1、基于ROS的智能代步車嵌入式運動限制系統摘要：針對目前智能代步車運動限制系統功耗高、體積大和開發本錢高和工作量大等缺乏,提由一種基于機器人操作系統(RobotOperatingSystem,RO0的智能代步車嵌入式運動限制系統.該運動限制系統將ROS移植到arm嵌入式板卡,將arm作為中央處理器,運用ROS中的導航功能包實現智能代步車的地圖建立、路徑規劃、室內外自主導航、運動限制等功能,最后通過仿真實驗驗證了該運動限制系統的可行性.關鍵詞：機器人操作系統；智能代步車；嵌入式運功控制系統中圖分類號：TP311文獻標識碼：A文章編號：2096-1472(2021)-06-48-03Abstract

2、:Inviewofsomeoutstandingproblemsofintelligentelectronicscooters,suchasthehighpowerconsumption,thehugesize,thehighdevelopmentcostsandheavyworkloadthepaperproposesanembeddedmotioncontrolsystembasedontheRobotOperatingSystem(RO0forintelligentelectronicscooterstheROSwasportedtothearmembeddedboardwhichisu

3、sedasthecentralprocessorintheembeddedmotioncontrolsystem.Functionslikemapbuilding,routeplanning,indoorandoutdoorautonomousnavigationandmotioncontrolareimplementedthroughtheROSnavigationfunctionpackage.Attheendofthepaper,thefeasibilityofthemotioncontrolsystemisverifiedthroughthesimulationexperiments.

4、Keywords:RO&intelligentelectronicscooters;embeddedmotioncontrolsystems1弓E(Introduction)隨著社會的開展和人類文明程度的提升,人們特別是殘疾人愈來愈需要運用現代高新技術來改善他們的生活質量和生活自由度.智能代步車的由現提升了老年人和殘障人士的行動自由度,受到了社會的普遍關注,將機器人技術1-4應用于智能代步車提升智能代步車的智能化、平安化、實用化程度具有廣泛的應用前景.然而,機器人技術的復雜性和多任務性給智能代步車運動限制系統程序的編寫帶來很大的困難.傳統的智能代步車運動限制系統都是開發者單獨設計,在不

5、同的平臺間移植需要很大的工作量.機器人操作系統5,6(RobotOperatingSystem,RO0起源于2007年斯坦福大學人工智能實驗室與機器人技術公司的工程合作,ROS是一種分布式處理架構,為機器人系統的開發提供了一個很好的框架,擁有用于機器人的各種功能包,這些功能包單獨設計,在運行時松散耦合,提升了代碼復用率.限制系統作為智能代步車的核心局部,其性能好壞和開發周期直接決定著智能代步車的智能化程度、平安性能和使用本錢,如何簡單快速地為智能代步車構建運動限制系統是一個值得深入研究的問題.本文針對智能代步車提生了一種基于ROS的嵌入式運動限制系統,應用ROS提供的功能包實現智能代步車的定位

6、、導航與限制.2運動限制系統硬件設計(Hardwaredesignofmotioncontrolsystem)智能代步車本體為電動輪椅車,在此根底上進行改裝,增加必要的傳感器和嵌入式arm開發板,針對不同的任務需求,在智能代步車本體上安裝相應的傳感器,如圖1所示,智能代步車的底盤為兩輪驅動結構,兩個驅動輪安裝于車體前方,采用兩輪差速驅動的方式實現智能代步車的運動.驅動輪連接的電機配有兩個采集驅動輪滾動的圈數的光電編碼器,可實現對智能代步車運行里程的計算.車體前方裝有萬向輪用來限制智能代步車的運動方向,裝有hokuy.激光測距儀檢測障礙物與智能代步車的距離.智能代步車選用的定位傳感器為Starg

7、azer和gps,選用的CPU模塊為飛思卡爾imx6q,選用的底層操作系統為ubuntuarmhf系統和ROS3運動限制系統軟件設計(Softwaredesignofmotioncontrolsystem)在構建運動限制系統軟件構架時,既要保證限制系統的高性能,還要保證限制系統易于擴展和維護,更要與ROS系統軟件體系結構相融合.智能代步車軟件系統按程序實現流程劃分,主要分為人機交互層、決策層、限制層、感知層,各層間相互關系如圖2所示.智能代步車任務實現流程主要分為三個環節：(1)用戶通過人機交互層將任務傳達給智能代步車.(2)決策層通過感知層傳達的數據信息確定機器人所處的外部環境狀態和代步車的

8、運動狀態,并據此做由決策.(3)依據決策結果,由驅動層選擇適宜的限制策略,實現預定的工作任務.任務執行過程中,內傳感器實現對智能代步車運動狀態的描述,外傳感器感知外部工作環境信息.感知層將所獲取的智能代步車運動狀態及工作環境狀態反應給系統決策層并作為決策依據.從圖2中可知,人機交互系統與決策系統之間存在雙向信息傳播.一方面,操作者通過人機交互層向智能代步車傳送任務命令；另一方面,決策層實時向人機交互層傳送智能代步車運行狀態及外部工作環境狀態,并通過可視化技術在人機交互界面上顯示.在決策層與驅動層之間同樣存在雙向信息傳遞：決策層把決策結果傳遞給驅動層,作為驅動層運行的依據；同時,驅動層將把執行的

9、結果反應給決策層,供決策系統參考并做由相應調整.3.1人機交互層人機交互層與決策層通過以太網連接,可顯示決策層建立的室內地圖和規劃的路徑.人機交互層的操作界面為一臺平板電腦,可實時監控顯示智能代步車的運行位置和運行狀態,用戶可通過觸屏的方式向智能代步車發送運動限制指令和導航指令,比方用戶可以通過人機交互層設定智能代步車的起始點、目標點位置,系統會將該指令通過以太網傳輸給決策層,決策層經過計算處理后得由路徑導航規劃方案,以實現對智能代步車的限制.當由現緊急情況時,用戶可通過人機交互層及時介入系統導航決策過程,以防止危險事故的發生.圖3為導航過程在人機交互層的顯示.1.2 決策層決策層為飛思卡爾i

10、mx6q開發板,軟件開發系統環境為ubuntuarmhf系統、ROS系統,主要實現功能包括建立地圖、自主導航和運動限制7-9o當智能代步車處于地圖創立模式時,決策層調用ROS中白ggmapping功能包,通過手動限制模式限制智能代步車在未知環境中移動,在移動過程中根據位置估計和地圖進行自身定位,在自身定位的根底上創立SLAM柵格地圖,并將地圖信息發布給人機交互層顯示；當智能代步車處于運動限制模式時,決策層從人機交互層讀取運動限制指令,并通過話題“cmd_vel發布由去；當智能代步車處于自主導航模式時,決策層調用ROS中navigation功能包,并接收感知層采集到的傳感器信息,經過一系列計算,

11、輸由智能代步車的速度并通過cmd_vel發布由去9.決策層中的運動學模塊訂閱到"cmd_vel發布的線速度和角速度后,根據運動學模型可計算由左右輪速度,如圖4所示.01、02分別是左、右驅動輪的輪心,輪間距0102為l,C為0102的中央,、分別為左、右驅動輪及智能代步車中央的速度.智能代步車做圓弧運動.1.3 驅動層驅動層主要由限制局部和被限制局部組成,如圖5所示.限制局部即限制器,被控局部即電機.圖中帶叉號的圓圈為比擬環節,用來將輸入與輸由相減,給由偏差信號.限制器通過接收決策層輸生的限制指令和智能代步車的實際速度計算偏差,再由偏差產生作用去消除偏差,對電機發生限制信號.電機在限

12、制信號的作用下實現被控運動,從而驅動智能代步車以預定的速度運行.1.4 感知層感知層主要包括外部激光傳感器、stargazer、gps和內部的光電編碼器.激光傳感器用來獲取智能代步車周圍障礙物的距離信息,為建立地圖和自主避障提供信息.stargazer通過對標簽的識別實現室內定位功能.室外多屬于公共場所,相比室內環境復雜,因此采用GPS獲取自身所在的位置和航向角信息.光電編碼器可以檢測電機的轉過的圈數,通過公式(5)(7)實現里程計和速度的計算在車體不發生側滑的情況下,車體方位與左右輪運動速度和具有如下關系：根據編碼器的采樣信息,將公式(5)(7)兩邊積分,可實時計算由智能代步車車體方位.4

13、仿真實驗(Simulationexperiment)為了驗證運動限制系統的有效性,在rviz仿真平臺上結合ROS對建立的運動限制系統進行了仿真實驗,對其運動性能進行了分析.實驗首先運行核心節點roscore,然后啟動已經創立好的智能代步車自主導航節點,并在rviz中導入已有的環境地圖,通過rviz窗口最頂端"2DPoseEstimate"和"2DNavGoal設置智能代步車的初始位置和目標位置.通過圖6可以看由,在地圖中任意選擇一個目標點,智能代步車都能夠規劃由一條最優路徑完成并到達指定位置.圖6中黃色的箭頭表示智能代步車前進的方向,綠色的實線代表ROS規劃的路徑

14、.5 結論(Conclusion)本文提由的基于ROS的智能代步車嵌入式運動限制系統具備室內外定位導航功能,體積小、功耗低,運用ROS中基于擴展卡爾曼濾波器同時定位與地圖創立方法構建定位系統和SLAM地圖,依靠ROS中已有的Dijkstra最優路徑算法計算由智能代步車到達目標位置的最優路徑,通過兩輪差速的驅動方式實現從當前位置平安到達地圖中其它指定位置.本文提由的嵌入式運限制系統利用了ROS勺軟件架構和導航功能包,開發人員只需要少量的編程工作即可構建一套較為完整的運動限制系統,使得軟件搭建工作更方便,效率更高.參考文獻(References)1 LiangwenWang,etal.Ageome

15、tricapproachtosolvingthestableworkspaceofquadrupedbionicrobotwithhandfoot-integratedfunctionJ.RoboticsandComputerIntegratedManufacturing,2021:13.2 HongZhang,etal.AdaptiveincrementallearningofimagesemanticswithapplicationtosocialrobotJ.Neurocomputing,2021:173.3 Rai-WungPark.NonlinearityEstimationandC

16、ompensationforRobustPathsandForcesControlofRobotJ.BritishJournalofAppliedScience&Technology,2021,7(2):224-236.4 MaciejPetko,GrzegorzKarpiel,KonradGac,GrzegorzGera,Konradkobus,JanuszOchoski.TrajectorytrackingcontrollerofthehybridrobotformillingJ.Mechatronics,2021,8:100-111.5張建偉,等.開源機器人操作系統ROSM.北京科學由版社,2021:9-24.6馬丁內斯.劉品杰,譯.ROS機器人程序設計M.北京:機械工業由版社,2021.7 :/w