基于多傳感器融合SLAM應用的室內清潔機器人研究

基金項目：湖北省教育廳科學技術研究計劃項目（指導性項目）“基于多傳感器融合技術的室內移動機器人SLAM算法應用研究”（B2018322）。

作者簡介：張勝男（1980-），女，工程師，講師，主要從事自動控制系統研究。

摘 要：隨著人們對家居環境要求的不斷提高，清潔時間卻不斷減少，自動清潔機器人的需求尤為廣泛。本文中清潔機器人通過多傳感器融合的SLAM技術先對周圍環境進行辨識的同時進行地圖構建，自動規劃大概的路徑;后續在已規劃的路徑中可自動避障行走，且在工作過程中可自動檢測電量，若電量低于臨界值則終端尋找預設好目標位置的充電樁進行對接充電，電量充滿后繼續運行被中斷的程序。

關鍵詞：室內清潔機器人;多傳感器融合;SLAM

中圖分類號：TB 文獻標識碼：A doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2022.12.089

0 引言

智能機器人擁有多種傳感器來感知周圍環境，還需要進行環境建模與目標識別、任務規劃、運動控制等復雜的功能。因此，高度智能化機器人需要多模塊相互協作來完成任務。

1 機器人任務規劃

室內清潔機器人的任務主要有三個：路徑規劃、自動避障和自動充電。其中，路徑規劃和自動避障都屬于運動導航。

路徑規劃是根據清掃區域合理規劃運行路線。完成此任務必須先通過傳感器獲取周圍環境信息，分析處理后獲得一個能順利通過并且能全區域覆蓋運行的路線;此外還需要在完成清掃任務后能夠自動回到起始點或充電樁，或者在任務過程中因電量低規劃對接充電樁的路徑，并且在充電完成后駛回中斷位置。自動避障是實現路徑規劃、按路徑完成清潔作業，以及處理作業過程中一切突發狀況確保作業順利的最核心的功能。該功能依賴外設傳感器獲取環境信息，系統進行處理后修改當前路徑方向以達到避開障礙物的功能。

自動充電功能是清掃機器人智能化的一個基本體現，是電源技術、信號對接技術等功能的結合運用。機器人作業過程中，當電量低于臨界值時能夠自主尋找充電樁進行充電。

2 運動導航

室內自動清掃機器人通過傳感器信息來分析環境特征，確定路標，作為運動的參照進行定位，與此同時完成地圖構建;地圖構建就是確定路標或環境特征的絕對位置。定位與地圖構建互為條件，同步進行。SLAM歸納起來就是一個“感知一估計一校正”的過程，主要包括三個迭代步驟：（1）機器人根據當前的位、姿估計與地圖信息對下一步的位、姿和路標（特征）位置進行預測。（2）在下一步中通過傳感器觀測環境中的路標（特征）。（3）利用觀測信息校正上一步預測的定位與地圖構建結果。

上述步驟循環迭代進行，過程中機器人完成對自身位、姿和路標（特征）位置的準確估計，并以增量的方式完成地圖創建。現有的SLAM研究方法包括四類，分別是基于擴展的卡爾曼濾波器的（EKFF）方法、基于粒子濾波器（Particle Filter-PF）的方法、期望最大化方法（Expectation Maximization.EM）和增量方法。本項目采用基于PF的GMAPPING算法進行優化。

在機器人作業過程中，只采用單一傳感器無法確保信息的準確性和可靠性，需要采用多個傳感器實現機器人與環境信息的盡可能充分匹配，便于機器人做出正確的決策。算法上采用多傳感器信息融合技術將分布在不同位置、不同種類的傳感器所提供的局部環境的不完整信息加以分析，利用冗余性和互補性將數據合成，實現多傳感器數據關聯，消除多傳感器之間可能存在的冗余和矛盾，降低定位和地圖構建的不確定性，獲得機器人在工作空間中的位置、方向和環境信息，從而提高建立環境模型的魯棒性，以及系統的可靠性。

在通常的SLAM算法中，觀測量要與系統狀態變量匹配，以確定不斷更新的目標。成功的數據關聯涉及正確的觀測與相應的狀態變量匹配，探測和排除虛假觀測以及初始化新的軌跡。項目采用基于更新序列和預測協方差矩陣的并行集中式多傳感器數據關聯結構實現。

項目應用IMU初始化系統的位姿，采用EKF對非線性系統的動態模型進行線性濾波;并結合對激光雷達掃描點區域的合理劃分進行構圖，可以很好地解決地標的深度特征和回環檢測的問題，有效提高地圖構建質量和速度。

激光雷達采用HC-SR04系列，3cm到90cm的測量范圍基本上可以滿足在室內機器人的需求。遠距離誤差較大（1cm-2cm），近距離誤差較小，而且可以根據不同的模塊不同的需求在一定范圍內作一定的修正。HC-SR04主要參數：工作電壓：+5V;靜態電流：<2mA;感應角度：<15°;探測距離：2cm-450cm;分辨率：0.3cm。超聲波模塊在本設計中作為避障和路徑規劃的主要傳感器模塊，工作環境在室內，對遠距離沒有太大要求。

3 自動充電

電源模塊由充電樁和車載電池組構成，基于系統的簡潔性選用接觸式充電。充電樁電源電路先將220V交流電整流成12V直流電，通過線性穩壓和濾波過后，由開關電源芯片進行降壓，從而可以恒壓恒流為車載電池組充電。車載電池組由電池組、降壓電路和電量監測電路組成。電池組選用3節18650鋰電池串聯，其配套保護板可以在過欠等狀況下很好地保護電池。

模塊中經LM7812穩壓過后的+12V電源提供給步進電機工作用電，LM7805穩壓得到+5V電源提供給單片機、OLED、超聲波等模塊的工作電源。

充電樁模塊主要實現一個DC220V的市電轉換為可以提供車載電池充電的恒壓恒流電源。電路中使用為安規電容。安規電容的特點是在斷電以后，電荷不會保留一段時間再消失。所以系統斷電時不會對接觸的人造成電擊，保證室內使用者和維修人員的安全。采用全橋整流器和線性穩壓芯片LM7815保持輸出電壓恒定為15V，防止輸入電壓、負載、環境溫度、電路參數等發生變化時，不會對DC-DC電源芯片造成沖擊導致其損壞。15V的直流電壓通過DC-DC電路給3節18650鋰電池（+12V）充電提供恒流恒壓電源。

這是一個基于MC34063電源芯片的經典運用電路，應用比較廣泛極性反轉效率最高65%，升壓效率最高90%，降壓效率最高80%，變換效率和工作頻率濾波電容等成正比。其中R1為限流電阻，決定輸出點電流。U2為電源芯片。C4為定時電容，決定內部工作頻率。D2為快速開關二極管。D3作為輸出電壓指示燈指示工作狀態。主要外圍元件標稱含義和它們取值的計算公式如下：

Vout（輸出電壓）=1.25V（1+R4/R2）

C4=0.000004*工作頻率

R1=0.33/IPK

此外，在充電樁中本文設計了一個紅外調制模塊，其中使用了STC15F104W單片機，需要提供+5V的電壓。采用LM7805穩壓芯片，使單片機能獲得一個穩定的工作電壓。

4 電量檢測

為了滿足系統的供電要求，選用了3節18650鋰電池作為電源。本模塊電路為AD采樣電路，目的為了檢測電池電量。單節18650的充電截至電壓為4.2V，放電終止電壓為2.75V。因此，本模塊充電截至電壓設置為12.6V以及放電中止電壓為8.25V。內部算法處理電壓與電池電量關系后將電量百分比顯示在屏幕上。在獲取到機器自身或外界信息時，通過對主單片機的編程利用單片機的中斷功能，來執行尋找充電樁或自動路徑規劃的運行軌跡。因此，本設計中有兩個重要的中斷。

電量低中斷流程圖如圖4。在該中斷程序中觸發條件為AD功能采集的電壓信號低于臨界值。在主程序中一直有監測電量，當電量低于預設臨界值時，程序跳出原執行程序，即清掃路徑規劃程序，然后紅外接收模塊開始工作，與此同時車身開始原地旋轉，當接收模塊接收到可靠的來自充電樁紅外信號時，停止旋轉，直行駛向充電樁。充電完成后，重新回到清掃路徑規劃的程序中運行。

5 實驗與分析

項目實驗依托HUSKY的輪式移動小車，在開源ROS平臺進行多傳感器融合SLAM算法測試并改進，實現了提高移動機器人SLAM算法的實時性和魯棒性。并結合自動充電技術，完成自動清掃機器人的作業模擬，驗證了設計的合理性。

參考文獻

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