【《智能小车的循迹实验分析案例》3200字】

共页第28页智能小车的循迹实验分析案例目录TOC\o"1-3"\h\u23069智能小车的循迹实验分析案例 1179151.1车辆的软硬件平台 1127411.1.1硬件方面 1173831.1.2软件方面 486871.2循迹结果 51.1车辆的软硬件平台1.1.1硬件方面本文搭建的实验验证平台是两轮差分模型的机器人，实物如图5-1所示。机器人的硬件采用树莓派和运动控制器框架，硬件组成框图参考如图5-2。图5-1小车实物图图5-2硬件组成框图 控制器选用树莓派4B，运行Ubuntu系统，并安装有ROS（RobotOperatingSystem）操作系统作为机器人ROS节点控制器。运动模块1.直流电机小车配备的是直流有刷电机，有刷直流电机是直流电机的一种，其定子带有固定的主磁极和电刷，转子带有电枢绕组和转向器。直流电经过过电刷和转换器进入电枢绕组，产生了电枢电流，主磁场又与电枢电流产生的磁场相互作用产生电磁转矩，电机旋转进而带动负载工作。由于电刷和转换器的存在，有刷电机的结构比较复杂，使用寿命相对较短。直流电机在使用时必须配有驱动器，驱动器能够对电机的电流进行高精度的控制，在成熟的运动控制领域当中，要想直流有刷电机安全稳定运行，必需要对电机做电流、速度PID双闭环控制。2.编码器信号或数据需要通过编码器进行编制、转换才能成为用以通讯、传输和存储的信号形式。编码器将线位移或角位移转换成电信号，前者被称为码尺，后者称为码盘。根据读出方式的不同，编码器可分为接触式和非接触式两种；按工作原理可分为增量式与绝对式两类。增量式编码器是将位移信号转化为周期性电信号，然后将电信号转化为计数脉冲，用脉冲数来表示位移的大小。绝对式编码器的每个位置对应一个特定的数字编码，所以它的指示只与测量的起始位置和终止位置有关，而与测量的中间过程无关。本设计采用的编码器类型为增量式，编码器从机器人开始运动时刻累计里程，累计的里程能够转化为m/s、rad/s等统一的单位。增量型在旋转过单位个角度便会发出一个脉冲信号，通常是A、B、Z三个相位，A相位和B相位之间会延迟1/4周期输出。根据延迟关系，可以区分正转与反转；通过取A相和B相的上升和下降边沿，可以得到2倍或4倍的频率；Z相位是一个单环脉冲，也就是每圈发出一个周期脉冲。3.IMU姿态传感器惯性测量单元（IMU）是一种测量物体三轴姿态角（或角速率）以及加速度的仪器。一般来说，IMU包含了3个单轴的加速度计和3个单轴的陀螺仪，加速度计用于检测物体在坐标系统独立三轴的重力加速度信号，陀螺仪则用于检测载体相对于导航坐标系的角速度信号，测量物体在三维空间中的角速度和加速度，并计算物体的姿态。三轴地磁结合三轴加速度计的使用受外力加速度的影响很大，在运动或振动的环境中，输出方向角误差很大，加上地磁传感器存在的缺点，其绝对参考对象是地磁场的磁力线，地磁的应用范围广，但是强度低，约为零点几高斯，非常容易受到其它磁体的干扰，为使系统数据更为稳定，则需要融合Z轴陀螺仪的瞬时角度。加速度的测量在重力方向，若没有其他外力加速，能够准确输出翻滚角和俯仰角两轴姿态角度，在次角度没有任何累积误差，能够保证在较长的时间尺度上都是准确的。加速度计实际上是用MEMS技术来检测惯性力引起的微小形变，惯性力本质与重力相同，因此加速度计不能区分重力加速度和外力造成的加速度。在三维空间中，当系统做变速运动时，输出就开始产生误差，这也是加速度计测量的缺点。陀螺输出角速度是瞬时的，角速度不能直接用于姿态平衡，需要角速度积分和时间积分来计算角度，所得到的角度变化加在初始角度上得到目标角度，积分时间dt越小，输出角度越精确，但陀螺的原理决定了其测量基准是自身的，系统外没有绝对基准，dt不可能无穷小，因此积分累积误差随时间迅速增加，输出角度与实际情况不一致，所以陀螺只能在相对较短的时间内工作。因此对于加速度计和陀螺仪的动静态的不同，我们可以用上文所介绍的扩展卡尔曼滤波进行姿态融合。本设计使用了MPU9250，在芯片内含有三个单轴加速度计以及三个单轴陀螺仪。1.1.2软件方面ROS机器人操作系统，由斯坦福大学人工智能实验室和WillowGarage公司合作开发的一个开放源代码的机器人元操作系统，ROS是一款机器人软件平台，专门为机器人开发应用程序提供了各种开发环境。ROS是一种分布式的进程框架，它以可执行进程的最小单位（节点：Node）的形式进行编程，每个进程独立运行，并有机地收发数据；由于它以功能包的形式分组，便于机器人开发过程中的代码复用，使得各个程序很容易共享、修改和重新发布。如图5-3所示，计算图是由ROS处理数据组成的一种点对点的网络形式，在运行程序时，进程和他们的数据处理会通过节点、节点管理器、主题、服务等表现。节点是一个可执行程序，是执行计算的过程，一个机器人系统由大量的节点构成；节点管理器提供了节点间的通信；消息是节点间发布或者订阅的数据；主题则是消息的载体，一个节点将消息发送至一个给定的主题来发布消息，而另一个节点通过订阅主题来获取该信息；服务也是一种消息传递的形式，一个请求信息，另一个进行回应，是成对出现的。图5-3ROS计算图级概念本文的ROS搭建在官方推荐的Ubuntu16.04版操作系统，功能包以及程序等均来自ROS官方提供以及ROS开源社区的分享。主要有IMU包、CSI摄像头包、EKF包、QT工具箱包等功能包。1.2循迹结果打开小车的开关，小车指示灯亮起，树莓派绿灯闪烁；大约20s后激光雷达自动旋转，同时小车发出热点；电脑连上小车发出的热点后再虚拟机打开终端输入“sshpi@10.42.0.1”通过ssh命令连接小车（小车的IP为10.42.0.1）使用机器人时养成良好的习惯首先进行时间同步，通过“date”命令查看小车和虚拟机的时间，如果不一致，则使用“sudontp<虚拟机IP>”，如图5-4所示，最上方的UbuntuIP即为虚拟机的IP。完成时间同步后便可开始对机器人进行操作了。图5-4终端显示数据小车采用基于摄像头的循迹行驶功能，默认为红线，路径颜色可以通过修改launch文件的参数实现。测试前先将小车放置于测试场地，让摄像头看到红线，并以逆时针方向放置在路线上。虚拟机终端运行循迹程序，小车即可开始沿路线行驶。$roslaunchline_followerline_follower.launch再新建一个终端，在虚拟机端运行rqt_image_view软件，选择“/output话题即可看到机器人摄像头图像，并看到标定的红线图标,如图5-6。$roslaunchrqt_image_viewrqt_image_view图5-5循迹输出话题订阅摄像头的颜色是基于HSV颜色空间设定的，这是一种通过把RBG颜色空间中的点放置在一个倒立的圆锥体中来表达的方式。HSV的三个字母分别对应色相、饱和度、明度，又被称为HSB。色相（H）指的是颜色的基本属性，即平常生活当中所说的颜色的名称，如蓝色、黄色等；饱和度（S）指的是色彩的纯度，以0-100%的数值来表示，饱和度越高色彩就越纯，越低则会趋向于灰；而明度（V）的数值会取0-max。其中，HSV在计算机中的取值范围与其存储的长度有关。在倒圆锥体模型的顶点处，V=0，H和S都无定义，表示的颜色为黑色；在圆锥体的底面中点处，V=max，S=0，H没有定义的，代表白色。在设定我们所需要的循迹路线颜色时，先将小车轮胎悬空，避免机器人乱跑。设定方法如下：首先同样先连接机器人，运行循迹程序,并在另一个终端中使用rqt_image_view软件查看摄像头图像输出。$roslaunchline_followerline_follower.launch$roslaunchrqt_image_viewrqt_image_view然后再新建一个终端，运行“rqt_reconfigure”工具，可以动态调循迹路线的颜色参数，如图5-6所示。H、S、V每个参数都具有上下两个阈值，需逐步调试缩小区间范围提高识别精度。最后调整完成后，打开“line_follower.launch”文件修改参数值，修改完成后保存，下次的启动循迹程序后即为该颜色的循迹。图5-6HSV上下限数值调整面板当小车运行循迹程序时，通过“rosbagrecord”记录小车发出的数据，使用“plotjuggler”工具读取生成的数据并作出输出图像，得到以下四组图。图5-7角速度及其EKF滤波输出图5-8参考角速度及其响应图5-9线速度及其EKF输出图5-10参考线速度及其响应开始开始初始化变量添加边界并选择最大面积的轮廓路线的质心检测输出dir的值返回输出摄像头图像否是检测HSV范围内是否有对象图5-11循迹流程图循迹程序的流程图如图5-11所示。对于输出的dir值：当检测HSV范围内不存在对象时，dir输出的值为3；当检测到对象时则会向下进一步检测路线的质心相对于图像的中心的关系，若质心在图像中心并减去容忍差值后的左侧，dir输出的值为0；若质心在图像中心并加上容忍差值后的右侧，dir输