一种基于树莓派的迎宾机器人及其使用方法与流程

本发明涉及一种基于树莓派的迎宾机器人及其使用方法，属于服务机器人设计技术领域。

背景技术：

近年来，随着科学技术的不断发展，尤其是机器人技术迅速发展，机器人已经应用到越来越多的领域，极大的方便了人们的生活。当今社会，生活压力日增，人们需要服务机器人能够提供更加优质的服务并且解放劳动力。根据目前市场数据显示，在众多机器人中，大部分是工业机器人，或者是一些没有解决突发事件的能力，缺乏人机交互的服务机器人，他们大多只能按照预先设定的命令完成任务。针对传统服务机器人的这些不足之处，如何研发出一款具有丰富的人机交互能力与自主导航能力的服务机器人成为本领域技术人员研发的重要技术问题。

aspberrypi(中文名为“树莓派”，简写为rpi，(者raspi/rpi)，为学习计算机编程教育而设计)，只有信用卡大小的微型电脑，其系统基于linux。随着windows10iot的发布，我们也将可以用上运行windows的树莓派。

技术实现要素：

本发明的目的在于，克服现有技术存在的缺陷，解决上述技术问题，提出一种基于树莓派的迎宾机器人及其使用方法，实现机器人自动引导参观者的目标，加强人机交互功能，提高应对突发事件的能力，在导航过程中实现自主导航、自主避障等功能。

本发明采用如下技术方案：一种基于树莓派的迎宾机器人，其特征在于，包括视觉传感器、lcd触摸屏、机器人外壳、树莓派、移动机器人底座，所述视觉传感器、所述移动机器人底座与所述树莓派通讯连接，所述视觉传感器和所述树莓派通过所述移动机器人底座中的电池变压后供电，所述lcd触摸屏与所述树莓派通讯连接。

作为一种较佳的实施例，机器人外壳固定设置于移动机器人底座的上方，lcd触摸屏设置于机器人外壳的中部。

作为一种较佳的实施例，视觉传感器设置于机器人外壳顶端的迎宾机器人的眼部。

作为一种较佳的实施例，移动机器人底座的底部安装两个驱动轮、一个从动轮，驱动轮与从动轮铰接在移动机器人底座的底部。

作为一种较佳的实施例，视觉传感器的型号为kinectv2。

作为一种较佳的实施例，视觉传感器和移动机器人底座通过usb串口与树莓派进行通讯。

作为一种较佳的实施例，lcd触摸屏的hdmi接口与树莓派的hdmi接口连接，lcd触摸屏的touch接口与树莓派的usb接口连接。

作为一种较佳的实施例，lcd触摸屏的型号为微雪7inchcapacitivetouchlcd。

作为一种较佳的实施例，树莓派安装有ubuntu操作系统和ros操作系统。

本发明还提出一种基于树莓派的迎宾机器人的使用方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤ss1：初始化，启动树莓派和移动机器人底座，打开视觉传感器，设置自动加载初始化命令；

步骤ss2：获取信息，树莓派通过控制移动机器人底座底部的驱动轮的移动，视觉传感器获取室内地图，并保存该室内地图到树莓派中；

步骤ss3：在树莓派的3d可视化工具rviz中加载建立的二维地图，显示在lcd触摸屏中，确定初始点后，在lcd触摸屏中设置目的地；

步骤ss4：树莓派运用ros操作系统的navigation功能包，完成在全局范围内的路径规划，规划出一条从初始点到目的地的无障碍路线；

步骤ss5：当移动机器人底座没有遇到步骤ss3中地图上未显示的障碍物时，则按照步骤ss4规划出的路线行走，到达目的地位置，完成导航，任务结束，转入步骤ss7，若移动机器人底座遇到步骤ss3中地图上未显示的障碍物时，则转入步骤ss6；

步骤ss6：树莓派运用ros操作系统的base_local_planner包实现局部路径规划，实时规划出一条从初始点到目的地的无障碍轨迹，按新轨迹行走，到达目标位置，完成导航，任务结束，转入步骤ss7，base_local_planner包使用trajectoryrollout和dynamicwindowapproaches算法计算机器人每个周期内应该行驶的速度和角度；trajectoryrollout和dynamicwindowapproaches算法的设计方法如下：步骤ss61：采样移动机器人底座当前的状态，即速度和角度；步骤ss62：针对每个采样的速度，计算移动机器人底座以该速度行驶一段时间后的状态，得出一条行驶的路线；步骤ss63：利用是否会撞击障碍物以及所需要的时间作为评价标准为多条路线打分；步骤ss64：根据打分结果，选择最优路径；步骤ss65：重复步骤ss61至步骤ss64，直至到达目的地位置；

步骤ss7：重复步骤ss5到步骤ss7进行下一次任务。

本发明所达到的有益效果：第一，本发明基于实现机器人自主导航迎宾的目标，加强人机交互功能，提高应对突发事件的能力，在导航过程中实现自主导航、自主避障等功能；第二，本发明采用目前流行的机器人操作系统ros，由于其本身的开源性，使得机器人软件系统对环境的适应性更强；第三，本发明使用安装在人形机器人外壳眼睛处的kinect视觉传感器的激光检测环境中的障碍物信息，检测精度高，速度快，抗干扰能力强，得到深度图像；第四，本发明使用lcd触摸屏显示器，使用者可以设定目标，加强了人机交互功能，提高了应对突发事件的能力；第五，本发明在导航过程中采用了全局路径规划与局部路径规划相结合的方式，能够有效的实现机器人在导航过程中自主避障的功能。

附图说明

图1是本发明的优选实施例的结构示意图。

图2是图1的移动机器人底座的仰视结构示意图。

图3是本发明的一种基于树莓派的迎宾机器人的使用方法的流程图。

图中标记的含义：1-视觉传感器，2-lcd触摸屏，3-机器人外壳，4-树莓派，5-移动机器人底座，6-主动轮，7-从动轮。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。

如图1所示的是本发明的优选实施例的结构示意图。一种基于树莓派的迎宾机器人，其特征在于，包括视觉传感器1、lcd触摸屏2、机器人外壳3、树莓派4、移动机器人底座5，视觉传感器1、移动机器人底座5与树莓派4通讯连接，视觉传感器1和树莓派4通过移动机器人底座5中的电池变压后供电，lcd触摸屏2与树莓派4通讯连接。

作为一种较佳的实施例，机器人外壳3固定设置于移动机器人底座5的上方，lcd触摸屏2设置于机器人外壳3的中部。

作为一种较佳的实施例，机器人外壳3的形状为人形。

作为一种较佳的实施例，视觉传感器1设置于机器人外壳3顶端的迎宾机器人的眼部。

作为一种较佳的实施例，移动机器人底座5的底部安装两个驱动轮6、一个从动轮7，驱动轮6与从动轮7铰接在移动机器人底座5的底部。

作为一种较佳的实施例，视觉传感器1的型号为kinectv2。

作为一种较佳的实施例，视觉传感器1和移动机器人底座5通过usb串口与树莓派4进行通讯。

作为一种较佳的实施例，lcd触摸屏2的hdmi接口与树莓派4的hdmi接口连接，lcd触摸屏2的touch接口与树莓派4的usb接口连接。

作为一种较佳的实施例，lcd触摸屏2的型号为微雪7inchcapacitivetouchlcd。

作为一种较佳的实施例，树莓派4安装有ubuntu操作系统和ros操作系统。

本发明还提出一种基于树莓派的迎宾机器人的使用方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤ss1：初始化，启动树莓派4和移动机器人底座5，打开视觉传感器1，设置自动加载初始化命令；

步骤ss2：获取信息，树莓派4通过控制移动机器人底座5底部的驱动轮6的移动，视觉传感器1获取室内地图，并保存该室内地图到树莓派4中；

步骤ss3：在树莓派4的3d可视化工具rviz中加载建立的二维地图，显示在lcd触摸屏2中，确定初始点后，在lcd触摸屏2中设置目的地；

步骤ss4：树莓派4运用ros操作系统的navigation功能包，完成在全局范围内的路径规划，规划出一条从初始点到目的地的无障碍路线；

步骤ss5：当移动机器人底座5没有遇到步骤ss3中地图上未显示的障碍物时，则按照步骤ss4规划出的路线行走，到达目的地位置，完成导航，任务结束，转入步骤ss7，若移动机器人底座5遇到步骤ss3中地图上未显示的障碍物时，则转入步骤ss6；

步骤ss6：树莓派4运用ros操作系统的base_local_planner包实现局部路径规划，实时规划出一条从初始点到目的地的无障碍轨迹，按新轨迹行走，到达目标位置，完成导航，任务结束，转入步骤ss7，base_local_planner包使用trajectoryrollout和dynamicwindowapproaches算法计算机器人每个周期内应该行驶的速度和角度(dx，dy，dthetavelocities)；trajectoryrollout和dynamicwindowapproaches算法的设计方法如下：步骤ss61：采样移动机器人底座1当前的状态，即速度和角度(dx,dy,dtheta)；步骤ss62：针对每个采样的速度，计算移动机器人底座1以该速度行驶一段时间后的状态，得出一条行驶的路线；步骤ss63：利用是否会撞击障碍物以及所需要的时间作为评价标准为多条路线打分；步骤ss64：根据打分结果，选择最优路径；步骤ss65：重复步骤ss61至步骤ss64，直至到达目的地位置；

步骤ss7：重复步骤ss5到步骤ss7进行下一次任务。

本申请中专业术语的含义如下：

ros操作系统：ros---(robotoperatingsystem)是一个机器人软件平台，它能为异质计算机集群提供类似操作系统的功能。ros的前身是斯坦福人工智能实验室为了支持斯坦福智能机器人stair而建立的交换庭(switchyard)项目。ros提供一些标准操作系统服务，例如硬件抽象，底层设备控制，常用功能实现，进程间消息以及数据包管理。ros是基于一种图状架构，从而不同节点的进程能接受，发布，聚合各种信息(例如传感，控制，状态，规划等等)。目前ros主要支持ubuntu。ros可以分成两层，低层是上面描述的操作系统层，高层则是广大用户群贡献的实现不同功能的各种软件包，例如定位绘图，行动规划，感知，模拟等等。ros(低层)使用bsd许可证，所有是开源软件，并能免费用于研究和商业用途。而高层的用户提供的包则可以使用很多种不同的许可证。

ubuntu操作系统：ubuntu操作系统基于debian发行版和gnome桌面环境。ubuntu的目标在于为一般用户提供一个最新的、同时又相当稳定的主要由自由软件构建而成的操作系统，它可免费使用，并带有社团及专业的支持。

3d可视化工具rviz：rviz是ros中的一个3d可视化工具，可以把用代码建的机器人模型转化为可视的3d模型。

ros的navigation功能包：导航功能包集使用来自传感器的信息实现避开物理环境中的障碍物，并且假定这些传感器在ros上不断发布sensor_msgs/laserscan消息或者sensor_msgs/pointcloud消息。

ros的baselocalplanner包：这个包使用trajectoryrolloutanddynamicwindowapproaches来做平面上运动的机器人局部导航。控制器使用规划和代价地图生成速度命令后发送给移动基座。该包适用于全向移动和非全向移动机器人，机器人轮廓可以表示为凸多边形或者圆，ros参数可以在启动文件指定。这个包进行了ros封装，继承了baselocalplanner接口。base_local_planner包提供了驱动底座在平面移动的控制器，控制器可以连接路径规划器和机器人底座。为了让机器人从起始位置到达目标位置，规划器使用地图创建运动轨迹。向目标移动的路上，规划器至少需要在机器人周围创建一个可以表示成珊格地图的本地评价函数。该评价函数输入珊格单元的cost。该控制器任务就是用这个评价函数确定发什么速度给机器人底座。

语音识别软件包，采用cmupocketsphinx，cmusphinx(简称sphinx)是美国卡内基梅隆大学开发的一系列语音识别系统的总称。

防碰撞传感器：碰撞传感器种类，按功能分：1)碰撞烈度传感器：用于检测汽车受碰撞程度。该传感器按安装位置分为：左前碰撞传感器、右前碰撞传感器和中央碰撞传感器。2)碰撞防护传感器：用于防止安全气囊产生误胀开。又称为安全碰撞传感器或侦测碰撞传感器。

按结构分：碰撞传感器有机电结合式、电子式和水银开关式。三种类型碰撞传感器的工作原理：1)机电结合式：利用机械运动使电气触点的通断开来控制安全气囊电路。其结构有滚球式、滚轴式和偏心锤式。2)电子式：利用碰撞时应变电阻的变形使其电阻值变化或压电晶体受力使输出电压变化来控制安全气囊电路。3)水银开关式：利用水银的导电特性控制安全气囊电路。；

trajectoryrollout算法和dynamicwindowapproaches算法：在机器人控制空间离散的采样(dx,dy,dtheta)；拿采样的离散点做前向模拟，基于机器人当前状态，预测如果使用空间采样点的速度运动一段时间，会发生什么；评估前向模拟的每条轨迹，评估标准包括(接近障碍，接近目标，接近全局路径和速度)。丢弃不合法的轨迹(如可能碰到障碍物的轨迹)；采用得分最高的轨迹，并将其对应速度发给底座；重复以上步骤。

dtheta：单位时间内变化的角度。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。