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电子科大机器人技术架构设计
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README.md

机器人开发规划和进度跟踪

2023-11-30 机器人开发状态更新

SLAM仓库：http://logzhan.ticp.io:30000/logzhan/ORB-SLAM3-UESTC

定位参考系统仓库：http://logzhan.ticp.io:30000/logzhan/LightHouse-UESTC

路径规划仓库：http://logzhan.ticp.io:30000/logzhan/PathPlanning-UESTC

机器人硬件设计仓库：http://logzhan.ticp.io:30000/logzhan/RobotDriver-UESTC

机器人控制APP仓库：http://logzhan.ticp.io:30000/logzhan/RobotApp-UESTC

割草机器人硬件厂商：https://cn.sunseekerpower.com/index.php?m=home&c=Lists&a=index&tid=81

一、 项目状态

1.1.1 最新状态
  • UWB融合IMU、ODOM定位。
  • 双目测距、目标检测
  • 全覆盖路径规划
  • 碰撞传感器、超声波传感器接入：可以考虑扩展三个超声波传感器，用于提高障碍物分辨率
  • 基于双目、碰撞、超声波的避障＋全覆盖：目前割草机器人的避障识别能力需要进一步优化
  • 手持标签划定范围：用户预先划定机器人的割草范围
  • USB-HID通信：利用USB-HID通信，可以精确确定USB设备并开启，提高设备的稳定性和扩展性。
1.1.2 场景
1.1.3 演示视频和图片内容
  1. 小车全图路径规划 + 规避障碍物 * 3
  2. 如果超声波传感器、碰撞检测传感器支持：则加入 未知障碍物突然阻碍(距离10~30cm)->小车避障、 行人突然挡住机器人侧面导致碰撞触发，触发机器人后退+避障
  3. 记录小车的UWB轨迹、真值轨迹、里程计轨迹、融合轨迹， 轨迹能体现出机器人遇到障碍物避障
1.1.4 其他工作：
  • 林跃杭： & 和颜：1) 银星车子前面超声波和摄像头模组安装的结构设计：银星的车子头部需要安装超声波和摄像头，同时需要塑料结构对传感器进行保护，防止小车在碰撞的时候导致传感器损坏。
  • 马涛峰： 超声波传感器的调试与代码，建议采用IIC协议与IMU共同连接，然后读超声波传感器的寄存器地址。
  • 瑞瑞：整理转发目标检测的ROS节点的大致文档说明。整理推送代码到git
  • 研一其他人：UPbot的APP启动界面的设计，以及串口和Pibot通信。
  • 林跃航：整理碰撞转弯策略的代码和文档介绍
  1. 林跃杭
    1. RK3588上成功运行NPU加速的DEMO
    2. 输出RK3588上普通模型转rknn模型文档(刘洪堃)
    3. DOING: 把双目测距功能移植到RK3588
      1. 问题分析：VideoCapture这个类始终无法链接。怀疑是链接的官方DEMO中库存在问题
      2. 解决方案：参考ORB-SLAM3的链接样例，参考cmake实现最简单的读取视频demo然后再进行整合
  2. 李瑞瑞
    1. RK3568上双目测距DEMO运行
    2. 熟悉双目摄像头标定流程
    3. DOING: 解决现在双目摄像头标定精度不高的问题
      1. 原因分析：怀疑因为虚拟机上读取视频太慢，图片存在畸形，影响标定的精度。正常误差0.1mm，我们0.9mm
      2. 解决方案：在windows上用python读取视频进行标定
  3. 马涛锋
    1. 小车嵌入式文档整理

1.1 进度说明(2023-12-15)

1.1.1 小车融合定位的说明：

​ 下图描述了小车采用UWB和IMU以及ODM的曲线对比。其中蓝色线表示Lighthouse的轨迹，红色线表示里程计的轨迹。黄色点表示的是UWB的轨迹点，紫色线表示多传感器融合后的结果。

​ 近期的实验以及上图说明：

  1. Lighthouse定位精度较高，各种现象符合预期。
  2. 里程计在运行的早期精度很高，早期阶段远比UWB精度高。
  3. 虽然现阶段数据看起来融合后的结果比单纯里程计差，实际上是因为里程计的运行时间较短位置还没有发散，所以融合后的结果看起来比单纯里程计差。如果长时间运行，融合的优势才会逐步体现。
  4. 目前融合结果很大意义在于：目前我们的割草机器人初步拥有了一套完整的定位系统。相比单纯UWB定位和单纯里程计定位，融合后的结果结合了里程计的轨迹波动小的优点以及UWB长期运行不发散的问题。虽然对于部分同学毕业设计存在些许问题，但是对于割草机器人项目推进来说，定位已经不是阻碍，可以继续推进后续的目标检测、目标测距、导航避障、基于避障的全图路径规划。
1.1.2 下一阶段要解决的问题

​ 最近和许洪裱和卢瑞飞一同联调定位算法，发现项目有以下问题需要改进:

  1. 文档支持: 目前研二同学较多使用的是notion记录笔记，这个用于个人和团队使用没有问题。但是对应的，我们需要在代码仓库中维护一套markdown的文档。目前我已经在仓库中写了很多文档样例，后续研二开发同学clone仓库，完善文档和提交。

    1. 目前小车融合定位的节点如何启动的文档已经写了，但是全图路径规划的操作文档没有写。整个小车融合定位启动和路径规划的文档需要再梳理完善下(瑞飞较为熟悉操作步骤，跃杭协同瑞飞一起完善下)。

  2. 小车的直线偏移问题：这个问题还是影响比较大的，直接会影响路径规划的准确性。怀疑小车的PID调节模块没有起到作用。解决思路：给定小车前进的命令，记录小车的左右轮速，如果上报的左右轮速不同说明小车底盘的PID调节没有生效，需要看看编译选项问题或者代码逻辑问题。(涛锋)

  3. ros_merge_test代码问题：

    1. uwb_slam::System功能无效，内部有死循环会占用CPU,需要删除模块
    2. read_sensor_data.cpp和.h 功能无效，需要删除
    3. avoid.h无效需要删除
    4. 标准的注释格式需要完善, 无效代码需要整理, ../RobotKernal-UESTC/src/branch/main/Code/RK3588/Robot_ROS_APP/src/ros_merge_test/src/main.cpp 样例如下:
    /******************** (C) COPYRIGHT 2023 UPBot **********************************
* File Name          : main.cpp
* Current Version    : V1.0
* Date of Issued     : 2023.12.13 zhanli@review
* Comments           : UPbot割草机器人项目传感器融合定位入口函数
********************************************************************************/
#include "../include/system.h"
#include "../include/uwb.h"
#include <iostream>
#include <ros/ros.h>
#include <thread>
#include "senddata.h"


/**---------------------------------------------------------------------
* Function    : main
* Description : 多传感器融合定位的入口函数
* Date        : 2023/12/13 zhanli@review
*---------------------------------------------------------------------**/
int main(int argc, char** argv)

  4. 路径规划问题：

    ​ 目前路径规划是依靠ROS运行的，但是存在如下的疑问：

    ​ 4.1.ros内置的全图规划原理是什么？需要给出文档

    ​ 4.2.ros内置的路径规划代码，能否抽离出来？或者自己掌握路径规划包的编写自己的路径规划包？

    ​ 4.3.思考后续如何和目标检测的结果进行协同，观测到障碍物重新避障，给出思路文档

1.1 进度说明(2023-12-01)

项目 状态和说明 负责人 状态 更新时间
ORB-SLAM3采用实时图像和IMU测试 目前购买的IMU数据存在问题，IMU的Y轴数据存在异常。Linux下IMU的串口驱动程序不够完善。ORB-SLAM3没有实时接入摄像头和IMU的样例，需要修改适配。 李瑞瑞 进行中 2023-11-30
ORB-SLAM3在RK3588上运行 需要观测ORB-SLAM3(纯摄像头、摄像头+IMU)对RK3588的CPU的占用情况，记录文档。 —
定位参考系统 采用HTC vive VR的激光定位系统用于评估机器人定位算法误差，文档和资料仓库路径 詹力 完成 2023-12-01
多平台可视化GUI系统(IOS、android、windows、linux) 有GUI界面显示机器人的位置信息、检测边界信息、规划路径信息、电量信息、地图信息等。可以对机器人进行执行和控制。跨平台开发建议选择flutter. —
机器人硬件和结构搭建 已购买割草机器人，包含充电底座和机器人主体，12月2日发货，地址高研院10楼。 詹力 完成

1.2 项目里程碑

二、项目开发规划

image-20231201124843447

三、机器人硬件搭建

3.1 机器人硬件

​ 机器人的基础硬件采用Sunseeker的智能机器人。支持自动寻址充电和蓝牙&WIFI控制。目前已经找到公司的官网，卖家说可以通过app控制机器人操作，暂时还未联系厂商要求提供app。

3.1.1 外观和功能

image-20231201181931675 机器人正面和背面图

image-20231201182548239

机器人充电界面和充电底座