基于树莓派的TURTLEBOT路径设计和传感器连接

黄宏州 郑博 陈亿 黄根 陈杰

摘要：本文介绍了基于树莓派的ROS机器人系统的路径设计与地图构建，通过各类传感器，能够得到外界各类环境的数据。利用SLAM技术实现机器人的移动和巡游功能。并展开了速度测试，实验结果表明，該移动机器人系统设计方案可行，能够远程控制机器人进行精确移动，还具有性能高可扩展等特点。

关键词：树莓派；ROS系统；SALM；传感器

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2018）30-0028-02

1 绪论

机器人技术是综合了计算机、控制论、机构学、信息和传感技术、人工智能、仿生学等多门学科而形成的高新技术，本文所谈机器人为TurtleBot。该项目旨在解决灾后救援过程中由于环境恶劣并且救援人员不能保证自身的安全的情况下和预防事故出现而设计的环境侦察机器人。该机器人能够实现通过无线控制进行远程环境图像采集、环境气体检测、环境温度检测、运送急救物品等，并且可以将收集到的信息返回给控制端，为增加操作方便性，该机器人的控制端分为web控制端和手机APP端。

2 危险环境侦查机器人总体设计

本项目基于ROS操作系统的机器人平台，以树莓派为操作核心，结合各种传感器技术以及SLAM算法来实现多功能、强适应、环境监测能力的侦察机器人。完善的项目成品将具有多种环境监测如环境温度、湿度、气体、热源感应等方面的能力，能够在化工厂事故、火灾事故等情况下进入现场取得反馈，也能够在各种容易发生火灾或者核生化污染事故的地区进行监测，可以大大减少人员伤亡以及事故发生概率。该项目旨在解决灾后救援过程中由于环境恶劣并且救援人员不能保证自身的安全的情况下和预防事故出现而设计的环境侦察机器人。为增加操作方便性，该机器人的控制端分为web控制端和手机APP端。

第一、机器人具有在室内和室外可以自主地感知外界的环境的功能，因此树莓派上安装了能够感知外界环境的各种传感器。有温度传感器，红外线传感器，一氧化氮、一氧化碳浓度传感器。

第二、机器人能够实现巡游的功能，将机器人底盘与树莓派组成系统，通过代码是机器人完成巡游以及得到传感器的数据。

3 硬件部分

3.1 机器人底盘的制作

机器人系统由机械系统和控制系统组成，机械系统部分由机器人运载系统和摄像装置和传感装置构成；控制系统部分由运动控制模块，无线通讯模块和图形无线传输模块构成。整个机器人分为上位机和下位机两部分，上位机为PC或其他移动设备下位机为机器人，上位机通过无线通讯模块遥控机器人作业，实现机器人前进前进、后退、转弯和越障以及摄像装置运动等动作。

3.2 传感器的连接

传感器的连接：

如图所示，将各类传感器与树莓派的端口相连。

树莓派有丰富的接口类型，内置互联网接口以及USB接口，大量的GPIO针脚可以连接各种类型的传感器。使用基于Linux的Ubuntu操作系统，并利用其中的Python库对各类传感器设备进行访问，树莓派与传感器之间采用请求/应答方式的通讯协议，树莓派通过GPIO接口想传感器发出请求，传感器返回测量值。

4 软件部分

4.1 地图的创建和路径设计

使用服务器和机器人连接到同一个网络下，然后在服务器上建立节点管理器进行调试，SLAM与路径规划等节点以及TURTLEBOT上创建红外线传感器等节点。利用可视化工具RVIZ在服务器上实现SLAM和路径规划等工作。

SLAM接收来自机器人主管控制器端视觉、激光雷达和里程计节点分别发布的点云数据。进行SLAM并在RVIZ运行。路径规划利用SLAM节点创建的地图和机器人在地图上的位置和速度等信息进行路径规划和是机器人自主导航。并使用键盘和命令远程控制机器人移动。

4.2 RVIZ软件规划示意图

在RVIZ中定位TurtleBot当启动之后，TurtleBot并不知道自己在哪个位置。需要给它提供它在地图上的近似位置：

1）点击rviz中的”2D Pose Estimate”按钮。

2）在地图上标出TurtleBot的近似位置，并指出TurtleBot的朝向（TurtleBot的正运动方向）。

之后你将会看见一组箭头，它们是TurtleBot位置的假设（前面标出的是一个近似位置）。如果这个过程不是很理想，可重复实施。

3）远程控制可以和导航栈同时运行。当远程发送控制信号后，远程信号会将自主行为进行覆盖。远程控制能够协助机器人收敛于一个准确的位姿估计。

发送一个导航目标TurtleBot定位之后，它可以自动对当前环境进行路径规划：

1）点击rviz上的”2D Nav Goal”按钮。

2）在地图上标出TurtleBot的导航目标，并且指出其在导航终点的朝向。

如果路径受阻，此过程会失败。

4.3 完善与测试

在完成键盘远程控制机器人以后，本研究首先进行发送速度的指令远程机器人移动的测试。

从数据中可以看出机器人移动时线速度误差在2mm/s之内，实测速度比反馈速度值略大，变化在4mm/s之内。经过修改参数和完善程序等调试，机器人能够实现精确移动

5 结论与展望

本研究利用机器人基于树莓派操作系统ROS，该系统首先由TURTLEBOT机器人对多种传感器进行信息采集，然后利用SLAM和路径规划等方面的研究，远程控制机器人进行精确移动。最后对机器人进行了调试，是机器人达到设计要求。为以后开展移动机器人的研究打下了坚实的基础。

参考文献：

[1] 薛永胜，王姮，张华，等.EKF-SLAM算法的改进及其在Turtlebot的实现[J].西南科技大学学报，2015，30（1）：54-59.

[2] 曲丽萍. 移动机器人同步定位与地图构建关键技术的研究[D].哈尔滨工程大学，2013.

【通联编辑：唐一东】