基于激光雷达的室内移动机器人二维地图构建毕业论文
2021-11-11 08:11
论文总字数：19141字
摘 要
近些年来，扫地机器人市场发展迅速，越来越多的扫地机器人走进了千家万户，其关联的地图构建技术吸引了研究者的关注。由于室内环境复杂，室内地图的构建一直是研究热点。本设计在ROS操作系统的基础上进行室内二维地图构建的理论研究，主要包括算法原理的分析、机器人模型的建立、激光雷达建图，论文的主要研究内容为：
首先通过比较Gmapping算法相较于HectorSLAM和Cartography的优缺点，选取Gmapping算法作为本次设计的研究算法，分析Gmapping算法的构图原理并通过公式推演了Gmapping算法。
然后确定了本次设计的总体方案。通过模型设计软件SolidWorks搭建所需机器人模型，并导出成能在ROS下表示机器人模型的URDF文件。在ROS操作系统中为机器人模型添加激光雷达插件。在Gazebo中设计一个能表示室内环境的.world文件。
接着将带有激光雷达的机器人模型加载到室内环境中，启动Rviz观察激光雷达探测到的地图。启动键盘控制并让机器人在室内环境中运行一周，即可在Rviz中得到室内环境的二维地图。
最后总结本次设计的主要工作，并对可以改进的地方进行分析，作为日后的研究目标。
关键词：移动机器人、ROS操作系统、二维地图
Abstract
In recent years, with the rapid development of sweeping robot market, more and more sweeping robots have entered thousands of households, and their associated map building technology has attracted the attention of researchers. Because of the complexity of indoor environment, the construction of indoor map has always been a research hotspot. Based on the ROS operating system, this design carries out the theoretical research of indoor two-dimensional map construction, mainly including the analysis of algorithm principle, the establishment of robot model, and the construction of lidar map. The main research contents of this paper are as follows:
Firstly, by comparing the advantages and disadvantages of gmapping algorithm with Hector slam and cartography, we choose gmapping algorithm as the research algorithm of this design, analyze the composition principle of gmapping algorithm and deduce gmapping algorithm by formula.
Then the overall scheme of this design is determined. Through the Model Design Software Solidworks, the required robot model is built, and the URDF file which can represent the robot model under ROS is derived. Add lidar plug-in for robot model in ROS operating system. Design a. World file in gazebo to represent the indoor environment.
Then the robot model with lidar is loaded into the indoor environment, and rviz is started to observe the map detected by lidar. Start the keyboard control and let the robot run in the indoor environment for a week, then get the two-dimensional map of the indoor environment in rviz.
Finally, it summarizes the main work of this design, and analyzes the areas that can be improved as the future research goal.
Key words: mobile robot, ROS operating system, 2D map
目录
第1章 绪论 1
1.1研究背景介绍 1
1.2 ROS发展历程 1
1.3 国内SLAM发展状况 1
1.4研究目标 3
1.5章节安排 3
第2章 机器人定位与地图构建理论研究 5
2.1 SLAM方案选择 5
2.2 Gmapping算法原理 5
2.2.1 Gmapping算法介绍 5
2.2.2 Gmapping原理分析 6
2.2.3 Gmapping建图 6
2.3本章小结 9
第3章 方案设计与平台搭建 10
3.1 总体方案设计 10
3.2软件节点介绍 10
3.2.13D可视化工具Rviz 10
3.2.2功能强大的Gazebo 11
3.3ROS通信原理 12
3.4 TF坐标变换 13
3.5本章小结 14
第4章 二维地图构建仿真 15
4.1 机器人仿真 15
4.1.1 URDF介绍 15
4.1.2 使用SolidWorks生成URDF文件 16
4.2 室内地图构建 17
4.3 激光雷达仿真 17
4.4系统仿真结果与分析 18
4.5 本章小结 19
第5章 总结与展望 20
参考文献 21
致谢 22
第1章 绪论
1.1研究背景介绍
随着感知和控制技术的发展，机器人的研究受到了广泛关注，许多国家都投入了大量的资金。能够自主移动的智能机器人成为了机器人领域的研究热点。想要机器人能够自主移动，首先需要机器人在能够确定自身的位置同时构建周围的环境地图，这就是智能移动机器人领域的SLAM问题。SLAM的全称为Simultaneous Location and Mapping,它指的是移动机器人在运动过程中不仅可以确定自身所在的位置，还可以同时构建地图。该问题最早于20世纪80年代提出。被认为是实现机器人自主移动的关键性问题。
1.2 ROS发展历程
ROS是一个面向机器人的开源操作系统，功能十分丰富。经历了十几年的发展，ROS的各项功能逐步完善，适合绝大部分情况下机器人开发的模拟仿真。传统操作系统的诸多功能，如管理程序包、控制底层设备、在进程间传递消息等，ROS操作系统也同样具有这些功能。ROS除了具备这些功能外，ROS为多个不同主机之间的分布式计算也提供了相关工具和库。ROS的运行架构基于其自身所带有的通信模块，是一种可以实现不同模块间点对点交互的处理架构。基于ROS 操作系统的运行架构能够执行多种不同类型的通讯，例如远程过程调用通讯、异步数据流通讯，ROS的运行架构还可以完成对参数服务器上的数据进行存储，是一个十分完善的运行架构。
ROS于2007年前后由斯坦福大学与Willow Garage公司联合开发。开发者们于2009年初推出了ROS0.4版本，ROS0.4版本已经具有了现今所用ROS版本的雏形。ROS0.4版本在经历了一年左右的测试后，开发者们对ROS0.4版本进行了进一步的开发，ROS1.0版本便在2010年初面世了，经历了三个月的不断测试,发行了正式版本ROS Box Turtle。ROS操作系统吸引了全球机器人爱好者的目光，开发者们也不断对ROS进行完善，先后推出了ROS Indigo版本，以及本篇论文中将要用到的ROS Kinetic版本。并在2017年又推出了ROS2.0 Ardent版本。
1.3 国内SLAM发展状况
近些年来，随着科技的发展，扫地机器人逐渐走进了千家万户，而实现扫地机器人功能的关键性技术SLAM也越来越受到人们的广泛重视。随着SLAM技术的不断发展，销量日益增高的扫地机器人，用来代替服务员的服务机器人，都表明了SLAM技术拥有广阔的发展前景。
图1.1 走进千家万户的扫地机器人 | 图1.2 服务行业的服务机器人 |
随着机器人的SLAM技术发展前景的越来越广阔，中国国内有很多的公司纷纷投入资金用于研究SLAM技术，于2009年成立的米克力美、2013年成立的高仙、2014年成立的速感科技和布科思、2016年成立的斯坦德等，这些企业均在激光雷达SLAM方向上取得了不错的进展。思岚科技是一家开发模块提供给其他公司的企业，其在激光SLAM方向上具有充足的技术储备，是所在领域的领军者。思岚科技还推出了自主定位导航方案SLAMWARE，该方案用于服务机器人领域，帮助机器人具有充足的功能，时期可以满足人们的要求。经验证，使用思岚科技的SLAMWARE方案，机器人在各种不同的环境条件下均可以轻松地完成任务，功能十分强大。
表1.1 国内部分SLAM厂商
企业 | 基本状况 | 技术特点 |
米克力美 | 2009年成立，专注研发制造自主移动机器人 | 采用激光SLAM方案 |
思岚科技 | 2013年成立，主营激光雷达及模块化自主定位导航解决方案 | 其SLAMWARE是一种单模块化的机器人自主定位导航系统，集成了基于激光雷达的同步定位与地图构建（SLAM）及配套的路径规划功能 |
续表
企业 | 基本状况 | 技术特点 |
高仙 | 2013年成立，为用户提供移动机器人无轨导航控制模块 | 高仙SLAM2.0技术方案提高了SLAM多项关键技术指标，且将导航环节涵盖了进来，为用户提供了一套完整的机器人自主定位、建图、导航应用系统 |
速感科技 | 2014年成立，机器视觉解决方案提供商 | VSLAM算法可以和多种传感器进行融合，不仅获得的位置姿态信息更加准确，还具有帮助智能设备获取周围环境信息的能力。 |
布科思 | 2014年成立，主营机器人、传感器以及定位导航解决方案 | 主要使用激光雷达，结合UWB (超宽带技术)、超声以及红外实现定位，用多传感器信息融合技术实现定位导航与路径规划 |
斯坦德 | 2016年成立，移动机器人及物流解决方案供应商 | SLAM算法融合多 种传感器(激光雷达、里程计、惯性测量单元、摄像头等)数据，帮助机器人获得场景地图信息，从而使其具备自主移动、路径规划、场景理解等能力 |
总的来说，目前我国国内机器人公司在SLAM方向上已经取得了不错的发展，未来随着科技的进步，会有越来越广阔的市场，SLAM技术也将会有越来越多的发展方向以及越来越好的发展前景。SLAM技术也将会有越来越广阔的市场。
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