基于ROS的智能代步车嵌入式运动控制系统
基于ROS系统智能小车控制与监控方法
通过以上实验结果分析，我们可以得出基于ROS系统的智能小车在路径规划方 面具有很高的应用价值。这种智能小车能够适应各种复杂环境，自主寻找最优 路径，并避开障碍物，大大提高了车辆的行驶效率和使用安全性。未来，基于 ROS系统的智能小车将在无人驾驶汽车、自动巡航、灾难救援等领域发挥更大 的作用。
总之，基于ROS系统的智能小车是一种具有重要应用前景的机器人技术。本次 演示介绍了智能小车的控制模块、ROS系统和路径规划等方面的内容，并通过 实验验证了基于ROS系统的智能小车路径规划的有效性和可行性。未来，我们 将继续深入研究智能小车的相关技术，为实际应用提供更多有价值的参考。
1、研究更高效的远程控制和视频传输技术，以减少网络延迟，提高系统的实 时性。
2、加强数据安全保护，防止数据泄露和非法访问，确保系统的稳定性。
3、探索AI和机器学习技术在智能小车远程控制和视频监控系统中的应用，以 提高系统的自主性和智能化水平。
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参考内容
智能小车的发展及其在ROS系统 中的应用
随着科技的迅速发展，智能小车已经成为了机器人领域的一个研究热点。作为 一种能够自主或半自主运行的机器人，智能小车在许多领域都有着广泛的应用， 如无人驾驶汽车、自动巡航、灾难救援等。本次演示将重点介绍基于ROS系统 的智能小车，并对其控制模块、路径规划及实验结果进行分析。
在实现智能小车的监控方面，ROS系统也提供了丰富的工具和方法。例如，可 以使用ROS的RViz可视化工具，实时监控小车的位姿、传感器数据等信息。还 可以通过ROS系统的日志功能，记录小车的运行状态和异常信息，方便后期分 析和排错。
针对智能小车的避障问题，ROS系统可以结合多种传感器和算法实现。例如， 可以利用激光雷达或摄像头等传感器获取环境信息，再通过相应的避障算法， 如基于图像处理的避障算法或基于路径规划的避障算法等，来自动规避前进道 路上的障碍物。此外，还可以通过机械臂等执行器来实现避障，例如在遇到障 碍物时，机械臂可以自动抓取、搬运或推开障碍物，以帮助小车继续前进。
基于ROS架构的叉车型AGV控制系统设计开发研究
基于ROS架构的叉车型AGV控制系统设计开发研究
刘光印;钱东海;肖子鸣;王志国
【期刊名称】《自动化与仪表》
【年(卷),期】2024(39)5
【摘要】针对叉车型AGV开发成本高、系统封闭、可拓展性差的问题,该文基于开源机器人操作系统(ROS),设计了一套新的控制系统。
该控制系统采用双层控制架构,通过模块化的设计思想实现了控制平台的搭建。
其中,上层控制器采用装有Linux操作系统和ROS的嵌入式工控机实现叉车型AGV的即时定位与建图(SLAM)及路径跟踪功能;下层控制器采用西门子PLC实现对I/O信号的采集,以及通过CAN网络实现对舵轮的行走与转向控制及信息采集、对电源系统实现监控、对货叉起升高度检测,同时可以与车间调度计算机通过无线网络进行AGV调度与在线监控。
【总页数】6页(P34-39)
【作者】刘光印;钱东海;肖子鸣;王志国
【作者单位】上海大学机电工程与自动化学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP242
【相关文献】
1.一种基于Ros的AGV调度系统设计与实现
2.基于ROS的可重构多差速驱动重载AGV系统架构设计及实现
3.ROS框架下模块化AGV控制系统设计
4.基于ROS 和激光雷达的AGV导航系统设计与实现
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基于ROS的自主移动机器人控制系统设计
基于ROS的自主移动机器人控制系统设计自主移动机器人是近年来兴起的一种新型机器人，它能够在无人监管的情况下完成一定的任务。
集成控制系统是自主移动机器人的重要组成部分，它可以实现机器人的定位、导航、避障等基本功能。
本文将介绍一个基于ROS（Robot Operating System）的自主移动机器人控制系统设计。
1. ROS简介ROS是一个开源机器人操作系统，它为机器人开发者提供了一套标准化的工具和库，使得机器人软件开发变得更加简单和高效。
ROS是以C++和Python为主要语言开发的，它提供了许多机器人领域常用的功能模块，包括运动规划、感知、控制等。
2. 控制系统的硬件架构自主移动机器人控制系统的硬件架构主要包括机器人本体、传感器、计算机等部分。
机器人本体主要由底盘、电机、轮子等组成，传感器则包括激光雷达、视觉传感器、惯性导航系统等。
计算机可以是嵌入式电脑或者笔记本电脑等。
3. 控制系统的软件设计在ROS中，机器人的控制系统被称为“ROS节点”。
我们需要为机器人的各个模块（底盘、激光雷达、摄像头等）分别创建ROS节点，并在节点之间建立通信机制。
例如，我们可以为底盘设计一个控制节点，为激光雷达设计一个数据处理节点，为摄像头设计一个图像处理节点等。
4. 控制系统的软件框架控制系统的软件框架是ROS节点的整体设计方案，它主要包括节点的定义、通信机制设计、运动规划、障碍物避障等。
在本文中，我们以一个四轮差速机器人为例，介绍自主移动机器人控制系统的软件框架。
(1) 定义节点我们需要为机器人的各个功能模块定义ROS节点，例如底盘控制节点、激光雷达节点、摄像头节点等。
在定义节点时，需要指定节点的名称、输入输出消息类型等。
(2) 通信机制设计在各个节点之间建立通信机制，可以使用ROS的消息机制实现。
节点之间可以发布（Publish）和订阅（Subscribe）消息，实现数据的传输与共享。
(3) 运动规划运动规划是机器人控制系统的重要组成部分，它可以实现自主导航和路径规划。
《基于ROS的智能工业机器人系统的设计与实现》
《基于ROS的智能工业机器人系统的设计与实现》一、引言随着科技的进步和工业自动化的快速发展，智能工业机器人系统在制造业中扮演着越来越重要的角色。
而机器人操作系统（ROS）作为一种开源的、灵活的机器人开发平台，为智能工业机器人系统的设计与实现提供了强大的支持。
本文将详细介绍基于ROS的智能工业机器人系统的设计与实现过程。
二、系统设计1. 需求分析在系统设计阶段，首先进行需求分析。
明确智能工业机器人系统的任务目标，包括物品搬运、加工、检测等。
同时，还需考虑系统的实时性、稳定性、灵活性以及扩展性等要求。
2. 系统架构设计基于需求分析，设计智能工业机器人系统的整体架构。
系统采用分层设计，包括感知层、决策层、执行层。
感知层负责获取环境信息，决策层进行数据处理和决策规划，执行层负责机器人的动作执行。
此外，系统还采用ROS作为开发平台，利用其强大的社区支持和丰富的开发资源。
3. 硬件设计根据系统需求和架构设计，选择合适的硬件设备，包括机器人本体、传感器、执行器等。
同时，考虑硬件的兼容性、稳定性以及成本等因素。
4. 软件设计在软件设计方面，利用ROS平台进行开发。
首先，设计机器人系统的通信机制，确保各部分之间的信息传递畅通。
其次，设计机器人系统的算法和模型，包括感知算法、决策算法、执行算法等。
最后，进行系统集成和调试，确保系统的稳定性和可靠性。
三、系统实现1. 感知层实现感知层主要通过传感器获取环境信息，包括视觉传感器、激光雷达等。
利用ROS提供的传感器驱动程序，实现对传感器的控制和数据的获取。
同时，利用图像处理、物体识别等技术，对获取的数据进行处理和分析。
2. 决策层实现决策层主要负责数据处理和决策规划。
利用ROS提供的各种算法库和工具，实现对数据的处理和分析。
同时，结合机器学习、深度学习等技术，实现决策规划功能。
在决策过程中，还需考虑机器人的运动学模型、动力学模型等因素。
3. 执行层实现执行层主要负责机器人的动作执行。
基于ROS系统智能小车控制与监控方法
______________________________________________信息记录材料2019年9月第20卷第9期国耍亍丽禹互联］基于ROS系统智能小车控制与监控方法尹贺，宋家盛(吉林大学珠海学院广东珠海519041)【摘要】本文提出了基于ROS系统智能小车在WIFI无线网络通信下的手机远程控制和视频监控方案。
WIFI无线通信具有覆盖面积大和传输速度较快的优点，可以使机器人在特殊的场景下工作.ROS智能小车具有定点导航，智能避障，自动巡迹，远程遥控等功能，并且拥有稳定性强，功耗较低，经济实用的优势。
通过智能手机将无线通信和ROS小车结合起来，达到人们对智能产品的细化需求.【关键词】树莓派；STM32;ROS系统；摄像头；WIFI;手机应用程序【中图分类号】TP274【文献标识码】A【文章编号】1009-5624(2019)09-0223-021引言随着机器人领域的发展和人工智能的热潮，无线控制技术发展越来越快，迫切的需要一个通用的平台来让研究人员进行二次开发。
基于ROS系统的智能小车拥有强大而灵活的机器人编程框架，从软件构架的角度说，它是一种基于消息传递通信的分布式多进程框架。
基于ROS本身是消息机制，开发者可以根据功能把软件拆分成各个模块，每个模块负责读取和分发消息，模块间通过消息关联。
本文主要讲述用手机应用程序通过网络通信协议对ROS智能小车实现无线控制和视频监控功能。
2ROS小车功能结构设计ROS智能小车系统设计主要包括主控制区，步进电机，摄像头，路由器以及手机应用程序部分。
主要功能实现为树莓派发送指令给拓展板，拓展板进而控制步进电机运动，同时摄像头把视频信号传输给树莓派，树莓派把视频信息压缩传给路由器，路由器通过WIFI将内容传送到手机应用程序，手机应用程序也可以通过WIFI发送控制命令给树莓派。
2.1主控制区由控制板树莓派3b+和拓展版Open CR 构成控制板树莓派3b+搭载Broadcom ARM53处理器和BCM43143WiFi,主要负责对数据分析以及无线通信。
基于ROS平台的智能车运动线控系统设计及实现
基于ROS平台的智能车运动线控系统设计及实现王小华;郑腾;孙伟;苗中华【摘要】针对无人操作智能车辆依靠特定硬件平台等问题,提出了一种基于ROS平台的无人小车的低成本运动线控系统解决方案.该方案基于上位机和下位机的控制结构,上位机代替驾驶员的功能负责决策,下位机负责执行命令.重点给出了上位机、下位机以及上下位机通信的软硬件设计思路和方法,并在ROS平台上使用了Modbus通信,构建了一个结构相对简单、功能可行的低速的无人车运动控制系统.该解决方案的所有软件都是开源或可自行设计的,为更多的研究人员以更低成本研究无人智能车提供了参考.实验结果表明,该运动控制系统解决方案是可行并且有效的,未来可应用于园区、学校等地的小型无人车的控制系统设计.【期刊名称】《测控技术》【年(卷),期】2019(038)004【总页数】4页(P22-25)【关键词】智能车;ROS;运动控制;Modbus【作者】王小华;郑腾;孙伟;苗中华【作者单位】上海大学机电工程与自动化学院,上海200444;上海大学机电工程与自动化学院,上海200444;上海大学机电工程与自动化学院,上海200444;上海大学机电工程与自动化学院,上海200444【正文语种】中文【中图分类】TP273随着科学技术的日益发展，机器人技术逐渐渗透到各个领域，这些领域对自动化以及智能化的要求也越来越高，移动机器人就是其中的热点之一。
智能车又称作轮式移动机器人，是一种集环境感知、车辆定位、运动控制三大基本功能于一体的综合系统[1]。
由于移动机器人的定位、导航、避障、规划与决策算法都需要用硬件平台来进行实验验证，所以对于移动机器人平台的研究是整个移动机器人技术研究的基石。
当下，市场上也有一些应用于科学研究的移动机器人平台，例如Pioneer3-DX、TurtleBot、EAI、Autolabor等[2]。
研究表明，市面上现有的移动机器人平台仍然存在一些不足之处：① 虽然性能优良，运行也较为稳定，但是底层设计细节几乎是封闭式的，不支持完全开源且移植性能差，不利于二次维护和开发；② 方便搭载多个传感器且外形合适的硬件平台大多数产于国外，价格昂贵，中小型科研团队难以承担高昂费用[2]。
基于ROS的机器人运动控制系统设计与实现
基于ROS的机器人运动控制系统设计与实现最近，随着科技的飞速发展，机器人逐渐成为了人们生活和生产中的重要角色。
机器人运动控制系统是机器人的核心控制系统，也是机器人能够执行各种任务的基础。
而基于ROS的机器人运动控制系统设计与实现，是当前研究的热点之一。
一、ROS简介ROS是机器人操作系统（Robot Operating System）的缩写，是一个开源机器人软件平台。
它提供了一系列软件库和工具，用于构建机器人系统的各个部分，如传感器、运动控制、机器人模型等。
ROS支持分布式计算，可在多个计算机之间分布式运行，支持多语言开发，并且非常容易上手。
二、机器人运动学机器人运动学是机器人研究领域中的一个重要分支，它研究机器人在空间中的运动规律和运动学特性。
一般来说，机器人的运动学可以分为两类：1. 机器人的轨迹规划：根据给定的起点和终点，规划机器人在空间中的运动轨迹，实现机器人的运动控制。
2. 机器人的运动学仿真：通过计算机模拟机器人在空间中的运动情况，来预测机器人的运动情况和机器人的运动轨迹。
三、ROS运动控制在ROS的运动控制中，我们主要利用ROS中的MoveIt！库来实现机器人的运动规划和控制。
MoveIt！库是ROS中的一个功能强大的机器人动力学与运动规划库，可以实现机器人的运动规划、机器人的运动控制和运动学仿真等功能。
在使用MoveIt！库进行机器人运动控制时，首先需要设置机器人模型和运动控制硬件的参数，如机器人的物理尺寸、关节参数和运动控制器类型等。
然后，我们就可以利用MoveIt！库提供的接口，来实现机器人的运动规划和控制。
四、ROS与传感器的集成在ROS中，通过利用传感器实时采集机器人周围的环境信息，可以实现机器人在运动中对环境的感知和交互。
ROS支持多种传感器的集成，如激光雷达、RGB-D相机、IMU等。
在利用传感器进行机器人运动控制时，我们一般需要通过ROS提供的接口，将传感器采集的信息与机器人的运动控制进行结合。
基于ros的智能agv运输小车
科学技术创新2020.14基于ROS 的智能AGV 运输小车王佳钟开洋韦兴德詹晓晨赵嘉宾程志敏曾智禀叶健洪何士悦（佛山科学技术学院，广东佛山528000）随着机器人领域的发展和人民生活的需求日益提高，生产工业化正在向生产智能过度，因此工业智能机器人的发展需求越来越大。
由于ROS 系统的分散式消息机制，各模块多线程分布式独立工作，可根据需求将软件功能独立应用于各个模块的控制，具有非常高的灵活度，是应用于低功耗工业智能化的不二之选。
而现有AGV 小车结构尚有不合理之处，造成各个组件的安装位置不够理想，难以进行设备升级和替换，也难以进行故障检修和功能扩展，往往会对其智能化程度造成一定限制。
本文的目的在于提供一种树莓派3b+主控板下的智能AGV 运输小车的框架原理与实现方案，其便于进行设备升级和替换，也便于故障检修和功能扩展，智能化程度高。
1系统功能设计构成小车的硬件系统包括主控板RaspberryPi3B+，8400mAH 带充电器的锂电池，步进电机，STM32电机驱动板，激光雷达RPLIDAR A1用于使用SLAM 导航，OpenMV 摄像头模块，红外扫描仪，无线网卡，SD 卡接口，16G SD 卡，串口线智能密码锁模块，盒子储物箱，小车底板以及车轮、螺丝钉、铜柱、杜邦线若干用于构造车体。
主控板RaspberryPi3B+自带以太网模块，以太网接口。
系统框图和功能框图如图1、图2。
图1系统框图当APP 进入主界面时，会显示小车的位置和摄像头的监控。
通过“密码锁设置”功能改变储物箱的智能锁的密码；通过“SLAM 定点导航”在APP 界面设置相对位置的定点导航，通过红外扫描仪避开障碍物；通过“手动方向控制”来自由操控小车运动。
主要功能实现为APP 发送指令给主控板，从而主控板控制各个步进电机运动，雷达和摄像头作为实时监控，把信号传输给主控板，主控板再把数据处理后传给以太网模块，再通过无线网卡将数据传送到手机APP ，实时获取数据后，又可以继续通过APP 发送指令给主控板；其次，可以在主控板执行APP 的指令中，通过APP 的中断键，终止指令，主控板会发送停止信息给电机驱动模块。
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基于ROS的智能代步车嵌入式运动控制系统摘要: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(Robot Operating System,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中图分类号:TP311 文献标识码:A文章编号:2096-1472(2016)-06-48-03Abstract:In view of some outstanding problems of intelligent electronic scooters,such as the high power consumption,the huge size,the high development costs and heavy workload,the paper proposes an embedded motion control system based on the Robot Operating System(ROS)for intelligent electronic scooters the ROS was ported to the arm embedded board which is used as the central processor in the embedded motion control system.Functions like map building,route planning,indoor and outdoor autonomous navigation and motion control are implemented through the ROS navigation function package.At the end of the paper,the feasibility of the motion control system is verified through the simulation experiments.Keywords:ROS;intelligent electronic scooters;embedded motioncontrol systems1 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](Robot Operating System,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(Hardware design of motion control system)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ubuntu armhf系统和ROS。
3 运动控制系统软件设计(Software design of motion control system)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。
(3)依据决策结果,由驱动层选择合适的控制策略,实现预定的工作任务。
任务执行过程中,内传感器实现对智能代步车运动状态的描述,外传感器感知外部工作环境信息。
感知层将所获取的智能代步车运动状态及工作环境状态反馈给系统决策层并作为决策依据。
从图2中可知,人机交互系统与决策系统之间存在双向信息传播。
一方面,操作者通过人机交互层向智能代步车传送任务命令;另一方面,决策层实时向人机交互层传送智能代步车运行状态及外部工作环境状态,并通过可视化技术在人机交互界面上显示。
在决策层与驱动层之间同样存在双向信息传递:决策层把决策结果传递给驱动层,作为驱动层运行的依据;同时,驱动层将把执行的结果反馈给决策层,供决策系统参考并做出相应调整。
3.1 人机交互层人机交互层与决策层通过以太网连接,可显示决策层建立的室内地图和规划的路径。
人机交互层的操作界面为一台平板电脑,可实时监控显示智能代步车的运行位置和运行状态,用户可通过触屏的方式向智能代步车发送运动控制指令和导航指令,比如用户可以通过人机交互层设定智能代步车的起始点、目标点位置,系统会将该指令通过以太网传输给决策层,决策层经过计算处理后得出路径导航规划方案,以实现对智能代步车的控制。
当出现紧急情况时,用户可通过人机交互层及时介入系统导航决策过程,以避免危险事故的发生。
图3为导航过程在人机交互层的显示。
3.2 决策层决策层为飞思卡尔imx6q开发板,软件开发系统环境为ubuntu armhf系统、ROS系统,主要实现功能包括建立地图、自主导航和运动控制[7-9]。
当智能代步车处于地图创建模式时,决策层调用ROS中的gmapping功能包,通过手动控制模式控制智能代步车在未知环境中移动,在移动过程中根据位置估计和地图进行自身定位,在自身定位的基础上创建SLAM栅格地图,并将地图信息发布给人机交互层显示;当智能代步车处于运动控制模式时,决策层从人机交互层读取运动控制指令,并通过话题“cmd_vel”发布出去;当智能代步车处于自主导航模式时,决策层调用ROS中navigation功能包,并接收感知层采集到的传感器信息,经过一系列计算,输出智能代步车的速度并通过cmd_vel”发布出去[9]。
决策层中的运动学模块订阅到“cmd_vel”发布的线速度和角速度后,根据运动学模型可计算出左右轮速度,如图4所示。
O1、O2分别是左、右驱动轮的轮心,轮间距O1O2为l,C为O1O2的中心,、、分别为左、右驱动轮及智能代步车中心的速度。
智能代步车做圆弧运动。
3.3 驱动层驱动层主要由控制部分和被控制部分组成,如图5所示。
控制部分即控制器,被控部分即电机。
图中带叉号的圆圈为比较环节,用来将输入与输出相减,给出偏差信号。
控制器通过接收决策层输出的控制指令和智能代步车的实际速度计算偏差,再由偏差产生作用去消除偏差,对电机发出控制信号。
电机在控制信号的作用下实现被控运动,从而驱动智能代步车以预定的速度运行。
3.4 感知层感知层主要包括外部激光传感器、stargazer、gps和内部的光电编码器。
激光传感器用来获取智能代步车周围障碍物的距离信息,为建立地图和自主避障提供信息。
stargazer通过对标签的识别实现室内定位功能。
室外多属于公共场所,相比室内环境复杂,因此采用GPS获取自身所在的位置和航向角信息。
光电编码器可以检测电机的转过的圈数,通过公式(5)―(7)实现里程计和速度的计算。
在车体不发生侧滑的情况下,车体方位与左右轮运动速度和具有如下关系:根据编码器的采样信息,将公式(5)―(7)两边积分,可实时计算出智能代步车车体方位。
4 仿真实验(Simulation experiment)为了验证运动控制系统的有效性,在rviz仿真平台上结合ROS对建立的运动控制系统进行了仿真实验,对其运动性能进行了分析。
实验首先运行核心节点roscore,然后启动已经创建好的智能代步车自主导航节点,并在rviz中导入已有的环境地图,通过rviz窗口最顶端“2D Pose Estimate”和“2D Nav Goal”设置智能代步车的初始位置和目标位置。
通过图6可以看出,在地图中任意选择一个目标点,智能代步车都能够规划出一条最优路径完成并到达指定位置。
图6中黄色的箭头表示智能代步车前进的方向,绿色的实线代表ROS规划的路径。
5 结论(Conclusion)本文提出的基于ROS的智能代步车嵌入式运动控制系统具备室内外定位导航功能,体积小、功耗低,运用ROS中基于扩展卡尔曼滤波器同时定位与地图创建方法构建定位系统和SLAM地图,依靠ROS中已有的Dijkstra最优路径算法计算出智能代步车到达目标位置的最优路径,通过两轮差速的驱动方式实现从当前位置安全到达地图中其它指定位置。
本文提出的嵌入式运控制系统利用了ROS的软件架构和导航功能包,开发人员只需要少量的编程工作即可构建一套较为完整的运动控制系统,使得软件搭建工作更方便,效率更高。
参考文献(References)[1] Liangwen Wang,et al.A geometric approach to solving the stable workspace of quadruped bionic robot with handfoot-integrated function[J].Robotics and Computer Integrated Manufacturing,2016:13.[2] Hong Zhang,et al.Adaptive incremental learning of image semantics with application to socialrobot[J].Neurocomputing,2016:173.[3] Rai-Wung Park.Nonlinearity Estimation and Compensation for Robust Paths and Forces Control ofRobot[J].British Journal of Applied Science & Technology,2015,7(2):224-236.[4] Maciej Petko,Grzegorz Karpiel,Konrad Gac,Grzegorz Góra,Konrad kobus,Janusz Ochoski.Trajectory tracking controller of the hybrid robot for milling[J].Mechatronics,2016, 8:100-111.[5] 张建伟,等.开源机器人操作系统ROS[M].北京科学出版社,2012:9-24.[6] 马丁内斯.刘品杰,译.ROS机器人程序设计[M].北京:机械工业出版社,2014.[7][8][9] 高雅,李晓娟,关永.运用定理证明器ACL2验证机器人操作系统ROS节点间通信[J].小型微型计算机系统,2014, 35(9):2126-2130.作者简介:史小露(1987-),女,硕士,设计师.研究领域:机器人操作系统,嵌入式开发.郑友胜(1982-),男,博士,高级工程师.研究领域:机器人操作系统,智能控制系统.张磊(1986-),男,硕士,工程师.研究领域:飞机航空电子总体设计.。