林宏偉　陳琪媚　曾仕峰　曾啟正　陳濤　邱斯杰　黃奕秋　孫海升　林杰　劉宇亮

摘 要：針對(duì)校園快遞人工派送存在的安全問題，設(shè)計(jì)一款基于ROS的無人派件機(jī)器人。此機(jī)器人采用調(diào)用ROS機(jī)器人開源操作系統(tǒng)的模塊功能包的方式和人工遠(yuǎn)程監(jiān)控的方式實(shí)現(xiàn)了無人派送快件的目的。通過測(cè)試機(jī)器人的路線規(guī)劃較好地實(shí)現(xiàn)了預(yù)期目標(biāo)，完成了派件機(jī)器人自動(dòng)規(guī)劃路線，實(shí)現(xiàn)了派件機(jī)器人自動(dòng)控制。此機(jī)器人結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)合理，安全性高，可操作性強(qiáng)，可大規(guī)模投入生產(chǎn)和使用，有廣泛的應(yīng)用前景和潛在的市場(chǎng)價(jià)值。

關(guān)鍵詞：ROS機(jī)器人;校園快遞;無人派送;規(guī)劃路線;自動(dòng)控制;遠(yuǎn)程監(jiān)控

中圖分類號(hào)：TP242.6文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：2095-1302（2020）03-00-02

0 引 言

隨著電商、零售等業(yè)態(tài)發(fā)展，我國(guó)單日快遞量過億的情況已常態(tài)化，尤其是校園地帶，傳統(tǒng)的投遞方式越來越難以滿足日益增長(zhǎng)的服務(wù)需求，同時(shí)適齡勞動(dòng)力人口下降及人工成本配送難的現(xiàn)狀加速了業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)的自動(dòng)化和無人化。在校園派件既要保證派件速度也要保證派件過程的安全，針對(duì)校園快遞人工派送存在的安全問題，本文設(shè)計(jì)了一款基于ROS的無人派件機(jī)器人，車載雷達(dá)實(shí)時(shí)掃描、更新派件環(huán)境情況，主控控制四輪雙排全向輪底盤靈活移動(dòng)，再結(jié)合網(wǎng)絡(luò)攝像頭，準(zhǔn)確規(guī)避障礙物，使其精確導(dǎo)航至目的地。路線導(dǎo)航規(guī)劃基本實(shí)現(xiàn)無人化配送，這種配送模式提升了物流網(wǎng)點(diǎn)與終端之間的流轉(zhuǎn)效率，也是快遞行業(yè)進(jìn)步的需要。

1 無人派件機(jī)器人整體設(shè)計(jì)

本無人派件機(jī)器人工作流程如圖1所示?？爝f員在服務(wù)端操作上位機(jī)，監(jiān)控派件情況和操作機(jī)器人派件，用戶通過手機(jī)APP查看物流以及操作延遲收貨或者確認(rèn)收貨，機(jī)器人接收服務(wù)端和用戶端指令后開始工作，并且顯示基本路線圖在機(jī)器人顯示屏上。本無人派件機(jī)器人包括軟件應(yīng)用層和硬件控制層。軟件應(yīng)用層包括用戶APP和服務(wù)端上位機(jī);硬件控制層包括硬件系統(tǒng)和機(jī)器人結(jié)構(gòu)。

2 硬件控制層

2.1 硬件系統(tǒng)設(shè)計(jì)

如圖2所示，無人派件機(jī)器人分為操作部分、驅(qū)動(dòng)部分、識(shí)別部分和顯示部分。主控機(jī)STM32安裝有Linux系統(tǒng)，在Linux系統(tǒng)上搭建ROS機(jī)器人開源操作系統(tǒng)，主控機(jī)負(fù)責(zé)的任務(wù)有：接收PC端和APP端發(fā)送過來的指令;執(zhí)行雷達(dá)建圖和導(dǎo)航算法;配合IMU慣性測(cè)量單元驅(qū)動(dòng)編碼器電機(jī);搭配HDMI顯示屏顯示數(shù)據(jù)。

2.1.1 識(shí)別部分

識(shí)別部分是由SLAM雷達(dá)和攝像頭模塊組成，主要是識(shí)別地圖。此機(jī)器人搭載的SLAM激光雷達(dá)掃描半徑為

40 m，掃描范圍大。SLAM激光雷達(dá)的作用是建立地圖模型，結(jié)合里程計(jì)進(jìn)行導(dǎo)航和自主規(guī)劃路線。此機(jī)器人采用了基于SLAM激光雷達(dá)和里程計(jì)的Gmapping算法，實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)導(dǎo)航和自主規(guī)劃路線的目標(biāo)。Gmapping算法根據(jù)SLAM激光雷達(dá)掃描獲取到的地圖數(shù)據(jù)和里程計(jì)提供的信息，對(duì)地圖進(jìn)行構(gòu)建，并且可以估計(jì)機(jī)器人的位置信息。Gmapping信息流向圖如圖3所示。輸入端的/td和/tf_static為坐標(biāo)變換的數(shù)據(jù)，即里程計(jì)的信息，輸入端的/scan為雷達(dá)掃描的數(shù)據(jù);輸出端的/map是雷達(dá)構(gòu)建出來的地圖模型，/map_matedata為地圖模型的信息。即通過給機(jī)器人輸入里程計(jì)信息和雷達(dá)掃描的信息，結(jié)合Gmapping算法輸出構(gòu)建的地圖模型以及地圖模型的相關(guān)信息。

以室內(nèi)為例，利用SLAM激光雷達(dá)建立的地圖模型圖效果如圖4所示。該機(jī)器人建立的模型地圖是一張灰度圖像，圖中黑色代表著障礙物，灰色代表著未知區(qū)域，白色代表著可行區(qū)域。在機(jī)器人建立地圖模型的時(shí)候，可以通過RVIZ觀察到地圖慢慢建立的過程。此機(jī)器人構(gòu)建的地圖信息是導(dǎo)航和自動(dòng)規(guī)劃路線必不可少的。機(jī)器人自動(dòng)導(dǎo)航是基于已經(jīng)建立完成的地圖模型，以建立完成的地圖模型為判斷基礎(chǔ)，與檢測(cè)的地圖模型進(jìn)行匹配對(duì)比，若兩個(gè)地圖存在不同點(diǎn)則判斷有障礙。

攝像頭的作用是掃描障礙。在此派件機(jī)器人上搭建網(wǎng)絡(luò)攝像頭，該攝像頭用于識(shí)別動(dòng)態(tài)物體，對(duì)于移動(dòng)較快的物體，雷達(dá)的反饋比較慢。故采用“雷達(dá)+攝像頭”識(shí)別模式，雷達(dá)主要負(fù)責(zé)地圖模型建立以及模型匹配，攝像頭負(fù)責(zé)識(shí)別動(dòng)態(tài)物體。攝像頭識(shí)別動(dòng)態(tài)物體是基于幀數(shù)差算法，即攝像頭識(shí)別前后的圖像幀數(shù)，先將圖像二值化后，再通過圖像的幀數(shù)檢測(cè)動(dòng)態(tài)物體。

2.1.2 驅(qū)動(dòng)部分

此無人派件機(jī)器人是選用帶編碼器的直流電機(jī)作為驅(qū)動(dòng)電機(jī)，選用GY-85九軸IMU傳感器作為該無人機(jī)器人的慣性測(cè)量模組。利用GY-85傳感器實(shí)時(shí)獲取機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)姿態(tài)，并且將機(jī)器人的姿態(tài)數(shù)據(jù)通過串口發(fā)送到STM32主控機(jī)，STM32驅(qū)動(dòng)編碼器，調(diào)整每個(gè)電機(jī)的運(yùn)動(dòng)速度。

2.2 機(jī)器結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

2.2.1 整體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

整體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)如圖5所示。無人派件機(jī)器人頂部的識(shí)別單元將收集到的信息傳到底部的移動(dòng)單元，進(jìn)而精準(zhǔn)移動(dòng)到目的地，并在與用戶交互滿足取件條件后從中間的儲(chǔ)物單元中取件。在滿足車身強(qiáng)度要求下，選擇不易生銹的鋁合金板作為移動(dòng)單元的車體底盤，同時(shí)鋁合金板還具有密度低、價(jià)格低廉等特性。其中儲(chǔ)物單元為已有方案的快遞柜替換而成，其大小高度可變化，外部的支撐架選用碳纖維骨架作為主要支架，具備質(zhì)量輕、硬度大的特點(diǎn)。

2.2.2 底盤機(jī)械設(shè)計(jì)

全向輪的材料為尼龍耗材，載重量可達(dá)到20 kg，雙排全向輪除了可以繞輪轂轉(zhuǎn)動(dòng)外，小滾輪也可以繞其自身的輪軸轉(zhuǎn)動(dòng)，使其輕松實(shí)現(xiàn)任意方向的自由運(yùn)動(dòng)，此外全向輪無需潤(rùn)滑或現(xiàn)場(chǎng)維護(hù)，其安裝選項(xiàng)非常簡(jiǎn)單和穩(wěn)定，而雙板的全向輪具有滾筒之間沒有死區(qū)的優(yōu)勢(shì)。

在全向輪與車體連接處增加一個(gè)減震系統(tǒng)。減震系統(tǒng)是由彈簧和減震器共同組成，減震器抑制彈簧吸震后反彈時(shí)的震蕩，并且吸收車輪與路面沖擊產(chǎn)生的能量，彈簧起緩和沖擊的作用。底盤由四個(gè)雙排全向輪以中心對(duì)稱結(jié)構(gòu)分布在車身底端，每個(gè)輪軸上配有一個(gè)減震系統(tǒng)，其結(jié)構(gòu)如圖6所示。全方位移動(dòng)結(jié)構(gòu)可以利用車輪本身具有的定位和定向功能，實(shí)現(xiàn)可在二維平面上從當(dāng)前位置向任意方向運(yùn)動(dòng)而不需要改變姿態(tài)車體，在許多需要精確定位和高精度軌跡跟蹤時(shí)，還可以對(duì)自身的位置進(jìn)行調(diào)整。

3 結(jié) 語

針對(duì)校園快遞人工派送存在的安全問題，本文設(shè)計(jì)一款基于ROS的無人派件機(jī)器人。在此機(jī)器人主控上搭建ROS操作系統(tǒng)以及結(jié)合激光雷達(dá)和Opencv算法，實(shí)現(xiàn)無人派送快件的目的。通過室內(nèi)測(cè)試機(jī)器人的路線規(guī)劃較好地實(shí)現(xiàn)了預(yù)期目標(biāo)，完成了派件機(jī)器人自動(dòng)規(guī)劃路線，實(shí)現(xiàn)了派件機(jī)器人自動(dòng)控制。此機(jī)器人結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)合理，安全性高，可操作性強(qiáng)，有利于大規(guī)模生產(chǎn)和使用，應(yīng)用前景廣泛。

參 考 文 獻(xiàn)

[1]勒國(guó)慶，班乾乾.基于STM32的智能小車設(shè)計(jì)[J].福建電腦，2018，34（7）：123-125.

[2]呂閃，金巳婷，沈巍.基于STM32的循跡避障智能小車的設(shè)計(jì)

[J].計(jì)算機(jī)與數(shù)字工程，2017，45（3）：549-552.

[3]王楠，查志敏.基于STM32單片機(jī)的智能搬運(yùn)小車設(shè)計(jì)[J].大慶師范學(xué)院學(xué)報(bào)，2017，37（6）：14-17.

[4]林智驊，平雪良，金登峰，等.基于STM32的全方位移動(dòng)平臺(tái)設(shè)計(jì)和控制[J].電子測(cè)量技術(shù)，2016，39（1）：19-21.

[5]陳劭，郭宇翔，高天嘯，等.移動(dòng)機(jī)器人RGB-D視覺SLAM算法

[J].農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)，2018，49（10）：38-45.

[6]洪亮. 基于深度相機(jī)的移動(dòng)機(jī)器人SLAM算法研究[D].成都：中國(guó)科學(xué)院大學(xué)，2018.

[7]鄭燦濤. 基于激光雷達(dá)的室內(nèi)移動(dòng)機(jī)器人自主導(dǎo)航與行人跟蹤研究[D].廣州：華南理工大學(xué)，2018.

[8]王旒軍，陳家斌，余歡，等.RGB-D SLAM綜述[J].導(dǎo)航定位與授

時(shí)，2017，4（6）：9-18.

[9]唐梓敖，石皓宇，鄧涵文.模塊化嵌入式人工智能軟件的開發(fā)[J].電子技術(shù)與軟件工程，2019（9）：49.

[10]謝萌，張世武，李旺，等.基于ROS的遠(yuǎn)程車輛控制和目標(biāo)跟隨系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].工業(yè)控制計(jì)算機(jī)，2019（7）：29-31.

[11]曾啟正，陳濤，曾仕峰，等.基于云控制的智能派件系統(tǒng)設(shè)計(jì)

[J].物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，2019，9（6）：106-108.