基于ROS的智能代步车嵌入式运动控制系统
2022-06-09
摘要：针对目前智能代步车运动控制系统功耗高、体积大和开发成本高和工作量大等不足，提出一种基于机器人操作系统（RobotOperatingSystem，ROS）的智能代步车嵌入式运动控制系统。该运动控制系统将ROS移植到arm嵌入式板卡，将arm作为中央处理器，运用ROS中的导航功能包实现智能代步车的地图建立、路径规划、室内外自主导航、运动控制等功能，最后通过仿真实验验证了该运动控制系统的可行性。
关键词：机器人操作系统；智能代步车；嵌入式运功控制系统
Abstract：Inviewofsomeoutstandingproblemsofintelligentelectronicscooters，suchasthehighpowerconsumption，thehugesize，thehighdevelopmentcostsandheavyworkload，thepaperproposesanembeddedmotioncontrolsystembasedontheRobotOperatingSystem（ROS）forintelligentelectronicscooterstheROSwasportedtothearmembeddedboardwhichisusedasthecentralprocessorintheembeddedmotioncontrolsystem.Functionslikemapbuilding，routeplanning，indoorandoutdoorautonomousnavigationandmotioncontrolareimplementedthroughtheROSnavigationfunctionpackage.Attheendofthepaper，thefeasibilityofthemotioncontrolsystemisverifiedthroughthesimulationexperiments.
Keywords：ROS；intelligentelectronicscooters；embeddedmotioncontrolsystems
1引言（Introduction）
随着社会的发展和人类文明程度的提高，人们特别是残疾人愈来愈需要运用现代高新技术来改善他们的生活质量和生活自由度。智能代步车的出现提高了老年人和残障人士的行动自由度，受到了社会的普遍关注，将机器人技术[1-4]应用于智能代步车提高智能代步车的智能化、安全化、实用化程度具有广泛的应用前景。然而，机器人技术的复杂性和多任务性给智能代步车运动控制系统程序的编写带来很大的困难。传统的智能代步车运动控制系统都是开发者单独设计，在不同的平台间移植需要很大的工作量。机器人操作系统[5，6]（RobotOperatingSystem，ROS）起源于2007年斯坦福大学人工智能实验室与机器人技术公司的项目合作，ROS是一种分布式处理架构，为机器人系统的开发提供了一个很好的框架，拥有用于机器人的各种功能包，这些功能包单独设计，在运行时松散耦合，提高了代码复用率。
控制系统作为智能代步车的核心部分，其性能好坏和开发周期直接决定着智能代步车的智能化程度、安全性能和使用成本，如何简单快速地为智能代步车构建运动控制系统是一个值得深入研究的问题。本文针对智能代步车提出了一种基于ROS的嵌入式运动控制系统，应用ROS提供的功能包实现智能代步车的定位、导航与控制。
2运动控制系统硬件设计（Hardwaredesignofmotioncontrolsystem）
智能代步车本体为电动轮椅车，在此基础上进行改装，增加必要的传感器和嵌入式arm开发板，针对不同的任务需求，在智能代步车本体上安装相应的传感器，如图1所示。
智能代步车的底盘为两轮驱动结构，两个驱动轮安装于车体后方，采用两轮差速驱动的方式实现智能代步车的运动。驱动轮连接的电机配有两个采集驱动轮滚动的圈数的光电编码器，可实现对智能代步车运行里程的计算。车体前方装有万向轮用来控制智能代步车的运动方向，装有hokuyo激光测距仪检测障碍物与智能代步车的距离。智能代步车选用的定位传感器为Stargazer和gps，选用的CPU模块为飞思卡尔imx6q，选用的底层操作系统为ubuntuarmhf系统和ROS。
3运动控制系统软件设计（Softwaredesignofmotioncontrolsystem）
在构建运动控制系统软件构架时，既要确保控制系统的高性能，还要保证控制系统易于扩展和维护，更要与ROS系统软件体系结构相融合。智能代步车软件系统按程序实现流程划分，主要分为人机交互层、决策层、控制层、感知层，各层间相互关系如图2所示。
智能代步车任务实现流程主要分为三个环节：
（1）用户通过人机交互层将任务传达给智能代步车。
（2）决策层通过感知层传达的数据信息确定机器人所处的外部环境状态和代步车的运动状态，并据此做出决策。