桂林電子科技大學(xué)信息科技學(xué)院 唐 力 韓桂明 劉蘇芮 歐為祥 李宏輝

本文主要是對移動機(jī)器人的二維地圖構(gòu)建、自身定位與導(dǎo)航、運(yùn)動物體跟隨、多用戶視頻監(jiān)控這幾個方面進(jìn)行研究。本設(shè)計(jì)是基于ROS_Kinetic的智能交互輪式移動機(jī)器人，可根據(jù)多傳感器的數(shù)據(jù)融合處理未知復(fù)雜環(huán)境的信息，通過SLAM算法構(gòu)建平面二維地圖，并通過加載構(gòu)建好的二維地圖進(jìn)行自身定位與目標(biāo)點(diǎn)導(dǎo)航；機(jī)器人可通過自身傳感器的數(shù)據(jù)，鎖定與自身最近的運(yùn)動物體，實(shí)現(xiàn)運(yùn)動物體跟隨；同一局域網(wǎng)下，可以通過其他若干個設(shè)備進(jìn)行多點(diǎn)（多用戶）視頻監(jiān)控。此設(shè)計(jì)主要是對移動機(jī)器人的“動態(tài)感知、環(huán)境建模、路徑規(guī)劃、行為控制、遠(yuǎn)程監(jiān)控”展開研究，所以這個項(xiàng)目是一個集環(huán)境感知、動態(tài)決策、路徑規(guī)劃和行為控制等多功能于一體的綜合系統(tǒng)。

1 整體方案設(shè)計(jì)

本文的總體方案分為三大模塊，分別為基于樹莓派的Linux嵌入式平臺、基于PC端的Linux平臺以及基于STM32的單片機(jī)開發(fā)平臺。樹莓派端作為整個系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集以及機(jī)器人動力控制的消息發(fā)布；PC端會接收樹莓派端采集到的大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理并且發(fā)布機(jī)器人運(yùn)動控制的相關(guān)命令；STM32平臺一方面用來采集機(jī)器人此刻的里程計(jì)（機(jī)器人移動角速度、線速度）數(shù)據(jù)進(jìn)行發(fā)布，另一方面是訂閱相關(guān)的控制數(shù)據(jù)，并且為機(jī)器人執(zhí)行相關(guān)的運(yùn)動控制。整體設(shè)計(jì)框架如圖1所示。

圖1 整體設(shè)計(jì)框圖

2 實(shí)現(xiàn)原理

2.1 室內(nèi)SLAM二維建圖實(shí)驗(yàn)原理

SLAM（simultaneous localization and mapping），即時定位與地圖構(gòu)建，或迸發(fā)建圖與定位。在本設(shè)計(jì)中采用了SLAM中的Gampping算法，這種算法主要通過機(jī)器人在運(yùn)動的過程中通過編碼器結(jié)合陀螺儀計(jì)算到里程計(jì)信息，運(yùn)用機(jī)器人的運(yùn)動模型得到機(jī)器人的位姿初步估計(jì)。然后通過機(jī)器人裝載的激光傳感器獲取的激光數(shù)據(jù)結(jié)合觀測模型（激光的掃描匹配）對機(jī)器人位姿進(jìn)行精確修正，得到機(jī)器人的精確定位，最后在精確定位的基礎(chǔ)上，將激光數(shù)據(jù)添加到柵格地圖中，機(jī)器人在環(huán)境中運(yùn)動，通過機(jī)器人不斷的數(shù)據(jù)檢測并且完成局部建模，最終完成整個場景地圖的構(gòu)建。

SLAM的本質(zhì)可以描述為機(jī)器人在未知環(huán)境中從一個未知位置移動，在移動的過程中，進(jìn)行位置估計(jì)進(jìn)行二維建模。二維建圖主要分初始化階段、轉(zhuǎn)移階段、決策階段、重采樣階段、濾波和地圖生成六個階段。通過個六個階段對SLAM算法進(jìn)行描述；如圖2所示是通過SLAM-Gampping算法構(gòu)建二維地圖的基本模型。

圖2 SLAM構(gòu)建二維地圖基本模型

2.2 運(yùn)動物體跟隨的實(shí)驗(yàn)原理

運(yùn)動物體跟隨的最核心的傳感器是激光雷達(dá)，為機(jī)器人開啟運(yùn)動物體節(jié)點(diǎn)時激光雷達(dá)的相關(guān)數(shù)據(jù)，設(shè)定d1、d2、d3......dn為機(jī)器人到障礙物之間的距離，D為機(jī)器人與運(yùn)動物體之間保持的安全距離。當(dāng)打開運(yùn)動物體跟隨的節(jié)點(diǎn)時，激光雷達(dá)360°旋轉(zhuǎn)，計(jì)算出機(jī)器人自身到障礙物之間的距離d1、d2、d3....dn，并且通過算法濾出自身到障礙之間最短的一條距離d。此時，機(jī)器人會把此時最短距離對應(yīng)的障礙作為自動跟隨的鎖定對象。當(dāng)此時的障礙物發(fā)生左邊的變化時，機(jī)器人會檢測到鎖定目標(biāo)的距離D以及目標(biāo)和機(jī)器人自身的相對方向發(fā)生變化時，這是時候，機(jī)器人會自動縮短距離d和當(dāng)前自身的姿態(tài)，保證d=D。機(jī)器人不斷的調(diào)節(jié)姿態(tài)以及距離d，達(dá)到物體跟隨的效果。

2.3 同一局域網(wǎng)的多用戶視頻監(jiān)控的實(shí)現(xiàn)原理

多用戶視頻監(jiān)控的要是服務(wù)端與客戶端的一個數(shù)據(jù)通訊，如圖3是同一局域網(wǎng)服務(wù)器與可客戶端的一個數(shù)據(jù)通信結(jié)構(gòu)模型。首先，服務(wù)端和需要訪問服務(wù)器的客戶端的設(shè)備必須都要在同一個局域網(wǎng)環(huán)境下。硬件平臺獲取到攝像頭的圖像數(shù)據(jù)之后，然后對獲取到的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮處理，然后，需要把視頻流數(shù)據(jù)共享到搭建好的流媒體服務(wù)器中此時客戶端就可以對共享完成的數(shù)據(jù)進(jìn)行訪問，客戶端可以是PC端。也可以是移動端，只需要在客戶端的設(shè)備上打開瀏覽器，在瀏覽器地址欄輸入服務(wù)器的IP地址以及端口號，就可以訪問機(jī)器人的攝像頭畫面，多個客戶端設(shè)備只需在同一個局域網(wǎng)的環(huán)境下，就可以同時訪問機(jī)器人攝像頭的畫面，最終實(shí)現(xiàn)多用戶視頻監(jiān)控的效果。多用戶視頻監(jiān)控的功能是建立在通信流暢的服務(wù)器中，隨著本地客戶端的訪問數(shù)量增加，視頻流數(shù)據(jù)通信的壓力也就會增大，那么回傳到客戶端的視頻流數(shù)據(jù)就會掉幀，出現(xiàn)卡頓的現(xiàn)象。為了保證此功能的運(yùn)行流暢，必須使客戶端訪問的數(shù)量控制在在合理的范圍之內(nèi)。

圖3 同一局域網(wǎng)的多用戶視頻監(jiān)控示意圖

結(jié)論：隨著智能移動機(jī)器人的應(yīng)用領(lǐng)域的擴(kuò)大，人們期望智能移動機(jī)器人在更多領(lǐng)域?yàn)槿祟惙?wù)，代替人類完成更復(fù)雜的工作，不斷的取代傳統(tǒng)的勞動力，更為高效的去完成各項(xiàng)工作。此設(shè)計(jì)主要研究其三大功能，激光雷達(dá)的同步二維地圖構(gòu)建及定位與導(dǎo)航、運(yùn)動物體的智能跟隨、多用戶攝像頭監(jiān)控。此設(shè)計(jì)的研發(fā)給當(dāng)今科技時代的各類機(jī)器人（掃地機(jī)器人、服務(wù)型機(jī)器人、快遞機(jī)器人、軍事機(jī)器人）的研發(fā)奠定了良好的基礎(chǔ)和提供了良好的平臺。此設(shè)計(jì)不僅具有特色和創(chuàng)新點(diǎn)，也有著廣泛的應(yīng)用前景，也是當(dāng)代大學(xué)生在嵌入式、人工智能、移動機(jī)器人研究方面的體現(xiàn)。