摘" 要：針對(duì)農(nóng)業(yè)履帶式移動(dòng)采摘機(jī)器人在自主采摘作業(yè)中的自主建圖與路徑規(guī)劃性能，該文致力于研究基于ROS開發(fā)的履帶式移動(dòng)采摘機(jī)器人的自主建圖與路徑規(guī)劃系統(tǒng)。通過(guò)在履帶式移動(dòng)采摘機(jī)器人的底盤上方裝配激光雷達(dá)及姿態(tài)傳感器用來(lái)獲取周邊環(huán)境的信息和機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)信息，再通過(guò)Gmapping算法搭建機(jī)器人周邊環(huán)境的全局柵格地圖。對(duì)于機(jī)器人的路徑規(guī)劃功能，最終通過(guò)A*算法實(shí)現(xiàn)全局路徑規(guī)劃，通過(guò)DWA算法實(shí)現(xiàn)局部避障功能。最后選取實(shí)驗(yàn)室外部走廊作為履帶式移動(dòng)采摘機(jī)器人自主建圖和路徑規(guī)劃的實(shí)驗(yàn)場(chǎng)地，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該履帶式移動(dòng)采摘機(jī)器人能夠進(jìn)行自主建圖并進(jìn)行路徑規(guī)劃，躲避周邊出現(xiàn)的障礙物，并最終到達(dá)指定目標(biāo)地點(diǎn)，滿足自主導(dǎo)航需求。

關(guān)鍵詞：履帶式移動(dòng)采摘機(jī)器人；ROS；Gmapping算法；路徑規(guī)劃；DWA算法

中圖分類號(hào)：TP242" " " "文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A" " " " " 文章編號(hào)：2095-2945（2023）19-0051-04

Abstract： Aiming at the autonomous mapping and path planning performance of agricultural tracked mobile picking robot in autonomous picking operation， this paper focuses on the autonomous mapping and path planning system of agricultural tracked mobile picking robot based on ROS. The LiDAR and attitude sensor are assembled above the chassis of the tracked mobile picking robot to obtain the information of the surrounding environment and the motion information of the robot， and then the global grid map of the surrounding environment of the robot is built by Gmapping algorithm. For the path planning function of the robot， the global path planning is realized by A* algorithm， and the local obstacle avoidance function is realized by DWA algorithm. Finally， the outer corridor of the laboratory is selected as the experimental site for autonomous mapping and path planning of the tracked mobile picking robot. The experimental results show that the tracked mobile picking robot can carry out autonomous mapping and path planning. Avoid the surrounding obstacles， and finally reach the designated target location to meet the needs of autonomous navigation.

Keywords： tracked mobile picking robot; ROS; Gmapping algorithm; path planning; DWA algorithm

由于農(nóng)業(yè)技術(shù)的不斷改進(jìn)，使得農(nóng)業(yè)移動(dòng)采摘機(jī)器人的應(yīng)用也變得越來(lái)越廣泛。在實(shí)際的農(nóng)業(yè)采摘作業(yè)當(dāng)中，由于環(huán)境的復(fù)雜，會(huì)受到外界諸多因素的干擾，傳統(tǒng)的輪式機(jī)器人也就無(wú)法滿足采摘作業(yè)的要求，而相比之下履帶式移動(dòng)采摘機(jī)器人擁有更好的機(jī)動(dòng)性能，并且該機(jī)器人的履帶式底盤與地面有著較大的接觸面積，使得能夠更好、更有效地運(yùn)作在柔軟或泥濘的場(chǎng)地之上，加上不容易打滑，有著較強(qiáng)的牽引附著能力、通過(guò)性能使得履帶式移動(dòng)采摘機(jī)器人別具優(yōu)勢(shì)，更能適應(yīng)較為復(fù)雜的農(nóng)業(yè)采摘環(huán)境，幫助農(nóng)業(yè)種植人員完成農(nóng)業(yè)采摘任務(wù)。

本文研究了基于ROS的履帶式移動(dòng)采摘機(jī)器人，用來(lái)解決在農(nóng)業(yè)方面機(jī)器人自主采摘作業(yè)中的自主建圖與路徑規(guī)劃性能問(wèn)題。在該履帶式移動(dòng)采摘機(jī)器人的底盤上方安裝激光感應(yīng)雷達(dá)用以感知機(jī)器人周圍外界環(huán)境獲取深度信息，此外該履帶式移動(dòng)采摘機(jī)器人還配備有姿態(tài)傳感器用以獲取機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)信息，再利用Gmapping算法搭建機(jī)器人周邊整體環(huán)境的柵格地圖，A*搜索算法完成全局路徑規(guī)劃，DWA算法動(dòng)態(tài)規(guī)劃實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的局部避障功能。

1" 機(jī)器人定位功能的實(shí)現(xiàn)

在移動(dòng)機(jī)器人的導(dǎo)航系統(tǒng)之中，定位功能占據(jù)著舉足輕重的地位。本研究系統(tǒng)當(dāng)中，采用了自適應(yīng)蒙特卡羅定位算法?；谧赃m應(yīng)蒙特卡羅定位算法，當(dāng)履帶式機(jī)器人及單軸慣性測(cè)量單位、車輪里程表和激光雷達(dá)等傳感器所獲取的信息被結(jié)合在特定的環(huán)境當(dāng)中時(shí)，定位算法就可以通過(guò)粒子濾波器及給定的重要性系數(shù)來(lái)跟蹤移動(dòng)機(jī)器人在整個(gè)地圖中的位姿狀態(tài)，同時(shí)也能獲取地圖與履帶式機(jī)器人之間坐標(biāo)系的關(guān)系。該算法主要原理就在于通過(guò)對(duì)一群機(jī)器人位姿粒子在運(yùn)行環(huán)境中的均勻分布，且基于周邊環(huán)境狀況對(duì)移動(dòng)機(jī)器人的位置和姿態(tài)進(jìn)行定位追蹤，而更新后的粒子權(quán)重值就能決定機(jī)器人位姿預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度的高低。不斷重新采樣，從而使定位變得更加準(zhǔn)確，并且在小于一定閾值的范圍之內(nèi)不斷重復(fù)該過(guò)程。綜上所述，即可完成對(duì)機(jī)器人較為準(zhǔn)確的定位功能的實(shí)現(xiàn)。

2" 機(jī)器人建圖功能的實(shí)現(xiàn)

在移動(dòng)機(jī)器人的建圖方面采用的是Gmapping算法，這一算法是以二維激光雷達(dá)為基礎(chǔ)的粒子波開源算法，能夠?qū)C(jī)器人周邊整體環(huán)境進(jìn)行實(shí)時(shí)的柵格地圖搭建。Gmapping功能包主要包括部分具體如圖1所示。該算法是基于激光雷達(dá)從而獲取移動(dòng)機(jī)器人周邊環(huán)境的深度信息，其中還包括慣性測(cè)量單元，即IMU信息單元，其是通過(guò)慣性定律進(jìn)而對(duì)加速度進(jìn)行測(cè)量的傳感器，此外Gmapping算法還包括里程計(jì)信息部分，該部分的作用是對(duì)驅(qū)動(dòng)輪上的編碼器進(jìn)行一定的積分運(yùn)算，進(jìn)而能夠獲取到移動(dòng)機(jī)器人當(dāng)前的位置所在。將激光雷達(dá)獲取的深度信息、IMU信息及里程計(jì)信息數(shù)據(jù)以話題的形式傳遞給Gmapping，Gmapping算法通過(guò)上述所獲取的數(shù)據(jù)信息從而搭建成柵格地圖。

基于ROS機(jī)器人操作系統(tǒng)平臺(tái)對(duì)實(shí)驗(yàn)場(chǎng)地進(jìn)行slam建圖，首先機(jī)器人從初始位置出發(fā)，繞行實(shí)驗(yàn)場(chǎng)地一圈即可完成對(duì)周邊整體環(huán)境柵格地圖的構(gòu)建。移動(dòng)機(jī)器人的初始位置及繞行路線詳情如圖2所示。

3" 機(jī)器人導(dǎo)航功能的實(shí)現(xiàn)

3.1" 全局路徑規(guī)劃

在移動(dòng)機(jī)器人的導(dǎo)航過(guò)程當(dāng)中，路徑規(guī)劃是確保移動(dòng)機(jī)器人能夠正常且平穩(wěn)運(yùn)行的重要前提，首先需要完成的就是全局路徑規(guī)劃。通過(guò)利用機(jī)器人構(gòu)建的全局地圖，當(dāng)確定一個(gè)需要到達(dá)的目標(biāo)位置時(shí)，通過(guò)導(dǎo)航探索可以獲取一條無(wú)碰撞而且行駛路程較短的路徑，然后再進(jìn)行局部路徑規(guī)劃。以此可以實(shí)現(xiàn)全局路徑規(guī)劃，從而控制履帶式移動(dòng)采摘機(jī)器人的安全運(yùn)行。在本文采取的全局路徑規(guī)劃方法是A*算法。A*算法的評(píng)價(jià)函數(shù)如下

式中：用于估算從起始位置經(jīng)過(guò)節(jié)點(diǎn)n到達(dá)目標(biāo)位置的移動(dòng)機(jī)器人代價(jià)函數(shù)為f（n），用于表示從起始節(jié)點(diǎn)到n節(jié)點(diǎn)在狀態(tài)空間中移動(dòng)機(jī)器人的實(shí)際代價(jià)函數(shù)為g（n），用于估算機(jī)器人從n節(jié)點(diǎn)到達(dá)目標(biāo)位置最佳路徑的代價(jià)函數(shù)為h（n），而h（n）和g（n）一般采用當(dāng)前位置和目標(biāo)位置的歐式距離來(lái)表示

式中：（xn，yn）表示當(dāng)前位置節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)點(diǎn)，（xs，ys）表示初始位置節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)點(diǎn)，（xg，yg）表示目標(biāo)位置節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)點(diǎn)。

3.2" 局部路徑規(guī)劃

倘若需要保證移動(dòng)機(jī)器人能夠安全平穩(wěn)的運(yùn)行，那么全局路徑規(guī)劃和局部路徑規(guī)劃都需要發(fā)揮至關(guān)重要的作用，二者缺一不可。在機(jī)器人運(yùn)行過(guò)程當(dāng)中，障礙物的出現(xiàn)難以避免，而躲避障礙物也是所有機(jī)器人不可或缺的功能之一。局部路徑規(guī)劃是在全局路徑規(guī)劃的基礎(chǔ)之上設(shè)計(jì)的，其目的是為移動(dòng)機(jī)器人提供一條動(dòng)態(tài)最優(yōu)的行駛路線，以獲得最大的碰撞沖突回避速度。本文采用的局部路徑規(guī)劃算法是DWA算法，該算法能夠幫助機(jī)器人在運(yùn)行時(shí)完成實(shí)時(shí)的避障功能：首先分析當(dāng)前周期內(nèi)機(jī)器人控制的線速度與角速度的數(shù)值，經(jīng)過(guò)離散抽樣檢索機(jī)器人可行的控制空間并進(jìn)行狀態(tài)估計(jì)，然后以一定的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)比較軌跡結(jié)果，并保留最優(yōu)的算法，將其發(fā)送到移動(dòng)平臺(tái)進(jìn)行應(yīng)用。DWA算法一共可以分為以下4個(gè)步驟。

1）初始化參數(shù)設(shè)置，包括移動(dòng)機(jī)器人的初始姿態(tài)（機(jī)器人的橫坐標(biāo)、縱坐標(biāo)、目標(biāo)方向與速度方向的角度差及機(jī)器人的速度和角速度）設(shè)置，目標(biāo)位置的設(shè)置及障礙物位置的設(shè)置。

2）計(jì)算速度指令。根據(jù)移動(dòng)機(jī)器人的當(dāng)前姿態(tài)及相關(guān)物理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)計(jì)算一個(gè)矩形動(dòng)態(tài)窗口。

3）在矩形動(dòng)態(tài)窗口中平均搜集多個(gè)位置的移動(dòng)機(jī)器人姿態(tài)，獲取指標(biāo)和總目標(biāo)函數(shù)，從而將函數(shù)中最小點(diǎn)的速度傳送給機(jī)器人。

4）按照3）更新機(jī)器人的當(dāng)前姿態(tài)。接著判斷機(jī)器人當(dāng)前位置，如果已經(jīng)到達(dá)目標(biāo)位置，則結(jié)束算法，反之則繼續(xù)2）操作，直至算法結(jié)束為止。DWA算法具體流程圖如圖3所示。該算法的評(píng)價(jià)函數(shù)為

接著進(jìn)行數(shù)據(jù)的歸一化處理

最終將所得的數(shù)據(jù)相加即為最終結(jié)果。其中n表示采樣的所有軌跡，i表示待評(píng)價(jià)的當(dāng)前軌跡。

4" 移動(dòng)機(jī)器人平臺(tái)搭建

4.1" 硬件平臺(tái)的組成

硬件平臺(tái)主要包括控制部分、驅(qū)動(dòng)部分、傳感部分及執(zhí)行部分。以一臺(tái)主控電腦作為核心的控制部分是硬件平臺(tái)的主體；驅(qū)動(dòng)部分則是由直流無(wú)刷電機(jī)和舵機(jī)共同組成，同時(shí)采用單片機(jī)對(duì)下位機(jī)進(jìn)行控制，單片機(jī)的作用就是獲取主控電腦發(fā)出的信號(hào)，進(jìn)而控制直流無(wú)刷電動(dòng)機(jī)用以驅(qū)動(dòng)移動(dòng)機(jī)器人的運(yùn)行，并控制舵機(jī)來(lái)調(diào)整移動(dòng)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)方向，整個(gè)驅(qū)動(dòng)部分能夠分析和傳遞信息，獲取控制部分的運(yùn)行指令進(jìn)而控制移動(dòng)底盤的方向和速度大??；而傳感部分主要是移動(dòng)機(jī)器人搭載的激光雷達(dá)和姿態(tài)傳感器，主要用來(lái)獲取履帶式移動(dòng)采摘機(jī)器人的當(dāng)前姿態(tài)信息和加速度，搜集機(jī)器人周邊的環(huán)境信息；執(zhí)行部分主要用來(lái)完成機(jī)器人的運(yùn)行功能。此外，本文所論及的履帶式移動(dòng)采摘機(jī)器人還配備有一個(gè)路由器，主要用來(lái)進(jìn)行遠(yuǎn)程控制的相關(guān)操作。整個(gè)硬件平臺(tái)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)詳情如圖4所示。

4.2" 軟件平臺(tái)的組成

本文基于ROS機(jī)器人操作系統(tǒng)，利用激光雷達(dá)及姿態(tài)傳感器通過(guò)驅(qū)動(dòng)程序獲取履帶式移動(dòng)采摘機(jī)器人當(dāng)前的姿態(tài)和周圍環(huán)境信息；機(jī)器人在整個(gè)運(yùn)行過(guò)程中能夠收集數(shù)據(jù)，通過(guò)Gmapping算法構(gòu)建地圖，依照路徑規(guī)劃運(yùn)行。此外，可以通過(guò)主控電腦，啟用ssh遠(yuǎn)程訪問(wèn)進(jìn)而控制整個(gè)系統(tǒng)。

5" 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

該實(shí)驗(yàn)選取走廊作為整體的試驗(yàn)環(huán)境，在機(jī)器人運(yùn)行過(guò)程當(dāng)中，以實(shí)驗(yàn)伙伴保持站立不動(dòng)模擬采摘機(jī)器人運(yùn)行時(shí)遇到障礙物的突發(fā)情形，實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示機(jī)器人能夠輕松繞開障礙物并最終到達(dá)指定目標(biāo)位置。如圖5所示。

6" 結(jié)束語(yǔ)

本文針對(duì)農(nóng)業(yè)履帶式移動(dòng)采摘機(jī)器人在自主采摘作業(yè)中的自主建圖和路徑規(guī)劃性能，通過(guò)激光雷達(dá)感應(yīng)周邊環(huán)境獲取深度信息，進(jìn)而通過(guò)Gmapping算法搭建柵格地圖。經(jīng)過(guò)A*算法進(jìn)行全局路徑規(guī)劃及采用DWA算法實(shí)現(xiàn)局部避障功能，使得機(jī)器人能夠?qū)崿F(xiàn)路徑規(guī)劃方面的功能，通過(guò)實(shí)驗(yàn)也證明了機(jī)器人可以成功實(shí)現(xiàn)自主建圖和路徑規(guī)劃功能，從而滿足自主導(dǎo)航的需求。

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第一作者簡(jiǎn)介：梁?。?997-），男，碩士研究生。研究方向?yàn)殡姎夤こ碳捌渥詣?dòng)化。