楊海軍，侯永琪，王利祥，曹云龍，焦鴻韜，楊 浩

（洛陽理工學(xué)院，河南 洛陽 471023）

我國單日快遞量過億的情況已成常態(tài)，“最后一公里“的配送概念越來越被人們所熟知[1]，快遞配送環(huán)節(jié)的自動化與無人化成為時代熱題。與此同時，快遞分揀機(jī)器人、無人派件機(jī)器人相繼出現(xiàn)，但由于地形多樣性問題與定位精度問題，遲遲得不到普及。本文以校園物流快件配送終端為背景，介紹了基于ROS 的藍(lán)牙定位快件配送機(jī)器人，電缸與減震、絲桿機(jī)構(gòu)的配合設(shè)計有效解決了地形限制問題，提高配送機(jī)器人的工作穩(wěn)定性并使其具備一定的爬樓梯能力。通過激光雷達(dá)與體感攝像頭的組合，在路徑規(guī)劃過程中有效提高避障精度，室內(nèi)藍(lán)牙定位技術(shù)可實現(xiàn)機(jī)器人的精準(zhǔn)配送，真正滿足客戶送貨到手的需求。

1 配送機(jī)器人方案設(shè)計

配送機(jī)器人整體工作流程圖如圖1 所示。每一個配送機(jī)器人都具有獨立的IP 地址，客戶通過手機(jī)App 預(yù)約機(jī)器人的IP，機(jī)器人通過北斗導(dǎo)航系統(tǒng)進(jìn)行線路規(guī)劃，并將工作線路圖顯示在顯示屏上。配送機(jī)器人通過上位機(jī)與客戶的手機(jī)保持處在同一WiFi 網(wǎng)絡(luò)下，以保證配送機(jī)器人與客戶手機(jī)傳遞實時位置信息。該機(jī)器人在配送過程中通過激光雷達(dá)、視覺導(dǎo)航技術(shù)以提高機(jī)器人在地圖上的位置精度[2]。通過減震、絲桿等機(jī)械機(jī)構(gòu)有效提高了其對復(fù)雜地形的通過能力。到達(dá)指定樓層后，通過室內(nèi)藍(lán)牙定位技術(shù)確定客戶的具體位置坐標(biāo)，借助爬樓梯機(jī)構(gòu)以實現(xiàn)將快件送到客戶手中的目的。

圖1 配送機(jī)器人工作流程圖

配送機(jī)器人包括機(jī)械結(jié)構(gòu)設(shè)計部分、硬件電路設(shè)計部分、軟件設(shè)計部分，以此來實現(xiàn)工作過程中的需求。

2 配送機(jī)器人機(jī)械結(jié)構(gòu)設(shè)計

機(jī)器人整體三維設(shè)計圖如圖2 所示。儲物空間分為上下兩層，存儲箱與機(jī)架之間通過滑道相連接，固定銷進(jìn)行鎖定，方便對儲物箱的大小與型號進(jìn)行更換和維修。機(jī)器人結(jié)構(gòu)簡圖如圖3 所示。

圖2 機(jī)器人整體三維設(shè)計圖

圖3 機(jī)器人結(jié)構(gòu)簡圖

2.1 配送機(jī)器人運動過程分析

配送機(jī)器人整體包括橫向伸展機(jī)構(gòu)、縱向收縮機(jī)構(gòu)、減震系統(tǒng)三個部分。中間一對車輪與車架固定，通過電缸實現(xiàn)垂直方向的伸縮。而前部懸空的車輪與后方車輪不僅可以實現(xiàn)垂直方向，還可以通過橫向伸展機(jī)構(gòu)，以中間部分的腿為基準(zhǔn)進(jìn)行收縮，從而調(diào)節(jié)三腿之間的橫向距離。通過爬樓梯過程對機(jī)械結(jié)構(gòu)分析：

機(jī)器人運動到樓梯處，軟件系統(tǒng)會進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，深度相機(jī)識別將應(yīng)用在樓梯運行階段，開始執(zhí)行上樓梯過程，如圖4 所示。

圖4 爬樓梯過程簡圖

中間懸空腿進(jìn)行收縮，直到中間車輪與第一階臺階持平，在此期間由前腿與后腿進(jìn)行支撐作用，如圖5 所示。

圖5 爬樓梯過程簡圖

后腿電機(jī)驅(qū)動車體前進(jìn)，直至中間腿到達(dá)第一臺階末。后腿收縮裝置進(jìn)行收縮，直至后部車輪與第一階臺階持平，后部伸展裝置收縮，直至后部車輪踏上第一節(jié)臺階，如圖6 所示。

圖6 爬樓梯過程簡圖

最后經(jīng)過以上3 步，車體恢復(fù)到初始狀態(tài)，進(jìn)而達(dá)到平穩(wěn)通過樓梯結(jié)構(gòu)的目的，如圖7 所示。

圖7 爬樓梯過程簡圖

2.2 配送機(jī)器人結(jié)構(gòu)創(chuàng)新性分析

2.2.1 適應(yīng)于多種道路條件

獨特的機(jī)械結(jié)構(gòu)賦予了其豐富的調(diào)整能力，絲桿與電缸的搭配使用，適用于絕大多數(shù)的樓梯樣式。

2.2.2 配送的絕對平穩(wěn)性

配送機(jī)器人打破傳統(tǒng)的車載式配送結(jié)構(gòu)，就算是在上樓梯過程中，依舊保持著車身的絕對水平，這得益于電缸與減震系統(tǒng)的支撐。

2.2.3 模塊化機(jī)構(gòu)設(shè)計

模塊化的設(shè)計理念與特殊的滑槽設(shè)計，方便產(chǎn)品結(jié)構(gòu)的組裝與維護(hù)，降低產(chǎn)品成本。同時儲物箱可更換不同型號與結(jié)構(gòu)，增強(qiáng)運輸物品種類的多樣性。

3 配送機(jī)器人硬件設(shè)計

3.1 機(jī)器人原理圖設(shè)計

使用proteus 軟件對控制電路進(jìn)行設(shè)計與程序仿真，以分析硬件電路可行性。原理圖如圖8 所示。

圖8 機(jī)器人原理圖（局部）

3.2 驅(qū)動部分硬件設(shè)計

驅(qū)動系統(tǒng)的動力由無刷電機(jī)和電缸提供。電缸是小車上升動力的來源，通過控制電磁閥進(jìn)而控制電缸桿的伸縮以實現(xiàn)小車爬樓功能。在電缸壓力作用下電缸桿交替伸縮實現(xiàn)了平穩(wěn)上樓。選用電機(jī)與電缸的參數(shù)如表1、表2 所示。

表1 M3508 無刷電機(jī)

表2 DDA140 電缸

直流無刷電機(jī)采用了內(nèi)置uln2003A 芯片的控制板進(jìn)行控制，電路原理圖如圖9 所示；伺服電缸控制方式采用與伺服電動機(jī)相同的控制方式，采用的伺服驅(qū)動芯片，對輸入01 編碼進(jìn)行匹配后并輸出對應(yīng)的電壓脈沖波形，通過控制輸出的單片機(jī)輸出的脈沖，可有效控制電動機(jī)與電缸的工作行程。控制原理圖如圖10 所示。

圖9 直流無刷電機(jī)控制電路圖

圖10 伺服電機(jī)控制電路圖

3.3 識別與定位部分硬件設(shè)計

避障系統(tǒng)主要由激光雷達(dá)和體感攝像頭組成。機(jī)器人采用slamtec-mapper 激光雷達(dá)與kinect-v1 深度攝像頭。其具體參數(shù)對比如表3 所示。

表3 攝像頭和雷達(dá)的參數(shù)對比

為彌補北斗導(dǎo)航樓層內(nèi)難以精確導(dǎo)航的缺點，采用了導(dǎo)航與室內(nèi)藍(lán)牙定位技術(shù)相結(jié)合的設(shè)計，藍(lán)牙模塊在機(jī)器人進(jìn)入房間內(nèi)始終與用戶手機(jī)連接，源源不斷地向單片機(jī)發(fā)送位置坐標(biāo)。如圖11 所示。

圖11 藍(lán)牙模塊控制電路圖

4 配送機(jī)器人軟件設(shè)計

配送機(jī)器人的軟件設(shè)計主要包含三個部分[3]：上位機(jī)程序設(shè)計、下位機(jī)程序設(shè)計、上下位機(jī)通信程序設(shè)計。軟件設(shè)計框圖如圖12 所示。

圖12 機(jī)器人控制系統(tǒng)框架

4.1 上位機(jī)程序設(shè)計

上位機(jī)主要功能是實現(xiàn)機(jī)器人的自主導(dǎo)航[4]。

ROS 系統(tǒng)是個強(qiáng)大的機(jī)器人操作系統(tǒng)，依照ubuntu本身的驅(qū)動程序與激光雷達(dá)、體感攝像頭、GPS 相結(jié)合，可實現(xiàn)slam，進(jìn)而可實現(xiàn)局部路徑規(guī)劃、物體識別與追蹤。將地圖導(dǎo)航與周身傳感局部路徑規(guī)劃結(jié)合，共同組成了機(jī)器人導(dǎo)航算法。

4.1.1 激光雷達(dá)salm 路徑規(guī)劃

激光雷達(dá)借助點云匹配，即迭代最近點算法對機(jī)器人進(jìn)行定位。在ROS 系統(tǒng)中，Gmapping 算法是基于濾波slam 框架的常用開源slam 算法。Gmapping 基于RBpf 粒子濾波算法[5]，將定位和建圖過程分離，先進(jìn)行定位再進(jìn)行建圖。從消息流向的角度來看Gmapping 算法的結(jié)構(gòu)，如圖13 所示。

圖13 Gmapping 算法的結(jié)構(gòu)框架

ROS 內(nèi)置了slam 功能包，Gmapping 包提供基于激光slam 的一個名為slam_gmapping 的ROS 節(jié)點，調(diào)用功能包并設(shè)置訂閱與節(jié)點便可建模。以實驗室為例，搭建好的室內(nèi)地圖如圖14 所示。

圖14 雷達(dá)室內(nèi)slam 建圖

機(jī)器人自動導(dǎo)航基于已經(jīng)建立完成的地圖模型。以此為判斷基礎(chǔ)，與檢測的地圖模型進(jìn)行匹配對比，若兩個地圖存在不同點則判斷有障礙。

4.1.2 體感攝像頭物體識別程序

在配送機(jī)器人工作場景下，如果只用激光雷達(dá)傳感器進(jìn)行位置標(biāo)定的話，對于移動較快的物體，雷達(dá)的反饋會比較慢。還應(yīng)配合kinetc-RGB 攝像頭來對周圍三維物體進(jìn)行感知。

kinetc-RGB 在Linux 下有幾種開源的驅(qū)動包，并且ROS 針對驅(qū)動也有相應(yīng)的功能包。本文使用freenect_camera 來驅(qū)動Kinect 攝像頭。

在RasPi 上安裝freenect_camera 驅(qū)動包，在PC 端使用rviz 可視化軟件就可以看到三維點云數(shù)據(jù)，實驗室中采集的點云圖如圖15 所示。

圖15 kinect 獲得的點云信息

4.1.3 Kinect 與Lidar 的融合導(dǎo)航

在靜態(tài)環(huán)境中多個傳感器采集數(shù)據(jù)且融合利用的方法是以概率分布體現(xiàn)的，以適應(yīng)高斯噪聲分布的不確定性[6]。具體理論思想是通過已知的向量x 估計出未知狀態(tài)下的n 維向量x1，進(jìn)而可做出二維的柵格地圖。具體的傳感器融合流程圖如圖16 所示。

圖16 傳感器融合導(dǎo)航流程圖

4.2 下位機(jī)程序設(shè)計

下位機(jī)為以arduino 為核心板的控制板，通過設(shè)計原理圖與打印焊接，自主設(shè)計出集成電機(jī)控制模塊、九軸姿態(tài)傳感器、穩(wěn)壓電路、降噪電路于一體的集成板。

4.2.1 電機(jī)PID 算法控制設(shè)計

PID 算法是結(jié)合比例、微分、積分環(huán)節(jié)于一體的控制算法[7]。本文采用PID 對電機(jī)進(jìn)行控制。在arduino 程序設(shè)計中，表示初始誤差命令的程序為：nerror=setpoint-input;代表總輸出程序命令行為：output=kp*nerror+ki*serror+kd*（lerror -nerror）。

4.2.2 arduino 的傳感器驅(qū)動程序

圖17 藍(lán)牙室內(nèi)定位圖

Arduino 內(nèi)置了許多硬件的底層驅(qū)動程序，配送機(jī)器人用到的超聲波模塊、姿態(tài)傳感器、漫反射紅外測距都可以找到相應(yīng)的驅(qū)動程序。各函數(shù)聲明為：void ultrasound（）;//超聲波模塊void sensors（）;//姿態(tài)傳感器void diff_infr_rang（）;//漫反射紅外測距。

4.2.3 IBeacon 藍(lán)牙室內(nèi)定位技術(shù)

IBeacon 是一款室內(nèi)定位技術(shù)，通過軟硬件的結(jié)合，可將室內(nèi)定位精度提到1m 以內(nèi)，解決了配送機(jī)器人最后室內(nèi)配送精度的問題。借助移動端App，可實現(xiàn)手機(jī)與iBeacon 的實時坐標(biāo)標(biāo)定，從而實現(xiàn)精準(zhǔn)送貨。

4.3 RasPi 與arduino 的串口通信

ROS 可通過arduino-ROS 接口與arduino 進(jìn)行數(shù)據(jù)傳送，是使用UART 通信協(xié)議在arduino 板與PC 間通信的標(biāo)準(zhǔn)方法。這樣，RasPi 在接收到傳感器傳遞的信息后，便可通過串口將調(diào)整程序發(fā)送給arduino 單片機(jī)，以實現(xiàn)對配送機(jī)器人運動狀態(tài)的調(diào)整。通過設(shè)置不同的publisher（發(fā)布者）與subscribers（訂閱者），可實現(xiàn)數(shù)據(jù)在上、下位機(jī)的雙向傳遞。

5 結(jié)束語

本文對所設(shè)計的基于ROS 的藍(lán)牙定位快遞配送機(jī)器人進(jìn)行了概述說明。設(shè)計的目的在于實現(xiàn)快件配送行業(yè)的全自動化，并以低廉的成本滿足大眾對于優(yōu)質(zhì)生活的需要。對機(jī)器人的機(jī)械結(jié)構(gòu)、硬件設(shè)計、軟件設(shè)計進(jìn)行分析，從理論與仿真分析上證明了設(shè)計的可行性，并具備較大的優(yōu)勢與創(chuàng)新性。本設(shè)計旨在滿足電子商務(wù)產(chǎn)業(yè)日益增長的需求量，節(jié)約人力配送的成本，以達(dá)到服務(wù)社會，服務(wù)校園的初衷。