建二維柵格地圖。具體技術(shù)參數(shù)見表2。

表2 深度相機(jī)技術(shù)參數(shù)

2.3 下位機(jī)選擇

STM32是一種應(yīng)用廣泛嵌入式處理器，是一款屬于ARM公司的Cortex-M內(nèi)核的32位微控制器，本文具體采用高性能STM32F407芯片作為底層控制驅(qū)動板，如圖3所示為小車下位機(jī)控制板，具有4路直流電機(jī)和電機(jī)驅(qū)動4路AB相編碼器接口1路USB串口接口3路TTL串口接口1路超時傳感器接口1路遙控器手柄接口1路9自由度IMU。通過編寫與上位機(jī)接口程序，接收來自上位機(jī)的控制命令。

圖3 小車下位機(jī)控制板

3 軟件系統(tǒng)設(shè)計

3.1 ROS總體框架

ROS是一個用于編寫機(jī)器人軟件的靈活框架，它集成了大量的工具、庫、協(xié)議等。ROS架構(gòu)可以分成三層操作系統(tǒng)層、中間層和應(yīng)用層。從系統(tǒng)實現(xiàn)的角度看，ROS也可以分為計算圖、文件系統(tǒng)、和開源社區(qū)三個層次[6-7]。

從計算圖來看小車的軟件系統(tǒng)以節(jié)點為單位獨(dú)立運(yùn)行，并且通過端對端的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)進(jìn)行連接，根據(jù)節(jié)點之間的通信關(guān)系設(shè)計通信模式。節(jié)點為一些執(zhí)行運(yùn)算任務(wù)的進(jìn)程，可以稱之為軟件模塊。

文件系統(tǒng)是在ROS中用來管理和組織源代碼，不同功能的文件被放置在不同的文件夾下，是開發(fā)者基于ROS進(jìn)行相關(guān)功能軟件設(shè)計開發(fā)的重點部分，相關(guān)功能包算法源代碼就是存放在文件系統(tǒng)中。

3.2 文件系統(tǒng)

工作空間和功能包括：工作空間是存放源代碼、腳本語言、等文件的文件夾。功能包是完成一項具體功能的代碼，腳本，配置文件，編譯規(guī)則等信息的集合。在ROS框架下修改節(jié)點之間通信接口程序，即可使用相關(guān)功能包模塊。如果使用個人編寫的功能包來實現(xiàn)特定的二次開發(fā)功能，則需要對功能包進(jìn)行編譯和執(zhí)行。除功能包開發(fā)之外，開發(fā)者可在ROS中編寫相關(guān)Launch文件快速運(yùn)行多個節(jié)點，并且自動配置參數(shù)以達(dá)到操作簡便的目的[8]。

在本小車軟件系統(tǒng)中，所有的節(jié)點、相關(guān)配置以及啟動文件均在功能包中實現(xiàn)。下文對小車在ROS框架中的軟件模塊做具體介紹。

3.3 小車軟件模塊

根據(jù)小車所要實現(xiàn)的功能，在ROS下主要搭建了以下幾個重要軟件模塊節(jié)點。

（1）建圖節(jié)點：用來提供智能小車建圖的算法，在ROS開源社區(qū)中有多種SLAM算法功能包，如Gmapping、Hector等算法，可在此基礎(chǔ)上進(jìn)行二次開發(fā)或直接使用，其中基于Rbpf粒子濾波的開源SLAM算法Gmapping[9]是其中最為常用和成熟的地圖構(gòu)建算法，其框架如圖4所示。

圖4 Gmapping總體框架

Gmapping功能包構(gòu)成了小車的建圖節(jié)點，用來訂閱小車采集到的深度信息、IMU信息和里程計信息，在ROS中完成一些必要參數(shù)的配置，即可用該功能包構(gòu)建出一張基于概率的二維柵格地圖。相比Hector建圖算法對激光雷達(dá)頻率要求更低、魯棒性更高，地圖構(gòu)建精度高，構(gòu)建小場景地圖所需要的計算量較小。因此非常適合室內(nèi)移動智能小車的地圖構(gòu)建。

（2）導(dǎo)航功能包節(jié)點：該節(jié)點主要為智能小車提供路徑規(guī)劃和小車定位兩個算法，在ROS中主要由Move_base功能包和AMCL功能包來完成，前者用來實現(xiàn)智能小車的路徑規(guī)劃。后者用來實現(xiàn)二維地圖中的智能小車的定位，該定位一種概率定位[10]，以2D方式對小車定位，它實現(xiàn)了自適應(yīng)（或者KLD-采樣）蒙特卡洛定位法，使用粒子濾波跟蹤智能小車在已知地圖中的位姿，最后由Move_base功能包發(fā)布速度控制話題給智能小車驅(qū)動節(jié)點來控制小車移動。如圖5所示為小車導(dǎo)航框架。

圖5 小車導(dǎo)航框架

全局路徑規(guī)劃：全局路徑規(guī)劃是根據(jù)給定的目標(biāo)位置和全局地圖進(jìn)行總體路徑的規(guī)劃。在導(dǎo)航中，使用Dijkstra或A*算法進(jìn)行全局路徑的規(guī)劃，計算出小車到目標(biāo)位置的最優(yōu)路線，作為小車的全局路線。

本地實時規(guī)劃：又稱為局部路徑規(guī)劃，往往由于動態(tài)障礙物的出現(xiàn)，智能小車無法嚴(yán)格按照全局路線行駛，否則會碰到障礙物。使用動態(tài)窗口算法（DWA）搜索躲避動態(tài)障礙物的多條路經(jīng)，根據(jù)是否會撞擊障礙物，和所需要的時間的長短作為評價標(biāo)準(zhǔn)選取最優(yōu)路徑，同時計算行駛周期內(nèi)的線速度和角速度，在ROS中以Geometry_msgs/Twist類型發(fā)布速度話題控制命令傳給小車驅(qū)動節(jié)點，該節(jié)點訂閱該話題信息，并且解析命令中的線速度、角速度完成小車相應(yīng)的運(yùn)動，避免與動態(tài)出現(xiàn)的障礙物發(fā)生碰撞。

（3）跟隨功能包節(jié)點：使用Python語言實現(xiàn)，由于Python語言是一種解釋型語言，不需要編譯，在ROS框架下編寫好后直接在Linux終端執(zhí)行即可，使用方便。該節(jié)點提供一種簡單的跟隨算法，跟隨距離智能小車最近的物體，跟隨前確保被跟隨物體離智能小車最近，再運(yùn)行功能包。智能小車通過激光雷達(dá)掃描到最近的物體，根據(jù)設(shè)定的距離，同樣以Geometry_msgs/Twist類型發(fā)布速度話題控制命令傳給小車驅(qū)動節(jié)點，完成小車的相應(yīng)運(yùn)動。如圖6為小車?yán)走_(dá)跟隨框架。

圖6 雷達(dá)跟隨簡單框架

（4）智能小車驅(qū)動節(jié)點：該節(jié)點主要用于小車控制板與工控機(jī)（上位機(jī)）之間的通訊，如訂閱導(dǎo)航避障節(jié)點發(fā)布速度控制話題消息，進(jìn)一步驅(qū)動電機(jī)讓小車移動。

（6）激光雷達(dá)節(jié)點：ROS在Sensor_msgs包中定義了專用數(shù)據(jù)類型LaserScan，該類型用來存儲了單線激光雷達(dá)所掃描的消息，激光雷達(dá)以ROS中話題的通信形式發(fā)布出去，供其他節(jié)點訂閱，如建圖節(jié)點和導(dǎo)航節(jié)點。

4 實驗結(jié)果

基于以上設(shè)計構(gòu)建如圖7所示的智能小車進(jìn)行實驗。

圖7 智能小車

4.1 地圖構(gòu)建實驗

選定在一般普通室內(nèi)環(huán)境實驗，其地面平整，有相關(guān)凸起物可以被激光雷達(dá)掃描到。

開啟小車電源后，啟動相關(guān)功能包節(jié)點，通過鍵盤控制小車移動，小車在移動的過程通過激光雷達(dá)來實時掃描周圍環(huán)境，并且進(jìn)行自身定位，并通過Gmapping算法構(gòu)建2D增量式地圖。并將及時構(gòu)建好的地圖數(shù)據(jù)通過無線網(wǎng)傳輸?shù)絺€人終端上顯示。圖8為開始構(gòu)建地圖階段，圖中箭頭指示分別為激光雷達(dá)掃描線和障礙物輪廓線，圖9為構(gòu)建完畢后的效果圖，因為定位精度等原因，地圖構(gòu)建過程中時常有激光雷達(dá)掃描線和障礙物輪廓線不完全重合的情況，總體上和實際環(huán)境相差不大。

圖8 構(gòu)建地圖開始階段

圖9 構(gòu)建完畢的地圖

4.2 自主導(dǎo)航實驗

2D地圖構(gòu)建好后，可以在地圖上進(jìn)行任意兩點之間的導(dǎo)航功能。將小車放在設(shè)定好的起點后，指定一個終點，小車進(jìn)行全局路徑規(guī)劃，并沿著全局規(guī)劃路徑向指定位置移動，在移動的過程中，如遇到臨時障礙物，局部代價地圖則修正路線使小車沿著局部規(guī)劃路徑安全避開障礙。實驗效果如圖10所示，表明小車能夠很好地進(jìn)行路徑規(guī)劃并避開動態(tài)障礙物，最終到達(dá)目標(biāo)點。

圖10 小車導(dǎo)航功能

4.3 雷達(dá)跟隨實驗

將實驗環(huán)境改為平整附著系數(shù)良好的路面。啟動相關(guān)功能包節(jié)點實現(xiàn)小車對最近距離物體的跟隨功能。如圖11所示為雷達(dá)跟隨效果圖，圖中后方小車跟隨前方小車移動而移動。并且保持一定的距離。結(jié)果表明小車具有良好的跟隨功能，因為小車只能跟隨最近距離物體，在抗干擾上面還有待改進(jìn)。

圖11 雷達(dá)跟隨

5 結(jié)束語

本文運(yùn)用新一代機(jī)器人操作系統(tǒng)ROS來開發(fā)智能移動小車，設(shè)計了一種簡單的基于ROS的智能小車自主建圖導(dǎo)航和雷達(dá)跟隨的方法。實驗表明該方法能夠清晰地構(gòu)建2D柵格地圖和完成導(dǎo)航功能，及平整路面上的最近目標(biāo)的跟隨功能。實現(xiàn)了一種低成本、高性能的室內(nèi)移動智能小車定位與導(dǎo)航簡單設(shè)計方案?？捎糜赗OS框架和移動小車的基礎(chǔ)實驗等。

使用ROS開發(fā)移動智能小車具有很高的開放性和擴(kuò)展性，能進(jìn)行跨平臺開發(fā)，可用該系統(tǒng)開發(fā)機(jī)械臂等；系統(tǒng)集合多種功能完善功能包，使得只需在ROS框架下編寫相關(guān)程序和調(diào)整相關(guān)參數(shù)等，就能快速開發(fā)出具有相應(yīng)功能的智能小車，提高了開發(fā)效率和減少了軟件開發(fā)的復(fù)雜性。