侯加林，蒲文洋，李天華，丁小明

雙激光雷達溫室運輸機器人導(dǎo)航系統(tǒng)研制

侯加林1,2，蒲文洋1，李天華1,2，丁小明3

（1. 山東農(nóng)業(yè)大學機械與電子工程學院，泰安 271018；2. 山東省農(nóng)業(yè)裝備智能化工程實驗室，泰安 271018；3. 農(nóng)業(yè)農(nóng)村部規(guī)劃設(shè)計研究院設(shè)施農(nóng)業(yè)研究所，北京 100125）

為解決機器人在溫室環(huán)境下的自主導(dǎo)航問題，該研究研制了基于雙激光雷達的溫室運輸機器人導(dǎo)航系統(tǒng)，實現(xiàn)溫室環(huán)境下的地圖構(gòu)建、路徑規(guī)劃和定位導(dǎo)航。融合激光雷達與編碼器信息，使用cartographer算法及時定位與地圖構(gòu)建。根據(jù)地圖與檢測點信息，采用Dijkstra算法規(guī)劃全局路徑，使用動態(tài)窗口算法規(guī)劃局部路徑，完成自主導(dǎo)航。試驗表明，車載系統(tǒng)分別以0.2、0.5和0.8 m/s速度運行時，實際導(dǎo)航路徑與目標路徑的橫向平均偏差小于13 cm，標準差小于5 cm；導(dǎo)航目標點處橫向偏差、縱向偏差的平均值不超過9 cm，均方根誤差不超過11.2 cm，標準差小于5 cm，航向偏差的平均值小于10°，均方根誤差小于12°，標準差小于6°，滿足機器人溫室運輸作業(yè)的導(dǎo)航精度需求。

溫室；機器人；導(dǎo)航；雙激光雷達

0 引 言

近年來，在園藝生產(chǎn)信息化、智能化加速升級的大背景下，中國溫室面積快速持續(xù)增加[1-4]。受裝備制造業(yè)整體水平低等因素制約，中國設(shè)施園藝裝備在作業(yè)效率、成套性、穩(wěn)定性和智能化方面與荷蘭、美國、日本等發(fā)達國家存在較大差距，尤其缺乏基于自主導(dǎo)航控制的溫室自主作業(yè)基礎(chǔ)平臺[5-8]。因此本文以溫室為應(yīng)用對象，以溫室內(nèi)精確定位、溫室作業(yè)平臺路徑規(guī)劃為重點研究內(nèi)容，開發(fā)溫室機器人導(dǎo)航系統(tǒng)，為溫室內(nèi)輸送、巡檢、植保、收獲等作業(yè)提供基礎(chǔ)平臺。通過該平臺，可提高溫室綜合作業(yè)效率，降低勞動強度，提升溫室管控精細化水平。

目前應(yīng)用于溫室的機器人自主導(dǎo)航方案可分為4類：導(dǎo)軌式、壟溝式、循跡式和多源數(shù)據(jù)融合式[9-12]。導(dǎo)軌式自主導(dǎo)航因其可靠性高、穩(wěn)定性好等特點，應(yīng)用廣泛[13-15]，但在溫室中鋪設(shè)軌道，大大增加了溫室建造成本，且在一定程度上限制了機器人的活動自由性。壟溝式自主導(dǎo)航通過機器人自身機械結(jié)構(gòu)設(shè)計完成自主導(dǎo)航[16]，運行穩(wěn)定，但對溫室環(huán)境尤其是地面具有很強的依賴性，且對地面具有一定的破壞性，應(yīng)用范圍較小。循跡式自主導(dǎo)航利用磁帶或電纜作為識別標志，引導(dǎo)溫室機器人沿著正確的路線行進，實現(xiàn)自主導(dǎo)航[17]，但限制了機器人的靈活性。多源數(shù)據(jù)融合式融合處理多種傳感器信息實現(xiàn)自主導(dǎo)航[18-24]，常用的傳感器包括激光雷達、相機、陀螺儀、編碼器等。在4類導(dǎo)航方案中，導(dǎo)軌式、壟溝式自主導(dǎo)航要求道路具有特定的軌道或溝型，循跡式自主導(dǎo)航則要求道路上設(shè)有引導(dǎo)帶，因此以上3類方法均存在成本高、靈活性差的問題。相比之下，多源數(shù)據(jù)融合式自主導(dǎo)航具有突出的環(huán)境適應(yīng)性強、靈活性好的特點，發(fā)展前景廣闊。

國內(nèi)外許多學者基于多種傳感器對機器人導(dǎo)航系統(tǒng)進行了研究。李天華等[25]通過搭建攝像頭云平臺，利用機器視覺提取道路盡頭橫向中心點像素坐標獲得導(dǎo)航信息，開發(fā)了基于定向攝像頭的運輸車視覺導(dǎo)航系統(tǒng)，該系統(tǒng)雖然導(dǎo)航精度較高，實時性較好，但基于機器視覺的導(dǎo)航方式對光線具有很強的依賴性，難以做到全天候穩(wěn)定運行。季宇寒等[26]基于激光雷達設(shè)計了巡檢機器人導(dǎo)航系統(tǒng)，可實現(xiàn)機器人在室內(nèi)環(huán)境下的精準定位、路徑規(guī)劃和自主導(dǎo)航，導(dǎo)航精度可滿足機器人在各類巡檢任務(wù)中的導(dǎo)航定位需求。Bechar 等[27]研制的田間作業(yè)機器人，采用履帶式底盤，上方加裝高清攝像機、高精度GPS，通過配備精確的衛(wèi)星導(dǎo)航定位，可在復(fù)雜農(nóng)田環(huán)境中行駛，但基于GPS的定位方式通常用于室外導(dǎo)航，室內(nèi)環(huán)境下由于遮擋物較多，衛(wèi)星信號易丟失。Conesa-munoz等[28]提出一種無人機檢測與地面機器人執(zhí)行相結(jié)合的復(fù)合農(nóng)藥變量噴灑系統(tǒng)，融合了RTK-GPS、機器視覺、激光雷達等多種傳感器，但成本較高，難以推廣使用。激光雷達（Light Detection and Ranging，LIDAR）作為導(dǎo)航定位的新型傳感器，以其高精度、高實時性、全天候等優(yōu)點逐漸成為機器人導(dǎo)航的主流設(shè)備。本文旨在研制基于前后雙激光雷達的溫室運輸機器人導(dǎo)航系統(tǒng)，融合激光雷達與編碼器信息，建立環(huán)境地圖，規(guī)劃最優(yōu)路徑，實現(xiàn)溫室運輸機器人的定位導(dǎo)航。

1 系統(tǒng)組成與設(shè)計

1.1 系統(tǒng)組成

溫室運輸機器人導(dǎo)航系統(tǒng)由遠程監(jiān)控平臺和車載系統(tǒng)2部分組成。其中遠程監(jiān)控平臺負責設(shè)置車載系統(tǒng)工作模式、發(fā)布目標點指令和實時顯示車載系統(tǒng)位置信息。車載系統(tǒng)作為指令的具體執(zhí)行者，負責接收監(jiān)控平臺發(fā)出的任務(wù)指令并執(zhí)行。二者通過無線網(wǎng)絡(luò)實時通信，共同完成溫室運輸機器人自主導(dǎo)航任務(wù)，系統(tǒng)組成如圖1所示。車載系統(tǒng)長726 mm，寬617 mm，高1 073 mm，最大負載50 kg，最大行駛速度為1.2 m/s，垂直越障高度8 cm。

1.載物臺 2.液晶屏 3.電池 4.工控機 5.后激光雷達 6.前激光雷達 7.車底盤 8.WIFI模塊 9.遠程監(jiān)控平臺

1.2 車載系統(tǒng)硬件設(shè)計

車載系統(tǒng)主要包括車底盤、驅(qū)動模塊、控制模塊，環(huán)境信息感知模塊、通信模塊和電源模塊，硬件結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 車載系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)圖

環(huán)境信息感知模塊：在車底盤頭部和尾部分別搭載一個FS-D10二維激光雷達，F(xiàn)S-D10二維激光雷達具有360°水平掃描范圍，0.36°水平分辨率，10 m測距量程和15 Hz的掃描頻率，可快速高效獲取環(huán)境信息。為保證激光雷達順利運行的同時盡可能地檢測到溫室內(nèi)所有障礙物，以試驗溫室中最低障礙物草莓育苗盆（高度12 cm）為標準，激光雷達的安裝高度設(shè)計為距地面10 cm。如圖 3所示，以前激光雷達為例，激光雷達通過360°旋轉(zhuǎn)發(fā)射激光點，不斷掃描水平面環(huán)境信息，當激光發(fā)射點旋轉(zhuǎn)到車底盤遮擋區(qū)域時，由于激光掃描點只能到達車底盤前部，從而無法獲取溫室環(huán)境信息。因此為了增大環(huán)境掃描范圍，在車底盤尾部安裝激光雷達，采用前后雙激光雷達，可檢測到車體前后所有障礙物，同時增大了掃描范圍，可提高車載系統(tǒng)的實時避障能力。

1.車底盤遮擋區(qū)域 2.前激光雷達 3.車載系統(tǒng) 4.草莓架

控制模塊：車載系統(tǒng)搭載工業(yè)PC機作為頂層控制器，CPU型號為AMD Ryzen 3 2200G/4G/120G。安裝Ubuntu18.04操作系統(tǒng)，根據(jù)機器人操作系統(tǒng)ROS（Robot Operating System）架構(gòu)運行機制和車載系統(tǒng)的硬件組成，制定ROS與STM32F103的串口通訊協(xié)議，運行導(dǎo)航算法實現(xiàn)自主導(dǎo)航。搭載STM32F103嵌入式主板作為底層控制器，根據(jù)編碼器提供的速度信息，通過運動學解算獲得車載系統(tǒng)的里程計數(shù)據(jù)（運動速度、行駛距離和轉(zhuǎn)角），運行PID算法，實現(xiàn)車載系統(tǒng)的驅(qū)動控制。

驅(qū)動模塊：車載系統(tǒng)采用4輪驅(qū)動式，可垂直越障8 cm，爬坡角度可達30°，越野能力強，轉(zhuǎn)向靈活，控制方便，能實現(xiàn)車載系統(tǒng)的完整運動控制。為保證對運行速度的精確控制，在驅(qū)動電機上安裝RLS公司生產(chǎn)的RMF44旋轉(zhuǎn)編碼器，分辨率為13位，最高轉(zhuǎn)速為60 000 rpm，以獲取車載系統(tǒng)的實時速度信息，車載系統(tǒng)實時速度作為反饋信息通過PID算法提高車載系統(tǒng)速度控制精度。

通信模塊：工控機上裝有GA-AB350N-Gaming WiFi主板，使得遠程監(jiān)控平臺可以通過無線網(wǎng)絡(luò)向車載系統(tǒng)發(fā)布目標點指令，同時車載系統(tǒng)也通過無線網(wǎng)絡(luò)向遠程監(jiān)控平臺反饋實時位置信息與工作狀態(tài)。工控機通過串口通信的方式向車載系統(tǒng)底層驅(qū)動板發(fā)送速度指令，底層驅(qū)動板通過串口通信的方式反饋車載系統(tǒng)的實時速度信息。

電源模塊：車載系統(tǒng)選用分線板船型鋰電池，供電電壓24 V，供電電流10 A，內(nèi)置穩(wěn)壓模塊及電量顯示模塊，電源續(xù)航時間為4 h。為延長電源續(xù)航時間，在車載系統(tǒng)上安裝太陽能發(fā)電系統(tǒng)。太陽能發(fā)電板長633 mm，寬352 mm，輻照度1 000 W/m2時最大發(fā)電功率80 W，在陽光充足時可持續(xù)給電源充電，在陽光不充足時蓄電池可延長電源續(xù)航時間至8 h，以滿足車載系統(tǒng)基本工作時間要求。

1.3 導(dǎo)航系統(tǒng)軟件設(shè)計

溫室運輸機器人導(dǎo)航系統(tǒng)軟件由用戶交互層、信息處理層和執(zhí)行層3個層次構(gòu)成，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖4所示。

圖4 溫室運輸機器人導(dǎo)航系統(tǒng)軟件結(jié)構(gòu)

用戶交互層為基于Ubuntu的導(dǎo)航任務(wù)調(diào)度程序，可根據(jù)不同的應(yīng)用場景，調(diào)整車載系統(tǒng)的工作模式并發(fā)布目標點指令，目前開發(fā)了2種工作模式，一是順序?qū)Ш?，車載系統(tǒng)按照用戶設(shè)定的行走路徑逐一經(jīng)過溫室中固定的目標點；二是任意點導(dǎo)航，車載系統(tǒng)根據(jù)用戶指令到達溫室內(nèi)任意目標點。信息處理層為基于ROS的即時定位與地圖構(gòu)建以及定點導(dǎo)航程序，該層主要負責收集車載系統(tǒng)運動信息及來自激光雷達的環(huán)境信息，并進行信息融合，根據(jù)控制指令和車載系統(tǒng)位姿進行地圖構(gòu)建、路徑規(guī)劃及自主導(dǎo)航。執(zhí)行層為基于Ubuntu開源實時操作系統(tǒng)的移動平臺控制程序，通過采集編碼器的速度信息，采用經(jīng)典的PID算法調(diào)節(jié)后輸出期望的脈沖寬度調(diào)制PWM（Pulse Width Modulation）波控制電機轉(zhuǎn)速，實現(xiàn)車載系統(tǒng)平穩(wěn)、安全移動。

2 導(dǎo)航功能實現(xiàn)原理

導(dǎo)航技術(shù)是溫室運輸機器人的核心技術(shù)之一，主要經(jīng)過實時定位、地圖構(gòu)建和路徑規(guī)劃3個步驟實現(xiàn)自主導(dǎo)航。本系統(tǒng)借助谷歌公司的cartographer開源算法包實現(xiàn)導(dǎo)航，節(jié)省了軟件開發(fā)成本。前后激光雷達獲取環(huán)境信息生成點云數(shù)據(jù)，形成子地圖，通過點云匹配獲得車載系統(tǒng)與子地圖之間的相對位姿信息，點云數(shù)據(jù)更新后通過回環(huán)檢測計算最新點云數(shù)據(jù)在已構(gòu)建地圖中的位置，更新二維柵格地圖。地圖數(shù)據(jù)與車載系統(tǒng)里程計數(shù)據(jù)融合計算出車載系統(tǒng)當前位姿（車載系統(tǒng)在全局坐標系下的位置坐標和轉(zhuǎn)角），以當前位姿為基礎(chǔ)對下一目標點進行路徑規(guī)劃，最終實現(xiàn)自主導(dǎo)航。具體流程如圖5所示。

2.1 溫室環(huán)境地圖構(gòu)建

Cartographer算法通過回環(huán)檢測消除構(gòu)圖過程中產(chǎn)生的累積誤差，其重點是融合多傳感器數(shù)據(jù)的局部地圖創(chuàng)建以及用于閉環(huán)檢測的匹配策略的實現(xiàn)。一定數(shù)量的激光掃描數(shù)據(jù)點構(gòu)成子地圖，建立好的子地圖形成一個回環(huán)，用于回環(huán)檢測。當最新掃描數(shù)據(jù)點更新后，提取數(shù)據(jù)點的位姿信息，通過回環(huán)檢測匹配已有回環(huán)中各掃描點的位姿信息，找到最佳匹配回環(huán)，通過掃描匹配將最新數(shù)據(jù)點插入到該回環(huán)中，完成新地圖構(gòu)建，具體流程如圖6所示。

圖5 導(dǎo)航功能實現(xiàn)流程

Fig 5 Implementation process of navigation function

圖6 環(huán)境地圖構(gòu)建流程

Cartographer通過子地圖構(gòu)建、掃描匹配和回環(huán)檢測3個過程構(gòu)建二維柵格地圖，具體實現(xiàn)過程見文獻[29]。其中，回環(huán)檢測包括子地圖位姿優(yōu)化和掃描匹配。匹配過程如式（1）所示：

式中是激光掃描數(shù)據(jù)點，每個掃描數(shù)據(jù)點即一個位姿信息，包含激光雷達旋轉(zhuǎn)角信息ξ（rad）及掃描數(shù)據(jù)點與激光雷達的相對位置信息，相對位置信息包括掃描點相對于激光雷達在軸的位置ξ（m）以及掃描點相對于激光雷達在軸的位置信息ξ（m）；是最優(yōu)匹配掃描數(shù)據(jù)點，是搜索空間內(nèi)掃描數(shù)據(jù)點的數(shù)量；M是距離新的掃描數(shù)據(jù)點最近的柵格點對應(yīng)的柵格值，無量綱，Th表示激光雷達掃描數(shù)據(jù)點在子地圖坐標系下的位姿，是實際環(huán)境中的搜索空間，計算方法如式（2）～（8）所示：

本文采用前后雙激光雷達掃描環(huán)境信息，由于增大了環(huán)境信息掃描范圍，一方面使搜索面積增大，另一方面由于激光掃描點集max增大，δ減小，從而增大了搜索角度ω。在采用分支界定算法求解時，可擴大頂層線性搜索空間，增大了計算量但保障了所求解的最優(yōu)性。

2.2 路徑規(guī)劃

采用Dijkstra實現(xiàn)車載系統(tǒng)全局路徑規(guī)劃，具體實現(xiàn)過程可參考文獻[30]，采用動態(tài)窗口算法實現(xiàn)車載系統(tǒng)的局部路徑規(guī)劃，實現(xiàn)過程分為以下3步（具體實現(xiàn)過程參考文獻[31]）：

1）建立車載系統(tǒng)運動學模型；

2）基于車載系統(tǒng)最大最小速度的設(shè)定、電機性能限制（主要是最大加速度）以及能否及時避障等約束，形成速度區(qū)間，對速度進行采樣；

3）利用評價函數(shù)選擇最優(yōu)路徑。

3 溫室運輸機器人運行性能測試試驗

3.1 單雙激光雷達建圖效率對比試驗

試驗地點為農(nóng)業(yè)農(nóng)村部規(guī)劃設(shè)計研究院設(shè)施農(nóng)業(yè)研究所永清科研基地venlo型溫室的草莓種植區(qū)。試驗區(qū)長34 m，寬15 m。車載系統(tǒng)分別搭載前后激光雷達（方式1）、后激光雷達（方式2）及前激光雷達（方式3）以0.5 m/s的速度從相同起點按照圖7所示路線行駛并構(gòu)建環(huán)境地圖。具體試驗過程如下：

1）車載系統(tǒng)采用方式1按路線行駛并實時建圖，到達終點后標記車載系統(tǒng)所在位置；

2）車載系統(tǒng)采用方式2按照步驟1）路線行駛，運動到步驟1）標記點處時停止，觀察并記錄建圖效果；

3）車載系統(tǒng)采用方式3按照步驟1）路線行駛，運動到步驟1）標記點處時停止，觀察并記錄建圖效果。

3種搭載方式下激光雷達初始掃描范圍如圖8a所示。

1.車載系統(tǒng)行駛路線 2.車載系統(tǒng) 3.加熱管道 4.草莓架

3種激光雷達安裝方式的實際建圖效果如圖8b所示，經(jīng)計算，行駛距離相同時，采用方式1時建圖面積最大，數(shù)值為56.5 m2，采用方式2建圖面積為46.5 m2，采用方式3時建圖面積為50 m2。

為保證建圖面積相同，對步驟2）及步驟3）作以下調(diào)整：

2）采用方式2按照步驟1）路線行駛，運動到步驟1）標記點處旋轉(zhuǎn)360°后停止，記錄行駛時間；

3）采用方式3旋轉(zhuǎn)360°后按照步驟1）路線行駛，運動到步驟1）標記點處停止，記錄行駛時間。

試驗結(jié)果如表1所示。

表1 不同激光雷達安裝方式的建圖效果對比

試驗表明，車載系統(tǒng)搭載前后雙激光雷達與搭載單激光雷達相比，可增大掃描范圍，減少掃描盲區(qū)，在行駛距離相同的條件下可構(gòu)建更大面積的地圖，構(gòu)建地圖面積相同的條件下耗時更少，建圖效率提高。

3.2 實時避障能力測試試驗

車載系統(tǒng)分別搭載前后雙激光雷達、前激光雷達及后激光雷達以0.5 m/s的速度自主導(dǎo)航，導(dǎo)航過程中隨機選擇5個位置在車載系統(tǒng)前后實時設(shè)置5組障礙物，障礙物為草莓育苗盆，障礙物與激光雷達間距分別設(shè)置為15、20、25、30和35 cm。

以位置1為例，具體試驗過程如下：試驗開始前在位置1處粘貼黑色膠帶作為2號標記位，膠帶寬度1.8 cm。將車載系統(tǒng)前激光雷達上邊沿與2號標記位后邊沿在軸方向調(diào)整于同一平面，以2號標記位前邊沿為基準線沿軸正方向測量15 cm用黑色標記筆標記作為1號標記位，標記后激光雷達下邊沿在地面的投影作為3號標記位，以3號標記位為基準線沿軸負方向測量15 cm標記為4號標記位，標記位設(shè)置如圖9所示。TCRT5000紅外傳感器安裝在車底盤，當紅外傳感器檢測到黑色膠帶時向STM32F103控制器輸出高電平信號，控制器收到此信號后觸發(fā)蜂鳴器報警，當紅外傳感器未檢測到黑色膠帶時輸出低電平，蜂鳴器不觸發(fā)。試驗過程中聽到由2號標記位觸發(fā)的蜂鳴器警報后，立刻在1號標記位與4號標記位處同時放置障礙物，觀察車載系統(tǒng)的避障情況。試驗結(jié)果如表2所示。

試驗結(jié)果表明：車載系統(tǒng)搭載前后雙激光雷達時，當?shù)貓D中出現(xiàn)障礙物時可實現(xiàn)實時完全避障，僅搭載前激光雷達與僅搭載后激光雷達時均存在無法避障的情況。原因如下：以僅搭載前激光雷達為例，當規(guī)劃路徑上突然出現(xiàn)障礙物時，激光雷達檢測到障礙物后重新規(guī)劃路徑，當車輛與障礙物距離過小時無法直接通過轉(zhuǎn)向避開障礙物，為確保安全，車載系統(tǒng)需后退一定距離，若此時后方存在障礙物，由于存在掃描盲區(qū)，車載系統(tǒng)就會與障礙物發(fā)生碰撞。

1.前激光雷達 2.車底盤 3.后激光雷達 4.溫室墻體 5.草莓架 6.紅外傳感器 7.地面

表2 車載系統(tǒng)不同激光雷達安裝方式下的實時避障試驗結(jié)果

注：1表示車底盤與障礙物發(fā)生碰撞，0表示車底盤與障礙物未發(fā)生碰撞；表示車底盤頭部與障礙物是否發(fā)生碰撞，=0，1；表示車底盤尾部與障礙物是否發(fā)生碰撞，=0，1。

Note: 1 means the vehicle chassis collides with the obstacle, 0 means the vehicle chassis does not collide with the obstacle;indicates whether the head of the vehicle chassis collides with the obstacle,=0, 1;indicates whether the rear of the vehicle chassis collides with the obstacle,=0, 1.

3.3 導(dǎo)航精度測試試驗

在溫室道路上鋪設(shè)白色地布，在車載系統(tǒng)基坐標的垂線與車載系統(tǒng)底盤的交點位置安裝黑色記號筆，車載系統(tǒng)導(dǎo)航過程中黑色記號筆會標記出實際運動軌跡。ROS中使用的是右手坐標系，以基坐標為原點建立坐標系，車頭朝向方向為軸正方向，正左方向為軸正方向，垂直于、水平面且經(jīng)過基坐標的上方向為軸正方向。車載系統(tǒng)基坐標及坐標系、地面測量點及標記筆安裝位置如圖10所示。

3.3.1 目標點導(dǎo)航精度測試試驗

參考文獻[13]和文獻[26]方法設(shè)計試驗，試驗步驟為：設(shè)置行間道路的中心線為車載系統(tǒng)的目標導(dǎo)航路徑，車載系統(tǒng)從起始點分別以0.2、0.5和0.8 m/s的速度按照圖 11所示路徑依次經(jīng)過各目標點后到達終點，完成自主導(dǎo)航。設(shè)定車載系統(tǒng)每到達一個目標點的停留時間為20 s，每到達一個目標點記錄車載系統(tǒng)四輪及基坐標位置以測量車載系統(tǒng)在目標點處的橫向偏差、縱向偏差及航向偏差。各速度下試驗重復(fù)3次，各目標點處3次試驗的各指標結(jié)果分別取平均值作為車載系統(tǒng)該速度下在該目標點處的導(dǎo)航偏差，現(xiàn)場試驗如圖12所示，導(dǎo)航偏差測量結(jié)果如表3所示。

圖10 車載系統(tǒng)基坐標及其測量點示意圖

圖11 車載系統(tǒng)導(dǎo)航路徑設(shè)定及導(dǎo)航偏差示意圖

如圖11所示，各目標點處導(dǎo)航偏差的測量方法為：以目標點(0,0)為坐標原點，以設(shè)定運動軌跡前進方向為軸正方向，建立右手直角坐標系。航向偏差是車載系統(tǒng)實際航向與目標航向之間的夾角，設(shè)實際到達點坐標為(1,1)，則橫向偏差數(shù)值為

1=|1-0| （9）

式中1為橫向偏差，cm。

縱向偏差數(shù)值為

2=|1-0| （10）

式中2為縱向偏差，cm。

導(dǎo)航偏差正負值的定義為：若實際到達點在目標點的左側(cè)，則橫向偏差為正；若實際到達點在目標點的右側(cè)，則橫向偏差為負；實際到達點在目標點的上側(cè)，則縱向偏差為正，實際到達點在目標點的下側(cè)，則縱向偏差為負；若實際航向在目標航向的左側(cè)，則航向偏差為正，若實際航向在目標航向的右側(cè)，則航向偏差為負。

1.目標點標記物 2.地布 3.車載系統(tǒng) 4.草莓架

表3表明，隨著速度增加，車載系統(tǒng)的橫向偏差、縱向偏差及航向偏差的最大值、平均值及均方根誤差均增大。但3種速度下各目標點處的橫向偏差、縱向偏差的平均值不超過9 cm，均方根誤差均不超過11.2 cm，標準差小于5 cm；航向偏差的平均值小于10°，均方根誤差小于12°，標準差小于6°。試驗溫室實際測試結(jié)果證明，該精度可滿足機器人在試驗溫室運輸任務(wù)中的導(dǎo)航定位需求。

3.3.2 全路徑導(dǎo)航偏差測試試驗

參考文獻[32]方法設(shè)計試驗，試驗步驟為：車載系統(tǒng)分別以0.2、0.5和0.8 m/s的速度按照圖11所示路徑完成自主導(dǎo)航，一次導(dǎo)航完成后從起點開始以1 m為間隔，測量車載系統(tǒng)實際導(dǎo)航路徑與目標路徑之間的橫向偏差。各速度下試驗重復(fù)3次，以3次試驗在測量點處的橫向偏差平均值作為車載系統(tǒng)該速度下在測量點處的偏差，橫向偏差統(tǒng)計如表4所示。

表3 導(dǎo)航偏差

表4 橫向偏差統(tǒng)計

由表4可知，車載系統(tǒng)以0.2 m/s的速度行駛，實際導(dǎo)航路徑與目標路徑之間的最大偏差小于10 cm，平均偏差小于5 cm；車載系統(tǒng)以0.5 m/s的速度行駛，實際導(dǎo)航路徑與目標路徑之間的最大偏差小于14 cm，平均偏差小于11 cm；車載系統(tǒng)以0.8 m/s的速度行駛，實際導(dǎo)航路徑與目標路徑之間的最大偏差小于18 cm，平均偏差小于13 cm。車載系統(tǒng)在3種速度下均可完成自主導(dǎo)航，安全到達終點，實際導(dǎo)航路線與目標路線之間雖有偏差但未發(fā)生嚴重偏離。

全路徑導(dǎo)航偏差測試試驗表明，車載系統(tǒng)分別以0.2、0.5和0.8 m/s的速度運行時均可完成自主導(dǎo)航到達終點。3種速度下車載系統(tǒng)實際導(dǎo)航路徑與目標路徑間的平均偏差小于13 cm，標準差小于5 cm。

4 結(jié) 論

1）研制了基于前后雙激光雷達的溫室運輸機器人導(dǎo)航系統(tǒng)，與單激光雷達相比，增加了環(huán)境掃描范圍，提高了建圖效率及實時避障能力。該系統(tǒng)采用模塊化的硬件結(jié)構(gòu)設(shè)計和分層式軟件結(jié)構(gòu)設(shè)計，兼顧了運輸機器人對數(shù)據(jù)通量與響應(yīng)速度的要求。

2）導(dǎo)航試驗結(jié)果表明，車載系統(tǒng)分別以0.2、0.5和0.8 m/s的速度運行時，實際導(dǎo)航路徑與目標路徑的平均偏差小于13 cm，標準差小于5 cm。導(dǎo)航目標點處的橫向偏差、縱向偏差的平均值不超過9 cm，均方根誤差均不超過11.2 cm，標準差小于5 cm；航向偏差的平均值小于10°，均方根誤差小于12°，標準差小于6°。溫室實際測試結(jié)果表明，該精度滿足機器人在試驗溫室運輸?shù)膶?dǎo)航定位需求。在下一步研究中，將通過算法優(yōu)化、輔助定位等方式進一步減小導(dǎo)航偏差。

3）系統(tǒng)軟件的核心控制層基于ROS操作系統(tǒng)實現(xiàn)，采用分布式節(jié)點實現(xiàn)信息交互，便于后續(xù)對軟件算法的進一步完善開發(fā)，該系統(tǒng)對溫室機器人導(dǎo)航系統(tǒng)的研發(fā)具有一定借鑒意義。

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Development of dual-lidar navigation system for greenhouse transportation robot

Hou Jialin1,2, Pu Wenyang1, Li Tianhua1,2, Ding Xiaoming3

(1.,,271018,; 2.,271018,; 3.,100125,)

In order to solve the problem of autonomous navigation of robots in greenhouse environment, a navigation system for greenhouse transportation robot based on dual-lidar was developed in this paper, The navigation system consisted of front and rear lidar, compared with the single lidar, the front and rear double lidar could increase the scanning range, reduce the blind area of tracing, improve the efficiency and accuracy of surveying and mapping, and improve the real-time obstacle avoidance ability of the robot. The navigation system of greenhouse transportation robot was composed of a remote monitoring platform and an on-board system. The remote monitoring platform was responsible for selecting the working mode of the on-board system, issuing the the instruction of target points and displaying the location information of the on-board system. As the executor of the instructions, the on-board system was responsible for receiving and executing task instructions ordered by the monitoring platform. Through the real-time communication through wireless network, the remote monitoring platform and the on-board system jointly complete the autonomous navigation task of greenhouse transportation robot. The on-board system hardware mainly consisted of a driving module, a control module, an environmental information perception module, a communication module and a power supply module. The on-board systems software was divided into three layers, user interaction layer, information processing layer and execution layer. The user interaction layer was an open-source Ubuntu-based navigation task scheduler that responsible for adjusting the working mode of the on-board system and issuing target points instructions. The information processing layer was the real-time positioning and map building and fixed-point navigation program based on the Robot Operating System(ROS), which was responsible for collecting the motion information of on-board system and environmental information from lidar, and conducting information fusion. According to the control command and on-board system position and attitude information, map construction, path planning and autonomous navigation were carried out. The executive layer was the mobile platform control program based on the open source real-time operating system of Ubuntu. By collecting the speed information of the encoder, the classical PID algorithm was used to adjust and output the desired Pulse Width Modulation(PWM) wave to control the motor speed, so as to realize the stable and safe movement of the on-board system. The dynamic window algorithm was used to plan the local optimal path to reduce walking time and energy consumption. The test results showed that when the on-board system ran at the speed of 0.2, 0.5 and 0.8 m/s , the average deviation and the standard deviation between the actual navigation path and the target path was less than 13 and 5 cm, respectively; the average value, the root mean square error, the standard deviation of the lateral deviation and longitudinal deviation at each target point was not more than 9, 11.2 and 5 cm, respectively; the average value, the root mean square error, and the standard deviation of the course deviation was less than 10°, 12° and 6°, respectively, which met the navigation accuracy requirements of robot transportation in greenhouse.

greenhouse; robots; navigation; dual-lidar

侯加林，蒲文洋，李天華，等. 雙激光雷達溫室運輸機器人導(dǎo)航系統(tǒng)研制[J]. 農(nóng)業(yè)工程學報，2020，36(14)：80-88.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2020.14.010 http://www.tcsae.org

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2020-04-21

2020-06-26

十三五國家重點研發(fā)計劃項目（2017YFD0701500）；山東省重大科技創(chuàng)新工程項目（2019JZZY020620）

侯加林，教授，博士生導(dǎo)師，主要從事設(shè)施農(nóng)業(yè)研究。Email：jlhou@sdau.edu.cn

10.11975/j.issn.1002-6819.2020.14.010

S147.2

A

1002-6819(2020)-14-0080-09