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基于地图的移动机器人自定位与导航系统


第 29卷第 4期 2007年 7月 文章编号: 1002 0446( 2007) 04 0397 06

机器人

ROBOT

V o.l 29 N o 4 , . Ju ly 2007 ,

基于地图的移动机器人自定位与导航系统
郑 宏, 王景川, 陈卫东
( 上海交通大学自动化系机器人与智能信息处理研究所, 上海 200240)

*



要: 针对地图已知情况下的移动机器人大范围导航 问题, 研制了一个由地图编辑器模 块、 图匹配与定 位 地

模块以 及多层递阶规划模块三部分组成的移动机器人导航系统. 地图编辑器负责导航地图的编辑; 地图匹配与定 位 模块利 用里程计和激光雷达数据实现基于地图匹配的自定位; 多层递阶规划模块将基于拓扑地图的全局规划、 于 基 栅格地 图的局部规划和底层的行为控制功能有机结合. 通 过室内定位 和大范围 导航实验评 估了本系 统的有效性 和 准确性 . 关 键词: 移动机器人; 地图匹配; 自定位; 路径规划; 导航 中 图分类号: TP 24 文献标识码: B

M ap based Self localization and N avigation Syste for M obile Robots m
ZH ENG H ong, WANG Jing chuan CH EN W ei dong ,
( Institute of R obotic s and In tellig en t Inf orma tion Proce ssing, D epartm en t of Au toma tion, Shangha i Jia otong Universi ty, Shang hai 200240, China )

Abstrac t In orde r to so lve the m ap based large scale space nav igation prob lem of m obile robo ts a nav igation sy stem is : , proposed which consists o f three modu les inc luding m ap ed ito r m ap m atch ing and se lf loca lization, and h ierarch ica l p lan , , n ing. T he m ap ed itor modu le takes charge o f ed iting the nav igation m ap, the m ap m atch ing and self loca lization m odule uses data from the odom eter and laser scanner to rea lize robo t se lf loca liza tion based on ma tch ing betw een local and g loba lm aps , and the h ierarch ica l planning modu le e ffic iently integ ra tes such functions as g loba l topolog ica l m ap based plann ing , sca le space are m ade to evalua te the v alid ity and accuracy o f the proposed syste m. K eyword s mob ile robot m ap m atching se lf lo ca lization path p lann ing nav ig ation : ; ; ; ; lo ca l g rid m ap based plann ing and low leve l behav ior contro . Exper i ents of indoor se lf localization and nav ig ation in a large , l m

1 引言 ( Introduction)
导航是移动机器人的核心和关 键技术. 移动机 器人导航就是机器人能够自主按照存储在其内部的 地图信息, 或根据外部环境所提供的一些引导信号 ( 即通过对环境的实时探测所获得的信息 ) 规划出一 条路径, 并能够沿着该路径在没有人工干预的情况 下, 移动到 预 定目 标 点 . 实 现 导航 的 3 要 素 是: ( 1) 我在哪里 ; ( 2) 我 要去 哪 ; ( 3) 我 该如 何 去 . 因此, 导航技术涉及 3个方面: ( 1) 地图; ( 2) 定 位; ( 3) 路径规划
[ 2] [ 1]

大类, 一类是跟踪定位, 另一类是全局定位 据传感器估计当前位置
[ 7]

[ 6]

. 前者

多为地图已知, 并且利用机器人之前的位置信息, 根 ; 后者不利用以前的位置 信息, 完全根据传感器的观测确定当前位置, 也无需 知道机器人的初始位置, 对于机器人位置丢失后的 位置恢复非常有用
[ 8]

. 根据工作环境, 路径规划可分
[ 9]

为: 环境信息已知的全局规 划 部分未知的局部规划
[ 10]

和环境信息未知或

.

本文将介绍一种可以在室内大范围环境下完成 导航任务的移动机器人导航系统: ! 提出了一种自行开发的地图编辑器, 它通过 对几何地图和拓扑地图的编辑, 克服了以往手动输 入数据带来的工作量大并且数据不能直观地反映出

. 地图的表示方法主要有栅格地

图、 几何地图 和拓扑地 图. 栅 格地图便 于创建和 维 [ 3] [ 4] 护 ; 几何地图是对环境中几何特征的抽象 ; 拓扑 地图紧凑简单, 适合于大环境
*
[ 5]

. 定位方法主要有两

基金项目: 国家自然科学基金资助项目 ( 60475032 ) ; 上海市曙光计划资助项目. 收稿日期: 2006- 08 - 10

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环境信息的缺点; ! 借助里程计和激光传感器的融合信息进行地 图匹配, 实现了导航过程中的自定位; ! 采用全局规划、 局部规划和行为执行层相结 合的多层递阶结构进行路径规划, 做到了全局环境 的简化规划、 局部环境的精细规划和避障功能相结 合, 提高了整个系统的计算效率. 最后, 实现了一个基于上 述技术的完整 的移动 机器人导航系统, 在移动机器人上进行大范围的导 航实验, 评估了该系统的性能.

2

导航系统 体系结构 ( A rch itecture of th e navigation system )

导航系统主要由地图 编辑器模块、 基于地图匹 配的自定位模块和多层递阶规划模块三部分组成. 如图 1所示, 地图编辑器模块把编辑好的拓扑地图 和几何地图, 提供给多层递阶规划模块; 多层递阶规 划模块利用拓扑地图进行全局规划, 并把几何地图 转化成栅格地图进行局部规划, 同时通过行为执行 层对突发障碍进行躲避; 自定位模块利用里程计和 激光传感器的融合信息进行定位, 确保机器人按照 规划好的路径前进.

图 1 导航系统总体架构 F ig 1 A rchitecture of the nav igation syste . m

下面将详细介绍各模块的设计与实现.

梯、 桌椅等物体, 并且可以对物体的位置、 长宽等属 性进行编辑, 操作方便, 并且直观地反映出了环境信 息; 在几何地图的基础上, 使用者可以根据需要在感 兴趣的地方添加、 删除和移动拓扑节点, 以及拓扑点 间的连通关系, 并且拓扑点间的连通距离会自动记 录下来, 这就为以后的路径规划提供 了依据. 同时, 该地图编辑器还支持 Undo edo和复制、 &R 粘贴等功 能, 便于修改 地图. 创建 好的地图信息 可以保存成 Excel文件, 等到导航任务开 始时, 机器人便可以从 该文件中读取地图信息, 进行相应的定位和路径规 划工作.

3 地图编辑器 (M ap ed itor)
地图是机器人导航的前提, 人机交互界面友好 的地图编辑器有助于机器人使用者描述导航任务. 本文介绍的地图编辑器可以编辑两种地图: 几何地 图和拓扑地图. 如图 2所示, 在编辑地图时, 使用者 可以通过 鼠标在操作界 面添加和删除 墙壁、 电 门、

4 多层递阶规划 (H ierarch ical p lann ing)
考虑到大范围导航具有 全局范围大、 局部范围 内规划要求精确等特点, 本系统采用多层递阶规划 结构, 如图 3 所示. 首先, 采用拓扑地图简化表示大 范围的全局环境, 进行全局规划; 然后, 利用栅格地 图精细表示拓扑节点间的局部环境, 进行局部规划; 同时, 由于在导航过程中, 真实工作环境存在着不确 定性, 为解决动态避障问题, 提升导航质量, 系统底
图 2 地图编辑器软件界面 F ig 2 U ser interface o fm ap ed ito r .

层采用了基于行为的执行层. 由此便构成一个三级 的递阶规划系统.

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郑 宏等:

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4 1 全局规划层 . 全局规划层面对的是移动机器人所处的完整工 作空间, 诸如校园、 办公场所等, 空间范围较大. 为了 节省计算资源和提高计算效率, 本文采用拓扑地图 进行全局路径规划. 全局环境的分析和拓扑地图的 建立, 由用户通过地图编辑器完成, 并以 Ex cel文件 格式保存在硬盘上, 供导航系统运行时调用. 由于全 局拓扑地图已知, 所以本系统采用典型的启发式搜 * [ 11 ] 索算法 A 算法 . 全局规划的内部流程如下: ( 1) 读取拓扑地图, 获得对全局环境的感知模 型; ( 2) 给定全局起始点和目标点, 启动全局规划; ( 3) 若两者同属一个拓扑节点, 转至第 ( 4) 步, 否则, 采用 A 算法生成拓扑路径节点序列; ( 4) 根据映射文件提供的信息, 将拓扑路径节 点转换成笛卡儿坐标输出至局部规划层.
*

( 1) 针对当前子目标点和地图信息, 构建当前 局部栅格地图; ( 2) 采用基于 A 的路径规划算法进行初始规 划; ( 3) 根据初始规划路径, 开启在线规划的自循 环过程: ? 向行为执行层输出指令, 同时, 使用激光传感 器和里程计进行局部地图更新; # 根据内置重规划模块, 判断是否需要在线重 规划: 如果是, 则取消初始规划, 进行在线重规划; 否 则, 继续; ? 判断是否到 达子目 标点. 如果 是, 则 跳至第 ( 4)步; 否则, 跳回至第 ? 步; ( 4) 向全局规划层发送反馈信息, 以获取新的 子目标点, 然后跳至第 ( 1) 步. 4 3 行为执行层 . 局部规划层把规划好的路径序列传递给行为执 行层, 行为执行层依照路径序列, 通过行为分解和行 为融合, 生成实际的运动控制命令, 引导机器人进行 导航, 并对导航中突发出现的障碍做出躲避. 本层采 用 A rk in 提出的 M otor Schem a方法
[ 12 ] *

. 这是一种基

于行为的运动控制方法, 行为的响应表现为单一的 矢量, 行为的融合表现为矢量的叠加, 不存在递阶关 系, 也没有行为间优先级的仲裁, 协调由各行为的增 益 k 决定, 如图 4所示.

图 4 行为融合示意图 F ig 4 Behav ior fusion m ethod . 图 3 递阶规划算法 F ig 3 H ierarch ica l planning a lgo rithm .

行为分解: 构建基本行为模块, 本层基本行为包 括前进 ( M oveTo ) 和避障 ( Avo idObstacle) 等. 前进行 为可以看成目标和机器人之间产生吸引力的结果, 根据机器人当前位置和局部规划层规划的路径序列 之间的关系, 便可以求解出机器人向目标前进的矢 量 F 1; 避障行为可以看成障碍物和机器人之间产生 排斥 力的结果, 使用激光信息, 产生避 障行为矢量 F 2; 其他行为产生相应的行为矢量 F i . 行为融合: 将各个行为的权重 k i 和由各个行为 分解得出的子行为模块的输出控制矢量 ( F 1, F 2, %,

4 2 局部规划层 . 经过层间接口的坐标变换, 获取全局规划层输 出的、 用笛卡儿坐标表示的节点 ( 子目标点 ). 在向当 前子目标点导航前进的周期中, 该层把地图编辑器 编辑的几何地图局部栅格化, 转换成局部栅格地图, 进行路径规划, 然后向目标点前进, 当子目标点到达 后, 再进行新的局部规划, 依次类推, 直到到达目标 点为止. 局部规划层的规划与导航过程如下:

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F n )对应相乘, 再进行叠加, 实现运动的矢量求和, 从 而得到机器人运动的控制矢量 F, 最后根据 F 便可 以得到机器人的运动速度.

( 2) 从地图编辑器创建的地图中, 抽取该位置 邻近的参考地图, 作为地图匹配的依据; ( 3) 使用激光测距仪, 精确测量外部环境的深 度信息, 利用特征匹配算法, 得到地图匹配后的机器 人位姿 (X ? Y ? ?); , , ( 4) 采用加权平均法, 将激光定位结果与里程 计估计值相融合, 得到最终位姿 (X, Y, ). 在利用激光测距仪进行 地图特征匹配时, 利用 H ough变换从激光传感 数据中提取线段, 然后采用 了一种以线段关系 ( LSR, L in e Segm ent R elationsh ip ) 为特征的匹配方法
[ 13 ]

5 基于地图匹配的自定位 ( Self localization based on m ap match ing)
本系统采用了里程计信息和激光测距仪信息相 融合的地图匹配方法, 充分利用里程计的短距离相 对精度较高、 激光测距仪局部探测精确的特点, 从而 达到机器人大范围导航过程中准确定位的目的. 基于地图匹配的自定位算法流程如图 5所示.

进行地图匹配.

6 实验及结果分析 ( Experi en ts and result m analysis)
实验采用的机器人平台如 图 6 所示, 该机器人 配备了机载里程计和声纳系统、 云台摄像机、 激光雷 达等传感器. 机械结构上采用了双轮独立驱动的移 动小车, 并配置了高速无线局域网, 通过车载控制系 统实现导航系统的各项功能. 实验场所为上海交通 大学闵行校区电信大楼 2 号楼 2楼, 图 7是该楼层 走廊地图.

图 5 导航过程的自定位算法 F ig 5 Self loca lization a lgo rithm fo r nav igation .

主要步骤如下: ( 1) 利 用里 程 计产 生 一个 估 计位 姿 (X & Y & , , &);
图 6 实验 用机器人 F ig 6 Robot for exper i ent . m

( 1) 实验环境

( 2) 全局环境地图

图 7 实验环境与地图 F ig 7 Exper i enta l env ironm ent and m ap . m

第 29卷第 4期

郑 宏等:

基于地 图的移动机器人自定位与导航系统

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实验 1 地图匹配与定位 本实验目的是评估基于单一里程计的定位与里 程计和激光融合定位的性能, 图 8 给出了起始点和 目标点. 实验结果与分析: 如图 8 ( a) 所示, 随着机器人 的移动, 里程计的误差不断累加, 如果 不加以修正, 很难完成导航任务; 而从图 8( b) 中可以看 出, 里程 计和激光融合导航, 很好地完成了任务, 从而证明了 里程计加激光传感器融合导航的可行性. 图 9给出 了机器人在走廊中某处的激光原始数据、 直线提取 结果、 地图匹配结果. 不同位置的自定位实验结果表 明了上述方法的有效性.

目标点如图所示. 走廊的环境整洁, 偶尔会有行人. 机器人从图 7的 216房间出发, 信件运送的目 的地分别是 201室和 241室, 信封为红颜色, 便于机 器人通过视觉传感器识别. 首 先机器人从 216室移 动到 201室, 当机器人视觉传 感器感知到 201室的 信件被取走后, 便向下一个目标 241室前进; 同样当 到达 241室, 信被取走后, 机器人回到 216室完成送 信任务, 导航距离达到 220 m, 平均速度为 0 5 m / s . 实验结果与分析: 全局拓扑规划得到的路径如 图 10所示 ( 图中的数字标号代表各房间的门牌号 ) . 路径共分 3段, 第 1段从 216室到 201室, 第 2段从 201室到 241室, 第 3段从 241室到 216室.

( a) 里程计定位曲线

( b) 里程计和激光融合定位曲线

图 8 自定位算法的比较 F ig 8 Compar ison o f two se lf loca lization m ethods . 图 10 全局拓扑规划路径 F ig. 10 T he path o f g lobal planning

图 11为导航系统界面, 在界面中分别显示了摄 像头信息、 激光扫描后提取的直线信息、 局部规划信 息、 全局地图, 以及机器人的一些运动参数. 从扫描 地图中可以看到, 直线匹配具有较高的精度, 同时从 局部地图可以看出, 当走廊出现新的障碍时, 机器人 成功地进行了避障.
( a) 真实环境 ( b) 激光数据

( c) 直接提取

( d) 匹配地图

图 9 地图匹配 F ig. 9 M ap m a tch ing

实验 2 大范围导航实验 本实验目的是在大范围环境下, 评估基于混合 地图的递阶导航系统的性能. 环境与任务: 机器人在图 7 所示的走廊里进行 导航, 导航时机器人将扮演邮递员的角色, 向指定的 房间运送信件. 图中圆点代表拓扑点, 起始点和两个

图 11 导航系统界面 F ig 11 U se r in terface of nav ig ation syste . m

本实验一共做了 5次, 都取得了令人满意的结 果. 图 12展示了其中一次实验的机器人轨迹, 其中

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( a) 为规划出的 轨迹, ( b) 为机 器人的 实际行 走轨 迹, 导航过程的定位误差如图 13所示.

具有定位准确和实时性高的特点; 为了解决半结构 环境下的不确定性问题, 采用再规划和基于行为的 控制方法, 可实时躲避地图中的事先未知的障碍. 移 动机器人在室内环境下的大范围导航实验结果表明 了该导航系统的有效性. 参考文献
[ 1] [ 2]

( R eferences)

冯建农, 柳明. 自主移动 机器人智 能导航 研究进 展 [ J ]. 机器 人, 1997, 19( 6 ): 468 - 473 . 张尧, 陈卫东. 一个基于全景视觉的移动机器人导航系 统的设 计与实现 [ J] . 机器人, 2005, 27( 2 ): 173 - 177 . Coh en O, Edan Y. A d apt ive fuzzy log ic algorithm for grid m ap based sensor fu sion[ A ] . Proceed ings of the I EEE Intell igen t V eh i cles Sym pos ium [ C ]. P iscataw ay, N J U SA: I , EEE, 2004. 625630 .

( a) 规划轨迹 [ 3]

[ 4]

Tom atis N, N ourbakh sh I S iegw art R. S i u ltaneou s localizat ion , m and m ap bu ilding: A global topological m odel w ith local m etric m ap s[ A ] . Proceed ings of the 2001 I EEE /R S J International Con ference on In telligent R obots and System s [ C ] . P iscataw ay, N J , U SA: I EEE, 2001. 421 - 426.

( b ) 实际轨迹

[ 5]

Savelli F, K uipers B. Loop clos ing and planarity in topological m ap bu ild ing[ A ] . Proceed ings of the 2004 IEEE /R SJ Internation a l Conference on In tel ligent R obots and System s [ C ] . Piscataw ay, N J U SA: I , 2004. 1511 - 1517 , EEE .

图 12 机器人的导航轨迹 F ig 12 N av iga ting tra jecto ry o f the robot .
[ 6]

Jensfelt P, K ris ten sen S A ctive global localizat ion for am ob ile ro . bot using m u lt ip le hypoth es is track ing[ J] . I EEE Tran sactions on R obotics and A utom ation 2001 17( 5) : 748- 759. , ,

从图 12和图 13中可以看出, 虽然导航范围很 大, 但本系统通过里程计和激光传感器融合定位技 术, 利用三级的递阶规划结构, 很好地完成了导航任 务, 机器人在整个行走过程中, 轨迹很平滑, 导航与 定位误差精度较高, 可以满足室内大范围导航的要 求.
[ 8] [ 7]

A lter matt M, M artin elli A, T om at is N, et al. SLAM w ith corner featu res based on a relat ive map [ A ] . Proceed ings of the 2004 I EEE / RS J International Con ference on In telligen t R obots and Sys tem s[ C] . P iscataw ay, N J U SA: I , 2004. 1053 - 1058 , EEE . Fox D, Burgard W, Th run S M arkov localizat ion form ob ile robots . in dyn am ic environm en ts[ J] . Journal of A rt ificial Intelligen ce R e search 1999 11: 391- 427. , ,

[ 9]

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图 13 定位误差 F ig 13 Loca lization e rror in a nav ig ation exper i ent . m

7 结论 ( Con clusion)
针对在结构化或半结构化环境下自主作业的移 动机器人, 开发了一个功能完整的自主导航系统, 该 系统包括地图编辑、 路径规划、 自定位和行为执行模 块, 适用于室内环境下的大范围导航任务. 为了提高 路径规划的计算效率, 提出了基于拓扑地图的全局 规划和基于栅格 地图的局 部规划相 结合的规 划方 法; 在自定位算法中采用基于线段的地图匹配技术,


作者简介:
宏 ( 1980 ), 男, 硕士生 . 研 究领 域: 移动 机器 人定 位 和导航. 王景川 ( 1979 ), 男, 硕士. 研究领域: 移动机器人. 陈卫东 ( 1968 ), 男, 博士, 教授. 研究领 域: 移 动机器人, 多智能体系统.


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