引言

在之前的一篇文章中有提到購入了一臺(tái)myAGV，以樹莓派4B為控制核心的移動(dòng)機(jī)器人。上篇文章中向大家介紹了myAGV如何實(shí)現(xiàn)建圖、導(dǎo)航以及靜態(tài)避障，但我們深知，這只是機(jī)器人自主導(dǎo)航能力的基礎(chǔ)。在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中，機(jī)器人需要面對(duì)復(fù)雜的動(dòng)態(tài)環(huán)境，如人流、障礙物等，如何實(shí)現(xiàn)可靠的動(dòng)態(tài)避障，是我們不斷探索和挑戰(zhàn)的問題。在本文中，我們將分享我們?cè)谔剿鲃?dòng)態(tài)避障方面的實(shí)踐和經(jīng)驗(yàn)，希望能夠?yàn)槠渌?a target="_blank">創(chuàng)客開發(fā)者和機(jī)器人愛好者提供一些參考和啟發(fā)。

如果想知道上篇介紹了些什么，點(diǎn)擊這個(gè)連接

產(chǎn)品

在此之前，還是在介紹一下myAGV，我使用的這款機(jī)器人。

myAGV是一款大象機(jī)器人公司出品的移動(dòng)機(jī)器人，由樹莓派4B為控制核心，內(nèi)置Ubuntu18系統(tǒng),ROS編譯環(huán)境；360°激光雷達(dá)，內(nèi)置高清攝像頭。它采用了競(jìng)賽級(jí)別的麥克納姆車輪和帶有金屬框架的全包裹設(shè)計(jì)。

動(dòng)態(tài)避障

動(dòng)態(tài)避障是指在移動(dòng)機(jī)器人或自動(dòng)駕駛汽車等智能移動(dòng)設(shè)備在行進(jìn)過程中，通過實(shí)時(shí)感知周圍環(huán)境的變化，采取相應(yīng)的措施以避免與障礙物發(fā)生碰撞的技術(shù)。動(dòng)態(tài)避障需要實(shí)時(shí)感知環(huán)境的變化，如監(jiān)測(cè)障礙物的位置、大小、形狀、運(yùn)動(dòng)狀態(tài)等，然后通過對(duì)這些信息的處理和分析，生成相應(yīng)的行動(dòng)指令，使機(jī)器人或汽車能夠避免與障礙物發(fā)生碰撞并繼續(xù)前進(jìn)。

下面分享了一個(gè)視頻，內(nèi)容關(guān)于無人飛機(jī)進(jìn)行快速動(dòng)態(tài)避障的記錄。

突然起來的障礙物，需要立即避開它，避免造成無人機(jī)的損傷。今天我們要實(shí)現(xiàn)的是myAGV在自動(dòng)導(dǎo)航的時(shí)候也能夠及時(shí)的躲避障礙物。

大象機(jī)器人提供的動(dòng)態(tài)避障算法是基于TEB和DWA算法。

TEB算法

TEB（Timed-Elastic-Band)是一種用于軌跡優(yōu)化的算法，可用于機(jī)器人的動(dòng)態(tài)避障和路徑規(guī)劃。主要對(duì)全局路徑規(guī)劃器生成的初始全局軌跡進(jìn)行后續(xù)修正，從而優(yōu)化機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)軌跡，屬于局部路徑規(guī)劃。在軌跡優(yōu)化過程中，該算法擁有多種優(yōu)化目標(biāo)，包括但不限于：整體路徑長度、軌跡運(yùn)行時(shí)間、與障礙物的距離、通過中間路徑點(diǎn)以及機(jī)器人動(dòng)力學(xué)、運(yùn)動(dòng)學(xué)以及幾何約束的符合性。

起始點(diǎn)和目標(biāo)點(diǎn)狀態(tài)都有全局規(guī)劃器制定，中間插入N個(gè)控制橡皮筋形狀的控制點(diǎn)。這個(gè)路徑是可以變形的，變形的條件就是所有約束條件，當(dāng)作橡皮筋的外力，例如距離障礙物的距離，移動(dòng)機(jī)器人的最大速度，最大角速度，最大轉(zhuǎn)彎半徑等。依靠這些約束條件來保證移動(dòng)機(jī)器人的安全和穩(wěn)定。

TEB算法具體實(shí)現(xiàn)的過程如下：

1. 根據(jù)機(jī)器人當(dāng)前位置和目標(biāo)位置，生成一條初始路徑。

2. 將路徑表示為一系列時(shí)間段上的線段，稱為軌跡片段。每個(gè)軌跡片段表示機(jī)器人在一個(gè)時(shí)間段內(nèi)沿著一條直線運(yùn)動(dòng)的軌跡。

3. 對(duì)每個(gè)軌跡片段進(jìn)行優(yōu)化，以滿足機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)約束和避障需求。優(yōu)化目標(biāo)是使軌跡片段的長度和運(yùn)動(dòng)時(shí)間最小，同時(shí)避免與障礙物發(fā)生碰撞。

4. 將優(yōu)化后的軌跡片段拼接在一起，形成機(jī)器人的最終運(yùn)動(dòng)軌跡。如果機(jī)器人遇到障礙物，可以重新生成軌跡片段，并進(jìn)行優(yōu)化。

TEB算法的優(yōu)點(diǎn)是可以在運(yùn)動(dòng)中實(shí)時(shí)避開障礙物，并可以處理機(jī)器人的動(dòng)態(tài)運(yùn)動(dòng)。同時(shí)，TEB算法可以結(jié)合其他的避障算法，例如基于模型預(yù)測(cè)控制的算法，提高避障效果。

DWA算法

DWA（DynamicWindowApproach）是一種用于機(jī)器人動(dòng)態(tài)避障的算法。該算法旨在在機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)范圍內(nèi)搜索最優(yōu)的運(yùn)動(dòng)軌跡，以避開障礙物。DWA算法通過將機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)軌跡表示為一組(v,w)速度和角速度的組合，然后對(duì)這些組合進(jìn)行搜索和評(píng)估，找到最優(yōu)的運(yùn)動(dòng)軌跡。

DWA算法的具體實(shí)現(xiàn)過程如下：

1. 根據(jù)機(jī)器人當(dāng)前位置和目標(biāo)位置，生成一組速度和角速度的候選集合，稱為速度窗口。

2. 對(duì)速度窗口中的每個(gè)速度和角速度組合，計(jì)算機(jī)器人在接下來的一段時(shí)間內(nèi)所能到達(dá)的位置，即運(yùn)動(dòng)軌跡。

3. 對(duì)每個(gè)運(yùn)動(dòng)軌跡進(jìn)行評(píng)估，以確定是否與障礙物發(fā)生碰撞。評(píng)估的方法包括計(jì)算軌跡上的代價(jià)函數(shù)，例如與障礙物的距離和速度等。

4. 根據(jù)評(píng)估結(jié)果，選擇代價(jià)函數(shù)最小的運(yùn)動(dòng)軌跡，并將該軌跡作為機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)指令。

這個(gè)視頻能夠輔助了解DWA算法。

TEB-DWA算法

TEB在實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)避障方面具有一定的優(yōu)勢(shì)。然而，TEB算法也存在一些局限性，其中包括：

●對(duì)初始路徑依賴性強(qiáng)：TEB算法的性能很大程度上依賴于初始路徑的質(zhì)量。如果初始路徑存在較大的偏差或錯(cuò)誤，TEB算法很可能會(huì)陷入無法解決的困境。

●對(duì)環(huán)境模型的依賴性強(qiáng)：TEB算法需要準(zhǔn)確的環(huán)境模型，包括障礙物的位置和形狀等信息。如果環(huán)境模型存在偏差或誤差，TEB算法可能會(huì)出現(xiàn)路徑規(guī)劃錯(cuò)誤的情況。

●對(duì)計(jì)算資源的要求高：TEB算法需要進(jìn)行大量的計(jì)算和優(yōu)化，時(shí)間復(fù)雜度較高，對(duì)計(jì)算資源的要求也較高。

DWA算法也具有能對(duì)軌跡進(jìn)行搜索和評(píng)估，選出最優(yōu)路徑解，但也有一定的局限性：

●無法處理高速運(yùn)動(dòng)的障礙物：DWA算法是基于機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)模型和環(huán)境感知，通過搜索和評(píng)估速度和角速度的組合，找到最優(yōu)的運(yùn)動(dòng)軌跡，以避開障礙物。然而，在高速運(yùn)動(dòng)的障礙物出現(xiàn)時(shí)，DWA算法可能無法及時(shí)感知和處理，從而導(dǎo)致機(jī)器人的碰撞和安全問題。

●對(duì)環(huán)境模型的要求較高：DWA算法需要機(jī)器人具有較好的環(huán)境感知能力，以獲取環(huán)境中障礙物的位置、形狀和大小等信息。如果環(huán)境模型不準(zhǔn)確或者不完整，DWA算法可能無法正確地評(píng)估運(yùn)動(dòng)軌跡的代價(jià)函數(shù)，從而導(dǎo)致機(jī)器人的錯(cuò)誤運(yùn)動(dòng)和避障失敗。

●無法處理不確定的環(huán)境：DWA算法是基于靜態(tài)環(huán)境的假設(shè)，即環(huán)境中的障礙物位置不會(huì)發(fā)生變化。然而，在一些不確定的環(huán)境中，例如動(dòng)態(tài)障礙物頻繁出現(xiàn)的場(chǎng)景，DWA算法可能無法有效地避開障礙物，從而導(dǎo)致機(jī)器人的碰撞和安全問題。

●難以處理多機(jī)器人協(xié)同避障：DWA算法通常是針對(duì)單個(gè)機(jī)器人的避障問題進(jìn)行設(shè)計(jì)的，難以處理多機(jī)器人協(xié)同避障的問題。在多機(jī)器人協(xié)同避障時(shí)，需要考慮機(jī)器人之間的相互作用和協(xié)調(diào)，從而進(jìn)行更加復(fù)雜和高級(jí)的避障算法設(shè)計(jì)。

為了解決TEB和DWA算法的局限性，實(shí)現(xiàn)更加精細(xì)和高效的動(dòng)態(tài)避障和路徑規(guī)劃，有人提出了TEB-DWA算法，TEB-DWA算法的核心思想是通過將TEB算法和DWA算法的優(yōu)點(diǎn)結(jié)合起來，設(shè)計(jì)出一種更加精細(xì)和高效的動(dòng)態(tài)避障算法。具體來說，TEB-DWA算法采用TEB算法的彈性帶方法，實(shí)現(xiàn)路徑規(guī)劃和優(yōu)化，同時(shí)采用DWA算法的速度窗口方法，實(shí)現(xiàn)速度和角速度的搜索和評(píng)估，從而實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的動(dòng)態(tài)避障和路徑規(guī)劃。

teb-dwa算法的實(shí)現(xiàn)過程是啥

TEB-DWA算法的實(shí)現(xiàn)過程主要分為以下幾個(gè)步驟：

1. 機(jī)器人運(yùn)動(dòng)模型的建立：根據(jù)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)約束和動(dòng)力學(xué)模型，建立機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)模型，用于計(jì)算機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)軌跡和速度約束。

2. 環(huán)境感知和障礙物檢測(cè)：通過機(jī)器人的傳感器獲取環(huán)境中障礙物的位置、形狀和大小等信息，進(jìn)行障礙物檢測(cè)和分類，以確定機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)路徑和避障策略。

3. 彈性帶路徑規(guī)劃：根據(jù)機(jī)器人的起點(diǎn)和終點(diǎn)，利用彈性帶方法生成機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)路徑，并考慮機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)約束和避障需求，以實(shí)現(xiàn)路徑規(guī)劃和優(yōu)化。

4. 速度窗口搜索和評(píng)估：根據(jù)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)模型和環(huán)境感知信息，利用DWA算法搜索機(jī)器人的最優(yōu)速度和角速度組合，并評(píng)估每個(gè)速度和角速度組合的代價(jià)函數(shù)，以確定機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)軌跡和避障策略。

5. 運(yùn)動(dòng)控制和執(zhí)行：根據(jù)計(jì)算得到的最優(yōu)速度和角速度組合，利用控制算法實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)控制和執(zhí)行，以實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的動(dòng)態(tài)避障和路徑跟蹤。

實(shí)際操作

在ROS中，可以使用MoveBase包來實(shí)現(xiàn)TEB-DWA算法。MoveBase是ROS中常用的路徑規(guī)劃和導(dǎo)航包，提供了多種路徑規(guī)劃算法和導(dǎo)航功能，包括TEB-DWA算法。下面是使用ROS中TEB-DWA算法的步驟：

1. 安裝MoveBase包：在ROS中安裝MoveBase包，可以使用以下命令：“sudoapt-getinstallros--move-base”

2. 配置MoveBase參數(shù)：在使用TEB-DWA算法之前，需要配置MoveBase的參數(shù)?？梢允褂胢ove_base.launch文件來配置參數(shù)，例如設(shè)置機(jī)器人的起點(diǎn)和終點(diǎn)、地圖信息、運(yùn)動(dòng)約束和避障參數(shù)等?？梢愿鶕?jù)具體的應(yīng)用場(chǎng)景和任務(wù)需求，進(jìn)行參數(shù)的調(diào)整和優(yōu)化。

3. 運(yùn)行MoveBase節(jié)點(diǎn)：在配置好參數(shù)之后，可以使用以下命令來啟動(dòng)MoveBase節(jié)點(diǎn)：”roslaunchmove_basemove_base.launch“

4. 發(fā)布目標(biāo)點(diǎn)：在運(yùn)行MoveBase節(jié)點(diǎn)之后，可以使用move_base/goal話題來發(fā)布機(jī)器人的目標(biāo)點(diǎn)。例如使用rostopicpub命令來發(fā)布目標(biāo)點(diǎn)：

5. 監(jiān)聽機(jī)器人狀態(tài)和反饋：在機(jī)器人開始運(yùn)動(dòng)之后，可以使用/move_base/status話題來監(jiān)聽機(jī)器人的狀態(tài)和反饋信息。例如使用rostopicecho命令來監(jiān)聽狀態(tài)和反饋信息：

建圖

我們快速的建圖，進(jìn)行避障的實(shí)驗(yàn)。

打開終端運(yùn)行命令,啟動(dòng)雷達(dá)

cdmyagv_rossource./devel/setup.bashroslaunchmyagv_odometrymyagv_active.launch

然后運(yùn)行g(shù)mapping算法建圖

roslaunchmyagv_navigationmyagv_slam_laser.launch

動(dòng)態(tài)避障

我們使用默認(rèn)的配置，看看效果如何。

這似乎看起來實(shí)現(xiàn)了動(dòng)態(tài)避障，但是似乎看起來有些許的愚蠢，在發(fā)現(xiàn)障礙物的時(shí)候還繞了一圈掃描環(huán)境。

調(diào)整了一下規(guī)劃的頻率（plannedfrequency）重新進(jìn)行了一次測(cè)試。

這樣看起來效果就好多了。

總結(jié)

對(duì)myAGV也使用了有一段的時(shí)間了，首先我是十分喜歡它的外觀的，很酷炫，沒有結(jié)構(gòu)件在外面展露出來，內(nèi)部包裹的很好，發(fā)生了碰撞也會(huì)有一定的保護(hù)作用。其次是它配套的資料都非常地詳細(xì)，能夠提供一個(gè)快速上手地模板使用，對(duì)于剛接觸一款全新未知的產(chǎn)品很有幫助。

使用下來的整體感受還是不錯(cuò)的，連接顯示器就能夠使用，基于樹莓派也有很多的社區(qū)能夠提供幫助，有許多優(yōu)秀的案例。此外也有一些需要提升的地方，在進(jìn)行建圖的時(shí)候，有時(shí)候并不是那么的準(zhǔn)確，可能是因?yàn)橥鈿さ脑?？遮擋住了雷達(dá)的范圍。也希望使用時(shí)間上能夠更長。

審核編輯 黃宇