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        無輪式里程計下移動機器人路徑規(guī)劃的研究

        2021-11-19 13:44:26管修濤孔斌李澤彬張進思鮑惠芳
        電子測試 2021年20期
        關(guān)鍵詞:移動機器人規(guī)劃

        管修濤,孔斌,李澤彬,張進思,鮑惠芳

        (1.皖西學(xué)院機器人創(chuàng)客實驗室,安徽六安,237012;2.皖西學(xué)院 農(nóng)林智能裝備與物聯(lián)網(wǎng)六安市創(chuàng)新中心,安徽六安,237012)

        0 引言

        隨著機器人行業(yè)的發(fā)展,越來越多的領(lǐng)域使用到機器人,但是使用輪式里程計進行外部環(huán)境的感知存在很多問題,尤其是在非水平的地面上,由于顛簸和車輪打滑等顯現(xiàn)會造成測量誤差過大導(dǎo)致收集的數(shù)據(jù)無法使用,從而影響機器人的運動規(guī)劃[1]。隨著SLAM(同步定位與建圖)的發(fā)展,現(xiàn)在的2D-SLAM技術(shù)比較成熟,常使用的2D-SLAM算法有6種,分別為Gmapping、Hector slam、Karto slam、Lago slam、Core slam、Cartographer[2-3]。其中 Gmapping 是使用最多的,該算法是在RBPF算法上進行了優(yōu)化改進[4],但是不適合大場景地圖的構(gòu)建;而Karto slam算法在大場景下制作地圖更合適;Hector slam算法雖然對傳感器要求較高,該算法更加貼合移動機器人的實際運動情況,在小范圍內(nèi)制作出來的地圖精度較高。因此,本研究將采用Hector slam算法利用收集到的激光束點陣來優(yōu)化,估算出收集的激光點在柵格地圖的位置,并通過激光雷達掃描配對機器人進行運動評估,建出精度較高的柵格地圖[5]。確定好機器人的初始位置之后可以利用柵格地圖配合Navigation導(dǎo)航系統(tǒng)可以讓小車實現(xiàn)移動路徑的規(guī)劃并且到指定目標(biāo)位置。

        本文將驗證運行移動機器人在無需輪式里程表的情況下構(gòu)建地圖和路徑規(guī)劃的可行性。

        1 硬件與虛擬系統(tǒng)框架結(jié)構(gòu)

        1.1 硬件平臺的組成

        本文中移動機器人主要是由運動控制驅(qū)動器,下位機樹莓派、信號收集的激光雷達三大部分組成,通過電腦遠(yuǎn)程訪問連接控制移動機器人的運動。其中激光雷達作為傳感器用于獲取周圍環(huán)境中的信息,并將收集到的信息發(fā)送到下位機樹莓派上,樹莓派將收集到的信息發(fā)送到電腦上,通過算法處理收集到的信息,發(fā)布指令給下位機,下位機將指令傳遞給運動器控制移動機器人的移動路徑規(guī)劃。

        1.2 虛擬仿真平臺的搭建

        虛擬仿真平臺采用的是Linux系統(tǒng),使用Ubuntu18.04,并在上面安裝ROS Melodic和Gazebo物理仿真平臺。在Gazebo物理仿真平臺搭建好模擬室內(nèi)場景,將提前搭建好的小車模型導(dǎo)入到仿真平臺,利用ROS系統(tǒng)中自帶的RVIZ插件配合Hector slam將仿真平臺環(huán)境掃描出來構(gòu)建出概率柵格地圖,配合使用Navigation導(dǎo)航進行運動路徑的規(guī)劃。

        2 算法實現(xiàn)和數(shù)據(jù)的優(yōu)化

        實驗中使用的Hector slam算法主要過程是收集概率柵格地圖、利用高斯牛頓法匹配、使用多分辨率地圖比對避免某一部分柵格地圖概率陷入局部極小值。利用插值法來獲得一個連續(xù)的概率柵格地圖。當(dāng)移動機器人運動時候與之前數(shù)據(jù)進行比較分析,運用高斯-牛頓法計算出合適的地圖[6]。使用迭代法的方法找到當(dāng)前時刻移動機器人運動最優(yōu)解并且更新最新的柵格地圖數(shù)據(jù),優(yōu)化柵格地圖邊界不清晰的問題。

        在激光雷達使用過程中,傳感器獲取的數(shù)據(jù)不能直接拿來使用。直線、直角場景的數(shù)據(jù)需要通過概率霍夫變換,處理提取到的擬合更新直線,優(yōu)化數(shù)據(jù)的連續(xù)性,獲得更高精度的柵格地圖,減少其他外來因素對實驗結(jié)果的影響,提高地圖與實際應(yīng)用的匹配程度[6]。

        3 仿真實驗與實際實驗結(jié)果與分析

        圖1 其中圖(1-2)分別為移動機器人在gazebo仿真中起點和終點位置;圖(3-4)分別表示為移動機器人位于柵格地圖中的始點與終點,其圖(4)中紅線為移動機器人路徑;圖(5)是移動機器人在實際環(huán)境構(gòu)建柵格地圖及從A點運動到B點的規(guī)劃路線,左下角為移動機器人實物

        由圖(1-4)可知,在虛擬仿真系統(tǒng)中驗證了Hector slam算法實際有效,并通過觀察上圖(3-4)可知使用Hector slam算法構(gòu)建得到柵格地圖輪廓清晰,Gazebo仿真平臺內(nèi)的邊界在柵格地圖中表現(xiàn)準(zhǔn)確,配合Navigation導(dǎo)航系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)移動機器人在仿真平臺的路徑規(guī)劃運動到指定目標(biāo)位置。圖(5)可知,使用圖中的移動機器人,通過運行結(jié)果發(fā)現(xiàn),移動機器人能夠識別出周圍環(huán)境并且構(gòu)建出輪廓清晰的柵格地圖。使用此柵格地圖,調(diào)整小車上發(fā)射的激光束與柵格地圖重合,給予移動機器人指定目標(biāo)位置B,移動機器人利用構(gòu)建的地圖從A點進行移動路徑規(guī)劃并且自動避障到達指定的目標(biāo)位置B點,此時得到的結(jié)果與仿真結(jié)果一致,符合實驗預(yù)期效果。

        4 結(jié)語

        基于本文虛擬仿真和實驗結(jié)果表明,無需要輪式里程計下移動機器人可以實現(xiàn)路徑的規(guī)劃運動到指定的位置,實現(xiàn)移動機器人的自主導(dǎo)航。運用Hector slam算法得出的實驗數(shù)據(jù)準(zhǔn)確,能夠以地圖的形式直觀的展現(xiàn)出來,滿足移動路徑規(guī)劃的需求,具有一定的使用價值。隨著技術(shù)的發(fā)展,運動路徑規(guī)劃會以多算法多傳感器形式融合,滿足實際環(huán)境中更加復(fù)雜路況。

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