SLAM+语音机器人DIY系列：（四）差分底盘设计——4.底盘ROS驱动开发

 温馨提示

本篇文章已经收录在我最新出版的书籍《机器人SLAM导航核心技术与实战》，感兴趣的读者可以购买纸质书籍来进行更加深入和系统性的学习，购买链接如下：

摘要                                            

运动底盘是移动机器人的重要组成部分，不像激光雷达、IMU、麦克风、音响、摄像头这些通用部件可以直接买到，很难买到通用的底盘。一方面是因为底盘的尺寸结构和参数是要与具体机器人匹配的；另一方面是因为底盘包含软硬件整套解决方案，是很多机器人公司的核心技术，一般不会随便公开。出于强烈的求知欲与学习热情，我想自己DIY一整套两轮差分底盘，并且将完整的设计过程公开出去供大家学习。说干就干，本章节主要内容：

1.stm32主控硬件设计

2.stm32主控软件设计

3.底盘通信协议

4.底盘ROS驱动开发

5.底盘PID控制参数整定

6.底盘里程计标

4.底盘ROS驱动开发                  

对于做纯SLAM算法、机器人导航避障、或者别的需要用到移动底盘的应用，根据底盘的通信协议，直接使用底盘ROS驱动实现跟底盘的交互。miiboo机器人底盘的ROS驱动代码组织如图36。

（图36）miiboo机器人底盘的ROS驱动代码组织

整个代码组织是一个完整的ROS功能包，功能包名为miiboo_bringup，功能包中包含两个ROS节点源码（base_controller.cpp和pid_set.cpp），不难看出这两个节点正是对底盘通信协议中的DATA-uart2与DEBUG-uart1的具体实现。base_controller.cpp负责对底盘控制驱动的具体实现，pid_set.cpp负责对底盘调试驱动的具体实现。本节重点对这两个节点进行讲解，至于功能包名下的其他内容将放在后面的miiboo机器人SLAM导航实战中具体展开。

4.1.底盘控制节点             

接口：

底盘控制节点对下与底盘DATA-uart2串口通信，对上开放ROS接口为应用层提功能数据发布与订阅，便于SLAM导航等功能的开发。

（图37）底盘控制节点接口

节点实现源码解析：

底盘控制节点由base_controller.cpp实现。程序主要分为两个过程：订阅topic数据并下发给底盘、从底盘接收数据并发布到topic。

首先，程序订阅/cmd_vel作为用户的控制输入，将控制输入的速度信息转换为通信协议中DATA-uart2规定的格式，然后通过串口下发给底盘,实现对底盘的运动控制。订阅/cmd_vel的回调函数和串口下发函数分别如图38和图39所示。

（图38）订阅/cmd_vel的回调函数

（图39）串口下发函数

然后，程序从串口获取底盘的速度反馈，并将速度反馈数据放入航迹推演算法中进行解算，得到里程计，将反馈回来的左轮速度、右轮速度值分别发布到/wheel_left_speed和/wheel_right_speed主题，将解算出来的里程计分别发布到/odom和/tf主题。由于不同的算法对里程计的格式要求不一样，所以将里程计同时发布到/odom和/tf主题，便于不同的算法使用。从串口获取速度反馈并求解里程计和发布反馈速度与里程计到topic

分别如图40和图41所示。

（图40）从串口获取速度反馈并求解里程计

（图41）发布反馈速度与里程计到topic

基于航迹推演算法的里程计解算：

首先，我们需要了解一下ROS下的机器人坐标系为右手坐标系，如图42，机器人底盘的正前方为x轴正方向、机器人底盘的正上方为z轴正方向、机器人底盘的正左方向为y轴正方向、机器人航向角theta坐标轴以x轴为0度角并逆时针方向增大。一般以机器人底盘上电时刻，机器人底盘的位置建立里程计坐标系，也就是说机器人底盘的起始位姿为原点O，机器人底盘在运动过程中，通过前一时刻的位置和左、右轮位移可以推算出机器人底盘的下一时刻位姿，这就是航迹推演算法。

（图42）机器人右手坐标系与航迹推演

我们这里值讨论两轮差分底盘的情况，分析如图41，通过前一时刻的位置和左、右轮位移可以推算出机器人底盘的下一时刻位姿。航迹推演的数学模型如图43。

（图43）航迹推演的数学模型

在很短的时间间隔里，前后两个机器人位姿满足一定的关系，具体看图44的推导。

（图44）短时间内两个机器人位姿的约束关系

这样，经过进一步的化简，可以得到我们解算里程计的核心公式，如图45。

（图45）解算里程计核心公式

不难发现，上面程序中解算里程计部分的代码就是这个核心公式的具体编程实现。关于航迹推演算法更详细的推导，请参考：

http://faculty.salina.k-state.edu/tim/robotics_sg/Control/kinematics/odometry.html

4.2.底盘调试节点            

接口：

底盘调试节点对下与底盘DEBUG-uart1串口通信，对上通过命令行终端指令交互方式。

（图46）底盘调试节点接口

节点实现源码解析：

底盘调试节点由pid_set.cpp实现。程序主要分为两个过程：从终端获取调试命令并下发给底盘、从底盘接收应答数据并显示在终端。

首先，程序从终端获取调试命令，用户可输入数字1,2,3，如果用户输入3会再要求输入kp,ki,kd这三个数，将调试命令转换为通信协议中DEBUG-uart1规定的格式，然后通过串口下发给底盘,实现对底盘的调试。调试命令获取与下发如图47。

（图47）调试命令获取与下发

然后，程序从串口获取底盘的应答信息，这里就比较简单了，直接将获取的应答数据原样打印到终端就行了，如图48。

（图48）应答数据原样打印

后记              

------SLAM+语音机器人DIY系列【目录】快速导览------

第1章：Linux基础

1.Linux简介

2.安装Linux发行版ubuntu系统

3.Linux命令行基础操作

第2章：ROS入门

1.ROS是什么

2.ROS系统整体架构

3.在ubuntu16.04中安装ROS kinetic

4.如何编写ROS的第一个程序hello_world

5.编写简单的消息发布器和订阅器

6.编写简单的service和client

7.理解tf的原理

8.理解roslaunch在大型项目中的作用

9.熟练使用rviz

10.在实际机器人上运行ROS高级功能预览

第3章：感知与大脑

1.ydlidar-x4激光雷达

2.带自校准九轴数据融合IMU惯性传感器

3.轮式里程计与运动控制

4.音响麦克风与摄像头

5.机器人大脑嵌入式主板性能对比

6.做一个能走路和对话的机器人

第4章：差分底盘设计

1.stm32主控硬件设计

2.stm32主控软件设计

3.底盘通信协议

4.底盘ROS驱动开发

5.底盘PID控制参数整定

6.底盘里程计标

第5章：树莓派3开发环境搭建

1.安装系统ubuntu_mate_16.04

2.安装ros-kinetic

3.装机后一些实用软件安装和系统设置

4.PC端与robot端ROS网络通信

5.Android手机端与robot端ROS网络通信

6.树莓派USB与tty串口号绑定

7.开机自启动ROS节点

第6章：SLAM建图与自主避障导航

1.在机器人上使用传感器

2.google-cartographer机器人SLAM建图

3.ros-navigation机器人自主避障导航

4.多目标点导航及任务调度

5.机器人巡航与现场监控

第7章：语音交互与自然语言处理

1.语音交互相关技术

2.机器人语音交互实现

3.自然语言处理云计算引擎

第8章：高阶拓展

1.miiboo机器人安卓手机APP开发

2.centos7下部署Django(nginx+uwsgi+django+python3)

 

 

参考文献

 

[1] 张虎，机器人SLAM导航核心技术与实战[M]. 机械工业出版社，2022.

 

 

 

 

序
前言
编程基础篇
第1章 ROS入门必备知识
1.1 ROS简介 2
1.1.1 ROS的性能特色 2
1.1.2 ROS的发行版本 3
1.1.3 ROS的学习方法 3
1.2 ROS开发环境的搭建 3
1.2.1 ROS的安装 4
1.2.2 ROS文件的组织方式 4
1.2.3 ROS网络通信配置 5
1.2.4 集成开发工具 5
1.3 ROS系统架构 5
1.3.1 从计算图视角理解ROS架构 6
1.3.2 从文件系统视角理解ROS架构 7
1.3.3 从开源社区视角理解ROS架构 8
1.4 ROS调试工具 8
1.4.1 命令行工具 9
1.4.2 可视化工具 9
1.5 ROS节点通信 10
1.5.1 话题通信方式 12
1.5.2 服务通信方式 15
1.5.3 动作通信方式 19
1.6 ROS的其他重要概念 25
1.7 ROS 2.0展望 28
1.8 本章小结 28
第2章 C++编程范式
2.1 C++工程的组织结构 29
2.1.1 C++工程的一般组织结构 29
2.1.2 C++工程在机器人中的组织结构 29
2.2 C++代码的编译方法 30
2.2.1 使用g++编译代码 31
2.2.2 使用make编译代码 32
2.2.3 使用CMake编译代码 32
2.3 C++编程风格指南 33
2.4 本章小结 34
第3章 OpenCV图像处理
3.1 认识图像数据 35
3.1.1 获取图像数据 35
3.1.2 访问图像数据 36
3.2 图像滤波 37
3.2.1 线性滤波 37
3.2.2 非线性滤波 38
3.2.3 形态学滤波 39
3.3 图像变换 40
3.3.1 射影变换 40
3.3.2 霍夫变换 42
3.3.3 边缘检测 42
3.3.4 直方图均衡 43
3.4 图像特征点提取 44
3.4.1 SIFT特征点 44
3.4.2 SURF特征点 50
3.4.3 ORB特征点 52
3.5 本章小结 54
硬件基础篇
第4章 机器人传感器
4.1 惯性测量单元 56
4.1.1 工作原理 56
4.1.2 原始数据采集 60
4.1.3 参数标定 65
4.1.4 数据滤波 73
4.1.5 姿态融合 75
4.2 激光雷达 91
4.2.1 工作原理 92
4.2.2 性能参数 94
4.2.3 数据处理 96
4.3 相机 100
4.3.1 单目相机 101
4.3.2 双目相机 107
4.3.3 RGB-D相机 109
4.4 带编码器的减速电机 111
4.4.1 电机 111
4.4.2 电机驱动电路 112
4.4.3 电机控制主板 113
4.4.4 轮式里程计 117
4.5 本章小结 118
第5章 机器人主机
5.1 X86与ARM主机对比 119
5.2 ARM主机树莓派3B+ 120
5.2.1 安装Ubuntu MATE 18.04 120
5.2.2 安装ROS melodic 122
5.2.3 装机软件与系统设置 122
5.3 ARM主机RK3399 127
5.4 ARM主机Jetson-tx2 128
5.5 分布式架构主机 129
5.5.1 ROS网络通信 130
5.5.2 机器人程序的远程开发 130
5.6 本章小结 131
第6章 机器人底盘
6.1 底盘运动学模型 132
6.1.1 两轮差速模型 132
6.1.2 四轮差速模型 136
6.1.3 阿克曼模型 140
6.1.4 全向模型 144
6.1.5 其他模型 148
6.2 底盘性能指标 148
6.2.1 载重能力 148
6.2.2 动力性能 148
6.2.3 控制精度 150
6.2.4 里程计精度 150
6.3 典型机器人底盘搭建 151
6.3.1 底盘运动学模型选择 152
6.3.2 传感器选择 152
6.3.3 主机选择 153
6.4 本章小结 155
SLAM篇
第7章 SLAM中的数学基础
7.1 SLAM发展简史 158
7.1.1 数据关联、收敛和一致性 160
7.1.2 SLAM的基本理论 161
7.2 SLAM中的概率理论 163
7.2.1 状态估计问题 164
7.2.2 概率运动模型 166
7.2.3 概率观测模型 171
7.2.4 概率图模型 173
7.3 估计理论 182
7.3.1 估计量的性质 182
7.3.2 估计量的构建 183
7.3.3 各估计量对比 190
7.4 基于贝叶斯网络的状态估计 193
7.4.1 贝叶斯估计 194
7.4.2 参数化实现 196
7.4.3 非参数化实现 202
7.5 基于因子图的状态估计 206
7.5.1 非线性最小二乘估计 206
7.5.2 直接求解方法 206
7.5.3 优化方法 208
7.5.4 各优化方法对比 218
7.5.5 常用优化工具 219
7.6 典型SLAM算法 221
7.7 本章小结 221
第8章 激光SLAM系统
8.1 Gmapping算法 223
8.1.1 原理分析 223
8.1.2 源码解读 228
8.1.3 安装与运行 233
8.2 Cartographer算法 240
8.2.1 原理分析 240
8.2.2 源码解读 247
8.2.3 安装与运行 258
8.3 LOAM算法 266
8.3.1 原理分析 266
8.3.2 源码解读 267
8.3.3 安装与运行 270
8.4 本章小结 270
第9章 视觉SLAM系统
9.1 ORB-SLAM2算法 274
9.1.1 原理分析 274
9.1.2 源码解读 310
9.1.3 安装与运行 319
9.1.4 拓展 327
9.2 LSD-SLAM算法 329
9.2.1 原理分析 329
9.2.2 源码解读 334
9.2.3 安装与运行 337
9.3 SVO算法 338
9.3.1 原理分析 338
9.3.2 源码解读 341
9.4 本章小结 341
第10章 其他SLAM系统
10.1 RTABMAP算法 344
10.1.1 原理分析 344
10.1.2 源码解读 351
10.1.3 安装与运行 357
10.2 VINS算法 362
10.2.1 原理分析 364
10.2.2 源码解读 373
10.2.3 安装与运行 376
10.3 机器学习与SLAM 379
10.3.1 机器学习 379
10.3.2 CNN-SLAM算法 411
10.3.3 DeepVO算法 413
10.4 本章小结 414
自主导航篇
第11章 自主导航中的数学基础
11.1 自主导航 418
11.2 环境感知 420
11.2.1 实时定位 420
11.2.2 环境建模 421
11.2.3 语义理解 422
11.3 路径规划 422
11.3.1 常见的路径规划算法 423
11.3.2 带约束的路径规划算法 430
11.3.3 覆盖的路径规划算法 434
11.4 运动控制 435
11.4.1 基于PID的运动控制 437
11.4.2 基于MPC的运动控制 438
11.4.3 基于强化学习的运动控制 441
11.5 强化学习与自主导航 442
11.5.1 强化学习 443
11.5.2 基于强化学习的自主导航 465
11.6 本章小结 467
第12章 典型自主导航系统
12.1 ros-navigation导航系统 470
12.1.1 原理分析 470
12.1.2 源码解读 475
12.1.3 安装与运行 479
12.1.4 路径规划改进 492
12.1.5 环境探索 496
12.2 riskrrt导航系统 498
12.3 autoware导航系统 499
12.4 导航系统面临的一些挑战 500
12.5 本章小结 500
第13章 机器人SLAM导航综合实战
13.1 运行机器人上的传感器 502
13.1.1 运行底盘的ROS驱动 503
13.1.2 运行激光雷达的ROS驱动 503
13.1.3 运行IMU的ROS驱动 504
13.1.4 运行相机的ROS驱动 504
13.1.5 运行底盘的urdf模型 505
13.1.6 传感器一键启动 506
13.2 运行SLAM建图功能 506
13.2.1 运行激光SLAM建图功能 507
13.2.2 运行视觉SLAM建图功能 508
13.2.3 运行激光与视觉联合建图功能 508
13.3 运行自主导航 509
13.4 基于自主导航的应用 510
13.5 本章小结 511
附录A Linux与SLAM性能优化的探讨
附录B 习题
posted @ 2019-02-20 00:16  小虎哥哥爱学习  阅读(9269)  评论(1)  编辑  收藏  举报