李昆 燕京理工學院

隨著科學技術(shù)的不斷發(fā)展以及應用成果的不斷豐碩，基于ROS 的智能機器人技術(shù)也取得了突飛猛進的發(fā)展，服務于廣大機器人行業(yè)、企業(yè)、院校及研究機構(gòu)，廣泛應用于企業(yè)前期開發(fā)驗證、院校教學研究等，成本趨于降低，性能趨于高效，維護趨于簡單，驅(qū)動趨于多樣。

一、ROS 概述

世界范圍內(nèi)對于智能機器人的研究起步于20世紀60、70年代，我國則在20世紀90年代時，由清華大學取得了智能機器人研究的突破，在路徑規(guī)劃、數(shù)據(jù)傳輸和傳感器使用等方面進步明顯。隨著科學技術(shù)的蓬勃發(fā)展和機器人行業(yè)的不斷進步，智能機器人的功能逐漸增加，模塊逐漸多樣，系統(tǒng)逐漸復雜，之前機器人代碼的不可復用性問題成為了阻礙智能機器人研究水平提升的阻礙，基于此，ROS 被提出并廣泛應用。

ROS 的出現(xiàn)，很好地解決了機器人代碼的不可復用性問題，使得不同智能機器人之間可以實現(xiàn)功能的有效分享與復制。ROS 的開源免費和支持多種編程語言的特點，為開發(fā)者帶來了極大地便利，極大地推動了智能機器人的發(fā)展水平，現(xiàn)階段，智能機器人在醫(yī)療、餐飲、客服、安防等領域被廣泛應用，這都要得益于ROS 的出現(xiàn)與應用。

二、智能機器人概述

本文以ARTrobot-ROS 智能機器人平臺為例，這是一款驅(qū)動模塊高度集成、種類豐富，軟件設計框架簡單清晰的產(chǎn)品，可以實現(xiàn)地圖構(gòu)建、自主導航、語音交互、深度視覺、機器學習等功能，提供教學與實驗教材，包括linux、python及ROS、機器人算法等理論教學，提供ARTrobot 大仿人機器人、虛擬仿真機器人實驗環(huán)境，提供實驗例程，可驗證大仿人機器人運動算法，是學習智能機器人及無人駕駛技術(shù)的優(yōu)質(zhì)平臺。

該智能機器人搭載i5-7200U 處理器，預裝Ubuntu 系統(tǒng)，配備深度視覺傳感器、體感感應器、顏色和深度感應鏡頭，以提供人體跟隨以及語音跟隨案例；配備麥語音麥克風陣列，提供聲源定位、語音識別、語音喚醒、語意交流、語音控制功能及代碼。

該智能機器人采用現(xiàn)階段比較主流的三輪驅(qū)動，避免了四輪驅(qū)動需要通過懸掛和彈簧減震系統(tǒng)解決路面不平問題所帶來的復雜的機械結(jié)構(gòu)問題，更有利于功能的實現(xiàn)和節(jié)約生產(chǎn)成本。當然，相比于四輪驅(qū)動而言，三輪驅(qū)動的計算量更大，運動代碼結(jié)算更為復雜，效率相對較低。

三、智能機器人的導航功能

導航功能是室內(nèi)教學型智能機器人的核心技術(shù)，基于ROS 的開源算法，現(xiàn)階段智能機器人的導航算法更加簡單，軟件開發(fā)的成本大幅降低。

本文所討論的智能機器人配備有激光雷達，能夠進行360 度全方位掃描，并依靠SLAM 導航參數(shù)實現(xiàn)功能。現(xiàn)階段智能機器人都可以完成自主導航，即智能機器人可自主規(guī)劃一條到達目標點的合理路線。在這個過程中，導航問題可以被轉(zhuǎn)化成柵格地圖路徑規(guī)劃問題，隨著智能機器人的位置變化，激光雷達會通過不斷掃描而形成新的數(shù)據(jù)，而智能機器人所配備的定位算法會對其進行實時定位，并根據(jù)目標點與智能機器人的當前位置進行路徑的持續(xù)更新，激光雷達掃描所得到的信息以及智能機器人行進過程中的速度、位置等信息，還會被用于判斷智能機器人是否會碰上障礙物。

當智能機器人算法解析出最終完成路程所需的實時速度和角速度后，信息會被發(fā)送至控制節(jié)點，并由控制節(jié)點完成運動學解析，并將控制命令發(fā)送至執(zhí)行結(jié)構(gòu)，以此完成智能機器人自主導航的全部控制任務。

四、結(jié)語

綜上所述，可以了解到ROS 系統(tǒng)的先進性，其免費開源的特點為智能機器人的發(fā)展創(chuàng)造了更加廣闊的平臺，為研究的深入和功能的開發(fā)創(chuàng)造了可能。本文以ARTrobot-ROS 型號智能機器人平臺為例，概述了智能機器人的部分參數(shù)，詳細介紹了智能機器人的自主導航功能，希望能夠為智能機器人的推廣及普及起到一定的作用和參考。除此之外，現(xiàn)階段智能機器人的系統(tǒng)正在趨于復雜化，實現(xiàn)功能的各類模塊正在趨于多樣化，智能機器人的分層設計理念正在成為設計的主流思想，對于有效提升智能機器人的性能具有突出意義，今后研究人員對于智能機器人模塊的研究方向?qū)②呌卺槍π院蛯I(yè)性，各模塊之間的復用性將進一步提升。