摘要：文章旨在改進(jìn)傳統(tǒng)電動輪椅的局限性，增加自動導(dǎo)航、環(huán)境建圖、實(shí)時定位等功能。本研究通過對傳統(tǒng)電動輪椅進(jìn)行改裝，在硬件方面增加RGB-D攝像頭、通信模塊和分布式上下位機(jī)主控等設(shè)備；在軟件方面，設(shè)計(jì)下位機(jī)整體框架，實(shí)現(xiàn)與上位機(jī)以及驅(qū)動器通信，并在上位機(jī)ROS導(dǎo)航框架下實(shí)現(xiàn)算法?；赑ID算法使用差速輪運(yùn)動控制模型實(shí)現(xiàn)電機(jī)運(yùn)動控制，基于建圖與同步定位算法下的ORB-SLAM2算法實(shí)現(xiàn)視覺里程計(jì)算，本研究增加稠密建圖功能并將點(diǎn)云圖轉(zhuǎn)化為占據(jù)柵格地圖用于導(dǎo)航。實(shí)際測試結(jié)果表明，該輪椅具備精確室外建圖和導(dǎo)航功能。

關(guān)鍵詞：控制系統(tǒng)；導(dǎo)航；建圖；輪椅

中圖分類號：TP273

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

0 引言

人口老齡化是經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展進(jìn)步的產(chǎn)物，也是21世紀(jì)人類社會共同面臨的重大課題^［1-2］。我國各類殘障人士占到全國人口總?cè)藬?shù)的6.34%^［3］，隨著人口老齡化和殘疾人數(shù)量的不斷增加，老年人與殘疾人對智能導(dǎo)航輪椅的需求也在不斷增加。智能導(dǎo)航輪椅可以幫助殘疾人和老年人解決移動不便的問題，使這類人群更加獨(dú)立，提高他們的生活質(zhì)量。但是，市面上比較常見的電動輪椅不具備自動導(dǎo)航、環(huán)境建圖、實(shí)時定位、里程計(jì)監(jiān)測等功能。因此，在使用傳統(tǒng)輪椅的過程中，護(hù)理人員往往需要跟隨。本設(shè)計(jì)通過改裝目前市面上的傳統(tǒng)電動輪椅、更改控制系統(tǒng)、設(shè)計(jì)分布式控制系統(tǒng)、加裝視覺里程計(jì)環(huán)境感知模塊等方法，使傳統(tǒng)輪椅具有智能導(dǎo)航、實(shí)時建圖與定位等功能。

1 智能輪椅設(shè)計(jì)

本文設(shè)計(jì)的輪椅通過在傳統(tǒng)電動輪椅基礎(chǔ)上更換或添加環(huán)境感知傳感器、控制器、電機(jī)驅(qū)動等硬件設(shè)備，使該輪椅具備智能導(dǎo)航、實(shí)時建圖與定位等功能。設(shè)計(jì)的輪椅計(jì)算控制單元采用上下位機(jī)分布式控制系統(tǒng)架構(gòu)。上下位機(jī)間通過自擬的串口通信協(xié)議進(jìn)行通信。該協(xié)議區(qū)分不同命令以輸出當(dāng)前電機(jī)轉(zhuǎn)速、電機(jī)的啟停以及堵轉(zhuǎn)狀態(tài)等信息。下位機(jī)主控采用STM32F407嵌入式芯片，采用485與電機(jī)驅(qū)動器通信；主控芯片上運(yùn)行差速輪驅(qū)動模型控制電機(jī)的行動。電機(jī)通過霍爾測速獲得當(dāng)前轉(zhuǎn)速信息作為里程計(jì)信息傳輸給上位機(jī)主控。輪椅的整體系統(tǒng)如圖1所示。

上位機(jī)主控安裝英偉達(dá)邊緣計(jì)算芯片的Jeston NX，運(yùn)行Linux操作系統(tǒng)并安裝機(jī)器人操作系統(tǒng)（Robot Operating System，ROS）。上位機(jī)完成與下位機(jī)通信以及環(huán)境感知與導(dǎo)航功能；其中，環(huán)境感知模塊由基于RGB-D攝像頭的視覺里程計(jì)和電機(jī)驅(qū)動器獲取的電機(jī)速度里程計(jì)組成，導(dǎo)航采用ROS中的Navigation框架。

1.1 硬件設(shè)計(jì)

硬件設(shè)計(jì)包括用于導(dǎo)航以及同步建圖與定位的ROS系統(tǒng)上位機(jī)，用于控制、協(xié)調(diào)通信、人機(jī)交互的STM32開發(fā)板下位機(jī)。視覺里程計(jì)攝像頭采用RGB-D攝像頭（型號：Kniect Azure DK）。電機(jī)驅(qū)動器采用AQMD6008BLS-TF。其中，上下位機(jī)采用串口通信，電機(jī)驅(qū)動器與下位機(jī)主控采用485通信。

1.2 下位機(jī)軟件設(shè)計(jì)

下位機(jī)軟件架構(gòu)包括下位機(jī)主框架、串口通信框架、485通信框架、人機(jī)交互和電機(jī)驅(qū)動。（1）下位機(jī)主框架中的時間片任務(wù)棧是一種線性工具，用于實(shí)現(xiàn)多任務(wù)并發(fā)執(zhí)行，確保主控、上位機(jī)和電機(jī)驅(qū)動器之間的通信、人機(jī)交互等功能實(shí)現(xiàn)有序、穩(wěn)定的并發(fā)。（2）串口框架使用自定義串口通信協(xié)議，用于實(shí)現(xiàn)下位機(jī)與上位機(jī)之間的速度里程計(jì)、電機(jī)狀態(tài)上傳以及速度控制等命令下載。該協(xié)議規(guī)定數(shù)據(jù)的傳輸格式和校驗(yàn)方式等細(xì)節(jié)，采用循環(huán)緩沖區(qū)和校驗(yàn)，進(jìn)行數(shù)據(jù)的校驗(yàn)存儲。（3）485通信框架采用RS-485通信協(xié)議，使用數(shù)據(jù)隊(duì)列作為緩沖區(qū)存儲，采用CRC-16校驗(yàn)來保證數(shù)據(jù)的正確性。（4）人機(jī)交互系統(tǒng)通過LED、按鍵和蜂鳴器等設(shè)備，實(shí)現(xiàn)用戶與輪椅之間的交互，為用戶提供輪椅狀態(tài)提示，同時支持監(jiān)護(hù)者遠(yuǎn)程報(bào)警和用戶緊急報(bào)警。下位機(jī)軟件架構(gòu)如圖2所示。

2 輪椅導(dǎo)航框架

環(huán)境數(shù)據(jù)的收集主要由RGB-D攝像頭和無刷電機(jī)的霍爾傳感器完成。RGB-D攝像頭獲取圖像和深度圖像信息，霍爾傳感器收集電機(jī)當(dāng)前轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)作為速度里程計(jì)。基于改進(jìn)的ORB-SLAM2算法，使用深度圖像和RGB圖像信息同步構(gòu)建出占據(jù)柵格地圖（建圖）和實(shí)時位姿（定位）。ROS導(dǎo)航功能包Navigation處理地圖、位姿數(shù)據(jù)和速度里程計(jì)數(shù)據(jù)，用于規(guī)劃目標(biāo)點(diǎn)和輪椅的相對位置。該系統(tǒng)實(shí)時輸出輪椅前進(jìn)速度和旋轉(zhuǎn)速度，并通過差速輪運(yùn)動模型轉(zhuǎn)化為兩輪轉(zhuǎn)速。此外，通過PID算法實(shí)現(xiàn)對電機(jī)的精確控制，保證電機(jī)轉(zhuǎn)速與目標(biāo)速度的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。上位機(jī)ROS導(dǎo)航整體框架如圖3所示。

3 視覺里程計(jì)

視覺里程計(jì)技術(shù)利用視覺信息（如圖像或點(diǎn)云）估計(jì)相機(jī)在空間中運(yùn)動，通過對連續(xù)的圖像（或點(diǎn)云）的跟蹤和三維重建來確定相機(jī)的三維運(yùn)動，并估計(jì)相機(jī)的位姿變化完成同步定位與建圖（Simultaneous Localization and Mapping， SLAM）。視覺里程計(jì)SLAM三維重建的算法包括：基于線性特征實(shí)現(xiàn)單目相機(jī)實(shí)時跟蹤和地圖構(gòu)建的LSD-SLAM算法^［4］、具有高精度高速度單目視覺里程計(jì)算法DSO^［5］以及在單雙目和RGB-D相機(jī)行進(jìn)行高效實(shí)時三維跟蹤OKVIS算法^［6］。

本文采用ORB-SLAM2算法，基于ORB特征點(diǎn)加速了角點(diǎn)的提取，通過3種追蹤模式局部束調(diào)整（Bundle Adjustment， BA）提高相機(jī)幀的追蹤速度，同時結(jié)合全局BA有效地提高了位姿優(yōu)化的高效、穩(wěn)定和準(zhǔn)確性。相較于其他視覺SLAM算法，ORB-SLAM2算法時間成本更低，但ORB-SLAM2建立的稀疏地圖無法直接用于輪椅導(dǎo)航。針對上述問題，圖像數(shù)據(jù)采集使用RGB-D攝像頭，利用點(diǎn)云庫（Point Cloud Library， PCL）增加稠密點(diǎn)云建圖，并將稠密點(diǎn)云圖轉(zhuǎn)化為八叉樹地圖后投影為占據(jù)柵格地圖用于輪椅導(dǎo)航。稠密建圖如圖4所示。

4 室外建圖與定位實(shí)驗(yàn)

安裝視覺傳感器后，控制輪椅進(jìn)行視覺里程計(jì)建圖與定位實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了本設(shè)計(jì)中改進(jìn)的ORB-SLAM2視覺里程計(jì)在本實(shí)驗(yàn)平臺中的導(dǎo)航效果。實(shí)驗(yàn)場景選擇具有低紋理空地，戶外光照良好且存在大量相似物體的戶外停車場，通過ORB-SLAM2建圖與定位生成如圖5（a）所示的輪椅環(huán)繞軌跡圖，并由關(guān)鍵幀BA優(yōu)化得到輪椅所在空間準(zhǔn)確位姿以及軌跡數(shù)據(jù)。根據(jù)RGB-D攝像頭采集圖像以及深度數(shù)據(jù)，基于ORB-SLAM2算法得出的稠密點(diǎn)云數(shù)據(jù)，并轉(zhuǎn)化為如圖6（b）所示的八叉樹地圖，最終轉(zhuǎn)換為占據(jù)柵格地圖。

在建圖過程中，圖6（c）中黑色的部分表示輪椅可以通過的路徑，白色為未知或不可通過的路徑。由圖5（c）所示的三維點(diǎn)云圖中可以直觀看到實(shí)驗(yàn)的真實(shí)場景，并將該場景疊加到如圖6（c）所示的二維占據(jù)柵格地圖，得到如圖6（a）所示的三維點(diǎn)云疊加占據(jù)柵格地圖。

為分析算法定位的準(zhǔn)確性，以測試起點(diǎn)作為原點(diǎn)建立笛卡爾坐標(biāo)系，在路徑中選取5輛車的中心點(diǎn)作為終點(diǎn)。通過計(jì)算終點(diǎn)與起點(diǎn)間的距離，用于測試實(shí)際位置與建圖位置之間的相對誤差，通過計(jì)算實(shí)際導(dǎo)航位置與期望導(dǎo)航位置的偏差定義相對誤差公式（1）如下：

實(shí)際位置與建圖位置之間的相對誤差如表1所示。表中，5個標(biāo)記點(diǎn)的相對誤差均低于5.52%，表明輪椅整個建圖過程中的精確度在可接受范圍內(nèi)。

5 結(jié)語

本文通過安裝STM32下位機(jī)、Jeston NX上位機(jī)、RGB-D攝像頭以及電機(jī)驅(qū)動等，實(shí)現(xiàn)了對傳統(tǒng)電動輪椅的改造。本設(shè)計(jì)通過搭建差速輪運(yùn)動模型與PID電機(jī)控制算法實(shí)現(xiàn)輪椅電機(jī)精確的轉(zhuǎn)動，達(dá)到導(dǎo)航過程中對驅(qū)動輪電機(jī)的控制要求。本設(shè)計(jì)改進(jìn)了基于ORB-SLAM2視覺里程計(jì)算法，將RGB-D攝像頭獲取的環(huán)境數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為稠密點(diǎn)云，并通過對關(guān)鍵幀BA優(yōu)化獲取室外場景中輪椅所處位姿，將點(diǎn)云圖轉(zhuǎn)化為八叉樹地圖最終生成二維占據(jù)柵格地圖，在室外實(shí)現(xiàn)了高效的建圖與定位。由室外建圖實(shí)驗(yàn)可知，改進(jìn)ORB-SLAM2算法構(gòu)建出的占據(jù)柵格地圖，滿足輪椅的定位與導(dǎo)航需求。

參考文獻(xiàn)

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（編輯 王永超）

Research on intelligent navigation wheelchair control system combined with visual odometer

Zhang Yu， Wu Quanyu^*， Hua Qian， Pan Lingjiao， Liu Xiaojie

（School of Electrical and Information Engineering， Jiangsu University of Technology， Changzhou 213001， China）

Abstract： This study aims to improve the limitations of traditional electric wheelchairs by adding functions such as automatic navigation， environment building， and real-time positioning. By modifying the traditional electric wheelchair， the hardware side adds equipment such as RGB-D camera， communication module and distributed upper and lower computer master control. The software side designs the overall framework of the lower computer， realizes communication with the upper computer and the driver， and implements the algorithm under the upper computer ROS navigation framework. Based on the PID algorithm， the motor motion control is realized using the differential wheel motion control model， the visual odometer is realized based on the ORB-SLAM2 algorithm under the map building and synchronous positioning algorithm， and the dense map building function is added and the point cloud map is converted into an occupied raster map for navigation. The actual test results show that the wheelchair has accurate outdoor mapping and navigation functions.

Key words： control system; navigation; drawing; wheelchair