ROS智能車創(chuàng)新性實驗設(shè)計及教學(xué)應(yīng)用

王雨蒙， 王 欣， 朱 冰， 鄭晉軍

（吉林大學(xué)a.汽車工程學(xué)院；b.機(jī)械與航空航天工程學(xué)院，長春 130022）

0 引言

隨著新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的不斷深化，智能汽車已成為汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展的戰(zhàn)略方向，代表著未來汽車技術(shù)的戰(zhàn)略制高點。智能汽車裝配有先進(jìn)的車載傳感器、控制器、執(zhí)行器，具備復(fù)雜環(huán)境感知、規(guī)劃決策、智能控制等功能，可實現(xiàn)不同等級的自動化駕駛，是未來汽車新技術(shù)集成的載體，代表著未來汽車科技的戰(zhàn)略制高點［1-2］。

為了推動智能汽車的發(fā)展，世界各國的高等教育機(jī)構(gòu)均大力進(jìn)行智能汽車領(lǐng)域?qū)I(yè)人才的培養(yǎng)，推出了多種創(chuàng)新性實驗課程［3］。然而，我國在智能汽車人才培養(yǎng)方面仍然深受科學(xué)范式和技術(shù)范式的影響，過于注重理論教學(xué)，缺少能夠有效提高學(xué)生實踐能力和創(chuàng)新能力的實驗課程。智能汽車教學(xué)應(yīng)順應(yīng)時代的發(fā)展，響應(yīng)國家汽車智能化的發(fā)展戰(zhàn)略，不斷推陳出新，側(cè)重培養(yǎng)學(xué)生的實踐能力和創(chuàng)新能力，為國家輸送智能汽車新工科人才，推動新時代下新工科教育的新理念、新結(jié)構(gòu)、新模式、新質(zhì)量和新體系轉(zhuǎn)變［4］。

培養(yǎng)學(xué)生實踐能力和創(chuàng)新能力的有效手段是進(jìn)行創(chuàng)新性實驗教學(xué)［5］。然而在智能汽車實驗教學(xué)中所采用實車教學(xué)平臺價格昂貴、危險性高，雖然能夠使學(xué)生更加直觀地了解智能汽車，但由于人均操作時間不足、系統(tǒng)復(fù)雜度高，難以產(chǎn)生良好的教學(xué)效果。同時，自2020 年以來，疫情持續(xù)肆虐，使線上教學(xué)成為新常態(tài)，增加了開展各類實驗課程的難度。為此，本文充分利用我校汽車工程學(xué)院、汽車仿真與控制國家重點實驗室已有的教學(xué)、科研成果，設(shè)計機(jī)器人操作系統(tǒng)（ROS）智能車創(chuàng)新性實驗課程。ROS 智能車可以理解為智能汽車的微縮、簡化版本，具有體積小、易于控制和學(xué)習(xí)、安裝操作簡單、便于攜帶等特點，在使用過程中安全性和穩(wěn)定性高，能夠避免學(xué)生在實踐中發(fā)生危險，可廣泛應(yīng)用于汽車智能化技術(shù)等相關(guān)課程的實踐教學(xué)。

目前，國內(nèi)高校針對本科生的ROS智能車實驗課程仍處于探索階段，ROS 智能車創(chuàng)新性實驗可為建設(shè)智能汽車實驗教學(xué)課程和體系提供幫助和指導(dǎo)。

1 ROS智能車

ROS智能車如圖1（a）所示，其長度25 cm，寬度19 cm，高度18 cm，質(zhì)量約2 kg，最大行駛速度2 m／s，其主要結(jié)構(gòu)如圖1（b）所示。

圖1 ROS智能車

1.1 ROS智能車工作原理

ROS智能車各部件的關(guān)系和控制原理如圖2 所示，ROS智能車主要通過單片機(jī)驅(qū)動車輪行駛，在行駛過程中通過雷達(dá)、位姿傳感器、攝像頭等感知設(shè)備采集的數(shù)據(jù)對環(huán)境和車輛位置進(jìn)行估算，從而通過存儲的程序?qū)囕v行駛路線進(jìn)行調(diào)整。

圖2 ROS智能車各部件的關(guān)系和控制原理

1.2 ROS智能車功能及算法

（1）建圖和自動駕駛功能。行駛中用slam_gmapping節(jié)點和位置節(jié)點分別監(jiān)聽攝像頭、激光雷達(dá)、姿態(tài)傳感器發(fā)布的話題［6］，通過啟動slam_gmapping節(jié)點和位置節(jié)點之間互相監(jiān)聽話題進(jìn)行回環(huán)檢測，準(zhǔn)確識別空間的邊界和空間中的障礙物［7］。通過自適應(yīng)蒙特卡洛定位算法對ROS 智能車行駛時的實際位置進(jìn)行精確的估計和計算［8］。在地圖上確定目標(biāo)點之后，首先通過全局路徑規(guī)劃算法規(guī)劃出一條最優(yōu)的全局路徑，當(dāng)ROS智能車在行駛過程中遇到突發(fā)障礙時，再通過局部路徑規(guī)劃算法實現(xiàn)避障，從而實現(xiàn)自動導(dǎo)航［9］。全局路徑規(guī)劃算法采用A*算法［10］，在搜索過程中通過建立預(yù)估函數(shù)判斷優(yōu)先搜索節(jié)點。局部路徑規(guī)劃算法采用動態(tài)窗口法（Dynamic Window Approach，DWA），DWA 主要是在速度空間中采樣多組速度，并模擬ROS智能車在這些速度下一定時間內(nèi)的軌跡，在得到多組軌跡以后，對這些軌跡進(jìn)行評價，選取最優(yōu)軌跡所對應(yīng)的速度來驅(qū)動ROS智能車運(yùn)動。

（2）巡線行駛和車道線識別功能。利用OpenCV圖像處理技術(shù)對攝像頭傳輸?shù)膱D像進(jìn)行處理，首先將紅綠藍(lán)色彩模式（RGB）圖像轉(zhuǎn)化為HSV圖像，通過圖像處理程序中對色調(diào)（H）、飽和度（S）、透明度（V）的閾值進(jìn)行設(shè)定，再對HSV 圖像進(jìn)行分割識別，即可對不同顏色的車道線進(jìn)行自動檢測和追蹤［11］。對圖像中車道線上某設(shè)定點與圖像中心位置的水平值與高度值進(jìn)行差值計算，圖像高度差值控制車輛前進(jìn)，水平差控值制車輛轉(zhuǎn)向，當(dāng)差值均為0 時，ROS 智能車停止［12］。

2 ROS智能車實驗課程設(shè)計

ROS智能車課程組在通過幾輪的實驗教學(xué)應(yīng)用和改進(jìn)后，形成了一套較為完整的實驗教學(xué)體系。課程共分為3 次課，共計6 學(xué)時，如表1 所示。第1 次課以老師講解為主，讓學(xué)生了解智能汽車的發(fā)展歷史及現(xiàn)狀，并對智能車功能和算法進(jìn)行介紹；第2 次課以學(xué)生操作為主，讓學(xué)生對ROS智能車進(jìn)行實際操作和控制，熟悉控制指令并控制ROS智能車各功能節(jié)點的開啟與運(yùn)行；第3 次課分為兩個實驗項目，第1 個是自動導(dǎo)航實驗，要求在特定場景下控制ROS智能車進(jìn)行環(huán)境建圖并實現(xiàn)自動導(dǎo)航，第2 個是自動巡線實驗，要求使ROS智能車在鋪設(shè)好的路面上進(jìn)行尋線行駛。

表1 ROS智能車創(chuàng)新性實驗學(xué)時分布

在6 個學(xué)時之外還設(shè)計有開放性自主實驗，學(xué)生通過對ROS智能車結(jié)構(gòu)和控制代碼的學(xué)習(xí)，利用課余時間對智能車進(jìn)行自主實驗。

2.1 自動導(dǎo)航實驗

學(xué)生根據(jù)實驗指導(dǎo)書中的實驗流程，按步驟操作ROS智能車進(jìn)行建圖和自動駕駛實驗，實驗流程如圖3 所示，主要為：①ROS 智能車通電后通過電腦與智能車的無線網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行連接；②在上位機(jī)上啟動烏班圖（Ubuntu）系統(tǒng)，通過nfs 網(wǎng)盤加載ROS 智能車的控制程序；③在上位機(jī)輸入指令啟動智能車底盤驅(qū)動、激光雷達(dá)等功能節(jié)點；④啟動3D 可視化工具RVIZ 模塊，并打開arbotix 插件控制智能車移動，檢查智能車的雷達(dá)和驅(qū)動系統(tǒng)是否正常工作；⑤將智能車放入想要建圖的場地中；⑥啟動slam_gmapping功能節(jié)點，可通過電腦、手機(jī)、平板等設(shè)備控制ROS 智能車在場地內(nèi)移動，對周圍環(huán)境進(jìn)行建圖；⑦查看地圖建立是否完整和準(zhǔn)確，并對建立的地圖進(jìn)行存儲；⑧在地圖的任意處放置ROS 智能車，并在地圖中標(biāo)記好ROS 智能車起始位置，然后選定自動導(dǎo)航的終點位置以及姿態(tài)；⑨在預(yù)計的行進(jìn)路線上設(shè)置新的障礙；⑩在RVIZ中查看規(guī)劃的全局路徑和局部路徑，觀察ROS智能車能否對設(shè)置的障礙進(jìn)行避障，并準(zhǔn)確到達(dá)設(shè)置的終點位置。

圖3 自動導(dǎo)航實驗流程

2.2 自動巡線實驗

自動巡線實驗的流程如圖4 所示，主要為：①啟動ROS智能車電源，通過電腦與智能車無線網(wǎng)進(jìn)行連接；②在上位機(jī)啟動Ubuntu系統(tǒng)，在命令欄中輸入指令加載智能車的nfs 網(wǎng)盤；③設(shè)定追蹤顏色范圍的閾值；④啟動底盤驅(qū)動和攝像頭功能節(jié)點；⑤將ROS智能車放入鋪設(shè)好的線路中；調(diào)整攝像頭角度，使車道線位于攝像頭識別范圍內(nèi)；⑥啟動巡線功能，觀察ROS智能車驅(qū)動輪和轉(zhuǎn)向輪是否正常工作，是否巡線成功。

圖4 自動尋線實驗流程

2.3 開放性自主實驗

實驗環(huán)境為寬約50 cm 總長約30 m 的環(huán)形ROS智能車賽道，要求學(xué)生利用ROS智能車的車道識別功能和前期所學(xué)的相關(guān)知識，在教師的簡單指導(dǎo)下鼓勵學(xué)生發(fā)揮主觀能動性，以2 或3 人小組為單位設(shè)計實驗流程，每個小組獨(dú)立對ROS智能車驅(qū)動電動機(jī)和轉(zhuǎn)向舵機(jī)的PID參數(shù)進(jìn)行修改和優(yōu)化［13］，得到最快通過賽道且不破壞汽車操縱穩(wěn)定性的最優(yōu)值。自主實驗環(huán)節(jié)主要通過進(jìn)一步增加智能車的實操環(huán)節(jié)使學(xué)生將學(xué)到的內(nèi)容活學(xué)活用，從而加深對智能車課程的理解。

3 ROS智能車實驗在教學(xué)中應(yīng)用

ROS智能車創(chuàng)新性實驗已作為實驗課嵌入汽車智能化技術(shù)課程完成實驗教學(xué)。汽車智能化技術(shù)是我校首門面向本科生系統(tǒng)講授智能網(wǎng)聯(lián)汽車相關(guān)知識的課程，已增設(shè)為2013 版學(xué)校車輛工程專業(yè)培養(yǎng)方案中規(guī)定的基礎(chǔ)課。該課程每年選課人數(shù)超過100 人，從2017 年起，課程逐步融入了ROS智能車的實驗內(nèi)容。

3.1 教學(xué)應(yīng)用成果

ROS智能車創(chuàng)新性實驗作為汽車智能化技術(shù)課程的實驗課已連續(xù)開展5 年，教學(xué)情況統(tǒng)計如表2 所示，共計有602 名學(xué)生參與實驗。ROS 智能車創(chuàng)新性實驗中的開放性自主實驗教學(xué)情況統(tǒng)計如表3 所示，除開設(shè)課程的汽車工程學(xué)院之外，還吸引到通信工程學(xué)院和儀器科學(xué)與電氣工程學(xué)院的學(xué)生參與到開放性自主實驗中來。

表2 汽車智能化技術(shù)實驗課教學(xué)情況

表3 開放性自主實驗教學(xué)情況

學(xué)生在自動導(dǎo)航實驗中使用gmapping 功能得到的柵格地圖如圖5 所示。設(shè)定好目的地后上位機(jī)顯示的ROS智能車行駛的全局規(guī)劃路徑（紅色線）和局部規(guī)劃路徑（綠色線）如圖6 所示。在自動巡線實驗中，通過上位機(jī)觀察ROS智能車攝像頭識別的圖像如圖7所示，在行駛時車輛中軸線上的預(yù)測點（紅點）偏離車道中心線（黑線）時，自動控制車輛回正，使車輛保持在車道內(nèi)。

圖5 學(xué)生建立的環(huán)境地圖

圖6 自動導(dǎo)航實驗中的規(guī)劃路徑

圖7 自動巡線實驗中的識別圖像

學(xué)生在開放自主性實驗中得到的測試結(jié)果數(shù)據(jù)如表4 所示。學(xué)生通過實驗得出結(jié)論：當(dāng)驅(qū)動電動機(jī)和轉(zhuǎn)向舵機(jī)的積分系數(shù)（Ki）和微分系數(shù)（Kd）值偏小時，ROS 智能車在直行和轉(zhuǎn)彎時的車速和車輪轉(zhuǎn)彎響應(yīng)時間變大，從而使ROS 智能車跑完賽道時間偏長；反之，當(dāng)驅(qū)動電動機(jī)和轉(zhuǎn)向舵機(jī)的Ki和Kd值偏大時，ROS 智能車在直行和轉(zhuǎn)彎時的車速和車輪轉(zhuǎn)彎響應(yīng)時間過快，容易使ROS 智能車沖出賽道，對參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化和調(diào)整后，當(dāng)ROS智能車使用第3 組數(shù)據(jù)的參數(shù)時，能夠在保證操縱穩(wěn)定性的前提下，以最短的時間沖過賽道終點［14］。

表4 ROS智能車測試數(shù)據(jù)統(tǒng)計表

3.2 教學(xué)效果評價

通過調(diào)查問卷的形式對學(xué)生滿意度進(jìn)行調(diào)查和評價，主要對課程的內(nèi)容，教師授課水平，ROS 智能車操作難易程度、理論知識掌握程度等幾個方面進(jìn)行打分，按照分值結(jié)果計算評價指標(biāo)，分為十分滿意、滿意、不滿意［15］。對調(diào)查問卷進(jìn)行回收，經(jīng)過統(tǒng)計后的評價結(jié)果如圖8 所示，可見從2017 ～2021 年，學(xué)生對課程的滿意度逐年提高，不滿意占比為0，對課程十分滿意的學(xué)生逐步達(dá)到90%以上，取得了較好的教學(xué)效果。在課程結(jié)束后，學(xué)生能夠熟練使用ROS 智能車建圖、避障、通信、導(dǎo)航、巡線等功能，對自動控制與汽車?yán)碚撝R的結(jié)合有一個較為深入的了解，為以后智能汽車相關(guān)知識的學(xué)習(xí)打下了良好的基礎(chǔ)。

圖8 學(xué)生滿意度調(diào)查結(jié)果

4 結(jié)語

智能汽車是汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展的前沿和戰(zhàn)略方向，我國亟缺該領(lǐng)域的相關(guān)人才，尤其是具有實踐能力和創(chuàng)新能力的新工科人才。本文以我院智能汽車教學(xué)和課程成果為基礎(chǔ)，設(shè)計了ROS 智能車創(chuàng)新性實驗課，包括自動導(dǎo)航實驗、自動巡線實驗、開放自主性實驗等3個實驗，并依托我校首門智能汽車專業(yè)課程汽車智能化技術(shù)開展了實驗教學(xué)，取得了良好的教學(xué)效果，提高了學(xué)生的實踐能力和創(chuàng)新能力，深受學(xué)生喜愛。