陽(yáng)映雯 ，鄧 鵬 ，陳凱凱 ，余思琪 ，謝詩(shī)語(yǔ) ，趙艷芳

（荊楚理工學(xué)院電子信息工程學(xué)院，湖北 荊門(mén) 448000）

隨著智能化技術(shù)的逐漸普及，機(jī)器人系統(tǒng)越來(lái)越多地運(yùn)用到了人們生活的各個(gè)方面，給人們的日常生活帶來(lái)了許多的方便和益處。越來(lái)越多的智能移動(dòng)小車(chē)被廣泛應(yīng)用到人們的日常生活中。它們脫離了連接線纜和固定安裝位置，它們的活動(dòng)也更加靈活自由，便于幫助人們解決許多生活日常的事情，從而代替人們完成工作。項(xiàng)目小組以自動(dòng)化工程中機(jī)器人綜合智能應(yīng)用為背景，采用移動(dòng)機(jī)器人作為手段和對(duì)象。按復(fù)雜工程應(yīng)用需求進(jìn)行設(shè)計(jì)，參考指定場(chǎng)景和具體設(shè)計(jì)要求，基于機(jī)器人操作系統(tǒng)ROS完成具有明確的系統(tǒng)與作業(yè)性能要求的智能機(jī)器人系統(tǒng)設(shè)計(jì)過(guò)程，包括分工設(shè)計(jì)、編程開(kāi)發(fā)及集成應(yīng)用實(shí)現(xiàn)、測(cè)試、評(píng)估及報(bào)告。而智能小車(chē)被應(yīng)用到這些任務(wù)和工作的關(guān)鍵技術(shù)是智能小車(chē)在勘察任務(wù)中的自主導(dǎo)航和智能小車(chē)的SLAM地圖的構(gòu)建。本智能勘察小車(chē)通過(guò)深度相機(jī)來(lái)對(duì)機(jī)器人實(shí)時(shí)環(huán)境進(jìn)行SLAM地圖構(gòu)建，在智能小車(chē)自主移動(dòng)的過(guò)程中對(duì)實(shí)時(shí)環(huán)境進(jìn)行勘察。通過(guò)不斷實(shí)驗(yàn)，確保小車(chē)能夠解決在室內(nèi)執(zhí)行任務(wù)或者遮擋情況下，定位不準(zhǔn)確以及區(qū)域位置難以識(shí)別的問(wèn)題。

1 系統(tǒng)總體方案設(shè)計(jì)

該系統(tǒng)的總體分為硬件部分和軟件部分。硬件部分以工控機(jī)作為智能小車(chē)的上位機(jī)，各個(gè)傳感器為輔助，且主要傳感器包括深度相機(jī)和激光雷達(dá)傳感器來(lái)對(duì)智能勘察小車(chē)硬件進(jìn)行搭建。智能小車(chē)在軟件方面主要以Ubuntu系統(tǒng)下的機(jī)器人操作系統(tǒng)ROS作為智能勘察小車(chē)的大腦，來(lái)對(duì)智能勘察小車(chē)的實(shí)時(shí)地圖和自主導(dǎo)航進(jìn)行控制和計(jì)算，軟件部分主要包括上位機(jī)Ubuntu系統(tǒng)、SLAM地圖的構(gòu)建、建圖算法和自主導(dǎo)航。通過(guò)對(duì)智能勘察小車(chē)的硬件搭建和軟件設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)對(duì)智能勘察小車(chē)的自主移動(dòng)和實(shí)時(shí)勘察功能。主要包括上位機(jī)Ubuntu系統(tǒng)中的機(jī)器人操作系統(tǒng)ROS和相關(guān)建圖算法。采用開(kāi)源機(jī)器人系統(tǒng)ROS，能夠更好地控制小車(chē)。上位機(jī)界面在ROS操作系統(tǒng)的基礎(chǔ)上進(jìn)行開(kāi)發(fā)，從而更好地對(duì)智能小車(chē)的實(shí)時(shí)移動(dòng)環(huán)境和導(dǎo)航情況進(jìn)行勘察。最后構(gòu)建地圖，通過(guò)激光SLAM和視覺(jué)攝像頭來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)室內(nèi)環(huán)境的地圖構(gòu)建[1-2]。

ROS機(jī)器人操作平臺(tái)具有容易修改和調(diào)控以及更方便控制的特點(diǎn)，用于對(duì)小車(chē)的控制，無(wú)疑是較好的選擇。再通過(guò)激光SLAM與深度相機(jī)聯(lián)合ROS的圖形化模擬，就能夠更方便準(zhǔn)確地對(duì)小車(chē)的位置進(jìn)行定位，然后實(shí)行建圖。

2 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

系統(tǒng)的硬件結(jié)構(gòu)包括工控機(jī)、深度相機(jī)、二維激光雷達(dá)、超聲波傳感器、顯示器等。工控機(jī)預(yù)裝了ROS機(jī)器人操作系統(tǒng)。智能小車(chē)通過(guò)碰撞傳感器和超聲波傳感器在自主移動(dòng)的過(guò)程中采集實(shí)時(shí)障礙物信息，并將實(shí)時(shí)障礙物信息傳到工控機(jī)，通過(guò)工控機(jī)來(lái)對(duì)智能小車(chē)在行進(jìn)過(guò)程中遇到的障礙物、臺(tái)階及坑洼地段進(jìn)行判斷。深度相機(jī)和二維激光雷達(dá)將采集到的地圖信息也傳到工控機(jī)，通過(guò)工控機(jī)來(lái)對(duì)智能小車(chē)的實(shí)時(shí)地圖進(jìn)行創(chuàng)建和實(shí)時(shí)更新。SLAM視覺(jué)智能勘察小車(chē)硬件組成框圖如圖1所示。

圖1 SLAM視覺(jué)智能勘察小車(chē)硬件組成框圖

2.1 深度相機(jī)

隨著自動(dòng)駕駛和機(jī)器視覺(jué)等技術(shù)的逐漸發(fā)展[3-4]，采用深度相機(jī)進(jìn)行行為識(shí)別、物體識(shí)別以及場(chǎng)景建模的相關(guān)發(fā)現(xiàn)和應(yīng)用越來(lái)越多?？梢哉f(shuō)深度相機(jī)就是機(jī)器人和終端的眼睛，用來(lái)檢測(cè)目標(biāo)拍攝環(huán)境的環(huán)境深度的信息，與普通的相機(jī)具有很大的差別。普通的相機(jī)所拍攝的圖片僅能看到相機(jī)視角內(nèi)的所有物品并記錄下來(lái)，但是對(duì)于物品與相機(jī)的距離，就不得而知了，沒(méi)有確切的數(shù)據(jù)。本設(shè)計(jì)中機(jī)器人所采用的深度相機(jī)為Orbbec深度相機(jī)，通過(guò)深度相機(jī)獲取到的數(shù)據(jù)，能準(zhǔn)確地知道圖像中每個(gè)點(diǎn)與相機(jī)的距離。因此，加上該點(diǎn)在二維空間上的x、y坐標(biāo)，就能成功獲取到每個(gè)點(diǎn)在三維空間上的位置坐標(biāo)。最后，通過(guò)三維坐標(biāo)位置就能真實(shí)還原真實(shí)的小車(chē)環(huán)境，實(shí)現(xiàn)環(huán)境的建模處理等工作。本設(shè)計(jì)中的Orbbec深度相機(jī)最遠(yuǎn)測(cè)試范圍可達(dá)8 m，比較適用室內(nèi)較遠(yuǎn)距離的應(yīng)用場(chǎng)景，支持基本的手勢(shì)跟蹤，可以用于手勢(shì)識(shí)別的人機(jī)交互。

2.2 二維激光雷達(dá)

隨著智能化技術(shù)的不斷發(fā)展，在機(jī)器人、無(wú)人駕駛等領(lǐng)域中都能看到激光雷達(dá)的身影。激光雷達(dá)是集激光、全球定位系統(tǒng)（GPS）和IMU（慣性測(cè)量裝置）三種技術(shù)于一體的系統(tǒng)，比起普通雷達(dá)，激光雷達(dá)具有分辨率高、隱蔽性好、抗干擾能力更強(qiáng)等優(yōu)勢(shì)。隨著激光雷達(dá)的應(yīng)用越來(lái)越廣泛，激光雷達(dá)的種類(lèi)也變得越來(lái)越多，在功能上有激光測(cè)距、激光測(cè)速、激光成像、大氣探測(cè)、跟蹤雷達(dá)等應(yīng)用。本文設(shè)計(jì)的倉(cāng)庫(kù)巡邏機(jī)器人采用的是思嵐RPLIDAR A1激光雷達(dá)。測(cè)距范圍為0.15 m~6 m；掃描角度為0~360°；掃描頻率為5 Hz~15 Hz。

2.3 其他傳感器

SLAM視覺(jué)智能勘察機(jī)器人也可以添加一些其他的傳感器來(lái)實(shí)現(xiàn)其巡邏的功能。例如，防跌落傳感器利用超聲波進(jìn)行測(cè)試距離，當(dāng)超聲波測(cè)試的距離超過(guò)限定值的時(shí)候，傳感器就會(huì)向控制器發(fā)出信號(hào)，進(jìn)而控制器就會(huì)發(fā)出命令改變機(jī)器人運(yùn)行軌跡；溫濕度傳感器，它是利用探頭作為測(cè)溫元件，將溫度和濕度信號(hào)采集出來(lái)，經(jīng)過(guò)信號(hào)調(diào)理電路處理后，轉(zhuǎn)換成信號(hào)輸出。同時(shí)，SLAM視覺(jué)智能勘察機(jī)器人通過(guò)陀螺儀、里程計(jì)、加速度計(jì)來(lái)獲取機(jī)器人的角速度和加速度。將數(shù)據(jù)傳輸?shù)焦た貦C(jī)，由工控機(jī)結(jié)合二者將其姿態(tài)數(shù)求出，同時(shí)在TF坐標(biāo)變換中進(jìn)行計(jì)算。

3 系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

本激光SLAM視覺(jué)智能勘察小車(chē)使用開(kāi)源機(jī)器人ROS系統(tǒng)來(lái)對(duì)小車(chē)進(jìn)行控制操縱。ROS系統(tǒng)是關(guān)于控制機(jī)器人系統(tǒng)的一個(gè)很好的工具，里面包含了多種用于控制機(jī)器人系統(tǒng)的軟件包，在編寫(xiě)相關(guān)機(jī)器人程序的時(shí)候，修改相對(duì)應(yīng)的參數(shù)便可實(shí)現(xiàn)對(duì)相應(yīng)機(jī)器人程序的操作應(yīng)用。ROS系統(tǒng)包含非常強(qiáng)大的能夠?qū)Νh(huán)境實(shí)行模擬化的功能，結(jié)合深度攝像頭對(duì)相關(guān)圖形進(jìn)行數(shù)據(jù)的收集，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)人體識(shí)別，最后可以實(shí)現(xiàn)測(cè)試相關(guān)的距離從而躲避障礙物。

3.1 ROS控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)

ROS控制系統(tǒng)是一個(gè)機(jī)器人軟件平臺(tái)，提供一些標(biāo)準(zhǔn)操作系統(tǒng)服務(wù)。例如，底層設(shè)備控制，常用功能實(shí)現(xiàn)以及數(shù)據(jù)包管理。目前，ROS主要支持的是Ubuntu系統(tǒng)。ROS可以分成兩層，底層是操作系統(tǒng)層，上層則是各種軟件包，這些軟件包有著各種功能，這些功能主要都來(lái)自于使用者在日常生活中所反映的生活所需，如定位建圖、感知、模擬開(kāi)發(fā)等等。

ROS系統(tǒng)包含非常強(qiáng)大的能夠?qū)Νh(huán)境實(shí)行模擬化的功能，方便直接實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)器人小車(chē)的控制。ROS也提供了許多容易被調(diào)用的功能函數(shù)，因此在設(shè)計(jì)小車(chē)系統(tǒng)時(shí)可以對(duì)應(yīng)尋找使用相關(guān)的功能函數(shù)并直接調(diào)用，極大地提高了開(kāi)發(fā)效率。并且采用ROS進(jìn)行控制，可以方便在各個(gè)機(jī)器人系統(tǒng)之間進(jìn)行聯(lián)合和切換，降低了相關(guān)硬件選擇方面的成本。

開(kāi)源ROS機(jī)器人操作平臺(tái)具有容易修改和調(diào)控以及更方便控制的特點(diǎn)，因此選用它來(lái)對(duì)小車(chē)進(jìn)行控制與操作，無(wú)疑是最好的選擇。再通過(guò)激光SLAM與深度相機(jī)聯(lián)合ROS的圖形化模擬，就能夠更方便準(zhǔn)確地對(duì)小車(chē)的位置進(jìn)行確定，然后實(shí)施建圖。室內(nèi)自主定位和自主導(dǎo)航仿真圖如圖2所示。

圖2 室內(nèi)自主定位和自主導(dǎo)航仿真圖

3.2 上機(jī)位控制界面設(shè)計(jì)

要實(shí)現(xiàn)對(duì)小車(chē)實(shí)時(shí)的移動(dòng)環(huán)境進(jìn)行檢查，并能夠及時(shí)、準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)對(duì)小車(chē)的定位以及對(duì)小車(chē)進(jìn)行導(dǎo)航，上位機(jī)采用ROS開(kāi)發(fā)了簡(jiǎn)易的人機(jī)交互界面，相關(guān)的運(yùn)行系統(tǒng)為Ubuntu系統(tǒng)。Ubuntu系統(tǒng)是一個(gè)Linux操作系統(tǒng)，它是以桌面應(yīng)用為主的。Ubuntu系統(tǒng)能夠?yàn)橐话阌脩籼峁┮粋€(gè)最新的且又相當(dāng)穩(wěn)定的操作系統(tǒng)，它主要由自由軟件構(gòu)建而成，并且可供免費(fèi)使用。

進(jìn)入U(xiǎn)buntu系統(tǒng)，掌握小車(chē)的實(shí)時(shí)移動(dòng)環(huán)境以及小車(chē)的定位、導(dǎo)航情況。通過(guò)ROS系統(tǒng)，可以觀察智能小車(chē)在地圖上的位置[5-6]。

3.3 建圖算法

本設(shè)計(jì)通過(guò)激光雷達(dá)和視覺(jué)攝像頭來(lái)對(duì)室內(nèi)外環(huán)境進(jìn)行SLAM地圖構(gòu)建。目前，SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）算法在機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制和建圖應(yīng)用中具有重要的地位，SLAM地圖構(gòu)建主要為激光雷達(dá)創(chuàng)建SLAM地圖和視覺(jué)攝像頭構(gòu)建SLAM地圖。由于二維激光雷達(dá)無(wú)法在坡道和坑洼環(huán)境下實(shí)現(xiàn)自主定位和實(shí)時(shí)地圖的構(gòu)建，所以本設(shè)計(jì)只要采用視覺(jué)攝像頭來(lái)對(duì)智能勘察小車(chē)進(jìn)行地圖的構(gòu)建。然而，二維激光雷達(dá)適合室內(nèi)機(jī)器人在比較平整的地方移動(dòng)時(shí)使用，在復(fù)雜的環(huán)境下不適用，例如：倉(cāng)庫(kù)機(jī)器人，因?yàn)閭}(cāng)儲(chǔ)物流量的增大，傳統(tǒng)二維激光雷達(dá)難以滿足要求。對(duì)于視覺(jué)攝像頭創(chuàng)建SLAM地圖，會(huì)受光照環(huán)境影響，如逆光、黑暗環(huán)境下視覺(jué)攝像頭采集的數(shù)據(jù)會(huì)有所欠缺。

SLAM的概念為同步定位與地圖構(gòu)建，智能勘察小車(chē)在從位置環(huán)境中向未知地點(diǎn)自主移動(dòng)的過(guò)程，利用運(yùn)動(dòng)過(guò)程中重復(fù)觀測(cè)的地圖特征（例如柱子、桌子腿等）來(lái)定位自身的位置和姿態(tài)，再根據(jù)自身來(lái)構(gòu)建地圖，進(jìn)而達(dá)到同步定位和地圖構(gòu)建的目的。在SLAM建圖中最常用的方法是通過(guò)Gmapping方法來(lái)實(shí)現(xiàn)SLAM地圖的構(gòu)建，Gmapping是ROS導(dǎo)航包中的二維建圖算法包，Gmapping基于粒子濾波算法，通過(guò)對(duì)機(jī)器人里程計(jì)數(shù)據(jù)獲取粒子群的位姿，然后通過(guò)激光雷達(dá)采集的數(shù)據(jù)來(lái)構(gòu)建SLAM地圖。SLAM地圖如圖3所示，圖中點(diǎn)為障礙物。

圖3 SLAM地圖

4 系統(tǒng)測(cè)試

為了使系統(tǒng)得到的數(shù)據(jù)更為準(zhǔn)確，需要不斷進(jìn)行實(shí)驗(yàn)檢測(cè)，不斷發(fā)現(xiàn)該小車(chē)系統(tǒng)行駛中出現(xiàn)的問(wèn)題并及時(shí)改正。通過(guò)不斷實(shí)驗(yàn)，確保小車(chē)能夠解決在室內(nèi)執(zhí)行任務(wù)或者遮擋情況下，定位不準(zhǔn)確以及區(qū)域位置難以識(shí)別的問(wèn)題?？梢韵确帜K單獨(dú)進(jìn)行測(cè)驗(yàn)，在測(cè)試過(guò)程中，保持一定的WiFi有效距離，盡可能地減小實(shí)驗(yàn)誤差。

4.1 誤差估計(jì)

對(duì)該系統(tǒng)可能出現(xiàn)的所有誤差進(jìn)行估計(jì)，確保在最后進(jìn)行實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)比時(shí)，能將誤差排除在外，進(jìn)行正確的數(shù)據(jù)比對(duì)。分模塊進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測(cè)試，記錄相應(yīng)的數(shù)據(jù)值以及相應(yīng)的誤差范圍值。在該系統(tǒng)中可能會(huì)存在上位機(jī)與智能小車(chē)的通信距離有限的問(wèn)題[7-8]。當(dāng)智能小車(chē)與控制終端的距離超過(guò)一定范圍時(shí)，可能會(huì)出現(xiàn)信號(hào)收發(fā)較差的情況，所以要將這個(gè)誤差情況考慮在其中。

4.2 地圖構(gòu)建

在主控板的終端上執(zhí)行SLAM構(gòu)建地圖的命令，小車(chē)便會(huì)對(duì)周?chē)沫h(huán)境進(jìn)行掃描[9-10]。隨即便可將所掃描的區(qū)域都加入到構(gòu)建的地圖中，并將數(shù)據(jù)上傳至上位機(jī)，基本上可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)傳送與地圖的構(gòu)建。反復(fù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，直到小車(chē)系統(tǒng)所掃描構(gòu)建的地圖輪廓清楚，與實(shí)驗(yàn)場(chǎng)地的環(huán)境基本一致，則說(shuō)明本次的小車(chē)勘察實(shí)驗(yàn)測(cè)試成功。當(dāng)?shù)貓D加載成功時(shí)，小車(chē)在對(duì)周?chē)h(huán)境進(jìn)行掃描并且將相關(guān)數(shù)據(jù)上傳到控制界面時(shí)，中途會(huì)有一定的延誤時(shí)間，但此延誤時(shí)間只有零點(diǎn)幾秒，可以忽略，從而基本上可以成功實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的及時(shí)傳送以及地圖的構(gòu)建。當(dāng)小車(chē)系統(tǒng)所構(gòu)建的地圖輪廓比較清晰，與外圍實(shí)驗(yàn)場(chǎng)地基本一致，則可以說(shuō)明本次的系統(tǒng)測(cè)試成功。

5 結(jié)語(yǔ)

本研究提出了一種基于ROS系統(tǒng)的SLAM視覺(jué)智能勘察小車(chē)設(shè)計(jì)方案，小車(chē)可以實(shí)現(xiàn)室內(nèi)外定位和自主導(dǎo)航功能。在特定的路線下進(jìn)行自主導(dǎo)航和路線規(guī)劃，并進(jìn)行地圖構(gòu)建，不斷進(jìn)行測(cè)驗(yàn)，指導(dǎo)完成實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)。該小車(chē)可完成視覺(jué)智能勘察方案，能夠檢測(cè)路面，完成指定路線的行進(jìn)，掌握視覺(jué)智能勘察的控制方法，最后總結(jié)得到規(guī)律。小車(chē)能夠在完成視覺(jué)勘察后進(jìn)行實(shí)時(shí)地圖的數(shù)據(jù)采集，將地圖圖像加載成功，加載成功之后通過(guò)對(duì)實(shí)時(shí)環(huán)境的掃描，智能小車(chē)即可在自主移動(dòng)的過(guò)程中建立環(huán)境地圖，再將地圖信息上傳到控制界面，最終實(shí)現(xiàn)將地圖信息進(jìn)行實(shí)時(shí)上傳和對(duì)地圖進(jìn)行完善。通過(guò)實(shí)驗(yàn)儀器探究機(jī)器人控制算法和ROS操作系統(tǒng)，并通過(guò)各方面的學(xué)習(xí)與運(yùn)用，不斷地進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測(cè)試，從而得到準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)，通過(guò)大量數(shù)據(jù)的分析找出可能存在的問(wèn)題，盡可能地解決掉問(wèn)題。找出任何可能存在實(shí)驗(yàn)誤差的地方或者可能出錯(cuò)的地方，仔細(xì)進(jìn)行勘察，盡量減小實(shí)驗(yàn)誤差。