CN107943038A - 一种移动机器人嵌入式激光slam方法及*** - Google Patents
一种移动机器人嵌入式激光slam方法及*** Download PDFInfo
- Publication number
- CN107943038A CN107943038A CN201711215477.1A CN201711215477A CN107943038A CN 107943038 A CN107943038 A CN 107943038A CN 201711215477 A CN201711215477 A CN 201711215477A CN 107943038 A CN107943038 A CN 107943038A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- mobile robot
- map
- embedded
- robot
- slam
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 50
- 230000005389 magnetism Effects 0.000 claims abstract description 20
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims abstract description 16
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 15
- 238000013459 approach Methods 0.000 claims description 13
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 11
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 claims description 10
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 claims description 6
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 5
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims description 4
- 238000013519 translation Methods 0.000 claims description 4
- 239000003086 colorant Substances 0.000 claims description 3
- 230000004927 fusion Effects 0.000 claims description 3
- 231100000572 poisoning Toxicity 0.000 claims description 3
- 230000000607 poisoning effect Effects 0.000 claims description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 3
- 238000012876 topography Methods 0.000 claims description 3
- 238000004321 preservation Methods 0.000 claims description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 7
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 238000011160 research Methods 0.000 description 2
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 1
- 210000004556 brain Anatomy 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 230000004807 localization Effects 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 1
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0257—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using a radar
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0268—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using internal positioning means
- G05D1/0274—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using internal positioning means using mapping information stored in a memory device
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
Abstract
本申请公开了一种移动机器人嵌入式激光SLAM方法及***，包括：在移动机器人中的嵌入式开发板内搭建机器人操作***；通过无线网络将个人电脑远程连接到嵌入式开发板，输入命令启动机器人操作***，机器人驱动电路板和激光雷达；通过激光雷达，嵌入式开发板，惯性测量单元，直流电机以及磁电编码器，获取传感器数据；通过传感器数据结合嵌入式开发板中的SLAM算法进行地图的创建，并上传至个人电脑；通过个人电脑观测创建的地图，并对地图进行保存。由于本申请在嵌入式开发板内搭建了机器人操作***，在网络连接后，可以使SLAM算法可以在其中直接运行，进而降低移动机器人的成本，提高***灵活性，同时让SLAM的实现更为稳定、直观。
Description
技术领域
本发明涉及移动机器人技术领域，特别是涉及一种移动机器人嵌入式激光SLAM方法及***。
背景技术
近年来，移动机器人技术随着科学技术的不断发展，不断拓宽机器人的应用领域，社会对于移动机器人的需求也不断在提升，移动机器人已经逐渐融入工业、家用、商用、医疗、服务、安保等日常生活中的角色，对移动机器人的功能要求也不断增加，技术指标随之提升。
即时定位与构建地图(simultaneous localization and mapping，SLAM)技术是移动机器人实现自主导航的关键，在未知环境中，通过传感器对周围进行探测，构建出环境地图，对机器人进行定位，从而结合传感器生成的实时地图进行导航。在SLAM的研究过程中，传感器不稳定的问题日益明显，研究人员发现视觉传感器容易受到周围环境的影响，而且计算量大，但如果使用个人电脑(PC)作为计算处理器时，相当于提高硬件配置，且只占用PC很小一部分的功能，造成功能浪费和成本增加。
另外，机器人操作***(Robot Operating System，ROS)是一个机器人软件操作平台，前身由斯坦福大学人工智能研究所(Stanford Artificial IntelligenceLaboratory)所研发。由于SLAM在ROS中无法直接运行，且通过PC实现算法时，没有高效运载计算机资源，产生资源浪费，同时降低了移动机器人***的灵活性。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种移动机器人嵌入式激光SLAM方法及***，可以降低移动机器人的成本，提高***灵活性，同时让SLAM的实现更为稳定、直观。其具体方案如下：
一种移动机器人嵌入式激光SLAM方法，包括：
在所述移动机器人中的嵌入式开发板内搭建机器人操作***；
通过无线网络将个人电脑远程连接到所述嵌入式开发板，输入命令启动所述机器人操作***，所述移动机器人中的机器人驱动电路板，以及所述移动机器人上安装的激光雷达；
通过所述激光雷达，所述嵌入式开发板，所述机器人驱动电路板中的惯性测量单元，以及与所述机器人驱动电路板连接的直流电机及磁电编码器，获取传感器数据；
通过获取的所述传感器数据结合所述嵌入式开发板中的SLAM算法进行地图的创建，并上传至所述个人电脑；
通过所述个人电脑观测创建的所述地图，并对所述地图进行保存。
优选地，在本发明实施例提供的上述移动机器人嵌入式激光SLAM方法中，通过所述激光雷达，所述嵌入式开发板，所述机器人驱动电路板中的惯性测量单元，以及与所述机器人驱动电路板连接的直流电机及磁电编码器，获取传感器数据，具体包括：
通过所述激光雷达实时采集所述移动机器人所在的室内外环境的地形地貌状况，进行数据的提取；
通过直流电机及磁电编码器构成的里程计对所述移动机器人所在的室内外环境的定位和位移，进行数据的提取；
通过所述机器人驱动电路板中的惯性测量单元和所述嵌入式开发板收集所述激光雷达和所述里程计提取的数据并进行信息融合，获取传感器数据。
优选地，在本发明实施例提供的上述移动机器人嵌入式激光SLAM方法中，通过获取的所述传感器数据结合所述嵌入式开发板中的SLAM算法进行地图的创建，具体包括：
在所述嵌入式开发板中移植移动机器人编程工具箱函数库中的最近点迭代SLAM算法；
使用所述机器人操作***通过所述最近点迭代SLAM算法对获取的所述传感器数据进行处理；
在所述机器人操作***中删去图像显示部分，调整匹配方式为栅格图匹配，生成栅格地图，并添加在所述机器人操作***中的轨迹显示。
优选地，在本发明实施例提供的上述移动机器人嵌入式激光SLAM方法中，使用所述机器人操作***通过所述最近点迭代SLAM算法对获取的所述传感器数据进行处理，具体包括：
使用所述机器人操作***通过所述最近点迭代SLAM算法对获取的所述传感器数据进行扫描和匹配，求解出所述移动机器人的运动变化矩阵；所述运动变化矩阵包括旋转矩阵和平移矩阵；
同时，计算出机器人的实时运动轨迹、自身定位和环境分布，进行栅格地图的映射。
优选地，在本发明实施例提供的上述移动机器人嵌入式激光SLAM方法中，在生成栅格地图的过程中，具体还包括：
使用所述嵌入式开发板对所述传感器数据进行验证；
当所述里程计提取的数据显示所述移动机器人的位移小于设定阈值时，沿用上一次生成的栅格地图。
优选地，在本发明实施例提供的上述移动机器人嵌入式激光SLAM方法中，所述个人电脑中安装有所述机器人操作***；
所述个人电脑与所述嵌入式开发板的网络连接方式采用所述机器人操作***的主从机方法；
所述嵌入式开发板作为从机；所述个人电脑作为主机；所述传感器数据通过所述主机进行显示。
优选地，在本发明实施例提供的上述移动机器人嵌入式激光SLAM方法中，通过所述个人电脑观测创建的所述地图，具体包括：
在所述个人电脑中的机器人操作***平台上使用RVIZ图像显示界面结合自带评估工具进行观测创建的所述地图。
优选地，在本发明实施例提供的上述移动机器人嵌入式激光SLAM方法中，对所述地图进行保存，具体包括：
使用所述机器人操作***中安装的地图保存工具对所述地图进行保存，同时对于保存的所述地图中黑白灰三种颜色的阈值分别进行调整。
优选地，在本发明实施例提供的上述移动机器人嵌入式激光SLAM方法中，所述移动机器人的直流电源与所述机器人驱动板直接连接；
由所述机器人驱动板进行电压转换，对所述嵌入式开发板、直流电机及磁电编码器进行供电；
由所述嵌入式开发板对所述激光雷达进行供电。
本发明实施例还提供了一种移动机器人嵌入式激光SLAM***，包括：
***搭建模块，用于在所述移动机器人中的嵌入式开发板内搭建机器人操作***；
网络连接模块，用于通过无线网络将个人电脑远程连接到所述嵌入式开发板，输入命令启动所述机器人操作***，所述移动机器人中的机器人驱动电路板，以及所述移动机器人上安装的激光雷达；
数据获取模块，用于通过所述激光雷达，所述嵌入式开发板，所述机器人驱动电路板中的惯性测量单元，以及与所述机器人驱动电路板连接的直流电机及磁电编码器，获取传感器数据；
地图创建模块，用于通过获取的所述传感器数据结合所述嵌入式开发板中的SLAM算法进行地图的创建，并上传至所述个人电脑；
地图保存模块，用于通过所述个人电脑观测创建的所述地图，并对所述地图进行保存
本发明所提供的一种移动机器人嵌入式激光SLAM方法及***，包括：在移动机器人中的嵌入式开发板内搭建机器人操作***；通过无线网络将个人电脑远程连接到嵌入式开发板，输入命令启动机器人操作***，移动机器人中的机器人驱动电路板，以及移动机器人上安装的激光雷达；通过激光雷达，嵌入式开发板，机器人驱动电路板中的惯性测量单元，以及与机器人驱动电路板连接的直流电机及磁电编码器，获取传感器数据；通过获取的传感器数据结合嵌入式开发板中的SLAM算法进行地图的创建，并上传至个人电脑；通过个人电脑观测创建的地图，并对地图进行保存。由于本申请在嵌入式开发板内搭建了机器人操作***，在网络连接后，可以使SLAM算法可以在其中直接运行，进而降低移动机器人的成本，提高***灵活性，同时让SLAM的实现更为稳定、直观。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的移动机器人嵌入式激光SLAM方法流程图；
图2为本发明实施例提供的机器人操作***中发布的各节点的关系示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明提供一种移动机器人嵌入式激光SLAM方法，如图1所示，包括以下步骤：
S101、在移动机器人中的嵌入式开发板内搭建机器人操作***；
S102、通过无线网络将个人电脑远程连接到嵌入式开发板，输入命令启动机器人操作***，移动机器人中的机器人驱动电路板，以及移动机器人上安装的激光雷达；
S103、通过激光雷达，嵌入式开发板，机器人驱动电路板中的惯性测量单元，以及与机器人驱动电路板连接的直流电机及磁电编码器，获取传感器数据；
S104、通过获取的传感器数据结合嵌入式开发板中的SLAM算法进行地图的创建，并上传至个人电脑；
S105、通过个人电脑观测创建的地图，并对地图进行保存。
在本发明实施例提供的上述移动机器人嵌入式激光SLAM方法中，首先在移动机器人中的嵌入式开发板内搭建机器人操作***；然后通过无线网络将个人电脑远程连接到嵌入式开发板，输入命令启动机器人操作***，移动机器人中的机器人驱动电路板，以及移动机器人上安装的激光雷达；之后通过激光雷达，嵌入式开发板，机器人驱动电路板中的惯性测量单元，以及与机器人驱动电路板连接的直流电机及磁电编码器，获取传感器数据；随后通过获取的传感器数据结合嵌入式开发板中的SLAM算法进行地图的创建，并上传至个人电脑；最后通过个人电脑观测创建的地图，并对地图进行保存。通过上述五个步骤，在嵌入式开发板内搭建了机器人操作***，在网络连接后，可以使SLAM算法可以在其中直接运行，获取传感器数据，实时定位与构建地图，最后观测与保存地图，生成的地图可以满足机器人自主导航的需求，提高了***灵活性，同时让SLAM的实现更为稳定、直观，成本和硬件配置要求大大降低。
需要说明的是，本发明所使用的移动机器人可以采用两轮驱动的移动机器人小车，硬件结构主要可以包括防滑轮，万向轮，直流电源，直流电机，磁电编码器，机器人驱动电路板，嵌入式开发板，激光雷达。其中，直流电机与磁电编码器，构成移动机器人的里程计，SLAM算法结合编码器的读数可以对机器人进行定位；机器人驱动电路板，包括stm32(STMicroelectronics 32位微控制器)，电压转换电路，惯性测量单元(Inertialmeasurement unit，IMU)和特殊功能模块，用于直流电机驱动，同时与直流电源直接连接，为移动机器人提供多个不同输出供电接口；嵌入式开发板，由64位四核ARM(Acorn RISCMachine)微处理器，多种外设接口电路和无线网络电路组成，该结构通过SLAM算法对接收到的传感器数据进行处理。
在具体实施时，由机器人驱动板进行电压转换，对嵌入式开发板、直流电机及磁电编码器进行供电；由嵌入式开发板对激光雷达进行供电。
进一步地，在具体实施时，在本发明实施例提供的上述移动机器人嵌入式激光SLAM方法中，步骤S103通过激光雷达，嵌入式开发板，机器人驱动电路板中的惯性测量单元，以及与机器人驱动电路板连接的直流电机及磁电编码器，获取传感器数据，具体可以包括以下步骤：
步骤一、通过激光雷达实时采集移动机器人所在的室内外环境的地形地貌状况，进行数据的提取；
步骤二、通过直流电机及磁电编码器构成的里程计对移动机器人所在的室内外环境的定位和位移，进行数据的提取；
步骤三、通过机器人驱动电路板中的惯性测量单元和嵌入式开发板收集激光雷达和里程计提取的数据并进行信息融合，获取传感器数据。
需要说明的是，步骤一和步骤二不分先后顺序，在此不做限定。
进一步地，在具体实施时，在本发明实施例提供的上述移动机器人嵌入式激光SLAM方法中，步骤S104通过获取的传感器数据结合嵌入式开发板中的SLAM算法进行地图的创建，具体可以包括以下步骤：
首先，在嵌入式开发板中移植移动机器人编程工具箱函数库中的最近点迭代SLAM算法；
然后，使用机器人操作***通过最近点迭代SLAM算法对获取的传感器数据进行处理；
最后，在机器人操作***中删去图像显示部分，调整匹配方式为栅格图匹配，生成栅格地图，并添加在机器人操作***中的轨迹显示。
在上述步骤中，SLAM算法使用移植移动机器人编程工具箱(Mobile RobotProgramming Toolkit，MRPT)函数库中的最近点迭代(Iterative Closest Point，ICP)SLAM算法，优点是快速、精确，对ICP-SLAM算法进行改进和优化，移植到移动机器人嵌入式开发板(如树莓派三代)中，最终实现了SLAM，降低了算法运行的中央处理器(CentralProcessing Unit，CPU)占用率，提升了算法的运行速度，大大降低了移动机器人实现SLAM硬件配置要求和设备的成本。并且，在保证精确率的基础上，通过将现有的原点云图匹配方式修改成栅格图匹配，去除ICP-SLAM实时显示界面，降低了算法对CPU计算量的需求，缩短了算法运行耗时。
需要说明的是，机器人操作***可以建立节点管理器，从命令行客户端查看特定主题不断发布的消息数据，有效的提升代码的复用率。机器人操作***包含多种开发工具程序和库程序，可让SLAM的过程实时显示且更为直观，并且机器人操作***支持多种语言设计，如C++，Python，Java等。
图2示出了机器人操作***中发布的各节点的关系示意图，具体地，移动机器人启动时，在机器人操作***中首先会启动底层机器人驱动电路板，节点名称为turtlebot3_core，该节点会将编码器的数据进行格式转换，并将数据命名为odom进行发布，由mrpt_icp_slam_live_2d节点负责接收，激光雷达的数据则是通过rplidarNode节点负责采集并以名为scan的主题进行发布，同样由mrpt_icp_slam_live_2d节点负责接收，SLAM算法的运行由上文所述mrpt_icp_slam_live_2d节点负责，该节点接收来自编码器和激光雷达的数据之后，运行ICP-SLAM算法，构建出移动机器人的实时运动栅格地图，并添加完整的运动轨迹。
进一步地，在具体实施时，在本发明实施例提供的上述移动机器人嵌入式激光SLAM方法中，使用机器人操作***通过最近点迭代SLAM算法对获取的传感器数据进行处理，具体可以包括：
使用机器人操作***通过最近点迭代SLAM算法对获取的传感器数据进行扫描和匹配，求解出移动机器人的运动变化矩阵；运动变化矩阵包括旋转矩阵和平移矩阵；同时，计算出机器人的实时运动轨迹、自身定位和环境分布，进行栅格地图的映射。
具体地，通过相邻两帧栅格地图数据的不断迭代，嵌入式开发板中运行的ICP-SLAM算法对激光雷达采集的数据与环境进行匹配，以及对磁电编码器的读数进行检验，不断地进行扫描和匹配，可以得出移动机器人的运动变化矩阵，包括旋转矩阵和平移矩阵；通过ICP-SLAM算法可以对周围环境结合传感器数据进行栅格地图的映射，不断递增地进行实时定位和同步构建地图。
在具体实施时，在本发明实施例提供的上述移动机器人嵌入式激光SLAM方法中，为了进一步降低CPU的占有率，在生成栅格地图的过程中，具体还包括：使用嵌入式开发板对传感器数据进行验证；当里程计提取的数据显示移动机器人的位移小于设定阈值时，沿用上一次生成的栅格地图。
在具体实施时，在本发明实施例提供的上述移动机器人嵌入式激光SLAM方法中，为了进一步提高运行速度，个人电脑和嵌入式开发板中均可以安装有机器人操作***；个人电脑与嵌入式开发板的网络连接方式采用机器人操作***的主从机方法；嵌入式开发板作为从机；个人电脑作为主机；传感器数据通过主机进行显示。另外，个人电脑可以使用Linux***中安装的安全外壳协议(Secure Shell，ssh)功能进行登录嵌入式***，通过该功能使用命令行终端进行机器人的控制。
进一步地，在具体实施时，在本发明实施例提供的上述移动机器人嵌入式激光SLAM方法中，为了既符合现在的机器人研究趋势，又更加直观地反映了实际环境的布局，通过个人电脑观测创建的地图，具体可以包括：在个人电脑中的机器人操作***平台上使用RVIZ图像显示界面结合自带评估工具进行观测创建的地图。
进一步地，在具体实施时，在本发明实施例提供的上述移动机器人嵌入式激光SLAM方法中，为了让地图生成更加直观，在对地图进行保存时，具体可以包括：使用机器人操作***中安装的地图保存工具对地图进行保存，同时对于保存的地图中黑白灰三种颜色的阈值分别进行调整。
基于同一发明构思，本发明实施例还提供了一种移动机器人嵌入式激光SLAM***，由于该***解决问题的原理与前述一种移动机器人嵌入式激光SLAM方法相似，因此该***的实施可以参见移动机器人嵌入式激光SLAM方法的实施，重复之处不再赘述。
在具体实施时，本发明实施例提供的移动机器人嵌入式激光SLAM***，具体包括：
***搭建模块，用于在移动机器人中的嵌入式开发板内搭建机器人操作***；
网络连接模块，用于通过无线网络将个人电脑远程连接到嵌入式开发板，输入命令启动机器人操作***，移动机器人中的机器人驱动电路板，以及移动机器人上安装的激光雷达；
数据获取模块，用于通过激光雷达，嵌入式开发板，机器人驱动电路板中的惯性测量单元，以及与机器人驱动电路板连接的直流电机及磁电编码器，获取传感器数据；
地图创建模块，用于通过获取的传感器数据结合嵌入式开发板中的SLAM算法进行地图的创建，并上传至个人电脑；
地图保存模块，用于通过个人电脑观测创建的地图，并对地图进行保存。
在本发明实施例提供的上述移动机器人嵌入式激光SLAM***中，通过上述五个模块的相互作用，可以降低移动机器人实现SLAM硬件配置要求和设备的成本，提高***灵活性，同时让SLAM的实现更为稳定、直观。
本发明实施例提供的一种移动机器人嵌入式激光SLAM方法及***，包括：在移动机器人中的嵌入式开发板内搭建机器人操作***；通过无线网络将个人电脑远程连接到嵌入式开发板，输入命令启动机器人操作***，移动机器人中的机器人驱动电路板，以及移动机器人上安装的激光雷达；通过激光雷达，嵌入式开发板，机器人驱动电路板中的惯性测量单元，以及与机器人驱动电路板连接的直流电机及磁电编码器，获取传感器数据；通过获取的传感器数据结合嵌入式开发板中的SLAM算法进行地图的创建，并上传至个人电脑；通过个人电脑观测创建的地图，并对地图进行保存。由于本申请在嵌入式开发板内搭建了机器人操作***，在网络连接后，可以使SLAM算法可以在其中直接运行，进而降低移动机器人的成本，提高***灵活性，同时让SLAM的实现更为稳定、直观。
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上对本发明所提供的移动机器人嵌入式激光SLAM方法及***进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (10)
1.一种移动机器人嵌入式激光SLAM方法，其特征在于，包括：
在所述移动机器人中的嵌入式开发板内搭建机器人操作***；
通过无线网络将个人电脑远程连接到所述嵌入式开发板，输入命令启动所述机器人操作***，所述移动机器人中的机器人驱动电路板，以及所述移动机器人上安装的激光雷达；
通过所述激光雷达，所述嵌入式开发板，所述机器人驱动电路板中的惯性测量单元，以及与所述机器人驱动电路板连接的直流电机及磁电编码器，获取传感器数据；
通过获取的所述传感器数据结合所述嵌入式开发板中的SLAM算法进行地图的创建，并上传至所述个人电脑；
通过所述个人电脑观测创建的所述地图，并对所述地图进行保存。
2.根据权利要求1所述的移动机器人嵌入式激光SLAM方法，其特征在于，通过所述激光雷达，所述嵌入式开发板，所述机器人驱动电路板中的惯性测量单元，以及与所述机器人驱动电路板连接的直流电机及磁电编码器，获取传感器数据，具体包括：
通过所述激光雷达实时采集所述移动机器人所在的室内外环境的地形地貌状况，进行数据的提取；
通过直流电机及磁电编码器构成的里程计对所述移动机器人所在的室内外环境的定位和位移，进行数据的提取；
通过所述机器人驱动电路板中的惯性测量单元和所述嵌入式开发板收集所述激光雷达和所述里程计提取的数据并进行信息融合，获取传感器数据。
3.根据权利要求2所述的移动机器人嵌入式激光SLAM方法，其特征在于，通过获取的所述传感器数据结合所述嵌入式开发板中的SLAM算法进行地图的创建，具体包括：
在所述嵌入式开发板中移植移动机器人编程工具箱函数库中的最近点迭代SLAM算法；
使用所述机器人操作***通过所述最近点迭代SLAM算法对获取的所述传感器数据进行处理；
在所述机器人操作***中删去图像显示部分，调整匹配方式为栅格图匹配，生成栅格地图，并添加在所述机器人操作***中的轨迹显示。
4.根据权利要求3所述的移动机器人嵌入式激光SLAM方法，其特征在于，使用所述机器人操作***通过所述最近点迭代SLAM算法对获取的所述传感器数据进行处理，具体包括：
使用所述机器人操作***通过所述最近点迭代SLAM算法对获取的所述传感器数据进行扫描和匹配，求解出所述移动机器人的运动变化矩阵；所述运动变化矩阵包括旋转矩阵和平移矩阵；
同时，计算出机器人的实时运动轨迹、自身定位和环境分布，进行栅格地图的映射。
5.根据权利要求4所述的移动机器人嵌入式激光SLAM方法，其特征在于，在生成栅格地图的过程中，具体还包括：
使用所述嵌入式开发板对所述传感器数据进行验证；
当所述里程计提取的数据显示所述移动机器人的位移小于设定阈值时，沿用上一次生成的栅格地图。
6.根据权利要求1-5任一项所述的移动机器人嵌入式激光SLAM方法，其特征在于，所述个人电脑中安装有所述机器人操作***；
所述个人电脑与所述嵌入式开发板的网络连接方式采用所述机器人操作***的主从机方法；
所述嵌入式开发板作为从机；所述个人电脑作为主机；所述传感器数据通过所述主机进行显示。
7.根据权利要求6所述的移动机器人嵌入式激光SLAM方法，其特征在于，通过所述个人电脑观测创建的所述地图，具体包括：
在所述个人电脑中的机器人操作***平台上使用RVIZ图像显示界面结合自带评估工具进行观测创建的所述地图。
8.根据权利要求7所述的移动机器人嵌入式激光SLAM方法，其特征在于，对所述地图进行保存，具体包括：
使用所述机器人操作***中安装的地图保存工具对所述地图进行保存，同时对于保存的所述地图中黑白灰三种颜色的阈值分别进行调整。
9.根据权利要求8所述的移动机器人嵌入式激光SLAM方法，其特征在于，所述移动机器人的直流电源与所述机器人驱动板直接连接；
由所述机器人驱动板进行电压转换，对所述嵌入式开发板、直流电机及磁电编码器进行供电；
由所述嵌入式开发板对所述激光雷达进行供电。
10.一种移动机器人嵌入式激光SLAM***，其特征在于，包括：
***搭建模块，用于在所述移动机器人中的嵌入式开发板内搭建机器人操作***；
网络连接模块，用于通过无线网络将个人电脑远程连接到所述嵌入式开发板，输入命令启动所述机器人操作***，所述移动机器人中的机器人驱动电路板，以及所述移动机器人上安装的激光雷达；
数据获取模块，用于通过所述激光雷达，所述嵌入式开发板，所述机器人驱动电路板中的惯性测量单元，以及与所述机器人驱动电路板连接的直流电机及磁电编码器，获取传感器数据；
地图创建模块，用于通过获取的所述传感器数据结合所述嵌入式开发板中的SLAM算法进行地图的创建，并上传至所述个人电脑；
地图保存模块，用于通过所述个人电脑观测创建的所述地图，并对所述地图进行保存。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201711215477.1A CN107943038A (zh) | 2017-11-28 | 2017-11-28 | 一种移动机器人嵌入式激光slam方法及*** |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201711215477.1A CN107943038A (zh) | 2017-11-28 | 2017-11-28 | 一种移动机器人嵌入式激光slam方法及*** |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN107943038A true CN107943038A (zh) | 2018-04-20 |
Family
ID=61949224
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201711215477.1A Pending CN107943038A (zh) | 2017-11-28 | 2017-11-28 | 一种移动机器人嵌入式激光slam方法及*** |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN107943038A (zh) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108549388A (zh) * | 2018-05-24 | 2018-09-18 | 苏州智伟达机器人科技有限公司 | 一种基于改进a星策略的移动机器人路径规划方法 |
| CN109001752A (zh) * | 2018-05-18 | 2018-12-14 | 威海晶合数字矿山技术有限公司 | 一种三维测量建模***及其方法 |
| CN109079736A (zh) * | 2018-08-02 | 2018-12-25 | 广东工业大学 | 一种基于ros的移动机器人平台的控制方法及*** |
| CN110207705A (zh) * | 2019-05-27 | 2019-09-06 | 五邑大学 | 一种基于激光slam的室内导航车 |
| CN110531766A (zh) * | 2019-08-27 | 2019-12-03 | 熵智科技(深圳)有限公司 | 基于已知占据栅格地图的持续激光slam构图定位方法 |
| CN113340295A (zh) * | 2021-06-16 | 2021-09-03 | 广东工业大学 | 一种多个测距传感器的无人艇近岸实时定位与建图方法 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2016162568A1 (en) * | 2015-04-10 | 2016-10-13 | The European Atomic Energy Community (Euratom), Represented By The European Commission | Method and device for real-time mapping and localization |
| CN106114095A (zh) * | 2016-06-27 | 2016-11-16 | 中国石油大学(华东) | 一种水陆两栖探测机器人 |
| CN106406338A (zh) * | 2016-04-14 | 2017-02-15 | 中山大学 | 一种基于激光测距仪的全向移动机器人的自主导航装置及其方法 |
| CN106842230A (zh) * | 2017-01-13 | 2017-06-13 | 深圳前海勇艺达机器人有限公司 | 移动机器人导航方法与*** |
| CN107063264A (zh) * | 2017-04-13 | 2017-08-18 | 杭州申昊科技股份有限公司 | 一种适用于大规模变电站环境的机器人地图创建方法 |
-
2017
- 2017-11-28 CN CN201711215477.1A patent/CN107943038A/zh active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2016162568A1 (en) * | 2015-04-10 | 2016-10-13 | The European Atomic Energy Community (Euratom), Represented By The European Commission | Method and device for real-time mapping and localization |
| CN106406338A (zh) * | 2016-04-14 | 2017-02-15 | 中山大学 | 一种基于激光测距仪的全向移动机器人的自主导航装置及其方法 |
| CN106114095A (zh) * | 2016-06-27 | 2016-11-16 | 中国石油大学(华东) | 一种水陆两栖探测机器人 |
| CN106842230A (zh) * | 2017-01-13 | 2017-06-13 | 深圳前海勇艺达机器人有限公司 | 移动机器人导航方法与*** |
| CN107063264A (zh) * | 2017-04-13 | 2017-08-18 | 杭州申昊科技股份有限公司 | 一种适用于大规模变电站环境的机器人地图创建方法 |
Non-Patent Citations (5)
| Title |
|---|
| 李建勇，刘雪梅，李雪霞，杜博阳: "基于ROS的开源移动机器人***设计", 《机电设计》 * |
| 李玉: "基于3D激光点云的无人车城市环境SLAM问题研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》 * |
| 林连秀，叶芸，姚剑敏，郭太良: "基于ORB-SLAM 的移动机器人嵌入式实现与优化", 《微型机与应用》 * |
| 白亮亮 等: "分布式移动机器人控制***设计与实现", 《机械设计与制造》 * |
| 郑富瑜，何苗 等: "基于ROS的ICP-SLAM在嵌入式移动机器人上的实现与优化", 《计算机应用研究》 * |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109001752A (zh) * | 2018-05-18 | 2018-12-14 | 威海晶合数字矿山技术有限公司 | 一种三维测量建模***及其方法 |
| CN108549388A (zh) * | 2018-05-24 | 2018-09-18 | 苏州智伟达机器人科技有限公司 | 一种基于改进a星策略的移动机器人路径规划方法 |
| CN109079736A (zh) * | 2018-08-02 | 2018-12-25 | 广东工业大学 | 一种基于ros的移动机器人平台的控制方法及*** |
| CN109079736B (zh) * | 2018-08-02 | 2022-02-22 | 广东工业大学 | 一种基于ros的移动机器人平台的控制方法及*** |
| CN110207705A (zh) * | 2019-05-27 | 2019-09-06 | 五邑大学 | 一种基于激光slam的室内导航车 |
| CN110531766A (zh) * | 2019-08-27 | 2019-12-03 | 熵智科技(深圳)有限公司 | 基于已知占据栅格地图的持续激光slam构图定位方法 |
| CN110531766B (zh) * | 2019-08-27 | 2022-06-28 | 熵智科技(深圳)有限公司 | 基于已知占据栅格地图的持续激光slam构图定位方法 |
| CN113340295A (zh) * | 2021-06-16 | 2021-09-03 | 广东工业大学 | 一种多个测距传感器的无人艇近岸实时定位与建图方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN107943038A (zh) | 一种移动机器人嵌入式激光slam方法及*** | |
| CN106323269B (zh) | 自主定位导航设备、定位导航方法及自主定位导航*** | |
| CN106843230A (zh) | 应用于移动设备的虚拟墙***及其实现方法 | |
| KR20200099611A (ko) | 로봇 자율 모션 계획 및 내비게이션을 위한 시스템 및 방법들 | |
| CN109725327A (zh) | 一种多机构建地图的方法及*** | |
| Correll et al. | Multirobot inspection of industrial machinery | |
| CN109840508A (zh) | 一个基于深度网络架构自动搜索的机器人视觉控制方法，设备及存储介质 | |
| CN108805885A (zh) | 地块分割方法及终端、航线规划方法及移动装置控制方法 | |
| CN110928972A (zh) | 一种语义地图构建方法、***、装置、存储介质及机器人 | |
| CN104548597B (zh) | 导航网格的自动生成方法和装置 | |
| CN108090959A (zh) | 室内外一体建模方法及装置 | |
| Zhang et al. | User preference-aware navigation for mobile robot in domestic via defined virtual area | |
| Apte et al. | The digital twin opportunity | |
| Li et al. | Depth camera based remote three-dimensional reconstruction using incremental point cloud compression | |
| ZHANG et al. | Logical and Innovative Construction of Digital Twin City. | |
| Rhoades et al. | Enabling a national instruments DaNI 2.0 robotic development platform for the robot operating system | |
| Rao et al. | AI and ML in IR4. 0: A Short Review of Applications and Challenges | |
| CN113942012A (zh) | 机械臂关节方法、***、计算机及可读存储介质 | |
| Al-Fedaghi et al. | Thinging the robotic architectural structure | |
| Parnianifard et al. | Digital-twins towards cyber-physical systems: a brief survey | |
| CN113838203B (zh) | 基于三维点云地图和二维栅格地图的导航***及应用方法 | |
| CN114706406A (zh) | 一种基于人机交互的多智能体协同环境探索***及装置 | |
| Nair | Efficient Path Planning Algorithm for Mobile Robots Performing Floor Cleaning Like Operations | |
| Fattah et al. | Dynamic map generating rescuer offering surveillance robotic system with autonomous path feedback capability | |
| Sorouri et al. | Plug-and-play design and distributed logic control of medical devices using IEC 61499 function blocks |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20180420 |