ROS系統智能安保機器人設計

張智勇，張學識，鐘一鳴，鄭鑫

（北京信息科技大學儀器科學與光電工程學院，北京100192）

0 引言

近幾年來物聯網發展迅速，局部網絡或互聯網等通信技術把傳感器、控制器、機器等通過新的方式聯在一起達到了事半功倍的效果。這也提高了智能機器人的應用范圍，在提高生產力和生產效率的同時，也可以利用智能機器人來輔助甚至替代需要人員的工作崗位。在高危行業、重體力行業、高強度工作行業都可以見到各種各樣的智能機器人。為了保障2019年的雙十一物流效率，各大企業紛紛引進采用機器人對快遞進行分類和運輸。不光快速高效的物流離不開智能機器人，在倉儲防盜方面它也有很大的作用，基于ROS（Robot Operating System）的安保機器人采用樹莓派作為主控制中心，激光雷達RPLIDARA1對周圍范圍內物體位置并進行實時監測。此安保機器人還可在掃描的地圖上進行巡邏，在實現倉庫循環巡邏的功能的同時還可用攝像頭設備對物體或人員進行識別判斷。

1 雷達

1.1 構成及連接

RPLIDAR A1主要分為激光測距核心以及使得激光測距核心高速旋轉的機械部分。啟動子系統后，RPLIDAR A1雷達開始工作，激光測距儀的核心開始順時針旋轉，實現對周圍環境的360度全方位掃描測距儀，從而獲得周圍環境的等高線圖。激光雷達的掃描距離數據可以通過RPLIDAR A1的通信接口（串口/USB等）獲得。

圖1 雷達示意圖

RPLIDAR A1擁有自己的速度檢測和自適應系統，采用激光三角測距技術，并與自行開發的高速視覺采集和處理機制配合使用，可以每秒執行8,000多次測距動作，并且掃描頻率為雷達還將根據實際電動機速度自動進行調整。無需用戶為RPLIDAR A1提供復雜的電源系統，從而降低了總成本。外部系統通過通信接口可以得到當前雷達的實際速度。

1.2 工作原理

RPLIDAR A1采用了激光三角測距技術，配合SLAMTEC研發的高速的視覺采集處理機構，全面改進了內部光學和算法系統，采樣頻率高大8000次/秒，讓機器人能更快速、精確的建圖。每次測距過程中，RPLIDAR A1將會發射經過調制的紅外激光信號，該激光信號在照射到目標物體后激光雷達的視覺采集系統接收處理。經過嵌入在激光雷達內部的DSP處理器實時解析計算，被照射到的目標物體與激光雷達的距離值以及前的夾角信息將從通訊接口中輸出。

圖2 RPLIDAR A1工作原理

表1 性能參數[5]

表2 通信接口[5]

2 樹莓派

ROS安保機器人，是搭建在樹莓派3B+的Ubuntu 16.04操作系統下操作控制的。樹莓派與PC端在同一局域網下通過VNC Viewer搭建互聯平臺實現遠程操控ROS機器人[1]。在PC端，可以遠程輸入終端指令，實現ROS機器人的各種運行動作，并且可以視頻圖像實時傳輸給PC端。Ubuntu mate是Ubuntu Linux的一個分支，基于桌面環境mate，使用的mate桌面環境源自GNOME 2源代碼，該源代碼已經停止正式維護。ROS機器人采用多消息主題訂閱方式，實現在同一平臺上的多命令操作。人機交互是ROS機器人的優點之一，實時傳輸ROS機器人的硬件數據、視頻畫面及外界環境數據可以更便捷地得到我們需要的各類數據。機器人可識別已保存好的地圖檔案信息，進行既定路線自主導航、人工定點巡邏、自主選擇最佳路徑巡邏監控。如圖3所示，為安防機器人的軟件設計框架，通過感知執行層的激光雷達獲取運動空間地圖模型，利用導航控制層實現機器人主控系統和外界環境的信息交換，使用者可以在PC端遠程無線監視機器人的監視操作層實現對安防機器人的可視化控制與界面監視。

圖3 基本構架圖

2.1 激光雷達構建地圖的基本方法

ROS安保機器人需要使用激光雷達在陌生的環境下精確構建出地圖并做出自身位置的定位，誤差要達到厘米級別。激光雷達的工作方式有多種，我們采用SLAM技術進行地圖掃描及定位。

安保機器人在未知的工作場地中構建地圖的時候，需要人為幫助它在工作場地中行進。此時便需要機器人與PC端無線連接，通過機器人搭載的樹莓派3B+自身發出的熱點無線信號，便可實現機器人與PC的無線交互。操作者可以在PC端實時監控到機器人的位置和姿態并且能根據地圖構建的情況判斷下一步對機器人的操控。基于激光雷達的SLAM法只能依靠激光雷達在工作場地中構建地圖環境和自身定位，而機器人在自身定位的時候需要使用車輪轉動的時間、速度和車身的旋轉角度等數據作為輔助參考[2]。因此，機器人需要人為操作它在工作空間內避障運動，這樣可以使地圖構建以及機器人自身定位的數據更精確，方便之后自動導航時對自身位置的精確判斷。地圖構建依賴于激光雷達，其中包括單光束窄帶激光器和接收系統。單個窄帶激光器發出光脈沖，該脈沖撞擊到對象并將其反射回去，最后被接收系統接收。接收系統可準確地計算光脈沖從發射到被物體反射回的光傳播時間。因為光脈沖以光速傳播，所以接收系統總會在下一個光脈沖發出之前收到前一個被反射回的脈沖。假定在給定的介質中確定了光速，則可以將計算傳播時間轉換為距離的度量。結合激光的高度和激光掃描的角度，可以精確計算出地面上每個點的坐標x和y。

2.2 基于激光雷達的自動導航方法

根據已完成的工作地點，ROS機器人可以自動規劃路徑以避開障礙物并進行導航。人工操作構建地圖之后，機器人會保存一份原始的地圖信息，自動規劃路徑時機器人會基于已保存的地圖信息計算出最優路徑。在自由航線巡航期間，激光雷達將連續掃描周圍環境。當激光雷達掃描到動態物體或未知障礙物時，機器人會根據局部動態信息快速確定運動的方向和速度。當避障行為的優先級高于沿原規劃路徑行進的優先級時，避障規劃模塊就能夠通過對比獲得運動執行系統的控制權，使得機器人按照避障系統重新規劃的路徑進行避障運動。完成對當前障礙物的躲避行為后，路徑規劃模塊再次取得執行系統的控制權，使得機器人重新回到全局規劃路徑上，繼續按著先前規劃的路徑運動。

2.3 人臉識別模塊的工作原理

機器人搭載高清RGB彩色攝像頭，可實現圖像采集功能。在構建人臉面部數據庫的時候，需要在不同時間、不同光照、不同面部表情、不同面部細節的多種環境下采集較多的面部圖像，然后將圖片信息轉化成數字信息，并人工將人臉庫導入到機器人的存儲系統中，以供人臉識別模塊工作的時候可以隨時調用數據庫中的人臉特征點面部數據[3]。圖像采集完成后要重新測試人臉識別模塊，該操作主要是消除信息轉變過程中的算法誤差，使得正式使用人臉識別模塊時能快速精確地與數據庫信息進行比對并輸出正確的比對信息。

3 程序框架

ROS安保機器人，是搭建在樹莓派3B+的Ubuntu 16.04操作系統下操作控制的。樹莓派與PC端在同一局域網下通過VNC Viewer搭建互聯平臺實現遠程操控ROS機器人。在PC端，可以遠程輸入終端指令，實現ROS機器人的各種運行動作，并且可以視頻圖像實時傳輸給PC端。

Ubuntu Mate是基于桌面環境Mate的Ubuntu Linux的官方派生產品，該桌面環境Mate源自已停止官方維護的GNOME2源代碼。在ROS機器人中使用多消息主題訂閱，可以實現在同一平臺上同時執行多個命令的操作。人機交互是ROS機器人的優點之一，實時傳輸ROS機器人的硬件數據、視頻畫面及外界環境數據可以更便捷的得到我們需要的各類數據。

ROS安保機器人在SLAM地圖構建完成之后，訂閱地圖導航節點話題，借助激光雷達的輔助，可以實現自動導航運動功能。在ROS安保機器人導航的同時，可以實時傳輸視頻畫面并開啟人臉識別功能。當遇到“壞人”的面部圖像之后，ROS安保機器人可以觸發安保裝置工作單元，實現對“壞人”的攻擊工作。

圖4 總體流程圖

比賽中采用地圖加障礙物的形式模擬現實環境，并將“壞人”的面部圖像貼至氣球前，讓ROS安保機器人自動識別“壞人”面部特征并實現自動導航扎破氣球的功能。這需要ROS機器人多話題多消息的互聯互通完成，要求ROS機器人可以準確構建地圖，精準快速地識別面部特征，有序執行程序命令，進而達到安防的目的。

4 系統測試

在導航系統的設計中，我們主要使用了ROS系統中的三個工具包：move_ubase、gmap和AMCL。其中，move_uBase工具箱用于使ROS安全機器人在指定地圖范圍內移動到目標位置；映射工具包用于從激光雷達收集的數據中繪制地圖；AMCL工具箱用于定位機器人在當前地圖中的相對位置。

4.1 使用move_base包進行路徑規劃和障礙物躲避

move_base工具包實現導航，移動到指定目標的ROS行為，在移動過程中會對比已探測的障礙物和已被標記成未知的區域，ROS安保機器人會根據傳感器數據，選擇合適的線速度和角速度讓機器人移動到相應位置。

4.2 使用gmapping包創建地圖

在ROS中，地圖是一張位圖，表示空間網絡被占據的情況，其中白色像素表示沒有被占據的網格，黑色像素表示障礙物，灰色像素表示未知點。由于ROS安保機器人配有機器視覺傳感器，所以機器人在其規定范圍內人工干預控制行動時可以自行創建地圖。運行時讓機器人在一個封閉區域內活動，同時記錄激光雷達測量的數據并放入ros bag文件中，然后運行SLAM節點生成一張地圖。設計制作的ROS安保機器人能夠有效實現自主導航和人臉識別等功能，這樣的功能可以大大簡化日常使用中工作流程，能夠有效地將機器人所獲得的信息與實際情況結合起來，實行安防。經過測試生成的地圖如圖所示，ROS安保機器人在指定地圖進行自動導航，同時自動識別“壞人”面部特征并實現自動“攻擊”。

圖5 地圖創建

圖6 地圖創建

圖7 面部識別

4.3 使用amcl包導航和定位

amcl工具包用于讓機器人在已錄入的地圖里利用機器視覺傳感器中得到的數據進行定位。在設定初始方位時，可以在RViz可視化工具中在地圖上確定ROS安保機器人的位置，當確定機器人位置時會出現一個綠色箭頭，調整箭頭方向和ROS安保機器人方向一致。當ROS安全機器人移動時，界面上的機器人將被綠色箭頭包圍。為了驗證所涉及的導航系統能夠實現在未知環境下的定位與導航功能，接下來對ROS安保機器人的障礙物躲避能力進行了測試。距離障礙物一定距離外啟動ROS安保機器人，在機器人已規劃的運動路徑內放置障礙物。在測試過程中，機器人將按照計劃的路徑在障礙物之前行進，然后重新規劃路徑以避開障礙物，最后繼續移動至目標。

圖8 地圖中定位和巡航

在正式進行系統測試時，首先將ROS安保機器人放入特定的地圖框架中，之后進行創建地圖的工作，通過人工控制機器人移動，在RViz可視化工具中規劃出現實中整個地圖的框架，利用激光雷達及傳感器，記錄激光雷達測量的數據并放入ros bag文件中，然后運行SLAM節點生成一張地圖。在生成地圖后，進行了下一步圖像傳輸及人臉識別，預先將“壞人”的面部圖像進行圖像傳輸錄入，不斷改變ROS安保機器人所在位置，以便于機器人更好進行識別，并將圖像存到庫中。最后，把ROS安全機器人放在起點。在rviz可視化工具中，單擊地圖上的鼠標左鍵時，將顯示一個綠色箭頭。移動鼠標，使箭頭方向指向要識別的“壞人”氣球方向，之后機器人會進行自主路徑規劃，并進行自動導航定位[4]。在接近“壞人”氣球時，打開人臉識別功能，ROS安保機器人會自動根據庫中保存的圖像識別出“thief”，并進行自主移動，接近壞人達到安防目的。

5 結語

本文介紹了一種安保機器人設計方案，基于ROS并以樹莓派為上機位控制中心，通過激光雷達構建周圍地圖。應用自身視覺傳感器以達到安保的目的。ROS機器人的擴展性強，而且可以進行模塊化編程，提高了安保機器人的應用范圍。安保機器人技術的基礎是地圖構建和定位，在執行任務過程中可以將識別到的人臉與數據庫中的人臉進行識別以達到對特定區域監管、人員識別的目的。而且還可以通過無線連接接收機器人的畫面和位置信息，當識別到數據庫中的人臉時還可以給監控人員進行反饋。相比于傳統的固定攝像頭，它的靈活性更高，根據場地可以構建地圖自主移動從而解決了傳統攝像頭有監控盲區的問題。同時他又可以對人臉進行識別又節省了安保人力。安保機器人的靈活性和安保效率上都有很大優勢。