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    無(wú)輪式里程計(jì)下移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃的研究

    2021-11-19 13:44:26管修濤孔斌李澤彬張進(jìn)思鮑惠芳
    電子測(cè)試 2021年20期
    關(guān)鍵詞:移動(dòng)機(jī)器人柵格激光雷達(dá)

    管修濤,孔斌,李澤彬,張進(jìn)思,鮑惠芳

    (1.皖西學(xué)院機(jī)器人創(chuàng)客實(shí)驗(yàn)室,安徽六安,237012;2.皖西學(xué)院 農(nóng)林智能裝備與物聯(lián)網(wǎng)六安市創(chuàng)新中心,安徽六安,237012)

    0 引言

    隨著機(jī)器人行業(yè)的發(fā)展,越來(lái)越多的領(lǐng)域使用到機(jī)器人,但是使用輪式里程計(jì)進(jìn)行外部環(huán)境的感知存在很多問(wèn)題,尤其是在非水平的地面上,由于顛簸和車輪打滑等顯現(xiàn)會(huì)造成測(cè)量誤差過(guò)大導(dǎo)致收集的數(shù)據(jù)無(wú)法使用,從而影響機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃[1]。隨著SLAM(同步定位與建圖)的發(fā)展,現(xiàn)在的2D-SLAM技術(shù)比較成熟,常使用的2D-SLAM算法有6種,分別為Gmapping、Hector slam、Karto slam、Lago slam、Core slam、Cartographer[2-3]。其中 Gmapping 是使用最多的,該算法是在RBPF算法上進(jìn)行了優(yōu)化改進(jìn)[4],但是不適合大場(chǎng)景地圖的構(gòu)建;而Karto slam算法在大場(chǎng)景下制作地圖更合適;Hector slam算法雖然對(duì)傳感器要求較高,該算法更加貼合移動(dòng)機(jī)器人的實(shí)際運(yùn)動(dòng)情況,在小范圍內(nèi)制作出來(lái)的地圖精度較高。因此,本研究將采用Hector slam算法利用收集到的激光束點(diǎn)陣來(lái)優(yōu)化,估算出收集的激光點(diǎn)在柵格地圖的位置,并通過(guò)激光雷達(dá)掃描配對(duì)機(jī)器人進(jìn)行運(yùn)動(dòng)評(píng)估,建出精度較高的柵格地圖[5]。確定好機(jī)器人的初始位置之后可以利用柵格地圖配合Navigation導(dǎo)航系統(tǒng)可以讓小車實(shí)現(xiàn)移動(dòng)路徑的規(guī)劃并且到指定目標(biāo)位置。

    本文將驗(yàn)證運(yùn)行移動(dòng)機(jī)器人在無(wú)需輪式里程表的情況下構(gòu)建地圖和路徑規(guī)劃的可行性。

    1 硬件與虛擬系統(tǒng)框架結(jié)構(gòu)

    1.1 硬件平臺(tái)的組成

    本文中移動(dòng)機(jī)器人主要是由運(yùn)動(dòng)控制驅(qū)動(dòng)器,下位機(jī)樹莓派、信號(hào)收集的激光雷達(dá)三大部分組成,通過(guò)電腦遠(yuǎn)程訪問(wèn)連接控制移動(dòng)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)。其中激光雷達(dá)作為傳感器用于獲取周圍環(huán)境中的信息,并將收集到的信息發(fā)送到下位機(jī)樹莓派上,樹莓派將收集到的信息發(fā)送到電腦上,通過(guò)算法處理收集到的信息,發(fā)布指令給下位機(jī),下位機(jī)將指令傳遞給運(yùn)動(dòng)器控制移動(dòng)機(jī)器人的移動(dòng)路徑規(guī)劃。

    1.2 虛擬仿真平臺(tái)的搭建

    虛擬仿真平臺(tái)采用的是Linux系統(tǒng),使用Ubuntu18.04,并在上面安裝ROS Melodic和Gazebo物理仿真平臺(tái)。在Gazebo物理仿真平臺(tái)搭建好模擬室內(nèi)場(chǎng)景,將提前搭建好的小車模型導(dǎo)入到仿真平臺(tái),利用ROS系統(tǒng)中自帶的RVIZ插件配合Hector slam將仿真平臺(tái)環(huán)境掃描出來(lái)構(gòu)建出概率柵格地圖,配合使用Navigation導(dǎo)航進(jìn)行運(yùn)動(dòng)路徑的規(guī)劃。

    2 算法實(shí)現(xiàn)和數(shù)據(jù)的優(yōu)化

    實(shí)驗(yàn)中使用的Hector slam算法主要過(guò)程是收集概率柵格地圖、利用高斯牛頓法匹配、使用多分辨率地圖比對(duì)避免某一部分柵格地圖概率陷入局部極小值。利用插值法來(lái)獲得一個(gè)連續(xù)的概率柵格地圖。當(dāng)移動(dòng)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)時(shí)候與之前數(shù)據(jù)進(jìn)行比較分析,運(yùn)用高斯-牛頓法計(jì)算出合適的地圖[6]。使用迭代法的方法找到當(dāng)前時(shí)刻移動(dòng)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)最優(yōu)解并且更新最新的柵格地圖數(shù)據(jù),優(yōu)化柵格地圖邊界不清晰的問(wèn)題。

    在激光雷達(dá)使用過(guò)程中,傳感器獲取的數(shù)據(jù)不能直接拿來(lái)使用。直線、直角場(chǎng)景的數(shù)據(jù)需要通過(guò)概率霍夫變換,處理提取到的擬合更新直線,優(yōu)化數(shù)據(jù)的連續(xù)性,獲得更高精度的柵格地圖,減少其他外來(lái)因素對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的影響,提高地圖與實(shí)際應(yīng)用的匹配程度[6]。

    3 仿真實(shí)驗(yàn)與實(shí)際實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

    圖1 其中圖(1-2)分別為移動(dòng)機(jī)器人在gazebo仿真中起點(diǎn)和終點(diǎn)位置;圖(3-4)分別表示為移動(dòng)機(jī)器人位于柵格地圖中的始點(diǎn)與終點(diǎn),其圖(4)中紅線為移動(dòng)機(jī)器人路徑;圖(5)是移動(dòng)機(jī)器人在實(shí)際環(huán)境構(gòu)建柵格地圖及從A點(diǎn)運(yùn)動(dòng)到B點(diǎn)的規(guī)劃路線,左下角為移動(dòng)機(jī)器人實(shí)物

    由圖(1-4)可知,在虛擬仿真系統(tǒng)中驗(yàn)證了Hector slam算法實(shí)際有效,并通過(guò)觀察上圖(3-4)可知使用Hector slam算法構(gòu)建得到柵格地圖輪廓清晰,Gazebo仿真平臺(tái)內(nèi)的邊界在柵格地圖中表現(xiàn)準(zhǔn)確,配合Navigation導(dǎo)航系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)移動(dòng)機(jī)器人在仿真平臺(tái)的路徑規(guī)劃運(yùn)動(dòng)到指定目標(biāo)位置。圖(5)可知,使用圖中的移動(dòng)機(jī)器人,通過(guò)運(yùn)行結(jié)果發(fā)現(xiàn),移動(dòng)機(jī)器人能夠識(shí)別出周圍環(huán)境并且構(gòu)建出輪廓清晰的柵格地圖。使用此柵格地圖,調(diào)整小車上發(fā)射的激光束與柵格地圖重合,給予移動(dòng)機(jī)器人指定目標(biāo)位置B,移動(dòng)機(jī)器人利用構(gòu)建的地圖從A點(diǎn)進(jìn)行移動(dòng)路徑規(guī)劃并且自動(dòng)避障到達(dá)指定的目標(biāo)位置B點(diǎn),此時(shí)得到的結(jié)果與仿真結(jié)果一致,符合實(shí)驗(yàn)預(yù)期效果。

    4 結(jié)語(yǔ)

    基于本文虛擬仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,無(wú)需要輪式里程計(jì)下移動(dòng)機(jī)器人可以實(shí)現(xiàn)路徑的規(guī)劃運(yùn)動(dòng)到指定的位置,實(shí)現(xiàn)移動(dòng)機(jī)器人的自主導(dǎo)航。運(yùn)用Hector slam算法得出的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確,能夠以地圖的形式直觀的展現(xiàn)出來(lái),滿足移動(dòng)路徑規(guī)劃的需求,具有一定的使用價(jià)值。隨著技術(shù)的發(fā)展,運(yùn)動(dòng)路徑規(guī)劃會(huì)以多算法多傳感器形式融合,滿足實(shí)際環(huán)境中更加復(fù)雜路況。

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