劉慶 鄧杰銘 張棚

摘 要：當今社會，機器人和無人駕駛技術(shù)的快速發(fā)展，機器人已經(jīng)應用于各個行業(yè)中，路徑規(guī)劃作為該領域的研究問題之一，具有重要的理論研究意義和實踐應用價值。本文分析了ROS操作系統(tǒng)的構(gòu)成，基于ROS操作系統(tǒng)上分析了路徑規(guī)劃的分類以及不同的路徑規(guī)劃算法，實現(xiàn)在不同場景設定初始節(jié)點和目標節(jié)點，運用A*算法以及動態(tài)窗口算法，對移動機器人的運動軌跡進行路徑規(guī)劃仿真，根據(jù)兩種路徑規(guī)劃算法的實現(xiàn)過程，得到仿真實驗結(jié)果。

關(guān)鍵詞：ROS 路徑規(guī)劃 A*算法 動態(tài)窗口算法

1引言

目前，工信和信息化部、國家發(fā)展改革委、財政部等三部委聯(lián)合印發(fā)了《機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2016-2020年）》，為我國機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展描繪了清晰的藍圖，構(gòu)建智能制造為根本特征的新型移動機器人，相比于傳統(tǒng)移動機器人只能在事先設定好的程序和熟悉的環(huán)境中進行機械性動作，新型移動機器人具有自主規(guī)劃路徑、自主導航、自主避障的智能機器人。

移動機器人在各行業(yè)中的應用環(huán)境的不同，面臨不同的運動軌跡和突發(fā)問題，這急需提高移動機器人的應用性能。未來，無人駕駛汽車、巡檢機器人等設備的發(fā)展都需要使用機器人的路徑規(guī)劃與自主導航功能，因此，移動機器人的路徑規(guī)劃能力至關(guān)重要[1]。為實現(xiàn)移動機器人的路徑規(guī)劃，采用基于ROS操作系統(tǒng)的路徑規(guī)劃算法制定最優(yōu)路徑。

2 ROS操作系統(tǒng)簡介

ROS是一個適用于機器人的開源的元操作系統(tǒng)，它提供了操作系統(tǒng)應有的服務，主要目標是為機器人研究和開發(fā)提供代碼復用的支持。

ROS是將原本松散的零部件耦合在一起，這些零部件稱為節(jié)點，每個節(jié)點獨立運行，與其他節(jié)點相互通信。ROS提供了大量的功能包，開發(fā)者可以直接調(diào)用包含所需節(jié)點的包，ROS支持多語言開發(fā)，不同的節(jié)點可以使用不同的語言開發(fā)，這種具有獨立性和開源型的模塊化開發(fā)設計提高了共享性和開發(fā)效率[2]。ROS是通訊機制、工具軟件包、機器人高層技能以及機器人生態(tài)系統(tǒng)的集合。

3移動機器人仿真設計

3.1仿真系統(tǒng)架構(gòu)

采用模塊化設計可提高系統(tǒng)利用率，將仿真系統(tǒng)分為環(huán)境搭建、算法模塊、起始/目標節(jié)點、障礙設置四大模塊，系統(tǒng)構(gòu)成如圖1所示。

3.2仿真目標設計

（1）搭建界面友好的仿真環(huán)境，將界面設計的美觀且人性化、展現(xiàn)的與真實場景相似。

（2）界面可以在移動機器人能到達的場景范圍內(nèi)變換場景設施、障礙設置。

（3）可隨意設置移動機器人的起始節(jié)點位置以及目標節(jié)點位置。

（4）根據(jù)不同的路徑規(guī)劃算法使機器人運動，比較不同算法之間的優(yōu)缺點。

3.3系統(tǒng)仿真平臺

在Ubuntu20.0環(huán)境下搭建的ROS操作系統(tǒng)為移動機器人提供了一系列的控制器接口、傳感器接口、工具箱等，所提供的功能包提高機器人開發(fā)效率。使用Gazebo作為系統(tǒng)仿真軟件，需要在Gazebo中配置移動機器人模型、創(chuàng)建不同仿真環(huán)境。

4路徑規(guī)劃算法的實現(xiàn)

路徑規(guī)劃是移動機器人運動的最基本環(huán)節(jié)，主要包括感知、決策、控制，一般的路徑規(guī)劃指的是決策部分，如圖4所示。在有障礙物的運動環(huán)境中，找到一條從起點到終點的最優(yōu)運動路徑，機器人在運動過程中能無碰撞、安全的繞過所有障礙物，機器人需要對靜態(tài)和動態(tài)環(huán)境做出綜合判斷，并規(guī)劃出最優(yōu)路徑。

在仿真環(huán)境中采用A*算法、動態(tài)窗口算法[3]對移動機器人的運動路徑模擬，實現(xiàn)移動機器人的路徑規(guī)劃仿真。

首先在Gazebo軟件中模擬真實場景，給定移動機器人的初始節(jié)點和目標節(jié)點，A*算法在地圖中搜索節(jié)點信息[4]，根據(jù)下一節(jié)點到目標節(jié)點的距離做出估價，得到目前節(jié)點的最有路徑的可能性，快速搜索出可能性最大的路徑。

相比于A*算法的搜索啟發(fā)式路徑規(guī)劃，動態(tài)窗口算法是對移動機器人的行駛軌跡、模型速度采樣，由此得到不同運動速度，根據(jù)每條軌跡的不同角度差、最短距離以及當前速度分別對每條路徑進行評價[5]。

5實驗仿真及結(jié)論

本實驗仿真系統(tǒng)在虛擬機上運行，使用Linux操作系統(tǒng)，采用Gazebo作為開發(fā)平臺，移動機器人的路徑規(guī)劃驗證結(jié)果都在仿真平臺上實現(xiàn)。

使用A*算法和動態(tài)窗口算法分別實現(xiàn)移動機器人的路徑規(guī)劃，并且機器人在不同的場景使用不同的算法，如圖3所示。

由仿真實驗可以得到在不同場景中使用不同算法，移動機器人的運動軌跡不同，根據(jù)初始節(jié)點與目標節(jié)點的設定，機器人能夠成功避開設定障礙，找到最優(yōu)路徑，實現(xiàn)達到目標位置。結(jié)果表明，A*算法適用于靜態(tài)搜索路徑，環(huán)境一旦變化，則需重新開始規(guī)劃節(jié)點到目標節(jié)點路徑，相對于A*算法，動態(tài)窗口算法適用于局部路徑規(guī)劃，將全局路徑進行局部路徑規(guī)劃，直到到達目標點。

6結(jié)語

（1）本文主要對基于ROS操作系統(tǒng)的移動機器人的路徑規(guī)劃的場景仿真，采用不同路徑規(guī)劃算法，找到機器人運動的最優(yōu)路徑，得到安全、穩(wěn)定的避障路徑，完成動態(tài)實驗。

（2）仿真A*算法與動態(tài)窗口算法的路徑規(guī)劃。通過仿真可以看出兩種算法的區(qū)別，并驗證了兩種算法的適用情況以及優(yōu)缺點，完成移動機器人在不同場景、不同算法的路徑規(guī)劃。

參考文獻：

[1]李賀喜，李富強，牛童立，李康，杜邊境.基于ROS系統(tǒng)移動機器人SLAM算法的研究與實現(xiàn)[J].技術(shù)與市場，2020，27（07）：97+99.

[2]吳夢珂，任工昌，劉朋.基于ROS的移動機器人多目標點導航的實現(xiàn)[J].電子技術(shù)，2018，47（07）：26-29+22.

[3]孫章軍，田海晏，鄧雙成，孫晨.移動機器人路徑規(guī)劃仿真平臺設計[J].北京石油化工學院學報，2006（03）：16-19.

[4]霍鳳財，遲金，黃梓健，任璐，孫勤江，陳建玲.移動機器人路徑規(guī)劃算法綜述[J].吉林大學學報（信息科學版），2018，36（06）：639-647.

[5]何壯壯，丁德銳.基于D-star和DWA的改進機器人導航方法[J].電子測量技術(shù)，2019，42（12）：122-128.

作者簡介：

劉慶 ，女 ， 重慶郵電大學 工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)與網(wǎng)絡化控制教育部重點實驗室? 在讀研究生 研究方向：物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與應用

基金：重慶市教委雛鷹計劃第九期研究項目“基于Hadoop智能家居管理軟件的研究與設計”（編號：CY200609）