◆文/江蘇 房守江 張睿

本文主要研究設(shè)計了一款基于樹莓派ROS平臺的SLAM智能車。該智能車?yán)眉す饫走_(dá)以獲取周圍環(huán)境的深度信息，采用ROS環(huán)境下具備SLAM算法的gmapping功能包，并通過STM32對智能車的底層驅(qū)動控制可實現(xiàn)即時定位、地圖構(gòu)建、自主導(dǎo)航和避障功能。

一、前言

室外定位與導(dǎo)航可以使用GPS，但在室內(nèi)進(jìn)行定位與導(dǎo)航會比較復(fù)雜。SLAM為即時定位與地圖構(gòu)建技術(shù)，很好地解決了室內(nèi)智能車的地圖構(gòu)建和即時定位問題，具備重要的理論與應(yīng)用價值。而對于智能移動這個問題，除了要有SLAM技術(shù)之外，還需要加入路徑規(guī)劃和運動控制技術(shù)。

二、設(shè)計方案

本設(shè)計中，SLAM智能小車由小車底盤、傳感器系統(tǒng)和樹莓派計算機系統(tǒng)組成，其中，底盤是智能小車的運動載體，用來實現(xiàn)整個智能小車的運動，傳感器系統(tǒng)由光電編碼器、激光雷達(dá)和IMU組成，用來采集實現(xiàn)可靠SLAM所需的各種傳感器信息，計算機系統(tǒng)包括下位機和便攜式計算機系統(tǒng)，便攜式計算機系統(tǒng)用來運行ROS操作系統(tǒng)和SLAM程序，本系統(tǒng)整體設(shè)計方案如圖1所示。

圖1 智能車設(shè)計方案

1.相關(guān)傳感器

(1)激光雷達(dá)

要完成智能車的SLAM和自主導(dǎo)航，首先要有感知周圍環(huán)境的能力，尤其要有感知周圍環(huán)境深度信息的能力，這是探測障礙物的關(guān)鍵數(shù)據(jù)。激光雷達(dá)可以提供智能車本體與環(huán)境障礙物之間的距離信息，其優(yōu)點是精度高，響應(yīng)快，數(shù)據(jù)量小，可以完成實時SLAM任務(wù)。本設(shè)計中采用SLAMTEC公司低成本激光雷達(dá)RPlidar-A1，可實現(xiàn)12米測距，一秒8 000次測量頻率，掃描頻率5Hz。

針對RPlidar-A1激光雷達(dá)，通過安裝完成ROS相應(yīng)的驅(qū)動功能包，在sensor_msgs包中定義了專用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)——LaserScan，用于存儲激光雷達(dá)獲取的深度信息。

(2)里程計與IMU

里程計采用底盤電機光電編碼器方案，由STM32下位機經(jīng)過運動學(xué)計算獲得線速度后發(fā)送給ROS進(jìn)行里程的轉(zhuǎn)換，進(jìn)而獲得小車在地圖上的坐標(biāo)。IMU提供的姿態(tài)數(shù)據(jù)融合到角速度上，小車原地旋轉(zhuǎn)是否準(zhǔn)確需要靠準(zhǔn)確的IMU和里程計。IMU數(shù)據(jù)的讀取和線速度的計算均由STM32下位機主控負(fù)責(zé)，并通過USB傳輸給上位機。

2.運動控制板(下位機)

運動控制板采用STM32F103RC作為主控，主要負(fù)責(zé)小車運動模型解算、IMU數(shù)據(jù)讀取、線速度的計算、遙控部分控制，最終通過USB傳輸給上位機。其中，IMU數(shù)據(jù)由MPU6050模塊進(jìn)行讀取，接口電路如圖2。線速度計算由光電編碼器完成，光電編碼器接口電路如圖3。主控板可裝載峰值6A的電機驅(qū)動模塊，引出四路編碼電機驅(qū)動接口，其中一路電機驅(qū)動接口電路如圖4所示。

圖2 MPU6050接口電路

圖3 電機驅(qū)動模塊接口電路

圖4 光電編碼器接口電路

3.ROS主控制器

ROS主控系統(tǒng)控制器采用Raspberrypi 4B，Linux版本安裝了 Ubuntu 18系統(tǒng)。同時裝有ROS機器人操作系統(tǒng)，ROS版本為Melodic，作為機器人ROS主控制節(jié)點。

(1)ROS系統(tǒng)

機器人操作系統(tǒng)(ROS)是一個開放源代碼的機器人中間件套件，安裝到Linux系統(tǒng)上。ROS系統(tǒng)由許多獨立的節(jié)點組成，每個節(jié)點都使用發(fā)布/訂閱消息傳遞模型與其他節(jié)點進(jìn)行通信。小車節(jié)點我們稱為主節(jié)點(ROS Master)，因本地運行數(shù)據(jù)收發(fā)延遲最低，本設(shè)計中雷達(dá)、建圖、導(dǎo)航、操作和監(jiān)控都在本地節(jié)點運行，采用USB供電、HDMI接口的7英寸液晶作為ROS主控顯示器。

(2)gmapping功能包

gmapping功能包為開源的功能包，集成了粒子波算法，開發(fā)者無需掌握內(nèi)部復(fù)雜的算法，利用其對用戶開放的接口即可實現(xiàn)相關(guān)功能，如圖5所示。

圖5 gmapping功能包總體框架

gmapping功能包需要獲取環(huán)境深度信息、IMU信息和里程計信息，通過相關(guān)參數(shù)配置及算法實現(xiàn)，以進(jìn)行定位與地圖構(gòu)建，gmapping功能包向用戶開放的關(guān)鍵接口如表1所示。

表1 gmapping功能包向用戶開放的關(guān)鍵接口

使用gmapping建圖的一般步驟是:①在主控節(jié)點啟動雷達(dá)與Gmapping節(jié)點，同時程序會將IMU姿態(tài)與位置融合發(fā)布o(jì)dom位置信息；②啟動本地雷達(dá)與Gmapping節(jié)點；③啟動rviz在窗口內(nèi)即可看到機器人tf位姿數(shù)據(jù)、激光節(jié)點、地圖數(shù)據(jù)；④保存地圖，如圖6所示，保存后地圖文件為map.pgm和map.yaml。

圖6 利用gmapping建圖

(3)自主導(dǎo)航

導(dǎo)航是在給定環(huán)境中將機器人從一個位置移動到指定目的地，導(dǎo)航需要使用保存好的地圖，通過amcl尋找位置，move_base路徑規(guī)劃從而實現(xiàn)機器人自主導(dǎo)航。本設(shè)計采用navigation導(dǎo)航包實現(xiàn)智能車的自主導(dǎo)航：①啟動底盤通訊與雷達(dá)節(jié)點；②本地啟動nav導(dǎo)航包，導(dǎo)入地圖文件；③啟動本地可視化rviz，設(shè)置初始姿勢位置；④確定目標(biāo)位置，開始導(dǎo)航，如圖7所示。

圖7 自主導(dǎo)航

三、總結(jié)

本文研究設(shè)計的SLAM智能車，采用樹莓派便攜式計算機系統(tǒng)，配備低成本單線國產(chǎn)激光雷達(dá)、帶四個驅(qū)動電機的底盤、STM32控制器等，成本低，功能完善，建圖與自主導(dǎo)航效果好，可很大程度上滿足室內(nèi)建圖和自主導(dǎo)航的功能需求。