任世軒，于宗鑫

(長安大學，陜西 西安 710064)

0 引 言

2020年機器人工業(yè)應(yīng)用已經(jīng)來到了第61個年頭，自1956年喬治·德沃爾(George Devol)和約瑟夫·英格伯格(Joseph Engelberger)開發(fā)出第一臺工業(yè)機器人起，人們開始逐步將機器人應(yīng)用到各個領(lǐng)域中[1]?，F(xiàn)如今，在計算機科學、控制技術(shù)、傳感器技術(shù)和人工智能算法的迅猛發(fā)展下，機器人與人工智能的發(fā)展必定像滾滾巨浪一般席卷而來，再次為人類生產(chǎn)技術(shù)和社會生活帶來一次全新的、全方位的革命[2]。

2020年ROS操作系統(tǒng)同樣也迎來了他的十二歲生日，ROS系統(tǒng)的起源是2007年斯坦福大學人工智能實驗室與機器人技術(shù)公司W(wǎng)illow Garage的合作項目——斯坦福人工智能機器人項目the STAIR(Stanford Artificial Intelligence Robot) project[3]2008年之后由Willow Garage來進行推動。隨著PR2那些不可思議的表現(xiàn)，譬如疊衣服，插插座，做早飯，ROS也得到越來越多的關(guān)注。Willow Garage公司也表示希望借助開源的力量使PR2變成“全能”機器人[4]。

ROS是一個適用于機器人的開源的元操作系統(tǒng)[5]。它提供了操作系統(tǒng)應(yīng)有的服務(wù)，包括硬件抽象，底層設(shè)備控制，常用函數(shù)的實現(xiàn)，進程間消息傳遞，以及包管理。它也提供用于獲取、編譯、編寫、和跨計算機運行代碼所需的工具和庫函數(shù)[6]。在某些方面ROS相當于一種“機器人框架”(robot frameworks)。ROS的核心是分布式網(wǎng)絡(luò)，基于TCP/IP的通信方式，實現(xiàn)模塊點對點的松耦合連接[7]。

筆者重點介紹一種基于ROS的探測機器人控制系統(tǒng)設(shè)計方案，通過此機器人達到對室內(nèi)外場景進行探測的目的，具有模塊化程度高，可移植性、可拓展性強的特點，通過模塊化設(shè)計方法使其適用于不同場景的探測。

1 洞窟探測機器人控制系統(tǒng)設(shè)計

機器人采用樹莓派4B作為上位機，使用Ubuntu18.04操作系統(tǒng)，系統(tǒng)內(nèi)使用ROSmelodic作為控制平臺。樹莓派上連接LED顯示屏幕、鍵盤、鼠標等外設(shè)，通過USB接口連接單線激光雷達、雙目攝像頭和STM32單片機。

在局域網(wǎng)無線信號無法覆蓋的地域進行測試時，使用樹莓作為控制節(jié)點；在局域網(wǎng)無線信號可以通訊的地域進行測試時，可以使用PC通過局域網(wǎng)使用ssh服務(wù)對樹莓派及下位機進行控制。

單線激光雷達負責地圖的構(gòu)建、雙目攝像頭負責對場景進行深度信息掃描。樹莓派上位機通過USB串口與 CH340芯片相連，轉(zhuǎn)為RS232接口與STM單片機相連，實現(xiàn)上下位機的通信與控制。STM32單片機通過電機驅(qū)動器的PWM信號控制左右車輪的轉(zhuǎn)速，實現(xiàn)兩輪差分驅(qū)動。電機再通過編碼器反饋當前碼值給下位機，實現(xiàn)速度閉環(huán)控制。整車硬件系統(tǒng)架構(gòu)如圖1所示。

圖1 探測機器人硬件架構(gòu)

2 洞窟探測機器人軟件系統(tǒng)設(shè)計

上位機樹莓派內(nèi)使用Ubuntu內(nèi)ROS元系統(tǒng)搭建。IMU、STM32電機模塊、均通過USB串口實現(xiàn)通信，通過ROS內(nèi)部的相應(yīng)節(jié)點實現(xiàn)數(shù)據(jù)上傳，再通過位置積分、二次濾波、傳感器信息融合姿態(tài)估算和概率定位，軟件架構(gòu)如圖2所示。

圖2 然側(cè)機器人軟件架構(gòu)圖

IMU獲取的數(shù)據(jù)并非穩(wěn)定的，其波動性較強，且會因為裝配誤差產(chǎn)生零點漂移，初始位姿的誤差會在積分運算過程中產(chǎn)生更大的誤差，所以在IMU采集到原始數(shù)據(jù)后需要先使用最小二乘法進行IMU零點誤差的消除，之后使用madgwick算法將三軸加速度計、三軸陀螺儀和三軸磁力計的數(shù)據(jù)進行融合，之后使用擴展卡爾曼濾波和蒙特卡洛實現(xiàn)自身定位。通過一系列坐標轉(zhuǎn)換完成地圖建立和導(dǎo)航。

3 地圖構(gòu)建實驗

使用該機器人搭載上海思嵐公司設(shè)計的RPLIDARA1建立室內(nèi)柵格地圖，由于另外一間房屋過于狹小，本次測試僅使用屋內(nèi)兩個房間作為測試場地室內(nèi)實際環(huán)境如圖3。使用catographer算法建立柵格地圖效果如圖4，實驗效果良好。

圖3 室內(nèi)環(huán)境實景圖4 室內(nèi)柵格地圖

使用該機器人搭載小覓雙目相機使用rtab-map方法對室外進行院落進行視覺建圖如圖5、6所示。中間黑色區(qū)域為住宅樓體，灰色部分為環(huán)繞住宅樓的道路。

圖5 室外視覺三維地圖 圖6 室外視覺三維地圖(俯視圖)

4 結(jié) 語

使用基于ROS的控制系統(tǒng)開發(fā)方案可以迅速便捷的開發(fā)出機器人平臺，且可拓展性強，其上可以搭載多種外設(shè)。經(jīng)試驗，此平臺適用于簡單的室內(nèi)、室外探測場景，可作為SLAM建圖設(shè)備的底層行駛平臺，且具備較強的可拓展性。