8.2 KiB

Raw Blame History

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 进度说明(2024-01-02)

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
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
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：

Lighthouse定位精度较高，各种现象符合预期。
里程计在运行的早期精度很高，早期阶段远比UWB精度高。
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。
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:

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)。
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)

ros_merge_test代码问题：

uwb_slam::System功能无效，内部有死循环会占用CPU,需要删除模块
read_sensor_data.cpp和.h 功能无效，需要删除
avoid.h无效需要删除
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)

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

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

机器人正面和背面图

机器人充电界面和充电底座

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