胡曉強 劉漢忠 賈良冠 張盟 吳正朕

摘 ?要：目前主流的機器人操作平臺ROS（Robot Operating System）建圖媒介是Kinect雙目攝像頭，采用CMOS紅外傳感器感知黑白光譜的方式來構(gòu)建目標(biāo)地圖。計算量大，建圖輪廓不清晰，地圖構(gòu)建與實際地圖偏移量較大，重定位精度差。本文提出基于ROS平臺的激光雷達Slam-GMapping的重定位技術(shù)，包括RBPF粒子濾波算法、激光雷達Slam-GMapping建圖和機器人的重定位。實驗結(jié)果表明：激光雷達Slam-GMapping相比于Kinect，能夠更好地構(gòu)建目標(biāo)地圖，建圖效果更加優(yōu)越，建圖精度更高;該重定位技術(shù)的定位方位更加精確，定位誤差更小。

關(guān)鍵詞：ROS;激光雷達;RBPF;Slam-GMapping;重定位

中圖分類號：TP273 ? ? 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：2096-4706（2019）12-0159-03

Abstract：Aiming at the current mainstream robot operating platform ROS（Robot Operating System） mapping medium is Kinect binocular camera，which uses CMOS infrared sensor to sense black and white spectrum to build the target map. The calculation is large，the outline of the map is unclear，the offset between the map construction and the actual map is large，and the relocation accuracy is poor. In this paper，the relocation technology of laser radar Slam-GMapping based on ROS platform is proposed，including RBPF particle filter algorithm，Slam-GMapping mapping of laser radar and robot relocation. The experimental results show that Slam-GMapping of lidar can better construct target map than Kinect，with better mapping effect and higher mapping accuracy. The repositioning technology has more accurate positioning orientation and smaller positioning error.

Keywords：ROS;lidar;RBPF;Slam-GMapping;relocation

0 ?引 ?言

ROS（Robot Operating System）是一種基于圖狀架構(gòu)，對不同節(jié)點的進程能接受、發(fā)布、聚合各種信息（例如傳感，控制，狀態(tài)，規(guī)劃等等），且兼具硬件抽象、底層設(shè)備控制[1]、常用功能實現(xiàn)、進程間消息以及數(shù)據(jù)包管理功能，支持Ubuntu的開源機器人軟件平臺。Slam-GMapping采用RBPF的方法，運用重采樣自適應(yīng)技術(shù)[2]，充分考慮粒子耗散問題和粒子逐漸更新權(quán)重而收斂的特性[3]，降低了機器人位置在粒子濾波中的不確定性。從而使機器人對里程計信息獲取、激光束點陣的優(yōu)化采集等信息采集的質(zhì)量有大幅度提升，建圖更加完整，準(zhǔn)確。然而Slam-GMapping建圖依據(jù)車輪里程計信息，需要由里程計信息實時結(jié)算機器人當(dāng)前的姿態(tài)和位置，這就使得機器人導(dǎo)航時必須放在上次建圖的同一位置，才能相對確保機器人導(dǎo)航的準(zhǔn)確性。本文介紹一種基于ROS平臺的激光雷達Slam-GMapping的重定位方法，能夠很好地解決上述問題。

1 ?激光雷達Slam-GMapping方法

1.1 ?RBPF粒子濾波算法

機器人在一個未知環(huán)境中移動，其目的是獲得當(dāng)前環(huán)境的地圖。地圖可以用一個儲存每個網(wǎng)格單元顏色的矩陣表示，單元格的顏色只能為黑色或白色。RBPF算法以先估計機器人的軌跡而后再去根據(jù)已知的軌跡計算地圖的方式，解決了同步定位與地圖構(gòu)建（SLAM）相互矛盾的問題，其具體流程：

（1）初始化：初始化機器人的位姿（位置和方向），每個粒子初始化權(quán)重為1/N，總和為1。初始化位置確定后，粒子放在其附近。

（2）預(yù)測：粒子濾波首先根據(jù)狀態(tài)轉(zhuǎn)移函數(shù)預(yù)測生成大量的采樣，這些采樣就被稱之為粒子，利用這些粒子的加權(quán)和來逼近后驗概率密度。

（3）調(diào)整與校正：隨著觀測值的依次到達，為每個粒子計算相應(yīng)的重要性權(quán)值。這個權(quán)值代表了預(yù)測的位姿取第N個粒子時獲得觀測的概率。如此這般下來，對所有粒子都進行評價，越有可能獲得觀測的粒子，獲得的權(quán)重越高。

（4）姿態(tài)估計：利用所有粒子的位置、方向和權(quán)重值來計算加權(quán)平均值、中央值和最大權(quán)重的粒子值[4]，并用這些估計機器人的姿態(tài)。

（5）重采樣：根據(jù)權(quán)值的比例重新分布采樣粒子。去除權(quán)重小的粒子，以權(quán)重大的粒子為中心創(chuàng)建粒子特性。重復(fù)步驟（2）到步驟（5），再將重采樣過后的粒子集輸入到狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程中，就能夠獲得新的預(yù)測粒子。通過采樣的軌跡和計算推測出地圖。

1.2 ?Slam-GMapping建圖

2 ?試驗

采用主控為工業(yè)機，驅(qū)動為STM32開發(fā)板，12V帶編碼器的電機，12V-4800mA電池，搭配激光雷達完成實驗。如圖3所示，是在實驗室環(huán)境中以右上角為起點建立的目標(biāo)地圖。

將機器人改變坐標(biāo)位置，放置于地圖左下方，用目標(biāo)地圖導(dǎo)航，未使用算法前，機器人坐標(biāo)系發(fā)生偏轉(zhuǎn)，如圖4所示。

運用基于ROS平臺的激光雷達Slam-GMapping的重定位方法，機器人重定位TF坐標(biāo)系更新為機器人現(xiàn)在位置，如圖5所示。

機器人先進行目標(biāo)地圖的提取，然后分割目標(biāo)地圖為單位柵格大小。同時構(gòu)建自己所在新的位置地圖，再按照0階馬爾科夫場分割實時地圖為同目標(biāo)地圖單位長度相同的柵格大小。然后經(jīng)過平移、旋轉(zhuǎn)變換等，完成實時地圖與目標(biāo)地圖的匹配，完成機器人的重定位。

3 ?結(jié) ?論

測試表明，基于ROS平臺的激光雷達Slam-GMapping的重定位方法可以讓機器人在原來構(gòu)建的目標(biāo)地圖中，完成對自己所在的新的位置的重定位，而不必再人工重復(fù)繁瑣地校正機器人的位姿，來獲得更好的實驗效果。用基于ROS平臺的激光雷達Slam-GMapping的重定位算法校正相比于人工校正，精確度更高、時間更短、效率更高、定位精度更高、出錯率更低。目前，此方法已經(jīng)在學(xué)校所在實驗室多次試驗，均達到良好的效果。

參考文獻：

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作者簡介：胡曉強（1997-），男，漢族，江蘇徐州人，本科，研究方向：機器人、自動化。