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清洁机器人规划控制方案

清洁机器人规划控制方案

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Forrest709335543@qq.com

文章目录

  • 清洁机器人规划控制方案
    • 方案简介
    • 方案设计
      • 模块链路
      • 坐标变换
      • 算法框架
    • 功能设计
      • 定点自主导航
      • 固定路线清洁
      • 区域覆盖清洁
      • 贴边沿墙清洁
      • 自主返航回充
    • 仿真测试
      • 仿真测试准备
      • 定点自主导航测试
      • 固定路线清洁测试
      • 区域覆盖清洁测试
      • 贴边沿墙清洁测试

方案简介

室内商用扫地/洗地机器人规划控制(PNC)方案。有以下功能包组成:

  • clean_msg:功能消息定义
  • clean_pnc:规划控制算法
  • clean_rviz:rviz仿真测试插件

目前PNC方案支持以下功能:

  • 定点自主导航
  • 固定路线清洁
  • 区域覆盖清洁
  • 贴边沿墙清洁
  • 自主返航回充

PNC方案在满足清洁机器人常见场景需求,除此之外,还支持以下特性:

  • 断点续接清洁
  • 清洁区域补漏
  • 虚拟墙设置
  • 禁止清洁区域设置
  • 动/静态覆盖清洁设置
  • 左/右沿墙清扫设置
  • 动态调节速度(根据距离障碍物远近调节)
  • 清洁数据统计(清洁轨迹、清洁率、面积、耗时等)
  • 不同底盘形状碰撞支持
  • 扫地/洗地清洁设备控制支持

方案设计

模块链路

lidar/camera/odom
lidar/camera/odom
robot pose
clean task
clean report
ctrl vel
clean ctrl
sensor
localization
pnc
map
application
robot

PNC模块相关输出/输出关系如上图所示:

  • 输入
    • 传感器数据、如lidar、camera等
    • 定位位姿
    • 地图数据
    • TF变化
  • 输出
    • 机器人控制指令
    • 清洁设备控制指令
    • 清洁任务数据,如状态、报告等

坐标变换

整体方案运行,需要相关TF支持,相关TF关系定义如下:

10hz mapping or lolicazation module
30hz chassis module
30hz static tf
30hz static tf
30hz static tf
30hz static tf
map
odom
odom_link
base_link
lidar
camera
imu

注意:这里引入odom_linkframe主要是有些底盘运动电机没有安装在底盘中心

算法框架

tasker
task
pnc
task_manager
decider
global_plan_decider
local_plan_decider
path_follow_decider
planner
astar_path_planner
dwa_path_planner
clean_path_planner
contours_path_planner
planners
deciders
navi_logic
pose_navigator
path_follower
area_cleaner
wall_follower
auto_charger
clean_system
sweep_clean_system
wash_clean_system
function_map
forbidden_clean_area
task_cleaned_area
cost_map
footprint_model
global_cost_map
local_cost_map
task_list
clean_tasks
  • task_manager:清洁任务执行管理器。接收上层发过来的任务队列,挨个进行执行。
    • task:导航任务定义描述,现支持以下五个导航任务:
      • pose_navigator:定点自主导航任务。可实现A到B点功能。
      • path_follower:固定路线清洁任务。可用于预定义路线清洁。
      • area_cleaner:区域覆盖清洁任务。可用于固定区域覆盖式清洁。
      • wall_follower:贴边沿墙清洁任务。可用于沿墙贴边清洁。
      • auto_charger:自主返航回充任务。机器人低电量时自主返航回充。
    • tasker:导航任务实现抽象。上述每个导航任务都是一个tasker,一般每个tasker由以下三部分组成:
      • planner:规划器。一个tasker可根据要实现的功能搭配多个planner,比如实现pose_navigator要搭配astar_path_planner和dwa_path_planner。现支持的planner有:
        • astar_path_planner:A*全局路径规划算法。用于A到B点路径生成
        • dwa_path_planner:DWA局部路径规划算法。用于路径跟踪。
        • clean_path_planner:覆盖路径规划算法。用于区域覆盖清洁路线生成。
        • contours_path_planner:沿墙路径规划算法。用于沿墙贴边清洁路径生成。
      • decider:决策器。一个tasker可根据要实现的功能搭配多个decider,比如实现pose_navigator要搭配global_plan_decider和local_plan_decider。现支持的decider有:
        • global_plan_decider:全局规划决策器。用于判断是否需要进行全局路径重规划。
        • local_plan_decider:局部规划决策器。用于局部路径规划失败处理。
        • path_follow_decider:路径跟踪决策器。用于路径跟踪停障等待和绕障处理。
      • navi_logic:导航逻辑。一个tasker可根据要实现的功能配合planner和decider进行调用逻辑组合,从而实现对应功能。
  • cost_map:代价地图。用于障碍物碰撞检测。
    • footprint_model:机器人碰撞模型描述。可根据机器人形状进行定义。
    • global_cost_map:全局代价地图。可用于全局规划路径和清洁规划路径生成。
    • local_cost_map:局部代价地图。可用于局部规划路径生成。
  • fuction_map:功能地图。用于相关清洁功能实现,比如禁止清洁区域。
    • forbidden_clean_area:禁止清洁区域。限定清洁环境中,某些区域只允许经过,不可以清洁。
    • task_cleaned_area:已清洁区域。用于清洁任务中,已经清洁区域统计,生成相关清洁报告。
  • clean_system:清洁设备控制器。用于扫地/洗地清洁设备开关控制。

功能设计

定点自主导航

定点自主导航任务,可实现A到B点功能。功能设计如下图所示:

pose_navigator
pnc
task_manager
decider
global_plan_decider
local_plan_decider
planner
astar_path_planner
dwa_path_planner
planners
deciders
navi_logic
navi_goal
cost_map
clean_task
  • 由astar_path_planner生成机器人当前位置到导航目标点全局路径。
  • 得到全局路径后,dwa_path_planner则进行跟踪控制。
  • 在导航过程中,global_plan_decider会判断全局路径可达性,如果当前全局路径不可达,则重新进行全局路径规划。
  • 在导航过程中,local_plan_decider会根据dwa_path_planner规划状态,进行局部路径规划失败处理。

固定路线清洁

固定路线清洁任务,可用于预定义路线清洁。功能设计如下图所示:

path_follower
pnc
task_manager
decider
global_plan_decider
local_plan_decider
path_follow_decider
planner
astar_path_planner
dwa_path_planner
planners
deciders
navi_logic
clean_path
cost_map
function_map
clean_system
clean_task
  • 首先机器人会根据pose_navigator一样的逻辑导航到离清洁路线最近点,然后开始清洁路线跟踪。
  • 清洁路线跟踪使用dwa_path_planner。
  • 在开始清洁路线跟踪后,path_follow_decider判断跟踪路线是否需要停障。
    • 如果遇到障碍物则进行停障等待。
    • 停障等待超时后,进行绕障继续跟踪清洁路线。
  • 在清洁路线跟踪过程中,local_plan_decider会根据dwa_path_planner规划状态,进行局部路径规划失败处理。

区域覆盖清洁

区域覆盖清洁任务,可用于固定区域覆盖式清洁。功能设计如下图所示:

area_cleaner
pnc
task_manager
decider
global_plan_decider
local_plan_decider
path_follow_decider
planner
astar_path_planner
dwa_path_planner
clean_path_planner
planners
deciders
navi_logic
clean_zone
cost_map
function_map
clean_system
clean_task
  • 首先机器人会根据pose_navigator一样的逻辑导航到离清洁区域内最近点。
  • 到达清洁区域内后,使用clean_path_planner进行清洁路线覆盖规划,并进行跟踪。
  • 清洁路线跟踪使用dwa_path_planner。
  • 在开始清洁路线跟踪后,path_follow_decider判断跟踪路线是否需要停障
    • 如果遇到障碍物则进行停障等待
    • 停障等待超时后,进行绕障继续跟踪清洁路线
  • 在清洁路线跟踪过程中,local_plan_decider会根据dwa_path_planner规划状态,进行局部路径规划失败处理。

贴边沿墙清洁

贴边沿墙清洁任务,可用于沿墙贴边清洁。功能设计如下图所示:

wall_follower
pnc
task_manager
decider
global_plan_decider
local_plan_decider
planner
astar_path_planner
dwa_path_planner
contours_path_planner
planners
deciders
navi_logic
along_wall_path
cost_map
function_map
clean_system
clean_task
  • 首先机器人会根据pose_navigator一样的逻辑导航到离沿墙清洁路径上最近点。
  • 到达最近后,使用contours_path_planner进行沿墙清洁路径规划,并进行跟踪。
  • 沿墙清洁路线跟踪使用dwa_path_planner。
  • 在清洁路线跟踪过程中,local_plan_decider会根据dwa_path_planner规划状态,进行局部路径规划失败处理。

自主返航回充

自主返航回充任务,机器人低电量时自主返航回充。功能设计如下图所示:

auto_charger
pnc
task_manager
decider
global_plan_decider
local_plan_decider
planner
astar_path_planner
dwa_path_planner
planners
deciders
navi_logic
navi_goal
cost_map
clean_task
  • 首先机器人会根据pose_navigator一样的逻辑导航到充电桩前方位置。
  • 然后进行充电桩对接控制。

仿真测试

功能仿真测试视频:

清洁机器人PNC方案演示

仿真测试准备

  • 安装部署好工程

  • 仿真地图确认:仿真地图放在cleanbot/clean_pnc/data/map目录下,目前该目录下有测试地图demo,如果想更换地图可按如下步骤:

    • 将要更换的地图放到cleanbot/clean_pnc/data/map目录下

    • 更改仿真器中cleanbot/clean_pnc/launch/pnc_simulator.launchtest_map_name参数:

      <launch><node name="clean_pnc_simulator" pkg="clean_pnc" type="clean_pnc_simulator" output="screen"><param name="map_file_dir"    value="$(find clean_pnc)/data/map/"/><param name="test_map_name"   value="demo"/></node>
      </launch>
      
  • 启动仿真程序:启动成功后,可看到如下rviz界面:

    roslaunch clean_pnc simulation_wash_robot.launch
    

    在这里插入图片描述

  • 初始化机器人位姿:在rviz软件显示窗口上,点击2D Pose Estimate按钮在地图上相应位置进行机器人位姿初始化

    在这里插入图片描述

  • 任务暂停/取消:在rviz软件显示窗口左下角,可进行任务暂停/取消操作

    在这里插入图片描述

定点自主导航测试

  • 下发导航目标点:在rviz软件显示窗口上,点击2D Nav Goal按钮在地图上相应位置进行导航目标点下发

在这里插入图片描述

  • 下发成功后可在rviz看到如下界面:

    在这里插入图片描述

  • 如果想在测试过程中增加障碍物,可在rviz软件显示窗口上,点击Publish Point按钮在地图上相应位置进行障碍物设置:

    在这里插入图片描述

固定路线清洁测试

  • 设定清洁路线:在rviz软件显示窗口上,点击custom_path按钮在地图上相应位置进行清洁路线标注

    • 按下键盘上的Enter按键下发任务
    • 按下键盘上的d按键重新绘制路线

    在这里插入图片描述

  • 下发成功后可在rviz看到如下界面:

    在这里插入图片描述

  • 如果想在测试过程中增加障碍物,可在rviz软件显示窗口上,点击Publish Point按钮在地图上相应位置进行障碍物设置:

    在这里插入图片描述

注意:任务完成后,机器人会主动导航返回任务起始点

区域覆盖清洁测试

  • 设定清洁区域:在rviz软件显示窗口上,点击clean_polygon按钮在地图上相应位置进行清洁区域标注

    • 按下键盘上的Enter按键下发任务
    • 按下键盘上的d按键重新绘制区域

    在这里插入图片描述

  • 下发成功后可在rviz看到如下界面:

    在这里插入图片描述

  • 如果想在测试过程中增加障碍物,可在rviz软件显示窗口上,点击Publish Point按钮在地图上相应位置进行障碍物设置:

在这里插入图片描述

注意:任务完成后,机器人会主动导航返回任务起始点

贴边沿墙清洁测试

  • 设定清洁区域:在rviz软件显示窗口上,点击along_wall按钮在地图上相应墙体位置进行沿墙启点下发

    在这里插入图片描述

  • 下发成功后可在rviz看到如下界面:

    在这里插入图片描述

  • 如果想在测试过程中增加障碍物,可在rviz软件显示窗口上,点击Publish Point按钮在地图上相应位置进行障碍物设置:

    在这里插入图片描述

注意:任务完成后,机器人会主动导航返回任务起始点

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