SLAM+语音机器人DIY系列：（六）SLAM建图与自主避障导航——1.在机器人上使用传感器_人工智能

本章进入最为激动的机器人自主导航的学习，将围绕机器人SLAM建图、导航避障、巡航、监控等内容展开。本章内容：

在机器人上使用传感器
google-cartographer机器人SLAM建图
ros-navigation机器人自主避障导航
多目标点导航及任务调度
机器人巡航与现场监控

1.在机器人上使用传感器

SLAM建图需要用到底盘、激光雷达和IMU，所以这里详细介绍如何在机器人上使用这些传感器。要使用这些传感器也很简单，就是在机器人上开启相应传感器的ROS驱动节点，在设置合适的可配参数就行了。需要注意的是，底盘、激光雷达、IMU这三个传感器都使用串口与树莓派通信，为了防止每次开机这三个设备的串口号发生变动，需要将串口号进行绑定与重映射，操作方法在前面已经介绍过了，如果还没有绑定直接前往前面相关内容参考。这里将建立一个叫catkin_ws的ROS工作空间，专门用于存放机器人传感器相关的ROS驱动功能包。关于创建ROS工作空间的操作，请参考前面相应部分内容，这里就不做讲解。

1.1.使用底盘

在机器人上只需要使用miiboo这个驱动包就可以驱动底盘了。将miiboo这个驱动包拷贝到~/catkin_ws/src/中，编译后就可以使用了。miiboo驱动包文件结构，如图1。miiboo驱动包中含有两个ROS功能包miiboo_bringup和miiboo_description，驱动miiboo底盘、底盘PID整定、里程计标定这些功能包含在miiboo_bringup中，miiboo底盘urdf模型包含在miiboo_description中。

（图1）miiboo驱动包文件结构

底盘控制可配参数： 关于底盘控制可配参数都放在miiboo_bringup/launch/minimal.launch中，如图2。参数com_port是底盘控制的串口号，由于前面已经做了绑定，所以直接填入绑定好的名称/dev/miiboo就行了；参数speed_ratio是里程计走直线标定值，这个值通过标定得到。参数wheel_distance是里程计转角标定值，这个值通过标定得到。其余参数一般不需要修改，如有需要可以结合阅读源码来了解参数含有和做相应修改。

（图2）底盘控制可配参数

驱动miiboo底盘： 其实很简单，一条命令启动miiboo底盘控制。

roslaunch miiboo_bringup minimal.launch

底盘PID整定： 我们的miiboo机器人底盘的stm32控制板中已经内置了整定好的PID参数，如果选用我们提供的控制板和电机，一般情况下是不需要整定PID的。对于想体验一下PID参数整定过程或将我们的miiboo机器人底盘的stm32控制板应用到其他地方的朋友，这里给出了整定PID的整个操作过程和思路，方便大家学习和更深层次的研究。这里主要讲解PID整定的操作，关于原理性的东西可以参考前面相关内容进行了解。由于底盘PID整定是非必须的功能，所以没有对底盘PID整定的串口（DEBUG-uart1）做绑定，需要先手动插入该串口到树莓派3，然后手动查看该串口的设备号，并修改该设备号的可读写权限。然后将该设备号填入miiboo_bringup/launch/pid_set.launch中的com_port参数中。然后，需要启动底盘控制节点、底盘调试节点、键盘控制节点。键盘控制节点teleop_twist_keyboard需要通过apt-get命令来安装，rqt_plot是ROS提供的绘图工具。

#打开终端，启动底盘控制节点
roslaunch miiboo_bringup minimal.launch 

#再打开一个终端，启动底盘调试节点，按提示输入命令
roslaunch miiboo_bringup pid_set.launch

#安装键盘控制工具
sudo apt-get install ros-kinetic-teleop-twist-keyboard

#再打开一个终端，启动键盘控制节点,
source  ~/.bashrc
rosrun teleop_twist_keyboard teleop_twist_keyboard.py

#再打开一个终端，用rqt_plot对底盘速度曲线进行绘制，指定曲线数据来源的topic
rosrun rqt_plot rqt_plot

ROS提供的绘图工具rqt_plot用法很简单，在rqt_plot界面中，在Topic栏输入曲线数据来源，我们这里为左、右轮速度，然后点击旁边的“+”将曲线加入绘制界面，人如图3。

（图3）用rqt_plot显示速度曲线

然后，通过在启动teleop_twist_keyboard节点的终端通过I/</J/L四个按键来控制底盘前进/后退/左转/右转控制，并观察速度曲线的变化，根据PID整定规则对PID参数进行整定，在启动 pid_set.launch的终端下按相应提示输入PID参数实现对整定参数的编辑。直到得到一个比较好的速度曲线，就可以结束整定过程了。实时速度曲线显示，如图4。

（图4）实时速度曲线显示

里程计标定： 机器人底盘运行的精度是衡量底盘的重要指标。底盘精度受里程计的走直线误差和转角误差影响。因此，需要对里程计的走直线和转角进行标定，尽量减小误差。miiboo机器人底盘的ROS驱动中已经写好了相应的标定程序，跟里程计标定有关的文件主要有： …/miiboo_bringup/launch/check_linear.launch为里程计走直线标定启动文件 …/miiboo_bringup/launch/check_angular.launch为里程计转角标定启动文件 …/miiboo_bringup/launch/minimal.launch为设置标定参数及底盘控制启动文件下面是标定步骤过程。由于标定过程在前面已经讲解过了，请直接前往相应内容参考。 miiboo底盘urdf模型： urdf模型描述了机器人底盘的形状、传感器之间的安装关系、各个传感器在tf tree中的关系。其实，miiboo底盘urdf模型的主要作用是提供各个传感器在tf tree中的关系，这些关系将在SLAM和导航算法中被使用。

（图5）miiboo机器人底盘中各个传感器tf关系

图5是miiboo机器人底盘中各个传感器tf关系，base_footprint是底盘的运动中心，base_laser_link是激光雷达的中心，imu_link为IMU模块的中心。以base_footprint为原点，建立机器人底盘的坐标系，坐标系为标准右手系，即底盘正前方为x轴、正左方为y轴、正上方为z轴、以x轴起始逆时针方向为theta轴。以base_footprint为父坐标系，建立base_footprint->base_laser_link关系，建立base_footprint->imu_link关系，就实现了各个传感器tf关系的构建，构建的具体实现在miiboo_description/urdf/miiboo.urdf中完成。如图6，为miiboo.urdf的具体内容。

（图6）miiboo底盘urdf模型描述文件

要使用这个urdf模型就很简单了，直接一句命令启动。

roslaunch miiboo_description miiboo_description.launch

1.2.使用激光雷达

在机器人上只需要使用ydlidar这个驱动包就可以驱动ydlidar-x4雷达了。将ydlidar这个驱动包拷贝到~/catkin_ws/src/中，编译后就可以使用了。ydlidar驱动包文件结构，如图7。ydlidar驱动包中的其他文件我们不需要关心，这些都是由雷达厂商提供的标准驱动，只需要设置我们自己建立的ydlidar/launch/my_x4.launch文件，这个用于启动雷达。

（图7）ydlidar驱动包文件结构

激光雷达数据可配参数： 关于激光雷达数据可配参数都放在ydlidar/launch/my_x4.launch中，如图8。参数port是激光雷达的串口号，由于前面已经做了绑定，所以直接填入绑定好的名称/dev/lidar就行了；参数range_min和range_max是设置激光雷达数据的有效值区间。其余参数一般不需要修改，如有需要可以结合阅读源码来了解参数含有和做相应修改。

（图8）激光雷达数据可配参数

驱动ydlidar-x4激光雷达： 其实很简单，一条命令启动ydlidar-x4激光雷达。

roslaunch ydlidar my_x4.launch

激光雷达数据格式： 激光雷达采用右手坐标系，雷达正前方为x轴、正左方为y轴、正上方为z轴、以x轴起始逆时针方向为theta轴。激光雷达的扫描数据以极坐标的形式表示，雷达正前方是极坐标0度方向、雷达正左方是极坐标90度方向，红色点为扫描到的数据点，如图9所示。

（图9）激光雷达数据格式

激光雷达的数据在ROS中是以sensor_msgs/LaserScan消息类型进行表示，如图10，angle_increment表示激光数据点的极坐标递增角度，ranges数组存放实际的极坐标点距离值。

（图10）激光雷达数据sensor_msgs/LaserScan消息类型

1.3.使用IMU

在机器人上只需要使用miiboo_imu这个驱动包就可以驱动mpu9250模块了。将miiboo_imu这个驱动包拷贝到~/catkin_ws/src/中，编译后就可以使用了。miiboo_imu驱动包文件结构，如图11。ydlidar驱动包中的其他文件我们不需要关心，只需要设置ydlidar/launch/my_x4.launch文件，这个用于启动IMU。

（图11）miiboo_imu驱动包文件结构

IMU数据可配参数： 关于IMU数据可配参数都放在miiboo_imu/launch/imu.launch中，如图12。参数come_port是IMU的串口号，由于前面已经做了绑定，所以直接填入绑定好的名称/dev/imu就行了；其余参数一般不需要修改，如有需要可以结合阅读源码来了解参数含有和做相应修改。

（图12）IMU数据可配参数

驱动IMU模块：其实很简单，一条命令启动IMU模块。

roslaunch miiboo_imu imu.launch

IMU数据格式： IMU模块采用右手坐标系，IMU模块正前方为x轴、正左方为y轴、正上方为z轴。IMU模块提供3轴加速度、3轴角速度、3轴磁力计、经数据融合后用欧拉角表示的姿态。 IMU数据在ROS中是以sensor_msgs/Imu消息类型进行表示，如图13。

（图13）IMU数据sensor_msgs/Imu消息类型

1.4.使用摄像头

miiboo机器人上使用的是USB摄像头，用ROS驱动USB摄像头可以采用以下3中方法。方法1：使用usb_cam这个ROS包直接驱动方法2：使用gscam这个ROS包直接驱动方法3：自制OpenCV，cv_bridge，image_transport驱动ROS包为了方便起见，我采用的是方法1，直接安装usb_cam这个ROS包直接驱动。 usb_cam摄像头驱动安装： 将usb_cam下载到~/catkin_ws/src/中，直接编译就行了。

cd ~/catkin_ws/src/
git clone https://github.com/ros-drivers/usb_cam.git
rosdep install usb_cam
cd ~/catkin_ws/
catkin_make

摄像头数据可配参数： 关于摄像头数据可配参数都放在usb_cam/launch/usb_cam.launch中，如图14。参数video_device是摄像头的设备号，由于直插了一个USB摄像头，所以直接填入名称/dev/video0就行了；其余参数一般不需要修改，如有需要可以结合阅读源码来了解参数含有和做相应修改。

（图14）摄像头数据可配参数

驱动USB摄像头： 其实很简单，一条命令启动USB摄像头。

roslaunch usb_cam usb_cam.launch

摄像头远程显示： 摄像头数据远程显示的方法有两种，方法一是在PC端rviz中订阅摄像头发布的图像topic，方法二是用Android手机上miiboo机器人APP直接显示。先说方法一，在PC端打开rviz，在rviz中添加需要显示的Topic，这样就可以看到图像了。如图15和16。

（图15）在rviz中添加需要显示的图像Topic

（图16）在rviz中显示图像Topic

方法二，就很简单了，只要Android手机上miiboo机器人APP连接到机器人端成功后，就能自动显示图像了。如图17。

（图17）在Android手机的miiboo机器人APP中显示图像Topic

1.5.局域网内广播机器人自己的IP

这个很简单，由broadcast_ip这个功能包实现，我已经写好放入~/catkin_ws/src/并编译了。只需要一句命令启动就行了。

roslaunch broadcast_ip broadcast_udp.launch