基于ROS的室內巡檢機器人系統(tǒng)設計與研究

摘要：為了保護貴重物品儲藏室的安全，設計了一種室內巡檢機器人，該機器人使用麥克納姆全向輪進行移動，可以靈活轉向。以此機器人為研究對象，基于機器人操作系統(tǒng)（ROS）對機器人的軟件和硬件進行架構，基于ROS提供的各種功能包，設計開發(fā)巡檢機器人建圖導航系統(tǒng)。對SLAM建圖算法進行了研究，選擇Cartographer算法作為建圖算法。實驗表明，機器人可以完成建圖導航和巡視功能。

關鍵詞：機器人操作系統(tǒng);建圖算法;全向移動;巡檢

0? ? 引言

隨著人工智能和機器人技術快速發(fā)展，移動機器人在生產車間、物流倉庫、變電站等場合的應用逐漸增加。由于機器人所處的工作環(huán)境較為復雜，其建圖導航和運動控制的難度也相應增加。機器人的定位與導航逐漸成為該領域研究的熱點問題，解決該問題的關鍵是同時定位和地圖構建（Simultaneous Localization and Mapping，SLAM）技術。SLAM技術可以分為激光SLAM和視覺SLAM兩大類[1]，目前激光雷達SLAM在全向移動機器人平臺上的應用還比較少見，存在較大的發(fā)展空間。

本文通過硬件和軟件架構，設計了一種可以全向行駛的巡檢機器人，在此基礎上，對SLAM建圖算法進行研究，并使用Cartographer算法作為建圖算法。

1? ? 機器人全向移動平臺

本文設計的機器人的硬件主要包括麥克納姆全向移動平臺[2]和各種傳感器，麥克納姆輪是由瑞典麥克納姆公司發(fā)明生產的。許多室內環(huán)境具有拐角、長廊等狹小部分，而差速移動機器人靈活性差，不能很好地完成轉向，所以不適合在室內進行建圖導航等工作，麥克納姆輪因為其獨特的構造，可以很好地完成平移和旋轉等功能，具有很好的機動性和靈活性，可以在室內全向運動。

2? ? 機器人硬件系統(tǒng)設計

該系統(tǒng)使用樹莓派4B作為上位機控制整個機器人，相比于大多數(shù)ROS控制器，樹莓派4B具有更高的性能。機器人采用STM32運動控制器實現(xiàn)電機的驅動，支持4路直流電機閉環(huán)控制，下位機搭載了IMU加速度陀螺儀傳感器，用來校準各種參數(shù)。

巡檢機器人在移動過程中，需要激光雷達獲取周圍障礙物的具體位置信息和周圍環(huán)境的輪廓信息，通過這些信息才能完成地圖構建和自主導航的功能。激光雷達通過USB接口與樹莓派相連，將外部環(huán)境信息發(fā)送給樹莓派進行處理。巡檢機器人在巡檢過程中使用攝像頭實現(xiàn)巡視功能，攝像頭與樹莓派相連，可以實時上傳拍攝信息。機器人通過運動控制器連接4個直流電機來進行運動，IMU加速度陀螺儀搭載在STM32運動控制器上，將收集到的信息上傳到樹莓派，樹莓派通過獲取到的信息來判斷外界情況并進行控制，最終實現(xiàn)地圖的精準建模、機器人的準確定位和機器人路徑實時規(guī)劃。當攝像頭拍攝到可疑人員后，報警電路會啟動進行報警。機器人可以通過USB接口來擴展其他傳感器，以實現(xiàn)更多的功能。

3? ? 機器人軟件架構設計

本文機器人的軟件架構設計是基于ROS的模塊化、層次化框架[3]。ROS是一種分布式結構，ROS系統(tǒng)中的每個功能模塊都可以單獨進行設計和編譯，在運行時以松耦合的形式結合在一起。ROS可以提高機器人的軟件復用率，這也是ROS使用方便的原因之一。為了更好地驅動機器人，ROS將每一個程序細分化，成為不同的節(jié)點（Node）。節(jié)點與節(jié)點之間是松耦合的，因此開發(fā)者可以靈活開發(fā)程序，節(jié)點也是ROS中最小的處理器單元，每個節(jié)點都是以功能包的形式組織在一起。在ROS中多個節(jié)點可以組合成大的功能包，比如用于導航的功能包就包含建圖、定位、導航等多個功能包。

本文設計的機器人軟件架構分成三個層次，分別是可視化操作層、節(jié)點應用層、驅動層。機器人的軟件架構如圖1所示。

使用者通過監(jiān)控操作界面連接機器人，可以獲取機器人的所有信息，觀看攝像頭拍攝的錄像，并對機器人進行操控;節(jié)點應用層包含了實現(xiàn)機器人所有功能的節(jié)點，機器人通過節(jié)點應用層的各個節(jié)點去實現(xiàn)相應的功能。通過啟動底盤控制節(jié)點控制機器人移動，并同時啟動SLAM建圖節(jié)點來實現(xiàn)地圖構建，構建好的地圖可以保存;通過啟用自動導航節(jié)點以及圖像處理節(jié)點、報警節(jié)點，可以根據保存好的地圖實現(xiàn)自主巡檢、最優(yōu)路徑規(guī)劃和報警等功能。

4? ? 機器人SLAM與自主導航系統(tǒng)實現(xiàn)

SLAM研究主要應用于機器人移動的自主化，即機器人在一個未知的環(huán)境下，從任意一個位置出發(fā)，進行移動，在移動的過程中通過自身的估算和地圖進行自身的定位，并且實時構建增量式地圖，實現(xiàn)機器人的自主定位和導航。

SLAM算法經過30多年的發(fā)展形成了顯著的成果，其使用的具體方法可分為兩大類，分別是基于濾波的方法和基于優(yōu)化的方法。Gmapping[4]算法是基于濾波的常見算法，該算法存在更新效率隨地圖擴建下降、缺少閉環(huán)檢測、消耗資源等問題，因此不適用于室內面積較大的儲藏室;而基于優(yōu)化的方法可以較好地解決這一問題，因此本文采用Cartographer算法作為建圖算法。Cartographer算法采用基于圖優(yōu)化的SLAM理論框架，分為局部SLAM（前端）和全局SLAM（后端）兩部分。局部SLAM主要負責Scan-to-Submap與閉環(huán)檢測，將掃描的激光數(shù)據與子圖進行配比，然后會生成一個表達模型為柵格地圖的子圖，當子圖沒有新的數(shù)據幀插入時會進行閉環(huán)檢測，子圖創(chuàng)建之后會尋找與當前估算位姿匹配的最優(yōu)結果，并將其添加到閉環(huán)約束中;全局SLAM主要消除局部SLAM累積的誤差，通過分支定界與預先計算的網格來實現(xiàn)全局閉環(huán)檢測。

巡檢機器人在導航過程中離不開定位和路徑規(guī)劃。一般來說，機器人的全局路徑規(guī)劃主要使用Dijkstra和A*算法，根據地圖的所有信息和指定的目標位置進行計算，從而得到一個全局的最優(yōu)解。局部路徑規(guī)劃是因為巡檢機器人在全局路徑行駛中隨時會遇到障礙物，這就需要機器人在局部移動時能夠實時自主修正路徑，避免與障礙物發(fā)生碰撞。本文主要使用move_base功能包來完成機器人的路徑規(guī)劃。在導航過程中，本文通過蒙特卡洛定位算法實時計算出機器人所在地圖中的位置。

5? ? 結語

本文基于麥克納姆移動平臺設計并實現(xiàn)了一種適合在室內運動的巡檢機器人，用于保護儲藏室的安全。設計了基于ROS的軟硬件框架，研究了SLAM建圖算法，使用Cartographer建圖算法進行建圖，下一階段將進行攝像頭功能的研究和開發(fā)。本文為機器人硬件與軟件的設計提供了一個切實可行的設計方案，在機器人的定位導航和室內安防領域具有一定的參考價值。

[參考文獻]

[1] 朱福利.基于SLAM的移動機器人室內環(huán)境感知和地圖構建研究[D].廣州：廣東工業(yè)大學，2016.

[2] 張鵬，高放，雙豐.基于ROS的全向移動機器人控制系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[J].組合機床與自動化加工技術，2018（7）：89-92.

[3] 劉昊.基于ROS的移動操作機器人設計與開發(fā)[D].上海：上海交通大學，2018.

[4] 常皓，楊巍.基于全向移動模型的Gmapping算法[J].計量與測試技術，2016（10）：1-4.

收稿日期：2020-08-19

作者簡介：管晨曦（1996—），男，河南駐馬店人，碩士在讀，研究方向：智能機器人。