CN109062201A - 基于ros的智能导航微系统及其控制方法 - Google Patents

基于ros的智能导航微系统及其控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于ROS的智能导航微系统，其特征在于：包括CPU控制计算模块、传感器模块和传感器数据采集与预处理模块；传感器模块包括激光雷达、深度摄像头、单目摄像头、红外光电开关、IMU九轴陀螺仪、GPS和编码器；激光雷达、深度摄像头和单目摄像头通过USB接口直接将采集到的数据发送给CPU控制计算模块，IMU九轴陀螺仪、GPS、红外光电开关的数据和编码器由传感器数据采集与预处理模块采集后进行数据的整合与预处理，处理后的数据通过串口通讯接口发送给CPU控制计算模块；搭载ROS的CPU控制计算模块通过自调度算法对当前导航微系统的传感器搭载情况与当前的外部环境进行综合性的分析，自动匹配合适的导航算法。

Description

基于ROS的智能导航微系统及其控制方法
技术领域
本发明属于导航技术，具体涉及一种基于ROS的智能导航微系统及其控制方法。
背景技术
李胜在《基于ROS的机器人导航系统架构设计》一文中，提出了一种基于ROS的机器人导航系统。机器人硬件控制系统由主控制器、 ARM控制器、 智能相机、 陀螺仪、 直流电机组成。编码器采用计数器接口与嵌入式控制板连接与通信。嵌入式控制板通过设定电压值驱动电机运转。智能相机通过扫描二维码经过特定算法处理获取机器人的偏移和偏角。陀螺仪获取角度信息，两编码器可以获取到机器人两轮各自的里程， 处理后可以得到偏移和偏角信息，机器人的软件框架构建在ROS系统之上，将软件框架分成多个独立的节点。机器人的系统使用 TCP/IP通讯，实现节点间的数据传输和机器人的远程控制。该方案存在以下几点问题：1、使用智能相机扫描二维码获取偏移与偏角的方法极大的限制了降低了导航系统的环境适应能力。2、导航系统不具有自主避障能力。
刘晓帆和赵彬在《基于ROS的移动机器人平台系统设计》一文中，提出了一种基于ROS的移动机器人平台。移动机器人平台具有软硬件可编程、灵活性强、模块化等特点，移动机器人平台的控制器采用 Android 系统。该移动机器人平台运动控制模块，针对导航模块生成的路径规划， 完善路径跟踪的调度算法，使生成一次路径规划改为2s，目的是减少系统频繁路径规划导致机器人运动过程中来回摆动问题实现自主避障功能。该方案存在一下几点问题：1、移动机器人平台的功能单一。2、移动机器人平台的的扩展性差。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于ROS的智能导航微系统及其控制方法，实现了导航算法自调度功能。
实现本发明目的的技术解决方案为：一种基于ROS的智能导航微系统，其特征在于：包括CPU控制计算模块、传感器模块和传感器数据采集与预处理模块；传感器模块包括激光雷达、深度摄像头、单目摄像头、红外光电开关、IMU九轴陀螺仪、GPS和编码器；激光雷达、深度摄像头和单目摄像头通过USB接口直接将采集到的数据发送给CPU控制计算模块，IMU九轴陀螺仪、GPS、红外光电开关的数据和编码器由传感器数据采集与预处理模块采集后进行数据的整合与预处理，处理后的数据通过串口通讯接口发送给CPU控制计算模块；搭载ROS的CPU控制计算模块通过自调度算法对当前导航微系统的传感器搭载情况与当前的外部环境进行综合性的分析，自动匹配合适的导航算法。
一种基于ROS的智能导航微系统，所述CPU控制计算模块通过自调度算法对当前导航微系统的传感器搭载情况与当前的外部环境进行综合性的分析，具体自调度方法如下：
步骤1、CPU控制计算模块检测并记录当前传感器状态，转入步骤2；
步骤2、检测深度摄像头或单目摄像头是否连接，当成功连接时，调用车道线检测算法，转入步骤3；当未成功连接时，直接转入步骤3；
步骤3、判断当前传感器数据采集与预处理模块是否连接，当成功连接时，调用惯性导航算法，转入步骤4；当未成功连接时，进行系统无法导航报警，并结束导航系统；
步骤4、判断当前激光雷达是否连接，当成功连接时，调用HectorSLAM算法，转入步骤6；当未连接成功时，转入步骤5；
步骤5、判断当前深度摄像头是否连接，当成功连接时，首先启用OpenCV图像处理库，再调用RGBD SLAM，最后调用轨迹规划算法；当未成功连接时，进行系统无法导航报警，并结束导航系统；
步骤6、判断当前深度摄像头是否连接，当成功连接时，启用OpenCV图像处理库并调用轨迹规划算法；当未成功连接时，直接调用轨迹规划算法。
一种基于ROS的智能导航微系统的控制方法，方法步骤如下：
步骤1）、智能导航微系统启动后，智能导航微系统会启动ROS系统，并加载用户的传感器配置方案，转入步骤2）；
步骤2）、CPU控制计算模块检测当前传感器连接状态，将当前连接状态与用户传感器配置方案进行比较，当相同时，加载合适的导航算法；当不相同时，进行传感器状态异常报警，并根据当前传感器连接状态加载合适的导航算法；完成算法加载后，转入步骤3）；
步骤3）、CPU控制计算模块对导航目标点进行实时的数据采集，当完成导航目标点数据采集后，转入步骤4）；
步骤4）、CPU控制计算模块对传感器状态进行检测并采集数据，检测传感器状态后，控制计算模块对当前导航算法是否与传感器状态匹配进行判断，当匹配时，转入步骤5）；当导航算法与传感器状态不匹配时，进行状态异常报警，并重新加载合适的导航算法，转入步骤5）；
步骤5）、CPU控制计算模块根据当前导航算法对采集到的传感器的数据进行处理，建立环境地图并进行位置定位，转入步骤6）；
步骤6）、CPU控制计算模块判断当前导航是否结束，当导航未结束时，控制计算模块根据当前的导航算法进行运动轨迹的规划，并发布控制量，转入步骤3）；当导航结束时，直接转入步骤3）。
本发明与现有技术相比，其显著优点：
（1）可以根据用户的要求进行传感器方案的选择和配置。
（2）智能微导航系统会自动根据当前传感器状态进行导航算法的匹配。
附图说明
图1为本发明的基于ROS的智能导航微系统的硬件框架图。
图2为本发明的基于ROS的智能导航微系统的控制方法的流程图。
图3为本发明的基于ROS的智能导航微系统的自调度算法流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步详细描述。
结合图1，本发明所述的一种基于ROS的智能导航微系统，包括CPU控制计算模块、传感器模块和传感器数据采集与预处理模块；传感器模块包括激光雷达、深度摄像头、单目摄像头、红外光电开关、IMU九轴陀螺仪、GPS和编码器；激光雷达、深度摄像头和单目摄像头通过USB接口直接将采集到的数据发送给CPU控制计算模块，IMU九轴陀螺仪、GPS、红外光电开关的数据和编码器由传感器数据采集与预处理模块采集后进行数据的整合与预处理，处理后的数据通过串口通讯接口发送给CPU控制计算模块；搭载ROS的CPU控制计算模块通过自调度算法对当前导航微系统的传感器搭载情况与当前的外部环境进行综合性的分析，自动匹配合适的导航算法。
结合图2，一种基于ROS的智能导航微系统的控制方法，方法步骤如下：
步骤1）、智能导航微系统启动后，智能导航微系统会启动ROS系统，并加载用户的传感器配置方案，转入步骤2）；
步骤2）、CPU控制计算模块检测当前传感器连接状态，将当前连接状态与用户传感器配置方案进行比较，当相同时，加载合适的导航算法；当不相同时，进行传感器状态异常报警，并根据当前传感器连接状态加载合适的导航算法；完成算法加载后，转入步骤3）；
步骤3）、CPU控制计算模块对导航目标点进行实时的数据采集，当完成导航目标点数据采集后，转入步骤4）；
步骤4）、CPU控制计算模块对传感器状态进行检测并采集数据，检测传感器状态后，控制计算模块对当前导航算法是否与传感器状态匹配进行判断，当匹配时，转入步骤5）；当导航算法与传感器状态不匹配时，进行状态异常报警，并重新加载合适的导航算法，转入步骤5）；
步骤5）、CPU控制计算模块根据当前导航算法对采集到的传感器的数据进行处理，建立环境地图并进行位置定位，转入步骤6）；
步骤6）、CPU控制计算模块判断当前导航是否结束，当导航未结束时，控制计算模块根据当前的导航算法进行运动轨迹的规划，并发布控制量，转入步骤3）；当导航结束时，直接转入步骤3）。
结合图3，本发明中所述的自调度算法实施步骤为：步骤1、CPU控制计算模块检测并记录当前传感器状态。转入步骤2；步骤2、检测深度摄像头或单目摄像头是否连接，当成功连接时，调用车道线检测算法，转入步骤3；当未成功连接时，直接转入步骤3。步骤3、判断当前传感器数据采集与预处理模块是否连接，当成功连接时，调用惯性导航算法，转入步骤4；当未成功连接时，进行系统无法导航报警，并结束导航系统。步骤4、判断当前激光雷达是否连接，当成功连接时，调用HectorSLAM算法，转入步骤6；当未连接成功时，转入步骤5。步骤5、判断当前深度摄像头是否连接，当成功连接时，首先启用OpenCV图像处理库，再调用RGBD SLAM，最后调用轨迹规划算法。当未成功连接时，进行系统无法导航报警，并结束导航系统。步骤6、判断当前深度摄像头是否连接，当成功连接时，启用OpenCV图像处理库并调用轨迹规划算法。当未成功连接时，直接调用轨迹规划算法。
本发明所述的导航算法包括Slam算法与轨迹规划算法，其中SLAM算法包括HectorSLAM、GmappingSLAM、LagoSLAM、cartographer、RGBD SLAM，轨迹规划算法包括A*算法、Dijkstra算法、Lee算法、Floyd算法、双向双向搜索算法和蚁群算法。

Claims (4)

1.一种基于ROS的智能导航微系统，其特征在于：包括CPU控制计算模块、传感器模块和传感器数据采集与预处理模块；传感器模块包括激光雷达、深度摄像头、单目摄像头、红外光电开关、IMU九轴陀螺仪、GPS和编码器；激光雷达、深度摄像头和单目摄像头通过USB接口直接将采集到的数据发送给CPU控制计算模块，IMU九轴陀螺仪、GPS、红外光电开关的数据和编码器由传感器数据采集与预处理模块采集后进行数据的整合与预处理，处理后的数据通过串口通讯接口发送给CPU控制计算模块；搭载ROS的CPU控制计算模块通过自调度算法对当前导航微系统的传感器搭载情况与当前的外部环境进行综合性的分析，自动匹配合适的导航算法。
2.根据权利要求1所述的基于ROS的智能导航微系统，其特征在于：所述传感器数据采集与预处理模块采用卡尔曼滤波算法进行数据的整合与预处理。
3.根据权利要求1所述的基于ROS的智能导航微系统，其特征在于：所述CPU控制计算模块通过自调度算法对当前导航微系统的传感器搭载情况与当前的外部环境进行综合性的分析，具体自调度方法如下：
步骤1、CPU控制计算模块检测并记录当前传感器状态，转入步骤2；
步骤2、检测深度摄像头或单目摄像头是否连接，当成功连接时，调用车道线检测算法，转入步骤3；当未成功连接时，直接转入步骤3；
步骤3、判断当前传感器数据采集与预处理模块是否连接，当成功连接时，调用惯性导航算法，转入步骤4；当未成功连接时，进行系统无法导航报警，并结束导航系统；
步骤4、判断当前激光雷达是否连接，当成功连接时，调用HectorSLAM算法，转入步骤6；当未连接成功时，转入步骤5；
步骤5、判断当前深度摄像头是否连接，当成功连接时，首先启用OpenCV图像处理库，再调用RGBD SLAM，最后调用轨迹规划算法；当未成功连接时，进行系统无法导航报警，并结束导航系统；
步骤6、判断当前深度摄像头是否连接，当成功连接时，启用OpenCV图像处理库并调用轨迹规划算法；当未成功连接时，直接调用轨迹规划算法。
4.一种基于上述权利要求1-3中任意一项所述的基于ROS的智能导航微系统的控制方法，其特征在于，方法步骤如下：
步骤1）、智能导航微系统启动后，智能导航微系统会启动ROS系统，并加载用户的传感器配置方案，转入步骤2）；
步骤2）、CPU控制计算模块检测当前传感器连接状态，将当前连接状态与用户传感器配置方案进行比较，当相同时，加载合适的导航算法；当不相同时，进行传感器状态异常报警，并根据当前传感器连接状态加载合适的导航算法；完成算法加载后，转入步骤3）；
步骤3）、CPU控制计算模块对导航目标点进行实时的数据采集，当完成导航目标点数据采集后，转入步骤4）；
步骤4）、CPU控制计算模块对传感器状态进行检测并采集数据，检测传感器状态后，控制计算模块对当前导航算法是否与传感器状态匹配进行判断，当匹配时，转入步骤5）；当导航算法与传感器状态不匹配时，进行状态异常报警，并重新加载合适的导航算法，转入步骤5）；
步骤5）、CPU控制计算模块根据当前导航算法对采集到的传感器的数据进行处理，建立环境地图并进行位置定位，转入步骤6）；
步骤6）、CPU控制计算模块判断当前导航是否结束，当导航未结束时，控制计算模块根据当前的导航算法进行运动轨迹的规划，并发布控制量，转入步骤3）；当导航结束时，直接转入步骤3）。
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