譚 浩，陽 清，李江婷，張嘉麟

（湖南理工學院 機械工程學院，岳陽 414006）

隨著計算機技術(shù)不斷向智能化發(fā)展，嵌入式設(shè)備也更多應(yīng)用在生活和工作領(lǐng)域中，基于無線通信的嵌入式自主導航系統(tǒng)的研究需求顯得尤為迫切。ROS 全稱為Robot Operating System，是一款優(yōu)秀的機器人操作系統(tǒng)[1]，ROS 平臺以節(jié)點的思維方式對各個模塊進行開發(fā)，能夠簡化操作流程，提高開發(fā)效率。運用ROS 移動機器人在生產(chǎn)生活中進行開發(fā)能夠降低人力成本，提高生產(chǎn)的科技化和自動化，尤其是超市、商場等場所都需要一個可自主移動的視頻遙控監(jiān)控系統(tǒng)，也就需要視頻監(jiān)控與機器人技術(shù)的智能結(jié)合。

本文研究的智能小車，基于ROS 平臺采用了上位機+下位機的控制模式，在全局路徑和局部路徑分別采用D*算法和動態(tài)窗口算法，利用GPS 和激光雷達等模塊進行路徑規(guī)劃設(shè)計研究，可以在構(gòu)建地圖的基礎(chǔ)上實現(xiàn)自主導航和避障。同時，本設(shè)計采用了基于物聯(lián)網(wǎng)的遠程遙控模塊，實現(xiàn)手機端，PC 端數(shù)據(jù)共享，可以遠程進行人機交互，從而替代人工執(zhí)行相應(yīng)的任務(wù)，提高科技化水平，降低人工成本。

1 基于ROS 平臺的巡邏車自主導航系統(tǒng)基本框架

1.1 平臺架構(gòu)

此控制系統(tǒng)在軟件上采用“Ubuntu+ROS”的控制方式，在模式上采用“上位機+下位機”的控制模式。Ubuntu 是一種完全基于Linux 的操作系統(tǒng)，在此平臺上可以享有很多開源的資源，對于技術(shù)的學習和開發(fā)有顯著作用，也能夠勝任常規(guī)的文字處理和系統(tǒng)編程，ROS 是機器人編程的系統(tǒng)框架，如圖1所示，在這個框架上可以把很多零散的部件結(jié)合起來，進行模塊節(jié)點之間的通信。在“Ubuntu+ROS”平臺上，機器人的決策、計算、控制算法可以更好地組織和運行。監(jiān)控平臺選擇集成化的視頻監(jiān)控設(shè)備，這是一款基于螢石云平臺無線監(jiān)控器，在手機或者電腦上登錄APP 就能實時進行監(jiān)控[2]。

圖1 巡邏車平臺架構(gòu)圖Fig.1 Patrol vehicle platform architecture diagram

1.2 系統(tǒng)框架

上位機硬件部分：樹莓派運動控制器，激光雷達，攝像頭。

下位機硬件部分：STM32 系列運動控制器，WiFi模塊，帶編碼器的直流電機，超聲波，陀螺儀，里程計。

本設(shè)計的硬件結(jié)構(gòu)框架如圖2 所示。上位機由樹莓派系列開發(fā)板作為整套系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理中心，負責接收激光雷達的數(shù)據(jù)和STM32 反饋的數(shù)據(jù)，通過Ubuntu 系統(tǒng)實現(xiàn)ROS 的實時通訊，下位機由STM32 系列開發(fā)板作為核心控制中心，負責與上位機通信，進行數(shù)據(jù)傳輸，實現(xiàn)對陀螺儀，超聲波，電機，里程計傳感器等模塊的數(shù)據(jù)收集與處理[3]，同時通過WiFi 模塊將巡邏車感知的各項數(shù)據(jù)上傳到電腦或手機，在手機PC 端上也能實時監(jiān)控周圍環(huán)境，當需要人為介入控制時，可以通過手機APP 和電腦PC 端遠程控制。

圖2 硬件結(jié)構(gòu)框架圖Fig.2 Hardware architecture diagram

2 上位機操作

樹莓派作為整個系統(tǒng)的大腦，需要連接激光雷達和下位機的各個模塊。如圖3 所示，數(shù)據(jù)采集處理模塊將采集的數(shù)據(jù)，傳遞到SLAM 模塊進行SLAM建圖，SLAM 建圖依賴于ROS 平臺的Gmapping 功能包，在Gmapping 功能包中能對巡邏車進行定位和建圖[4]，在對各個模塊的數(shù)據(jù)融合建圖后，通過自動導航模塊中Navigatin 下發(fā)到各個控制節(jié)點，對下位機下達指令進行自主導航。

圖3 導航模塊簡圖Fig.3 Navigation module diagram

2.1 地圖建模：Gmapping 功能包建圖

Gmapping 功能包主要包括訂閱智能機器人的深度數(shù)據(jù)、IMU 數(shù)據(jù)和里程計數(shù)據(jù)等，如果需要進行對一些重要數(shù)據(jù)的選擇，還可以生成一個基于概率的二維柵格圖，而Gmapping 功能主要基于Fast-Slam，F(xiàn)astSlam 是把Slam 分解成機器人定位和建圖的過程，其中FastSlam 的最主要特點為粒子濾波[5]。粒子濾波是一個非參數(shù)濾波，因為粒子也就是數(shù)據(jù)，通過對這些數(shù)據(jù)的近似或后驗分布，粒子數(shù)據(jù)數(shù)量越多，狀態(tài)中的一個部分就被數(shù)據(jù)填充的越密集[5]。在FastSlam 里，粒子濾波是對機器人的路徑進行計算，為每一個粒子規(guī)劃地圖。本設(shè)計采用“激光雷達+Gmapping”方式，其主要優(yōu)點在于計算數(shù)據(jù)量小、精度高、環(huán)境影響因素小。

2.2 路徑規(guī)劃：Navigation 的導航

Navigation 功能主要包括運用ROS 機器人的傳感器數(shù)據(jù)、里程計信息數(shù)據(jù)和Gmapping 地圖數(shù)據(jù)的反饋進行自主導航。Navigation 導航分為全局規(guī)劃和局部規(guī)劃兩部分，分別由Navigation 的全局規(guī)劃器進行全局規(guī)劃的最短路徑設(shè)定和局部規(guī)劃器進行局部最優(yōu)路徑的設(shè)定，全局規(guī)劃的路線模式選擇為拓撲路線，靠節(jié)點與節(jié)點之間的連接關(guān)系進行路徑規(guī)劃（通過D* 算法進行路徑的規(guī)劃），局部規(guī)劃的路線模式建立柵格地圖進行局部路徑設(shè)定，從而實現(xiàn)機器人的局部避障[6]。其中全局規(guī)劃將生成的全局地圖分段發(fā)送給局部規(guī)劃器，局部規(guī)劃器在收到全局規(guī)劃器的數(shù)據(jù)后結(jié)合自己的局部規(guī)劃算法，轉(zhuǎn)化成控制指令控制小車向預設(shè)的目標點運動。

3 下位機操作

3.1 各傳感器模塊數(shù)據(jù)傳輸

STM32F103 有豐富的外設(shè)接口，強大的運行算法，支持多種通訊方式，能夠及時接收和處理各個模塊傳遞的數(shù)據(jù)。例如，如圖4 所示為MPU6050模塊原理圖，其內(nèi)部融合了三軸陀螺儀，三軸加速度計和1 個數(shù)字運動器，可使用J2 CON2 口連接到STM32F103 控制芯片，以SPI 通訊方式傳輸數(shù)據(jù)，下位機在得到數(shù)據(jù)后上傳到上位機，在上位機進行數(shù)據(jù)融合算法，如圖5 所示。

3.2 利用Serial 庫與下位機通訊

Serial 庫是ROS 自帶的進行串口通訊的庫，在本設(shè)計中主要應(yīng)用于上位機ROS 設(shè)備與下位機單片機的通訊。Serial 是一種標準的通訊協(xié)議，主要進行ROS 設(shè)備與非ROS 設(shè)備的通訊，它為非ROS 設(shè)備提供了ROS 節(jié)點和話題服務(wù)的發(fā)布/訂閱功能，讓非ROS 設(shè)備適用于ROS 的節(jié)點通訊的模式[7]，在系統(tǒng)中無需在上位機編程就能夠輕松進行上位機與下位機的通訊和數(shù)據(jù)交互，提高了系統(tǒng)數(shù)據(jù)傳輸和通訊效率，同時降低了開發(fā)難度。

3.3 人機交互

結(jié)合實際情況研究，當巡邏車出現(xiàn)故障或者路線錯誤時就需要人為介入糾正，所以結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)的研究增加了遠程遙控模塊。如圖6 所示，遠程遙控的WiFi 模塊直接與下位機進行串口通信，STM32反饋的各模塊數(shù)據(jù)可以通過WiFi 模塊上傳到阿里云物聯(lián)網(wǎng)平臺，在該平臺通過訂閱話題（Topic），用手機或者PC 端訂閱對應(yīng)的話題（Topic）后就可以實時觀測到各模塊數(shù)據(jù)，同時可以用APP 或PC 端訂閱Topic 發(fā)布指令，主機PC 或手機移動端向機器人遠程下發(fā)機器人導航的目標位置坐標［x，y，θ］，其中x 與y 分別為機器人在環(huán)境地圖中的橫坐標與縱坐標[8]，θ 為機器人到達至目標位置時的姿態(tài)角。當機器人到達目標位置后，上位機以話題消息的形式與下位機進行通訊，下位機通過電機工作驅(qū)動從而遠程控制巡邏車。

圖6 下位機框架Fig.6 Lower computer framework

4 實驗結(jié)果

自主導航的實現(xiàn)一般分為3 個部分：①環(huán)境地圖的建立，在ROS 系統(tǒng)中可運行Gmapping 節(jié)點得到；②路徑規(guī)劃的設(shè)定，運行Move_base 可以實現(xiàn)；③底盤控制，運行My_robot 節(jié)點實現(xiàn)控制。

實現(xiàn)自主導航的具體步驟如下所述：ROS 機器人通過SSH 命令連接到PC（在Ubuntu 上與開發(fā)版連接需要添加橋接模式），在Ubuntu 上第一次新建終端，導航到建立好的地圖文件“～/ros_ws/src/th/maps”，查看地圖文件，新建第二個終端，運行導航節(jié)點“roslaunch robot mickx4_amcl.launch”，終端出現(xiàn)啟動信息，新建第三個終端，運行move_base 節(jié)點，然后打開Rviz 可視化界面，在Rviz 的左側(cè)訂閱話題導入相應(yīng)的數(shù)據(jù)（圖7（a）），此時ROS 機器人自主導航所需的數(shù)據(jù)已經(jīng)全部導入。點擊“2D new goal”，在地圖上選擇目標點，Rviz 界面會出現(xiàn)紅色箭頭和綠色箭頭，其中紅色箭頭表示全局規(guī)劃的目標點和姿態(tài)位姿信息，綠色箭頭表示局部規(guī)劃的工作路徑（圖7（b））。局部規(guī)劃器主要是避障、優(yōu)化速度等功能的實現(xiàn)，確保生成局部最優(yōu)路徑[9]。在實驗過程中，一旦選定了目標點，Move_base 中的全局規(guī)劃器會自動生成一條最優(yōu)路徑。

圖7 Rviz 可視化實驗結(jié)果Fig.7 Rviz visualization experimental results

5 結(jié)語

本設(shè)計在封閉和開放的環(huán)境下進行實驗論證，結(jié)果表明該設(shè)計能夠很好地進行自主導航，在人機交互的控制模式下該設(shè)計能積極響應(yīng)遠程指令，在指令結(jié)束后也可按照原定路徑自主行進，具有良好的自主導航性能，對移動機器人適應(yīng)未知復雜環(huán)境作業(yè)有著重要參考價值，提高了巡邏的智能化發(fā)展水平，節(jié)省了人力資源，降低了人工成本。在系統(tǒng)設(shè)計方面，開發(fā)人員還需要提高機器人的智能化水平，提高巡檢效率，在周圍環(huán)境發(fā)生異常時能夠及時感應(yīng)，并向控制中心發(fā)出警報。