張潤(rùn)楠 尹宇杰 邱琦 王希文

基于機(jī)器人操作系統(tǒng)（ROS）的智能運(yùn)輸機(jī)器人自動(dòng)導(dǎo)航系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的基本方法，設(shè)計(jì)了一款室內(nèi)智能運(yùn)輸機(jī)器人，小車通過(guò)激光雷達(dá)掃描周圍環(huán)境的實(shí)時(shí)信息，傳入工控處理后通過(guò)見(jiàn)圖算法建立一張二維地圖，小車通過(guò)A*或Dijkstra算法進(jìn)行全局路徑規(guī)劃，通過(guò)局部路徑規(guī)劃動(dòng)態(tài)窗口算法（DWS）進(jìn)行自動(dòng)避障，通過(guò)激光雷達(dá)測(cè)量物體的距離，精確避障，使用OpenCv搭載Python實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別開(kāi)鎖。通過(guò)軟硬件結(jié)合，構(gòu)建了一套具有完整結(jié)構(gòu)的服務(wù)于社區(qū)的運(yùn)輸系統(tǒng)。該系統(tǒng)可以選擇不同的配送類型，選擇不同的服務(wù)模式，選擇配送時(shí)間以及取貨時(shí)間等等，本產(chǎn)品解決了“最后一公里”配送的問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)了“商戶-物品-用戶”一站式服務(wù)，為智慧社區(qū)的構(gòu)建作出了重要的貢獻(xiàn)。

在智能時(shí)代，機(jī)器人已經(jīng)成為幫助人們解決許多問(wèn)題的得力助手。智能運(yùn)輸機(jī)器人在物流、家庭服務(wù)、工業(yè)等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用，但是移動(dòng)機(jī)器人的普及仍然存在很多問(wèn)題亟待解決，如精準(zhǔn)室內(nèi)定位、精準(zhǔn)建立地圖等。為解決上述問(wèn)題，近幾十年間的研究提出了很多有效的解決方案，如自適應(yīng)蒙特卡洛算法、動(dòng)態(tài)窗口局部路徑規(guī)劃算法、A*全局路徑規(guī)劃算法等。

2010年Willow Garage公司發(fā)布了開(kāi)源機(jī)器人操作系統(tǒng)ROS，大大增加了小車在軟件上的復(fù)用性、移植性和軟件間的兼容性，本文基于ROS系統(tǒng)，介紹了一種基于ROS和樹(shù)莓派的室內(nèi)智能運(yùn)輸機(jī)器人，并搭配通用接口，以適應(yīng)不同環(huán)境的應(yīng)用。

小車總體框架

智能機(jī)器人系統(tǒng)主要由手機(jī)客戶端和基于ROS與樹(shù)莓派的智能機(jī)器人組成，手機(jī)端主要包括界面層和通信層，輪式ROS機(jī)器人系統(tǒng)主要包括操作系統(tǒng)層、驅(qū)動(dòng)層及設(shè)備層（硬件層），如圖1所示。

在交互層：采用客戶端App，移動(dòng)App開(kāi)發(fā)擬采用Native App，擬實(shí)現(xiàn)顧客下單、監(jiān)控物流情況、物品狀況照片反饋、生成取貨二維碼等功能，Web頁(yè)面采用html5+ccs3技術(shù)開(kāi)發(fā)，可以同時(shí)在PC端、移動(dòng)端、iOS設(shè)備、安卓設(shè)備上運(yùn)行，可以實(shí)現(xiàn)一套代碼跨平臺(tái)、跨設(shè)備和跨系統(tǒng)的操作，問(wèn)題反饋、機(jī)器人修理等功能。在執(zhí)行層：當(dāng)智能機(jī)器人在運(yùn)輸過(guò)程中受到外界惡意阻擋，或者在配送過(guò)程中遇到強(qiáng)行打開(kāi)柜門等惡意行為時(shí)，智能機(jī)器人會(huì)啟動(dòng)報(bào)警裝置，并觸發(fā)報(bào)警器。麥克納姆輪是由瑞典麥克納姆公司發(fā)明生產(chǎn)的。許多室內(nèi)環(huán)境具有拐角、長(zhǎng)廊等狹小部分，而移動(dòng)機(jī)器人或移動(dòng)智能機(jī)器人靈活性差，不能很好地完成轉(zhuǎn)向，所以不適合在室內(nèi)進(jìn)行建圖導(dǎo)航等工作，若想要實(shí)現(xiàn)機(jī)器人和智能機(jī)器人的全向移動(dòng)，一般使用全向輪或麥克納姆輪。相比全向輪，麥克納姆輪的靈活性和機(jī)動(dòng)性較強(qiáng)，提高了智能機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)穩(wěn)定性。在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中為了方便避障，選用麥克納姆輪。在感知層：本產(chǎn)品感知層主要由Rplidar A1激光雷達(dá)、IMU陀螺儀以及RGBD深度相機(jī)以及攝像頭三部分組成。其中激光雷達(dá)用于測(cè)繪二維地圖并且解決智能機(jī)器人在行駛過(guò)程中的避障問(wèn)題;陀螺儀用于感知智能機(jī)器人的姿態(tài)同時(shí)還可以準(zhǔn)確對(duì)其進(jìn)行定位;深度相機(jī)輔助激光雷達(dá)用于環(huán)境深度感知;攝像頭分為箱內(nèi)攝像頭和箱外攝像頭，箱內(nèi)攝像頭用于監(jiān)測(cè)物品情況;箱外攝像頭用于監(jiān)測(cè)機(jī)器人運(yùn)行情況。在控制層：在ROS規(guī)劃端進(jìn)行地圖構(gòu)建、自主定位、路徑規(guī)劃、路徑跟蹤、自主導(dǎo)航五大模塊的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。通過(guò)制定ROS規(guī)劃端與硬件系統(tǒng)的通信協(xié)議，使整個(gè)軟硬件協(xié)同開(kāi)發(fā)、協(xié)調(diào)工作。通過(guò)樹(shù)莓派4B，連接攝像頭，將照片傳到App客戶端手機(jī)上，此外，可以通過(guò)樹(shù)莓派實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)，語(yǔ)言包傳輸提醒，提升服務(wù)質(zhì)量，同時(shí)也能夠?qū)崿F(xiàn)智能機(jī)器人精準(zhǔn)、安全配送。在驅(qū)動(dòng)層：根據(jù)對(duì)智能機(jī)器人的整體分析，所設(shè)計(jì)的運(yùn)動(dòng)控制線控系統(tǒng)主要分為上位機(jī)和下位機(jī)兩層，上位機(jī)主要是車載工控機(jī)，是整個(gè)機(jī)器人的中央控制系統(tǒng)，負(fù)責(zé)控制整個(gè)機(jī)器人的所有功能。下位機(jī)是由STM32單片機(jī)作為主控芯片負(fù)責(zé)控制信號(hào)的輸出，實(shí)現(xiàn)對(duì)智能機(jī)器人的速度和方向的控制[1]。

硬件方案設(shè)計(jì)

激光雷達(dá)

激光雷達(dá)主要采集用來(lái)構(gòu)建2D柵格地圖的信息，按激光線束分為單線和多線?？梢?60°全方位地采集周圍距離信息。在本產(chǎn)品中傳感器模塊采用高性價(jià)比的單線激光雷達(dá)Rplidar A1。該雷達(dá)為思嵐公司生產(chǎn)，價(jià)格低廉，可靠性高，能夠確保二維柵格地圖構(gòu)建的質(zhì)量。將Rplidar A1作為核心傳感器，可快速獲得環(huán)境輪廓信息，配合相應(yīng)算法的使用，可以幫助機(jī)器人實(shí)現(xiàn)自主構(gòu)建地圖、實(shí)時(shí)路徑規(guī)劃與自動(dòng)避開(kāi)障礙物。

陀螺儀

IMU即慣性測(cè)量單元，在標(biāo)準(zhǔn)情況下，一個(gè)IMU中包含三個(gè)單軸加速度計(jì)和三個(gè)單軸陀螺儀。其中加速度計(jì)的作用是檢測(cè)物體在全局坐標(biāo)系的角速度信號(hào)，即移動(dòng)智能機(jī)器人轉(zhuǎn)動(dòng)的角度。通過(guò)IMU陀螺儀可以測(cè)量得到移動(dòng)智能機(jī)器人在空間中的角速度和角加速度，并且由此可以解算出移動(dòng)智能機(jī)器人的姿態(tài)。所以IMU在智能機(jī)器人導(dǎo)航應(yīng)用中有很重要的作用。

下位機(jī)主控器STM-32模塊

STM-32F103RBT6是一款基于CORTEX-M3內(nèi)核、高性能、低成本、低功耗的微控制器，在軟件和引腳封裝方面同其他STM-32系列處理器是兼容的。

它的時(shí)鐘頻率達(dá)到72MHz，能實(shí)現(xiàn)高端運(yùn)算。內(nèi)嵌128KB FLASH程序儲(chǔ)存器。豐富的外設(shè)，UART、SPI等串行接口以及最大翻轉(zhuǎn)率18MHz的GPIO。它擁有最快1微秒轉(zhuǎn)換速度的雙12位精度ADC，此快速采集、高性能的ADC非常適用于數(shù)據(jù)的快速采集和快速處理，這也是本組選擇它作為核心控制器的一個(gè)重要原因。

電機(jī)驅(qū)動(dòng)模塊

智能機(jī)器人要想穩(wěn)定運(yùn)行，不僅要在電源模塊上做出改變，在電機(jī)驅(qū)動(dòng)方面也要有所不同。采用直流減速電機(jī)驅(qū)動(dòng)，使用12V寬電壓輸入電機(jī)，通電后電機(jī)轉(zhuǎn)速可達(dá)1600r/min，智能機(jī)器人空載時(shí)轉(zhuǎn)速可達(dá)600r/min，電機(jī)減速比為1：30，車輪半徑為30mm。當(dāng)遇到障礙物時(shí)，超聲波傳感檢測(cè)將障礙物的數(shù)據(jù)分析處理后傳送給STM32單片機(jī)，然后由STM32單片機(jī)依據(jù)所檢測(cè)到的各個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)比標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)的處理結(jié)果輸送給BTN7971驅(qū)動(dòng)芯片，從而來(lái)控制電機(jī)驅(qū)動(dòng)4個(gè)麥克納姆全向輪，使機(jī)器人改變方向。

攝像頭模塊

OpenCV攝像頭OpenCV是一個(gè)開(kāi)源、低成本、功能強(qiáng)大的攝像頭模塊。以STM32F767CPU為核心，集成了OV7725攝像頭芯片，攝像頭直接成像，并將信號(hào)實(shí)時(shí)傳給主控板，主控板處理并壓縮后，通過(guò)以太網(wǎng)模塊傳輸向App。

電源模塊

采用12V可充電鋰電池供電，電機(jī)驅(qū)動(dòng)模塊直接由鋰電池提供12V的電壓，電源模塊使用的是XL2596穩(wěn)壓芯片，通過(guò)XL2596芯片穩(wěn)壓處理后輸出5V電壓提供給STM32單片機(jī)，能夠輸出穩(wěn)定電壓以保證電源模塊正常有效工作。這樣即使電機(jī)驅(qū)動(dòng)模塊和控制系統(tǒng)不分開(kāi)供電，也能實(shí)現(xiàn)控制系統(tǒng)的穩(wěn)定工作，減輕機(jī)器人在電源上的承重壓力，為機(jī)器人提供更大的驅(qū)動(dòng)力。

人臉識(shí)別模塊

采用樹(shù)莓派4代作為搭建OpenCV視覺(jué)環(huán)境的硬件設(shè)備。樹(shù)莓派具有能耗低、移動(dòng)便捷性高、集成性高等特點(diǎn)。樹(shù)莓派4代更是在前幾代的基礎(chǔ)上，在性能上有了更大的提升，另外樹(shù)莓派還帶有Raspberry Pi Camera Module v2專用定制攝像頭，擁有定焦鏡頭，高質(zhì)量800萬(wàn)像素[2]。配合樹(shù)莓派4B開(kāi)發(fā)板，運(yùn)行速度快，流暢度較高。用來(lái)作為跑圖像處理的平臺(tái)，開(kāi)發(fā)性高、性能較好、方便且快捷。通過(guò)樹(shù)莓派平臺(tái)搭建計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)來(lái)使用DRN人臉檢測(cè)算法預(yù)訓(xùn)練模型對(duì)人臉進(jìn)行準(zhǔn)確檢測(cè)捕捉，使人臉檢測(cè)更加便捷準(zhǔn)確。

軟件系統(tǒng)設(shè)計(jì)

GmApping SLAM算法

GmApping是一種基于Rpbf的SLAM解決方案，這種解決方案如圖2所示，先估計(jì)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)軌跡，再根據(jù)機(jī)器人的狀態(tài)估計(jì)環(huán)境地圖;然后反過(guò)來(lái)這個(gè)環(huán)境地圖又可以用來(lái)更新機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)軌跡。在算法中的每個(gè)粒子都獨(dú)立地記錄了一條可能的機(jī)器人軌跡及其對(duì)應(yīng)的環(huán)境地圖。GmApping算法作為室內(nèi)應(yīng)用最廣泛的2DSLAM方法，可以實(shí)時(shí)構(gòu)建地圖，在室內(nèi)小地圖場(chǎng)景下地圖計(jì)算量較小時(shí)精度比較高。GmApping算法里每當(dāng)讀取一對(duì)里程計(jì)/激光雷達(dá)信息時(shí)，首先根據(jù)里程計(jì)信息更新機(jī)器人位姿，隨后以新的機(jī)器人位姿為初值進(jìn)行激光掃描匹配。掃描匹配之后得到的激光雷達(dá)的觀測(cè)模型可以給出一個(gè)相對(duì)集中的分布，用采樣的方法在這個(gè)相對(duì)集中的區(qū)域里確定高斯分布的均值和方差，從而得到與真實(shí)分布最為接近的提議分布。在本系統(tǒng)中，直接移植GmApping package進(jìn)入ROS的工作空間，配置好對(duì)應(yīng)激光雷達(dá)的驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)，運(yùn)行GmApping即可構(gòu)建地圖數(shù)據(jù)。開(kāi)源算法GmApping運(yùn)作過(guò)程為：其包含一個(gè)用于OpenSLAM的ROS包，采用了粒子濾波算法，提供了基于激光SLAM的ROS節(jié)點(diǎn)，使用該算法可以從智能機(jī)器人收集的激光和姿勢(shì)數(shù)據(jù)創(chuàng)建柵格地圖[3]。

A*路徑規(guī)劃算法

A*（A-Star）算法是一種靜態(tài)路網(wǎng)中求解最短路徑最有效的直接搜索方法，也是許多其他問(wèn)題的常用啟發(fā)式算法。注意，它是最有效的直接搜索算法，之后涌現(xiàn)了很多預(yù)處理算法（如ALT、CH、HL等等），在線查詢效率是A*算法的數(shù)千甚至上萬(wàn)倍[4]。

A*算法主要步驟如下：

（1）假如將起點(diǎn)存放于Open List中。

（2）循環(huán)執(zhí)行以下過(guò)程。

（3）在Open List中尋找當(dāng)前需要處理的節(jié)點(diǎn)，篩選的標(biāo)準(zhǔn)為這個(gè)節(jié)點(diǎn)的F值是Open List里所有節(jié)點(diǎn)中最小的，假設(shè)這個(gè)節(jié)點(diǎn)為a，當(dāng)找到當(dāng)前處理節(jié)點(diǎn)后，需要將該節(jié)點(diǎn)從開(kāi)放列表里刪除，緊接著將它加入關(guān)閉列表中。

（4）判斷緊挨著a節(jié)點(diǎn)的方格（假如為b、c、d、e、f、g、h、i）是否符合要求，如果那個(gè)方格已經(jīng)在Close List中，或者那個(gè)方格因?yàn)檎系K物或者地形的原因阻礙了運(yùn)動(dòng)路徑，則不考慮這個(gè)方格。如果方格符合要求，則進(jìn)行接下來(lái)的操作：假如b方格不在Open List中，則把b方格的節(jié)點(diǎn)加入Open List中，并把a(bǔ)節(jié)點(diǎn)設(shè)置為b節(jié)點(diǎn)的父節(jié)點(diǎn);若b方格已經(jīng)在Open List中，則計(jì)算從a節(jié)點(diǎn)移動(dòng)到b節(jié)點(diǎn)消耗的F值，如果距離更近，則把a(bǔ)節(jié)點(diǎn)設(shè)置為b節(jié)點(diǎn)的父節(jié)點(diǎn)，并更新b節(jié)點(diǎn)的F值和G值。

（5）如遇到以下情況，則路徑搜索結(jié)束：如果終點(diǎn)已經(jīng)在Open List中，說(shuō)明路徑搜索以及進(jìn)行到最后，完成對(duì)最后一個(gè)節(jié)點(diǎn)的搜索，路徑規(guī)劃完成;如果Open List里面沒(méi)有節(jié)點(diǎn)，則說(shuō)明無(wú)路徑。

（6）從終點(diǎn)開(kāi)始，沿著指向父節(jié)點(diǎn)的箭頭一直到起點(diǎn)，并刪除多余的路徑節(jié)點(diǎn)。

交互界面介紹

手機(jī)App的工作狀態(tài)分為界面層和通信層。界面層用于和用戶進(jìn)行交互，采集用戶輸入的數(shù)據(jù)（例如用戶所輸入的時(shí)間、地點(diǎn)等等），并能夠顯示ROS收到的數(shù)據(jù)信息。通信層用于建立和關(guān)閉socket通信，將用戶在界面層輸入的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為JSON格式，將從ROS收到的JSON數(shù)據(jù)解析并傳輸給界面層（例如智能機(jī)器人實(shí)況、對(duì)比照片等等）。主要設(shè)置了四個(gè)模塊。第一個(gè)是登錄與注冊(cè)，使用我們產(chǎn)品的第一步;第二個(gè)是訂單詳情，用戶可以了解自己的訂單并查看機(jī)器人實(shí)況;第三個(gè)是物品下單，完成物品運(yùn)送的各種模式選擇并輸入時(shí)間地點(diǎn)，具體下單流程如圖3所示;第四個(gè)是問(wèn)題反饋界面，用戶可以輸入待解決問(wèn)題，也可以使用特別功能（衛(wèi)生維護(hù)，查看物品運(yùn)輸前后對(duì)比照片）;最后一個(gè)則是用戶界面，可以查看個(gè)人信息以及進(jìn)行退出登錄操作。

搭配多功能插口應(yīng)用在不同場(chǎng)景

應(yīng)用在機(jī)場(chǎng)和火車站等公共運(yùn)輸服務(wù)場(chǎng)所，搭載配件如下：

（1）壓力傳感器：智能機(jī)器人箱身底部安裝壓力傳感器檢測(cè)乘客箱包重量是否超過(guò)承重量。

（2）安全掃描：通過(guò)在機(jī)器人箱內(nèi)安裝掃描和自動(dòng)檢測(cè)裝置檢測(cè)乘客是否有攜帶違禁用品，確保機(jī)場(chǎng)安全。

（3）自動(dòng)報(bào)警：智能機(jī)器人通過(guò)檢測(cè)人體關(guān)鍵點(diǎn)分析人員行為，確定存在打架斗毆行為時(shí)進(jìn)行報(bào)警。同時(shí)系統(tǒng)可監(jiān)測(cè)對(duì)場(chǎng)景內(nèi)人群的運(yùn)動(dòng)特征變化，并以安全指數(shù)的形式進(jìn)行提示，當(dāng)安全知識(shí)低于閾值時(shí)觸發(fā)報(bào)警裝置。

應(yīng)用在醫(yī)院送藥與餐廳送餐等

社區(qū)服務(wù)場(chǎng)所，搭載配件如下：

（1）信息匹配與人員識(shí)別：系統(tǒng)通過(guò)一系列語(yǔ)音交互和人機(jī)交互確定取貨人的身份信息，并且通過(guò)與已有信息進(jìn)行核對(duì)，匹配成功后將箱門打開(kāi)完成取貨操作。

（2）可分離、可分隔的特殊箱柜：智能機(jī)器人搭載可分離、可分隔的特殊箱柜，對(duì)需要運(yùn)輸給不同用戶的物品進(jìn)行分類，以確保可以多次運(yùn)輸。

應(yīng)用在酒店和辦公樓，搭載配件如下：

（1）加入通信模塊，在物品到達(dá)用戶門口時(shí)，撥打用戶手機(jī)號(hào)碼，告知用戶物品送達(dá)，到門口取物。

（2）搭配多奧RFID梯控系統(tǒng)，可以實(shí)現(xiàn)機(jī)器人自主呼叫電梯，實(shí)現(xiàn)高層樓宇間智能機(jī)器人上下電梯行動(dòng)。

（3）無(wú)線掃描、打印裝置，可以實(shí)現(xiàn)線上下單，智能機(jī)器人自動(dòng)送達(dá)打印文件。

應(yīng)用在圖書(shū)館、庫(kù)房，搭載配件如下：

（1）搭載RFID智能盤(pán)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)幫助圖書(shū)整理、定位。

（2）搭載機(jī)械臂，幫助讀者輕松索引圖書(shū)，幫助清點(diǎn)數(shù)目、貨物，并精準(zhǔn)配送。

結(jié)束語(yǔ)

本文運(yùn)用新一代機(jī)器人操作系統(tǒng)ROS來(lái)開(kāi)發(fā)智能運(yùn)輸機(jī)器人，設(shè)計(jì)了一種簡(jiǎn)單的基于ROS的智能小車自主建圖導(dǎo)航的方法。使用ROS開(kāi)發(fā)移動(dòng)智能小車具有很高的開(kāi)放性和擴(kuò)展性，能進(jìn)行跨平臺(tái)開(kāi)發(fā)，可用該系統(tǒng)開(kāi)發(fā)機(jī)械臂等;系統(tǒng)集合多種功能完善功能包，使得只需在ROS 框架下編寫(xiě)相關(guān)程序和調(diào)整相關(guān)參數(shù)等，就能快速開(kāi)發(fā)出具有相應(yīng)功能的智能小車，提高了開(kāi)發(fā)效率和減少了軟件開(kāi)發(fā)的復(fù)雜性。本產(chǎn)品基于搭配多種模塊進(jìn)行開(kāi)發(fā)，得到基礎(chǔ)運(yùn)輸機(jī)器人，將基礎(chǔ)運(yùn)輸機(jī)器人搭配不同模塊則可以應(yīng)用到多種場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)服務(wù)地點(diǎn)一體化建設(shè)。

參考文獻(xiàn)：

[1]鮑錫桉，孫巧妍，張德軍，等.基于ROS和SLAM的全向移動(dòng)語(yǔ)音機(jī)器人設(shè)計(jì)[J].單片機(jī)與嵌入式系統(tǒng)應(yīng)用，2021，21（10）：59-62+67.

[2]蓋軍雄，雷曉春，江澤濤.基于ROS的阿克曼機(jī)器人室內(nèi)導(dǎo)航實(shí)現(xiàn)[J].中國(guó)體視學(xué)與圖像分析，2021，26（03）：215-225.

[3]吳欣.ROS下移動(dòng)機(jī)器人激光雷達(dá)地圖構(gòu)建與路徑規(guī)劃研究[D].西安理工大學(xué)，2021.

[4]溫博.基于ROS的室內(nèi)自主移動(dòng)機(jī)器人系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D].西安建筑科技大學(xué)，2021.