楊元義 ，楊超

摘 要：地圖創(chuàng)建和同步定位技術(shù)（SLAM）是移動(dòng)機(jī)器人開(kāi)發(fā)的核心技術(shù)，是智能移動(dòng)機(jī)器人實(shí)現(xiàn)自主和半自主移動(dòng)的關(guān)鍵，論文基于SLAM對(duì)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì)。首先采用具有免費(fèi)、開(kāi)源優(yōu)勢(shì)且注重易用性、安全便捷性的ROS平臺(tái)實(shí)現(xiàn)移動(dòng)機(jī)器人的SLAM技術(shù)，利用自適應(yīng)蒙特卡羅定位算法估計(jì)移動(dòng)機(jī)器人位姿，通過(guò)貝葉斯算法構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)地圖。其次是路徑規(guī)劃算法對(duì)移動(dòng)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)路徑進(jìn)行規(guī)劃，使得移動(dòng)機(jī)器人沿著規(guī)劃路徑行走，實(shí)現(xiàn)移動(dòng)機(jī)器人的自主移動(dòng)功能。最后是將設(shè)計(jì)的移動(dòng)機(jī)器人應(yīng)用于智能采摘試驗(yàn)中，其算法最長(zhǎng)用時(shí)為7 s，平均用時(shí)為6.7 s，能夠很好地滿(mǎn)足預(yù)期的效果。本論文的研究對(duì)移動(dòng)機(jī)器人應(yīng)用于智能生產(chǎn)實(shí)踐中具有一定的參考價(jià)值。

關(guān)鍵詞：移動(dòng)機(jī)器人;定位與導(dǎo)航;運(yùn)動(dòng)控制;系統(tǒng)設(shè)計(jì)

中圖分類(lèi)號(hào)：TP242.3 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A ? ? 文章編號(hào)：1001-5922（2021）12-0107-05

Design of Robot Motion Control System based on SLAM

Yang Yuanyi， Yang Chao

（Yantai Vocational College， Yantai 264670， China）

Abstract：Simultaneous localization and mapping （SLAM） is the core technology of mobile robot development and the key to realize autonomous and semi autonomous movement of intelligent mobile robot. This paper designs the robot motion control system based on slam. Firstly， the slam technology of the mobile robot is realized by using the ROS platform which has the advantages of free and open source， pays attention to ease of use， safety and convenience， estimates the pose of the mobile robot by using the Adaptive Monte Carlo positioning algorithm， and constructs the network map by Bayesian algorithm. Secondly， the path planning algorithm plans the motion path of the mobile robot， makes the mobile robot walk along the planned path， and realizes the autonomous movement functions of the mobile robot. Finally， the designed mobile robot is applied to the intelligent picking experiment. The longest time of the algorithm is 7 s and the average time is 6.7 s， which can well meet the expected effect. The research of this paper has a certain reference value for the application of mobile robot in intelligent production practice.

Key words：Mobile Robot; Positioning and Navigation; Motion Control; The System Design

0 引言

機(jī)器人技術(shù)的快速發(fā)展使得移動(dòng)機(jī)器人在清潔、維修等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，對(duì)智能移動(dòng)機(jī)器人開(kāi)發(fā)的關(guān)鍵是機(jī)器人自主定位與導(dǎo)航。同步定位與映射（simultaneous localization and mapping，SLAM）是解決智能移動(dòng)機(jī)器人自主定位與導(dǎo)航的核心技術(shù)，即移動(dòng)機(jī)器人在未知的環(huán)境條件下從一個(gè)未知的位置移動(dòng)，同時(shí)在移動(dòng)的過(guò)程中結(jié)合位置與地圖進(jìn)行自身定位，且在自身定位的基礎(chǔ)上構(gòu)建增量式地圖。機(jī)器人操作系統(tǒng)（Robot Operating System，ROS）是專(zhuān)門(mén)為機(jī)器人軟件所開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)的電腦操作系統(tǒng)架構(gòu)，其提供了一組工具、庫(kù)和驅(qū)動(dòng)程序，以幫助開(kāi)發(fā)具有硬件抽象的機(jī)器人應(yīng)用程序[1-2]。借助ROS，機(jī)器人開(kāi)發(fā)人員能夠快速、準(zhǔn)確地對(duì)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)進(jìn)行模擬真實(shí)世界的試驗(yàn)。

王玄玄研發(fā)了包含雙電機(jī)驅(qū)動(dòng)底盤(pán)系統(tǒng)、2自由度擺臂的移動(dòng)機(jī)器人，并通過(guò)實(shí)物試驗(yàn)驗(yàn)證了所研制DSP控制的移動(dòng)機(jī)器人能夠有效地滿(mǎn)足運(yùn)動(dòng)控制的要求。張東濤基于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對(duì)智能割草機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制進(jìn)行研究，采用物料網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)了對(duì)割草機(jī)器人的定位功能，所研發(fā)的割草機(jī)器人能夠?qū)φ系K物進(jìn)行自主避障且所規(guī)劃路徑最優(yōu)。黃強(qiáng)設(shè)計(jì)了一種應(yīng)用于架空導(dǎo)向巡檢機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)，并通過(guò)在控制器設(shè)計(jì)中引入S型加減速控制算法減少機(jī)器人在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中可能出現(xiàn)的沖擊，通過(guò)實(shí)物平臺(tái)驗(yàn)證了所設(shè)計(jì)的運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)具有比較高的運(yùn)動(dòng)和定位精度，能夠有效滿(mǎn)足巡檢機(jī)器人的工作需求。張聲成對(duì)清雪機(jī)器人自主定位與導(dǎo)航系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)，將SLAM應(yīng)用于機(jī)器人在未知環(huán)境中的定位和建圖，并采用激光雷達(dá)掃描匹配建立柵格地圖，實(shí)現(xiàn)清雪機(jī)器人全局路徑規(guī)劃與局部動(dòng)態(tài)避障。馮波針對(duì)機(jī)器人SLAM系統(tǒng)在實(shí)際場(chǎng)景和低紋理場(chǎng)景中提取有效特征點(diǎn)數(shù)量比較少的問(wèn)題，提出了基于點(diǎn)線特征與IMU信息融合的雙目慣導(dǎo)SLAM系統(tǒng)，將提出的機(jī)器人SLAM算法應(yīng)用于實(shí)物實(shí)驗(yàn)中驗(yàn)證了該系統(tǒng)的平均跟蹤幀率為25 Hz，定位精度可達(dá)0.072 m。SLAM結(jié)合機(jī)器人所處的未知環(huán)境信息，使得移動(dòng)機(jī)器人能夠智能地、準(zhǔn)確地和當(dāng)前的環(huán)境地圖進(jìn)行匹配，是移動(dòng)機(jī)器人設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)的核心技術(shù)，直接關(guān)系到移動(dòng)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)過(guò)程控制。同時(shí)ROS作為機(jī)器人的開(kāi)源的元操作系統(tǒng)，對(duì)其代碼進(jìn)行適當(dāng)?shù)男薷木涂梢灾谱饕豢钤跈C(jī)器人上運(yùn)行的軟件，所花費(fèi)的時(shí)間、財(cái)力、物力成本比較少。

基于此，本文在ROS平臺(tái)下基于SLAM設(shè)計(jì)了機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)，提出了基于SLAM的智能移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航方法。首先采用自適應(yīng)蒙特卡羅定位算法估計(jì)移動(dòng)機(jī)器人位姿，由貝葉斯算法構(gòu)建網(wǎng)格地圖。其次采用路徑規(guī)劃算法對(duì)移動(dòng)機(jī)器人移動(dòng)路徑進(jìn)行規(guī)劃，使得移動(dòng)機(jī)器人沿著規(guī)劃路徑行走，實(shí)現(xiàn)移動(dòng)機(jī)器人自主移動(dòng)功能。最后是將設(shè)計(jì)的機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)應(yīng)用于智能采摘中，驗(yàn)證運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)的可行性、有效性、魯棒性。

1 移動(dòng)機(jī)器人系統(tǒng)概述

ROS作為機(jī)器人開(kāi)發(fā)的元操作系統(tǒng)，在機(jī)器人的設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)中具有十分廣泛的應(yīng)用。結(jié)合實(shí)際項(xiàng)目需求，在ROS操作平臺(tái)下進(jìn)行SLAM開(kāi)發(fā)，確保移動(dòng)機(jī)器人能夠工作在低能見(jiàn)度的室內(nèi)場(chǎng)景和煙霧能見(jiàn)度低的室外場(chǎng)景[3-4]。圖1為安裝有移動(dòng)行走單元模塊的移動(dòng)機(jī)器人系統(tǒng)裝備。根據(jù)無(wú)人平臺(tái)的應(yīng)用需求，設(shè)計(jì)一套基于SLAM的同步定位與映射的移動(dòng)機(jī)器人自回歸控制系統(tǒng)。通過(guò)建立當(dāng)前局部地圖與獲得的全局地圖之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，減少由軌跡估計(jì)誤差引起的機(jī)器人定位不確定性。如果通訊信號(hào)丟失，機(jī)器人將自動(dòng)進(jìn)入恢復(fù)模式，系統(tǒng)將跟蹤先前通過(guò)路線計(jì)劃記錄的路線點(diǎn)，實(shí)時(shí)完成導(dǎo)航，修復(fù)起始位置來(lái)達(dá)到解決該問(wèn)題的目的。

結(jié)合機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)開(kāi)發(fā)框架，采用移動(dòng)機(jī)器人進(jìn)行同步定位與測(cè)繪。移動(dòng)機(jī)器人的主要感知傳感器是激光掃描傳感器，核心控制器為PCM-3363，控制器CPU為Intel Atom D525 Dual core 1.8 GHz，控制器為1GB DDR3 800 MHz內(nèi)存，并嵌入U(xiǎn)buntu 12.04系統(tǒng)，在Ubuntu系統(tǒng)上嵌入ROS-fuerte。移動(dòng)機(jī)器人由一個(gè)帶旋轉(zhuǎn)編碼器移動(dòng)輪式底座、一個(gè)RGB-D相機(jī)和一個(gè)帶有Wi-Fi連接的上網(wǎng)本組成，其運(yùn)動(dòng)由操作桿遙控，設(shè)備的中央工作站是筆記本電腦。

1.1 數(shù)據(jù)流處理

數(shù)據(jù)由分布式機(jī)器人的（單機(jī)器人）SLAM系統(tǒng)收集和處理。機(jī)器人周?chē)h(huán)境的信息數(shù)據(jù)被發(fā)送到一個(gè)系統(tǒng)控制單元模塊，該模塊將結(jié)果傳遞到中央工作站;將環(huán)境地圖進(jìn)行圖優(yōu)化，則將環(huán)境反饋信息傳送給機(jī)器人。本文使用機(jī)器人操作系統(tǒng)（ROS）在作為服務(wù)器的中央工作站和分布式機(jī)器人客戶(hù)端之間的Wi-Fi網(wǎng)絡(luò)上處理異步通信。機(jī)器人不需要一直連接到中心工作站，斷開(kāi)連接后，它們繼續(xù)自己映射;重新連接后，所有丟失的姿態(tài)圖和地圖數(shù)據(jù)都被添加到全局圖中。但是，斷開(kāi)連接時(shí)錄制的圖像不會(huì)在以后的時(shí)間發(fā)送給場(chǎng)景識(shí)別，避免了占用大量帶寬，影響框架的實(shí)時(shí)性操作[5]。

本文將單個(gè)機(jī)器人SLAM系統(tǒng)連接到TSLAM需要完成的接口包括兩個(gè)步驟：1）在創(chuàng)建新節(jié)點(diǎn)時(shí)，必須發(fā)送一個(gè)姿態(tài)圖更新消息。它由包含新節(jié)點(diǎn)和當(dāng)前周?chē)h(huán)境的位姿圖組成。然后導(dǎo)航預(yù)處理模塊將處理消息并將其傳遞到中央工作站。2） 必須實(shí)現(xiàn)一個(gè)回調(diào)函數(shù)，它接受傳入的圖調(diào)整消息，并相應(yīng)地更新本地圖。

1.2 網(wǎng)絡(luò)延遲處理

中心工作站向移動(dòng)機(jī)器人進(jìn)行信息傳遞的過(guò)程中存在時(shí)間延遲，這導(dǎo)致在圖形優(yōu)化過(guò)程中會(huì)出現(xiàn)在原有尚未修正的節(jié)點(diǎn)位置基礎(chǔ)上繼續(xù)創(chuàng)建新的節(jié)點(diǎn)，從而引起所創(chuàng)建的圖形歪斜。即一部分位于校正位置;另一部分位于未校正位置?？紤]網(wǎng)絡(luò)延遲，引入信任因子 θ。設(shè) x1 和 x2 為邊的兩個(gè)姿態(tài);1和2為優(yōu)化器輸;x'1和x'2為邊的新姿態(tài)。那么，

其中，信任因子 θ 的計(jì)算公式為

引入信任因子 θ 能夠有效對(duì)優(yōu)化后的地圖進(jìn)行后處理，同時(shí)也可以進(jìn)行一致性檢查。考慮到地圖優(yōu)化前后的姿態(tài)都是有效的，那么其線性組合也是有效的;同時(shí)計(jì)算機(jī)的數(shù)值計(jì)算也存在誤差，因此對(duì)長(zhǎng)度非常短的邊設(shè)信任因子 θ =1，這樣就可以達(dá)到用重新運(yùn)行不一致的圖來(lái)進(jìn)行優(yōu)化確保獲得全局一致的圖[6]。

2 移動(dòng)機(jī)器人SLAM導(dǎo)航

2.1 里程計(jì)測(cè)量

里程表誤差的定量測(cè)量是移動(dòng)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制的關(guān)鍵，同時(shí)解決的難度比較大。由于缺少明確的測(cè)量程序來(lái)量化里程表誤差，這導(dǎo)致移動(dòng)平臺(tái)的校準(zhǔn)效果并不理想[7-8]。本文開(kāi)發(fā)一種定量測(cè)量系統(tǒng)里程表誤差的方法，其可以在一定程度上改善非系統(tǒng)里程表誤差。該方法是將移動(dòng)機(jī)器人按照預(yù)先編程的邊長(zhǎng)為4 m×4 m的正方形路徑和4個(gè)現(xiàn)場(chǎng)90°轉(zhuǎn)彎，其中順時(shí)針5次，逆時(shí)針5次，采用里程計(jì)的測(cè)程法求取機(jī)器人返回位置與實(shí)際返回位置并進(jìn)行比較。順時(shí)針和逆時(shí)針運(yùn)行后的停止位置聚集在兩個(gè)不同的區(qū)域，順時(shí)針和逆時(shí)針集群內(nèi)的分布是非系統(tǒng)錯(cuò)誤的結(jié)果。

順時(shí)針和逆時(shí)針的中心不對(duì)稱(chēng)是由兩者的優(yōu)勢(shì)所造成的，定義A類(lèi)誤差為連續(xù)波和逆時(shí)針?lè)较虻臋C(jī)器人轉(zhuǎn)動(dòng)量方向誤差，其來(lái)源是有效軸距的不確定性;B類(lèi)誤差為連續(xù)波和順時(shí)針?lè)较虻臋C(jī)器人轉(zhuǎn)動(dòng)量方向誤差，其來(lái)源是車(chē)輪直徑不相等。里程表精度Emax， syst為

其中，

在順時(shí)針和逆時(shí)針?lè)较蚍謩e進(jìn)行5次測(cè)試，找到xc.g.cw和xc.g.ccw，將該方法應(yīng)用于多個(gè)差動(dòng)驅(qū)動(dòng)平臺(tái)中，其系統(tǒng)誤差均減少10～20倍。

2.2 自主建圖

2.2.1 尺度地圖

通常，在尺度地圖中，采用一個(gè)坐標(biāo)值來(lái)表示位置，這是地圖的基本形式，圖2給出了尺度地圖。

2.2.2 Voronoi 圖

移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航定位的前提是構(gòu)建環(huán)境地圖，常見(jiàn)的環(huán)境地圖類(lèi)型有拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)地圖、幾何地圖、柵格地圖。設(shè)集合F為平面上上全體點(diǎn)R2集的子集，與F中每一個(gè)點(diǎn)相關(guān)的Voronoi區(qū)域?yàn)閂F （ p ），即

集合F 的Voronoi圖是所有Voronoi區(qū)域的并集，即

設(shè)S={P1，P2…Pn}是平面上n個(gè)點(diǎn)的集合，對(duì)于每一個(gè)Pi，設(shè)R（S ， Pi）是距離Pi比距離Pj 更近的點(diǎn)集，（ j≠i ）那么

其中，表示歐氏距離。

區(qū)域R（S ， Pi）稱(chēng)之為Pi的Vorinoi圖，其邊界稱(chēng)之為Voronoi邊，具體如圖3所示。

2.2.3 拓?fù)涞貓D

路線圖其尺度和大小跟實(shí)際情況是有差別的，在圖5中位置表示為節(jié)點(diǎn)，鏈接表示為弧。精確到坐標(biāo)在這種圖上并不重要，重要的是節(jié)點(diǎn)之間的連接。圖5中左邊的拓?fù)鋱D和右邊的拓?fù)鋱D是等價(jià)的，弧被用來(lái)表述節(jié)點(diǎn)間的連接代價(jià)或是限制條件，這種圖在軌跡規(guī)劃測(cè)驗(yàn)中很有用。

2.3 自適應(yīng)蒙特卡羅定位

AMCL （Adaptive Monte Carlo Localization，AMCL）算法用于移動(dòng)機(jī)器人的定位。AMCL是一種面向二維移動(dòng)機(jī)器人的概率定位系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用自適應(yīng)蒙特卡羅定位方法，利用粒子濾波器跟蹤機(jī)器人在已知地圖上的姿態(tài)。

AMCL節(jié)點(diǎn)主要與激光掃描和激光地圖一起工作，但它可以擴(kuò)展到與其他傳感器數(shù)據(jù)一起工作，如聲納或立體視覺(jué)。本項(xiàng)目采用激光掃描，激光是一種用于區(qū)域掃描的激光傳感器設(shè)備。該傳感器的光源為波長(zhǎng)為785 nm的紅外激光，激光1級(jí)安全。掃描區(qū)域?yàn)?40°半圓，最大半徑4 000 mm，俯仰角為0.36°，傳感器輸出每一點(diǎn)（683步）測(cè)量的距離。在2 000 mm處光束直徑小于20 mm，在4 000 mm處最大發(fā)散度為40 mm。如圖5所示，為精準(zhǔn)的近距離掃描效果，雙脈沖設(shè)置，減少近距離非線性影響，掃描精度得到有效提升。

在這個(gè)項(xiàng)目中，它采用基于激光的地圖掃描方法，轉(zhuǎn)換信息并生成一個(gè)概率姿態(tài)。定位啟動(dòng)時(shí)，AMCL根據(jù)設(shè)置中提供的參數(shù)初始化粒子濾波器。如果不設(shè)置初始位置，AMCL將從坐標(biāo)原點(diǎn)開(kāi)始。機(jī)器人姿態(tài)可以從主題slam_out_pose發(fā)布，如果想查看機(jī)器人姿態(tài)的信息，可以使用rostopic show /slam_out_pose命令顯示機(jī)器人的位置和移動(dòng)機(jī)器人的四元數(shù)， “slam_out_pose”的信息展示了四元數(shù)計(jì)算機(jī)器人的航向角。

2.4 路徑規(guī)劃

移動(dòng)機(jī)器人在環(huán)境網(wǎng)格地圖移動(dòng)的過(guò)程中會(huì)發(fā)現(xiàn)障礙物，此時(shí)導(dǎo)航堆棧會(huì)重新計(jì)算新的路徑，避免移動(dòng)機(jī)器人在移動(dòng)的過(guò)程中和障礙物發(fā)生碰撞，同時(shí)進(jìn)行機(jī)器人移動(dòng)路徑的全局規(guī)劃[9-10]。機(jī)器人移動(dòng)路徑規(guī)劃采用Dijkstra算法，該算法用于尋找移動(dòng)機(jī)器人由起始位置到目標(biāo)位置的最短路徑。移動(dòng)機(jī)器人移動(dòng)路徑規(guī)劃在ROS平臺(tái)下進(jìn)行仿真，設(shè)置路徑規(guī)劃器的角度值。obstacle_range和raytrace_range屬性用于指示傳感器將讀取并在成本圖中引入新信息的最大距離。在模擬仿真的過(guò)程中，如果移動(dòng)機(jī)器人檢測(cè)到一個(gè)距離小于2.5 m的障礙物，它會(huì)把這個(gè)障礙物放到成本地圖上。raytrace_range用于清理成本地圖，并在機(jī)器人移動(dòng)時(shí)更新其中的空閑空間。inflation_radius屬性是設(shè)定的值，用于保持機(jī)器人幾何形狀與障礙物之間的最小距離。

3 實(shí)驗(yàn)

與大多數(shù)當(dāng)前的SLAM方法一樣，激光距離掃描儀被用作制圖信息的主要來(lái)源。該方法完全依賴(lài)掃描匹配來(lái)估計(jì)機(jī)器人的位移[11-12]。因此，不需要建立顯式運(yùn)動(dòng)模型。相應(yīng)的協(xié)方差矩陣可以通過(guò)采樣或直接從掃描匹配結(jié)果中計(jì)算。在現(xiàn)有機(jī)器人SLAM系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，本文提出了如下兩個(gè)實(shí)驗(yàn)進(jìn)行驗(yàn)證。

3.1 自主建圖和定位

為了驗(yàn)證SLAM算法的有效性，我們使用跟蹤的移動(dòng)機(jī)器人進(jìn)行室內(nèi)激光掃描定位和測(cè)繪，如圖6所示。這幅圖是實(shí)際環(huán)境，走廊的類(lèi)型類(lèi)似“L”。圖中的黑線為障礙邊緣;白色區(qū)域?yàn)闊o(wú)障礙區(qū)域;灰色區(qū)域?yàn)槲粗恢脜^(qū)域。

實(shí)驗(yàn)測(cè)試結(jié)果表明，ROS平臺(tái)可以大大縮短機(jī)器人的開(kāi)發(fā)周期，在ROS上輕松實(shí)現(xiàn)SLAM，機(jī)器人可以實(shí)現(xiàn)自主移動(dòng)。

3.2 導(dǎo)航規(guī)劃實(shí)驗(yàn)

通過(guò)建立模糊避障邏輯算法節(jié)點(diǎn)，每個(gè)周期獲取環(huán)境中各虛擬傳感器所反饋的距離信息，將運(yùn)算得出的左右輪速輸出給環(huán)境中的移動(dòng)機(jī)器人模型。在較為寬敞及狹窄的環(huán)境可分別得到如圖7所示的到指定標(biāo)記位置導(dǎo)航。

如圖8，展示了目前廣為流行的幾種SLAM技術(shù)，下面SLAM技術(shù)都能夠成功映射場(chǎng)景。性能下降是由于機(jī)器人位置的估計(jì)錯(cuò)誤和激光掃描數(shù)據(jù)上的噪聲存在，對(duì)誤差的分析可以給出關(guān)于算法性能的更準(zhǔn)確的信息。

在圖8中，紅色為真實(shí)情況，藍(lán)色為最終地圖。寬敞環(huán)境下，激光數(shù)據(jù)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)較遠(yuǎn)距離的環(huán)境分布進(jìn)行檢測(cè)，有助于機(jī)器人快速定位運(yùn)動(dòng)的方向。狹窄環(huán)境下，激光雷達(dá)能夠有效對(duì)狹長(zhǎng)通道進(jìn)行掃描，但是僅僅依賴(lài)于激光雷達(dá)數(shù)據(jù)往往不能夠?qū)ふ业胶线m的行走規(guī)則，必須通過(guò)在多個(gè)區(qū)域內(nèi)標(biāo)記的位置信息才能夠更好地實(shí)現(xiàn)對(duì)長(zhǎng)窄環(huán)境特征下的導(dǎo)航。

4 結(jié)語(yǔ)

SLAM是移動(dòng)機(jī)器人自主定位和導(dǎo)航的核心技術(shù)，在ROS平臺(tái)下對(duì)二維SLAM技術(shù)進(jìn)行開(kāi)發(fā)，實(shí)現(xiàn)對(duì)移動(dòng)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)控制。分析了基于SLAM的移動(dòng)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括主控模塊、GPS定位模塊、INS測(cè)量模塊和超聲波測(cè)距模塊，這些模塊獲取移動(dòng)機(jī)器人周?chē)膶?shí)時(shí)信息提供給移動(dòng)機(jī)器人控制系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)其自主移動(dòng)控制且同步更新機(jī)器人所處的當(dāng)前環(huán)境信息。在此基礎(chǔ)上提出了基于SLAM的移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航方法，采用自適應(yīng)蒙特卡羅定位算法估計(jì)移動(dòng)機(jī)器人位姿，由貝葉斯算法構(gòu)建網(wǎng)格地圖，通過(guò)路徑規(guī)劃算法對(duì)移動(dòng)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)路徑進(jìn)行規(guī)劃，使得移動(dòng)機(jī)器人沿著規(guī)劃路徑行走，實(shí)現(xiàn)自主移動(dòng)。將其應(yīng)用于移動(dòng)機(jī)器人實(shí)物試驗(yàn)中，結(jié)果表明設(shè)計(jì)算法的最長(zhǎng)用時(shí)為7 s，平均用時(shí)為6.7 s，可以達(dá)到預(yù)期的效果。本論文的研究對(duì)更好地將移動(dòng)機(jī)器人應(yīng)用于農(nóng)業(yè)智能生產(chǎn)實(shí)踐中具有一定的參考價(jià)值。

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