基于ROS的樓宇內(nèi)共享無人配送系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)

譚韶峰，蘇朝文，徐江山

（天津工業(yè)大學 計算機科學與技術(shù)學院，天津，300000）

0 引言

現(xiàn)在各種辦公樓、居民樓等正在向智能化方向發(fā)展，人們越來越多業(yè)務往來所涉及的物品投遞發(fā)生在樓宇內(nèi)。這種場景中，傳統(tǒng)方式顯然已經(jīng)無法滿足人滿需求。本項目基于激 光SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技術(shù)，ROS（Robot Operating System）技術(shù)，人工智能技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，參考共享單車的商業(yè)模式，提出了一套可以共享使用的樓宇內(nèi)無人配送系。用戶可以通過手機終端輕松控制智能車實現(xiàn)樓宇內(nèi)定點物品投遞，智能車則能夠根據(jù)傳感器感知和智能算法自主尋址到指定服務地點或投遞地點。該系統(tǒng)既可以用于物流行業(yè)的末端配送，也可以運用于辦公區(qū)域的自助物品投遞以及特殊場景下的無接觸配送等。

1 系統(tǒng)概述

整體系統(tǒng)由機器人端軟硬件系統(tǒng)和共享服務平臺軟件系統(tǒng)組成。機器人端軟硬件系統(tǒng)實現(xiàn)的功能包括基本運動控制，傳感器數(shù)據(jù)處理采集，環(huán)境二維地圖構(gòu)建、即時定位、路徑規(guī)劃與自主導航、物聯(lián)網(wǎng)通信系統(tǒng)、用戶交互等，是整個系統(tǒng)的核心部分。共享服務軟件系統(tǒng)分為后臺服務系統(tǒng)、后臺管理系統(tǒng)、用戶端軟件系統(tǒng)組成機器人終端通過NBIoT網(wǎng)絡(luò)接入華為云IoT平臺，與系統(tǒng)服務器建立連接，管理員可以通過系統(tǒng)管理端來對機器人設(shè)備進行管理、監(jiān)控，用戶可以通過移動客戶端來發(fā)起投遞任務。系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)示意圖

圖 2 機器人硬件結(jié)構(gòu)框圖

2 機器人端軟硬件設(shè)計

■2.1 機器人端硬件設(shè)計

結(jié)構(gòu)框圖如圖2所示，機器人下位機選用STM32F405開發(fā)板，該開發(fā)板提供了工作頻率為168 MHz的Arm Cortex-M4內(nèi)核的性能、多達15個通信接口，可以滿足實時的運動控制以及大量傳感器數(shù)據(jù)的采集與處理。下位機系統(tǒng)的主要作用之一是采集電機編碼器數(shù)據(jù)、IMU數(shù)據(jù)、超聲波數(shù)據(jù)以及激光雷達的數(shù)據(jù)，并且將這些數(shù)據(jù)打包發(fā)送給上位機系統(tǒng)。此外還具有接收上位機的控制指令，通過PID算法，對電機速度做出調(diào)節(jié)從而使得機器人按照指令做出相應的移動和控制伺服電機轉(zhuǎn)動開合儲物柜。上位機采用Jetson nano開發(fā)版，該開發(fā)版搭載ARMv8系CPU以及性能強大的GPU，可以輕松處理各種運算。此外該開發(fā)板還搭載了WiFi、藍牙通信模塊以及外接的NB-IoT通信模組，便于機器人與其他物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、云服務器等進行數(shù)據(jù)傳輸。Jetson nano也具有豐富的串行接口和IO口，可以方便地拓展上層組件。本系統(tǒng)中，上位機主要用作地圖構(gòu)建、路徑規(guī)劃、實時避障、用戶交互、業(yè)務應用以及實現(xiàn)聯(lián)網(wǎng)通信。機器人模型如圖3所示，主要包括運動基座（含下位機硬件系統(tǒng)），電源、上位機硬件系統(tǒng)，帶自動門的儲物柜，深度攝像機以及激光雷達。

圖 3 機器人模型簡圖

機器人運動底盤采用兩輪差速結(jié)構(gòu)，并前后配上兩個萬向輪，以保證機器人運動的穩(wěn)定性，模型如圖4所示。機器人左右兩側(cè)是驅(qū)動輪，分別由兩個電機驅(qū)動，而前后是被動輪，采用萬向輪。通過調(diào)節(jié)左右驅(qū)動的速度，控制機器人運動：若左右驅(qū)動輪的速度相同，則機器人直線運動，若左右兩輪速度不同，則機器人做圓周運動。

圖4 底盤結(jié)構(gòu)簡圖

機器人的運動模型如5所示，其中CENTER為底盤的幾何中心，ICR（Instantaneous Center of Rotation）為瞬時旋轉(zhuǎn)中心，rc為旋轉(zhuǎn)半徑，w為旋轉(zhuǎn)角速度，dwb為左右輪中心距離，L、R為左右輪與地面的接觸點，vl、vc、vr分別為L點、CENTER點以及R點的線速度。簡單分析可以得出該機器人底盤正運動學模型，如公式（1）所示：

該模型是基于左右驅(qū)動輪的速度來計算幾何中心點CENTER的速度。在機器人兩個驅(qū)動輪上安裝編碼器便可以計算出兩個驅(qū)動輪的線速度，再通過公式（1）便可以得到CENTER的速度，并可以進一步被用于計算機器人的里程計數(shù)據(jù)，作用于后面的地圖構(gòu)建和定位功能中。

圖 5 運動模型

圖 6 機器人端軟件設(shè)計框圖

由公式（1）變換可以表示出逆運動學模型，如公式（2）所示：

該模型是基于幾何中心點CENTER的速度分解出左右驅(qū)動輪的速度。這里的逆運動學模型用于對上位機下發(fā)的機器人移動速度控制數(shù)據(jù)的解算，并通過PID算法進一步控制兩個驅(qū)動輪的精準轉(zhuǎn)動。

■2.2 機器人端軟件設(shè)計

機器人終端的建圖及自主導航功能主要由上位機ROS系統(tǒng)上實現(xiàn)，下位機主要用于采集傳感器數(shù)據(jù)、控制電機的轉(zhuǎn)動。軟件系統(tǒng)基于ROS進行開發(fā)，在ROS生態(tài)中，有著成熟的SLAM應用棧以及Navigation應用棧，在數(shù)據(jù)融合良好的情況下，能夠達到優(yōu)秀的自動導航效果。圖6為配送機器人的軟件系統(tǒng)設(shè)計，軟件分為五大部分，分別是數(shù)據(jù)采集處理模塊，運動控制模塊，SLAM模塊，Navigation模塊，交互模塊。

2.2.1 數(shù)據(jù)采集與處理

機器人對環(huán)境數(shù)據(jù)的采集由下位機來完成。下位機軟件根據(jù)運動模型將編碼器數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為里程計數(shù)據(jù)，包括機器人旋轉(zhuǎn)的角度、在右手笛卡爾坐標系下x方向運動的距離以及y軸運動的距離三個數(shù)據(jù)，并于通過卡爾曼濾波器的IMU數(shù)據(jù)進行融合，得到底盤位姿數(shù)據(jù)。雷達數(shù)據(jù)通過對壞點過濾后于底盤位姿數(shù)據(jù)打包經(jīng)過串口發(fā)送給上位機。上位機得到數(shù)據(jù)后通過ROS的發(fā)布訂閱機制，將這些數(shù)據(jù)發(fā)布出去，供給其他模塊使用。

2.2.2 多傳感器融合SLAM

SLAM算法有許多種類型，常見的有Gmapping、Hector_slam、Karto、Cartographer。經(jīng)過反復測試，發(fā)現(xiàn)在室內(nèi)環(huán)境中Gmapping算法在建圖效果以及性能上，是優(yōu)于其他幾種的。Gmapping是ROS開源社區(qū)中比較成熟的SLAM算法，能夠繪制二維的柵格地圖。建圖采用里程計和 IMU數(shù)據(jù)，通過擴展卡爾曼濾波得到位姿提交到 Gmapping里面，建圖的效果優(yōu)異，而且還可以建立大型地圖，對于移動時的加減速考慮的也相對較少，建圖效果如圖7所示，其中黑色表示該位置占用，白色表示自由空間。

圖 7 二維格柵地圖

圖 8 路徑規(guī)劃

2.2.3 自動導航

機器人的自動導航功能主要通過ROS的Navigation導航框架來實現(xiàn)，其作用簡單來講就是根據(jù)輸入的傳感器信息流和機器人的全局位置，通過路徑規(guī)劃算法，計算得出安全可靠的機器人速度控制指令。在本設(shè)計中，機器人的自動導航的實現(xiàn)主要是通過該框架的map_server、move_base、acml以 及nav_core。其 中map_server是地圖服務器，用于保存地圖和載入地圖，并且可以結(jié)合costmap_2d功能模塊來生成代價地圖，實現(xiàn)機器人的動態(tài)避障。move_base實現(xiàn)對整個導航流程的控制，包括對全局、局部路徑規(guī)劃的選擇以及在機器人丟失位置時執(zhí)行恢復操作。nav_core中實現(xiàn)了move_base需要的功能，即全局規(guī)劃器、局部規(guī)劃器和行為恢復。本設(shè)計中機器人采用兩輪差速結(jié)構(gòu)，運動較為靈活，因而規(guī)劃器采用DWA算法，在能快速規(guī)劃路徑的同時，達到較好的行進效果，路徑規(guī)劃示意圖如圖8所示，其中紅色表示全局路徑，綠色表示局部路徑。acml是用于導航過程中的定位，是蒙特卡洛定位方法的一種升級版，基于粒子濾波的方法來進行定位的，并使用自適應的KLD方法來更新粒子。

2.2.4 輔助避障

由于導航過程中的動態(tài)避障功能依賴于單線激光雷達，其對黑色物體的感知較差，從而導致在導航過程中與動態(tài)出現(xiàn)在機器人形式路徑上著黑色衣物的行人發(fā)生碰撞，此外，在有玻璃的環(huán)境下，激光雷達也不能很好的工作，從而使得機器人終端位置的丟失。針對這類問題，該系統(tǒng)在雷達掃描的基礎(chǔ)上，增加了三個超聲波傳感器，掃描小車中軸線左右各60度夾角的區(qū)域，并且將數(shù)據(jù)添加到代價地圖與雷達數(shù)據(jù)進行融合，對雷達不能感知到的環(huán)境信息進行補充。

2.2.5 自動搭乘梯

對于跨樓層的投遞任務，機器人借助電梯來實現(xiàn)樓層切換。目前很多大樓的電梯都配備了物聯(lián)網(wǎng)通信接口，只需將機器人接入該電梯的通信接口，便可以自動實現(xiàn)對電梯的呼叫以及獲取電梯的狀態(tài)。在機器人導航進入電梯后，會根據(jù)目標樓層自動切當前的導航地圖，并以進入的位置初始化導航，從而在到達目標樓層時能夠無差別地繼續(xù)執(zhí)行配送任務。此外，還有另一種通用的方案，即通過計算機視覺技術(shù)識別出電梯控制面板以及各功能鍵的位置，通過機械臂去模擬人的點擊動作，并通過相機檢測電梯樓層顯示面板的狀態(tài)來判斷當前樓層位置。

圖 9 共享服務軟件系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

2.2.6 自動回沖

機器人電量低于閾值時會自動到充電點進行充電。由于該機器人導航部分依賴于里程計，在長時間的運動下會累計誤差，從而使得定位產(chǎn)生偏差。自動充電系統(tǒng)采用有線充電，對于機器人觸頭的位置要求比較高。為此，在導航到充電樁的附近時，還需要輔助定位系統(tǒng)來矯正機器人感知的位置，從而較為精準的接觸充電樁，進行充電。這里采用紅外引導的方式，在充電樁上成角度安裝四個紅外發(fā)射管，使其覆蓋充電樁正前方區(qū)域。相應的，在機器人上安裝紅外接收器，在機器人導航到充電附近后，通過紅外信號的位置以及強弱，不斷調(diào)節(jié)自己的位置，直到接觸到充電樁開始充電。

3 共享服務軟件系統(tǒng)設(shè)計

本系統(tǒng)中，共享服務軟件系統(tǒng)包括三大部分，即服務器端，管理系統(tǒng)以及客戶端APP。應用服務器到機器人終端采用了華為云IoT平臺，該平臺作為連接業(yè)務應用和設(shè)備的中間層，屏蔽了各種復雜的設(shè)備接口，實現(xiàn)設(shè)備的快速接入。機器人端通過NB-IoT模塊接入網(wǎng)絡(luò)然后通過LWM2M/CoAP協(xié)議接入到華為云IoT平臺，將IP地址、當前位置、使用狀態(tài)、電量情況等設(shè)備狀態(tài)信息按周期上傳。IoT平臺則根據(jù)收到的應用服務請求，解析指令下發(fā)給機器人端。此外，華為云IoT平臺也提供了API，系統(tǒng)的應用服務器通過該API來實現(xiàn)對設(shè)備數(shù)據(jù)采集、命令下發(fā)、設(shè)備管理等操作。服務器上運行的應用服務程序和管理系統(tǒng)后端采用比較流行的Java Spring框架開發(fā)，采用MongoDB數(shù)據(jù)庫存儲用戶信息及設(shè)備信息，通過Http協(xié)議于IoT平臺進行數(shù)據(jù)交互。管理系統(tǒng)具有數(shù)據(jù)管理、設(shè)備部署以及信息監(jiān)控的功能，方便管理人員對系統(tǒng)的控制。用戶App是基于Vue.js開發(fā)的，實現(xiàn)簡單的用戶注冊登錄界面，發(fā)起投遞任務以及顯示投遞任務進行的狀態(tài)等信息。

4 結(jié)論

在當前物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和機器人技術(shù)快速發(fā)展的大背景下，室內(nèi)配送無人化可以極大地提高配送效率以及方便用戶。本系統(tǒng)機器人能夠在室內(nèi)環(huán)境中長期穩(wěn)定可靠的運行，執(zhí)行配送任務和自主充電，配合上遠程管理系統(tǒng)和用戶App，使得該系統(tǒng)能滿足多種服務場景，在物流末端配送、一些特殊場合的無接觸配送、寫字樓文件投遞等等可以發(fā)揮出很大的作用，助力智慧城市、智慧樓宇的建設(shè)。