CN107167141A - 基于双一线激光雷达的机器人自主导航*** - Google Patents
基于双一线激光雷达的机器人自主导航*** Download PDFInfo
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Abstract
本发明实现了一种全新的基于双一线激光雷达的机器人自主导航***。相比于现有主流室内机器人导航***，本发明仅使用了两部低成本一线激光雷达作为信息来源，但达到了明显优于现有同等成本的方案的导航和避障效果。基于双一线激光雷达的机器人自主导航***，包括双一线雷达***、上层导航***、底层控制算法、运动执行***；上层导航***包括SLAM算法、坐标变换算法；利用SLAM算法根据水平安装的雷达采集的原始激光雷达数据动态构建当前空间的二维地图，同时解算出机器人平台的位移信息。
Description
技术领域
本发明是一种应用于室内机器人的自主导航方案，所属机器人领域。
技术背景
随着计算机技术和信息处理技术的不断发展，以这些技术为核心的机器人技术也在各个行业中得到了广泛应用，其中包括以替代人力完成诸如家庭服务、巡逻和货物搬运等复杂度不高但需要在室内空间中的进行不断移动的工作为目的的室内移动机器人。
导航技术是移动机器人的核心技术之一，在复杂多变的室内环境中，一种稳定有效的导航方案是决定机器人能够完成其工作的关键。对于工作于开阔室外空间而对精度要求不高的移动机器人平台，通常可以借助GPS进行定位和导航，但对于工作在室内的移动机器人来说，不稳定且精度较低的民用GPS导航***无法提供足够准确的信息供机器人在狭小封闭的空间中进行移动。
目前常见的低端室内机器人多采用雷达或红外线进行障碍检测，并在遇到障碍物时通过被动的避障来实现自主移动，其移动轨迹具有很大程度的随机性，且无法进行事先指定好目的地的定向移动。部分高端机器人方案则多采用一线激光雷达或立体视觉***进行避障和导航，这两种方案虽然能够通过获取更多环境信息而实现定向移动和主动避障，但其在实际应用中均存在一定的局限性。通过一线激光雷达进行导航的方案虽然能够通过获取环境的二维轮廓来实现路径规划和避障，然而该方案仅能够对一线雷达所在的平面进行扫描和建模，而对于低于或高于其扫描平面的障碍物则无能为力。利用立体视觉虽然能够获取立体的环境信息，但由于摄像头的视角的限制，其扫描范围无法覆盖足够的空间区域，且该方案还存在需要处理的数据量大、噪声干扰大和有效距离短等缺点。
发明内容
为了克服上述现有方案的不足，本发明实现了一种全新的基于双一线激光雷达的机器人自主导航***。相比于现有主流室内机器人导航***，本发明仅使用了两部低成本一线激光雷达作为信息来源，但达到了明显优于现有同等成本的方案的导航和避障效果。
本发明采用的技术方案是：
基于双一线激光雷达的机器人自主导航***，其特征在于，包括双一线雷达***、上层导航***、底层控制算法、运动执行***；所述上层导航***包括SLAM算法、坐标变换 算法；利用SLAM算法根据水平安装的雷达采集的原始激光雷达数据动态构建当前空间的二 维地图，同时解算出机器人平台的位移信息；所述坐标变换算法根据SLAM算法所获得的机器人位移信息对动态扫描的雷达各时刻所获取的原始激光雷达数据进行坐标变换和叠加，从而将采集的环境信息确定出机器人周围空间内障碍物的三维信息；根据构建的二维地图进行全局路径规划，规划出一条当前位置与目的地之间的可行路径；与此同时采集机器人的实时速度；如此根据采集到的速度信息、全局路径、三维数据进行局部路径规划，并生产控制指令，从而实现机器人上层导航；所述底层控制算法对上层导航***生成的控制指令进行解析和坐标变换，并利用PID控制对运动执行***进行控制，从而驱动机器人移动。
与现有***技术相比，本***的有益效果是：
1)本***可以灵活地应用于多种室内场景，且便于部署。
2)双一线激光雷达配合获取三维信息，在较小数据量的情况下获取了足够的环境信息，提高了数据的利用率，并降低了数据处理成本。
3)基于空间三维信息实现导航和避障***，有效提升了机器人的自主移动能力和避障效果，增加了***的实用性和可靠性。
附图说明
图1为双一线激光雷达结构示意图。
图2为雷达扫描范围示意图。
图3为机器人***结构示意图。
图4为机器人导航***原理图。
图5为底层控制单元***结构示意图。
图6机器人底盘运动速度与三个轮子运动速度。
具体实施方式
以下结合附图和实施例对本发明技术方案做进一步介绍。
第一部分 技术方案原理介绍：
1、利用两部一线激光雷达和***控制电路构成双一线雷达***，采集环境数据。如图1所示，两部激光雷达采用不同的安装方式，其中一部水平固定安装，用于获取机器人所在空间的平面轮廓。另一部雷达在由舵机1提供动力的雷达控制器的控制下进行上下扫描，并由雷达控制器将当前雷达扫描平面与水平面的夹角信息发送至数据处理***。
2、使用NVIDIA Jetson TX1嵌入式平台作为核心控制器搭建机器人硬件平台。整个平台按照功能可分为四个主要部分，分别为数据采集单元、数据处理单元、运动执行***和辅助部件。其中数据采集单元是整个***的数据来源，利用针对本项目特殊设计的双一线激光雷达***采集环境信息。采集到的数据会被发送至数据处理单元，该部分是整个***的核心，采用一块NVIDIA Jetson TX1嵌入式平台作为机器人操作***和各种上层算法运行的载体。运动执行***包括机器人的机械平台、底层控制器以及驱动电路。此外，***还包括一些辅助部件如路由器、电源等。
3、构建机器人上层导航***。该导航***利用SLAM算法(现有技术)根据水平安装的雷达采集的原始激光雷达数据动态构建当前空间的二维地图，同时根据建图过程中的特 征匹配解算(由SLAM算法的组成部分，已属于现有技术)出机器人平台的位移信息。
导航***中的坐标变换算法根据SLAM算法所获得的机器人位移信息对动态扫描的雷达各时刻所获取的原始激光雷达数据进行坐标变换和叠加，从而由采集的环境信息最终获得机器人周围空间内障碍物的三维信息。
根据构建的二维地图，利用ROS导航功能包(为现有技术，搭建于ROS机器人Ubuntu操作***上)进行全局路径规划，规划出一条当前位置与目的地之间的可行路径；与此同时利用里程信息处理单元采集机器人的实时速度，之后再利用ROS导航功能包根据采集到的速度信息以及全局路径和坐标变换所生成的三维数据进行局部路径规划，并生产控制指 令，从而实现机器人上层导航***。
4、底层控制算法对上层导航***生成的控制指令进行解析和坐标变换，并利用PID控制对电机转速进行控制，从而驱动机器人移动。底层控制单元***结构如图5所示。
第二部分 进一步用实施例说明
1、双一线激光雷达***
本发明使用两个一线激光雷达进行数据采集。两个雷达均可在水平面内进行360度扫描，从而在一个周期内获得平面内360度范围的障碍物距离信息。
其中一部雷达(雷达2)安装机器人底部距离地面10cm处，雷达2扫描平面水平放置，在运行过程中可获取所在室内环境的基本轮廓信息，用户后续全局地图构建。受机器人结构限制，为保护雷达不在机器人运行过程中因受到碰撞而损坏，雷达2整体嵌入机器人内部，并在前端留出约150度的空间用于扫描外部环境，其余角度范围内数据均被丢弃。经测试，该安装方式完全可以满足实际数据采集需求。
另一部激光雷达(雷达1)则安装在机器人顶部的扫描雷达控制器上。整个扫描雷达控制器由机械装置和控制电路组成。机械装置包括用于固定整个装置的支架、用于安装雷达1的底座、用于传动的连杆和用于提供动力的舵机1，整个装置呈四边形结构。该采集***运行时，舵机1在控制电路(即雷达控制器)的控制下进行上下运动，从而带动雷达1绕底座转轴对空间进行扫描。
机器人顶端雷达1的扫描范围如图2所示。
由于雷达1位于机器人顶端，因此其扫描范围主要分布在机器人顶端所在的平面以下。如图2所示，为使机器人能够顺利绕过障碍物，周围预留一定安全距离，由几何关系可知，雷达1在水平面以下的扫描范围θ1可由公式(1)计算得到
其中δ为安全距离，H为机器人高度。当安全距离为20cm，机器人高度为120厘米时，由公式(1)计算可得水平面以下扫描角度约为80.54°。此外，机器人上方也预留一定的安全空间，设置水平面上方扫描范围为10°，因此雷达1将在水平面上下共大约90°的空间内进行扫描。
双一线雷达***包括雷达控制器和电源模块组成，雷达控制器通过PWM对舵机1角度进行控制，雷达1在雷达控制器的控制下以一定步长在90°范围内进行扫描，与此同时雷达控制器会将当前雷达平面与水平面间的夹角发送至数据处理***用于坐标变换。电源模块可输出5V和6V两种电压，5V为雷达控制器提供正常工作电压，6V输出则用于舵机1供电。
2机器人硬件平台
本发明所采用的机器人硬件平台如图3所示。
其按照功能平台可分为数据采集、数据处理、运动执行以及辅助部件。其中数据采集部分通过上述双一线激光雷达***实现，数据处理部分采用英伟达公司的JetsonTX1嵌入式平台，该平台上搭载了Ubuntu操作***和ROS机器人操作***，用于实现对激光雷达数据的处理工作和机器人自主导航算法。运动执行部分主要由Arduino控制器配合驱动电路、电机和舵机以及机器人底盘组成。机器人底盘采用三轮驱动的开源机器人平台HCR，其动力来自于三个12V直流减速电机，每个电机独立驱动一个轮子，通过三个轮子的不同速度组合来实现机器人的定向移动。从上层控制指令到电机实际速度的解算过程由运行于Arduino上的控制算法完成。***辅助电路则包括用于电池、稳压模块和路由器等部件，电源配合稳压模块用于为***提供相应的电源，路由器则为上位机和机器人的通信提供支持。
3、机器人导航***
3.1坐标转换算法
对空间进行扫描的雷达采集的数据是基于固定于雷达上的坐标系的距离信息，而雷达与机器人***平台间存在相对运动，因此要根据雷达数据获取机器人坐标系下的障碍物三维信息则需要对数据进行坐标变换。
雷达采集到的原始数据在圆柱坐标系表示为(ρ,φ,z)，根据公式(2)转换为直角坐标
若以机器人***平台前进方向为X轴正方向，竖直向上为Z轴正方向，机器人底盘中心为原点建立坐标系，则雷达数据在机器人坐标系下可由下式计算
其中[x y z]'是变换到直角坐标系下的雷达数据，[x' y' z']'是变换到机器人坐标系下的雷达数据，是由雷达控制器发回的当前雷达扫描平面与水平面间的夹角，[x0y0 z0]'则是雷达在机器人坐标系下的坐标。
考虑到机器人在进行扫描时在不断运动，因此机器人坐标系和空间坐标系间存在相对运动，为得到更准确的空间信息需要将机器人坐标系下的雷达数据进一步转换到空间坐标系下，为此需要获得机器人在空间坐标系下的位置。***将固定安装的激光雷达1作为获取该位置信息的数据来源。不同于用于扫描的雷达，该雷达所采集的是同一水平面内的环境信息。
数据处理算法，首先对该数据进行基本的坐标平移变换，将其转换到空间坐标系下，之后采用SLAM算法对机器人在不同时刻采集的数据进行特征匹配，进而解算出机器人在空间中的位移信息。通过对位移信息进行累加，同时根据编码器测得的机器人移动速度对累加结果进行修正，再根据机器人的初始位置即可获得空间坐标系下的位置。
在获得机器人在空间坐标系下的位置后，将机器人坐标系下的雷达数据进行平移即可得到空间坐标系下的空间信息。当机器人完成一次90°范围内的扫描后，将所有扫描到的点经过上述变换后进行叠加，最终得到当前机器人附近空间的三维信息。
3.2 SLAM算法
根据实际应用场合和性能需求，本发明采用了Hector SLAM算法(现有技术)作为构建地图的算法。该算法采用了占据栅格地图(Occupancy Gird Map)作为地图信息的模型，利用基于双线性插值和高斯牛顿法的特征匹配方法计算各数据点间的位置关系，从而构建出二维环境地图并得到机器人位移信息。
3.3上层导航***
机器人的导航可分为三个过程：环境建模、路径规划以及机器人控制。环境建模过程包括前文所述的坐标变换和地图构建，该过程最终生成了所需的二维环境地图和包含障碍物信息的三维点云。路径规划是整个***的决策部分，该过程根据环境地图和障碍物信息以及机器人的运动状态进行多层次的路径规划和运动仿真，从而生成当前状态下最合理的期望运动状态，并将其封装成控制指令发送至底层控制器。机器人控制则以底层控制算法为核心，根据控制指令实际驱动机器人平台进行移动。完整的机器人导航***如图4所示。
3.4底层控制算法
底层控制算法基于Arduino平台进行开发，其主要包括指令解析、坐标变换、PID控制以及数据转换等几部分。底层控制算法结构图5所示。
底层控制算法通过串口接收到上层导航***产生的控制指令后首先对其进行解析。该控制指令中包含机器人的期望移动速度和旋转角速度。本设计所采用的是三轮驱动的机械平台，而控制指令所提供的是整个机器人平台的速度，因此需要将机器人的期望速度转换为三个轮子的期望速度。
以机器人底盘中心为原点，机器人前进方向为x轴正方向，竖直向上为z轴正方向建立坐标系，设机器人在x轴和y轴方向上的期望速度及绕z轴的转速构成的向量为[vx vyω]T，而三个轮子的速度所构成的向量为[v1 v2 v3]T。设二者之间存在变换关系
上式可改写为
式中[vx vy ω]T的值由控制指令给定，因此只需确定参数矩阵即可解得三个轮子的速度向量。
机器人底盘运动速度与三个轮子运动速度如图6所示.
根据上图，利用动力学原理可分别求得参数矩阵中各值。本设计中最终求得的参数矩阵(根据实际情况修正后)的参数矩阵为将其带入式中即可得三个轮子速度与机器人移动速度间的关系。在得到三个轮子的的期望速度后，底层控制单元将利用PID算法对三个轮子分别进行控制，最终实现对机器人的运动控制。
底层控制单元除了实现对底盘电机的控制之外还实现了编码器数据的采集和转换。本发明中所采用的电机的编码器为AB相输出，两相之间相位相差90度，通过对任何一相的上升沿进行计数即可得到电机当前速度，而通过检测两相之间的相位差即可判断电机的转动方向。本发明中通过底层控制器的GPIO中断来对编码器A相脉冲进行计数，而A相和B相之间的相位差则通过判断A相上升沿到来时B相的电平高低来确定。若A相上升沿到来时B相为低电平则电机正转，否则电机则为反转。
在通过编码器获得电机转速和方向之后，需要将三个电机的转速转换为机器人的速度，该转换过程与从机器人期望速度到电机期望转速的转换过程相反。在完成转换后底层控制单元将利用ROS的通信机制将其发布在/velocity话题上，而上层的算法则通过订阅该话题来获取机器人实时的速度信息。
本发明的创新点
1)发明了一种新的基于激光雷达定位技术的机器人自主导航***，通过两部一线激光雷达的相互配合实现了相比于传统方案更加稳定可靠的室内机器人自主导航功能。
2)利用机械装置和嵌入式控制器实现了双雷达协同工作。
3)本发明具有较高的可移植性，并能够灵活应用于多种不同的室内场景。
Claims (8)
1.基于双一线激光雷达的机器人自主导航***，其特征在于，包括双一线雷达***、上层导航***、底层控制算法、运动执行***；
所述上层导航***包括SLAM算法、坐标变换算法；
利用SLAM算法根据水平安装的雷达采集的原始激光雷达数据动态构建当前空间的二 维地图，同时解算出机器人平台的位移信息；
所述坐标变换算法根据SLAM算法所获得的机器人位移信息对动态扫描的雷达各时刻所获取的原始激光雷达数据进行坐标变换和叠加，从而将采集的环境信息确定出机器人周围空间内障碍物的三维信息；
根据构建的二维地图进行全局路径规划，规划出一条当前位置与目的地之间的可行路径；与此同时采集机器人的实时速度；如此根据采集到的速度信息、全局路径、三维数据进行局部路径规划，并生产控制指令，从而实现机器人上层导航；
所述底层控制算法对上层导航***生成的控制指令进行解析和坐标变换，并利用PID控制对运动执行***进行控制，从而驱动机器人移动。
2.如权利要求1所述的***，其特征在于，所述双一线激光雷达***：其中一部雷达(雷达2)安装机器人底部距离地面10cm处，雷达2扫描平面水平放置，在运行过程中可获取所在室内环境的基本轮廓信息，用户后续全局地图构建；另一部激光雷达(雷达1)则安装在机器人顶部的扫描雷达控制器上。
3.如权利要求2所述的***，其特征在于，受机器人结构限制，为保护雷达不在机器人运行过程中因受到碰撞而损坏，雷达2整体嵌入机器人内部，并在前端留出约150度的空间用于扫描外部环境，其余角度范围内数据均被丢弃。
4.如权利要求2所述的***，其特征在于，整个扫描雷达控制器由机械装置和控制电路组成；机械装置包括用于固定整个装置的支架、用于安装雷达1的底座、用于传动的连杆和用于提供动力的舵机1，整个装置呈四边形结构。该采集***运行时，舵机1在控制电路(即雷达控制器)的控制下进行上下运动，从而带动雷达1绕底座转轴对空间进行扫描。
5.如权利要求2所述的***，其特征在于，由于雷达1位于机器人顶端，因此其扫描范围主要分布在机器人顶端所在的平面以下。如图2所示，为使机器人能够顺利绕过障碍物，周围预留一定安全距离，由几何关系可知，雷达1在水平面以下的扫描范围θ1可由公式(1)计算得到
其中δ为安全距离，H为机器人高度。
6.如权利要求2所述的***，其特征在于，所述坐标转换算法：
对空间进行扫描的雷达采集的数据是基于固定于雷达上的坐标系的距离信息，而雷达与机器人***平台间存在相对运动，因此要根据雷达数据获取机器人坐标系下的障碍物三维信息则需要对数据进行坐标变换；
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若以机器人***平台前进方向为X轴正方向，竖直向上为Z轴正方向，机器人底盘中心为原点建立坐标系，则雷达数据在机器人坐标系下可由下式计算
其中[x y z]'是变换到直角坐标系下的雷达数据，[x' y' z']'是变换到机器人坐标系下的雷达数据，是由雷达控制器发回的当前雷达扫描平面与水平面间的夹角，[x0 y0z0]'则是雷达在机器人坐标系下的坐标；
考虑到机器人在进行扫描时在不断运动，因此机器人坐标系和空间坐标系间存在相对运动，为得到更准确的空间信息需要将机器人坐标系下的雷达数据进一步转换到空间坐标系下，为此需要获得机器人在空间坐标系下的位置。***将固定安装的激光雷达1作为获取该位置信息的数据来源，该雷达所采集的是同一水平面内的环境信息；
首先对该数据进行基本的坐标平移变换，将其转换到空间坐标系下，之后采用SLAM算法对机器人在不同时刻采集的数据进行特征匹配，进而解算出机器人在空间中的位移信息。通过对位移信息进行累加，同时根据编码器测得的机器人移动速度对累加结果进行修正，再根据机器人的初始位置即可获得空间坐标系下的位置；
在获得机器人在空间坐标系下的位置后，将机器人坐标系下的雷达数据进行平移即可得到空间坐标系下的空间信息。当机器人完成一次90°范围内的扫描后，将所有扫描到的点经过上述变换后进行叠加，最终得到当前机器人附近空间的三维信息。
7.如权利要求2所述的***，其特征在于，所述路径规划是整个***的决策部分，该过程根据环境地图和障碍物信息以及机器人的运动状态进行路径规划，并将其封装成控制指令发送至底层控制器。
8.如权利要求2所述的***，其特征在于所述底层控制算法：
通过串口接收到上层导航***产生的控制指令后首先对其进行解析。该控制指令中包含机器人的期望移动速度和旋转角速度。本设计所采用的是三轮驱动的机械平台，而控制指令所提供的是整个机器人平台的速度，因此需要将机器人的期望速度转换为三个轮子的期望速度。
以机器人底盘中心为原点，机器人前进方向为x轴正方向，竖直向上为z轴正方向建立坐标系，设机器人在x轴和y轴方向上的期望速度及绕z轴的转速构成的向量为[vx vy ω]T，而三个轮子的速度所构成的向量为[v1 v2 v3]T。设二者之间存在变换关系
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<msub>
<mi>K</mi>
<mn>22</mn>
</msub>
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<mtd>
<msub>
<mi>K</mi>
<mn>23</mn>
</msub>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<msub>
<mi>K</mi>
<mn>31</mn>
</msub>
</mtd>
<mtd>
<msub>
<mi>K</mi>
<mn>32</mn>
</msub>
</mtd>
<mtd>
<msub>
<mi>K</mi>
<mn>33</mn>
</msub>
</mtd>
</mtr>
</mtable>
</mfenced>
<mfenced open = "[" close = "]">
<mtable>
<mtr>
<mtd>
<msub>
<mi>v</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<msub>
<mi>v</mi>
<mn>2</mn>
</msub>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<msub>
<mi>v</mi>
<mn>3</mn>
</msub>
</mtd>
</mtr>
</mtable>
</mfenced>
</mrow>
上式可改写为
<mrow>
<mfenced open = "[" close = "]">
<mtable>
<mtr>
<mtd>
<msub>
<mi>v</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<msub>
<mi>v</mi>
<mn>2</mn>
</msub>
</mtd>
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<mtr>
<mtd>
<msub>
<mi>v</mi>
<mn>3</mn>
</msub>
</mtd>
</mtr>
</mtable>
</mfenced>
<mo>=</mo>
<msup>
<mfenced open = "[" close = "]">
<mtable>
<mtr>
<mtd>
<msub>
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<mn>11</mn>
</msub>
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<msub>
<mi>K</mi>
<mn>12</mn>
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</mtd>
<mtd>
<msub>
<mi>K</mi>
<mn>13</mn>
</msub>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<msub>
<mi>K</mi>
<mn>21</mn>
</msub>
</mtd>
<mtd>
<msub>
<mi>K</mi>
<mn>22</mn>
</msub>
</mtd>
<mtd>
<msub>
<mi>K</mi>
<mn>23</mn>
</msub>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<msub>
<mi>K</mi>
<mn>31</mn>
</msub>
</mtd>
<mtd>
<msub>
<mi>K</mi>
<mn>32</mn>
</msub>
</mtd>
<mtd>
<msub>
<mi>K</mi>
<mn>33</mn>
</msub>
</mtd>
</mtr>
</mtable>
</mfenced>
<mrow>
<mo>-</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
</msup>
<mfenced open = "[" close = "]">
<mtable>
<mtr>
<mtd>
<msub>
<mi>v</mi>
<mi>x</mi>
</msub>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<msub>
<mi>v</mi>
<mi>y</mi>
</msub>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mi>&omega;</mi>
</mtd>
</mtr>
</mtable>
</mfenced>
</mrow>
式中[vx vy ω]T的值由控制指令给定，因此只需确定参数矩阵即可解得三个轮子的速度向量。
最终求得的参数矩阵(根据实际情况修正后)的参数矩阵为将其带入式中即可得三个轮子速度与机器人移动速度间的关系。在得到三个轮子的期望速度后，底层控制单元将利用PID算法对三个轮子分别进行控制，最终实现对机器人的运动控制。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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| CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20200814 |