基于ROS的自导航垃圾识别智能移动小车设计.pdf
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1、wwwele169com|45智能应用基于 ROS 的自导航垃圾识别智能移动小车设计朱泳珏,蒋学程,方楚炎(闽江学院 物理与电子信息工程学院,福建福州,350108)摘要:本课题主要设计了一款基于jetson nano硬件平台的自导航智能移动小车,该小车主要由导航定位和图像识别所组成。小车搭载的传感器有激光雷达、IMU和摄像头,基于ROS机器人操作系统开发,采用cartographer算法实现SLAM建图,通过STM32对小车底层驱动控制,实现自主导航。采用YOLOv5目标检测算法,对不同垃圾进行精准识别。关键词:ROS;cartographer;YOLOv5;激光雷达0 前言随着人工智能技术
2、的进步,智能小车在物流、工业和生活服务等领域得到了广泛应用。要实现小车智能化,需要实现建图、定位、路径规划这三项任务。前两项任务就是实现实时建图以及实时定位,第三项任务就是实现路径规划,即根据已知的地图规划出一条到达目标的最佳路径1。现如今的许多智能车价格昂贵、软件代码不开源且通用性差,如果从头到尾开发一个机器人的软硬件系统会造成开发难度大和周期长等问题2。针对这些问题,本课题基于 ROS 开源机器人操作系统开发,设计一款具有通用性、结构简单、经济性良好的智能小车系统。1 系统总体方案概述本课题主要设计一款自导航垃圾识别智能移动小车。硬件部分:上位机采用搭载 ROS 的 jetsonnano
3、硬件平台,下位机采用 STM32 进行运动控制,传感器有激光雷达、IMU 和摄像头,如图 1 所示。软件部分:主要开发自主导航和图像识别两部分,如图 2 所示。2 导航实现 2.1 上位机与下位机建立通讯采用的通信协议:11 字节,55aasize05 左轮速度2 字节 右轮速度 2 字节 控制位 07 效验位 0d0a。数据传输选择共用体的方法,通过使用共享内存的方式,使传输数据的大小增加,图 3 为具体原理图。上位机部分,采用 ROS 的话题通信机制,订阅/cmd_vel 话题,获取小车线速度和角速度,解算为左右轮速,将左右轮速通过串口向下位机发送。下位机部分,通过 STM32 的 USA
4、RT串口,使能 GPIOA9 和 GPIOA10,对串口的收发模式进行设置,通过主程序中对其进行调用,可以使两者进行通讯。由建立的通信协议打包成的库,通过中断的方式将 ROS 下发的左轮和右轮数据从 USART串口中接收进来,在保证波特率和延时一致时,两者之间就可以实现通信了。2.2 SLAM 建图cartographer 是 由 谷 歌 开 发 的 实时 室 内 SLAM,cartographer 是 基 于图 1硬件部分框架图 2软件部分框架图 3数据传输原理图46|电子制作2023 年 7 月智能应用submap 子图构建全局地图的思想,能有效避免建图过程中环境中有移动物体带来的干扰。c
5、artographer 采用了基于谷歌开发的 ceres 非线性优化的方案,cartographer 的亮点在于代码规范与工程化,非常适合商用和再开发。并且cartographer 支持多传感器数据来建图,支持建立二维地图和三维地图。所以,我们果断采用 cartographer。下面我们将 cartographer 的代码部署到自己的机器人平台上。cartographer 提供了一个基于 RevoLDS 的demo,与我们所使用的 rplidar 相近,可以参考该 demo进行实现。修改 revo_lds.lua 配置文件内的参数即可。revo_lds.lua 文件中的部分内容如图 4 所示。
6、图 4revo_lds.lua 文件部分参数说明:参数map_frame:cartographer中使用的全局坐标系。参数 tracking_frame:SLAM 算法追踪的 ROS 坐标系。参数 published_frame:正在发布 pose 的坐标系。参数 provide_odom_frame:是否需要 cartographer内部提供里程计。参数 use_odometry:是否使用里程计。参数 odom_frame:里程计坐标系。参数 use_imu_data:是否使用 IMU 数据。参数 publish_frame_projected_to_2d:如果启用,发布的位姿将被限制为纯
7、2D 位姿。2.3 定位定位其实就是计算出机器人自身在全局地图上所处的位置。在 SLAM 中也需要定位,但是,SLAM 中的定位仅仅用于导航开始之前用于构建出全局地图。而当前定位是用于导航过程中的,导航中机器人需要按照规划好的路线移动,通过定位,我们就可以评估机器人的实际轨迹是否符合我们的预期。在 ROS 的导航功能包集 navigation 中提供了一个非常实用的功能包,该功能包就是 amcl 功能包,可以实现导航中的机器人定位。AMCL 是一种面向二维移动机器人的概率定位系统,它实现了自适应蒙特卡洛定位,可以基于现有的地图使用粒子滤波器计算出机器人所处位置。2.4 路径规划导航的核心功能之
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