TRIỂN KHAI THUẬT TOÁN ĐỊNH HƢỚNG TRÊN ROS CHO ROBOT tự HÀNH TRONG NHÀ

ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA KHOA ĐIỆN - ĐIỆN TỬ BỘ MÔN ĐIỀU KHIỂN TỰ ĐỘNG LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP TRIỂN KHAI THUẬT TOÁN ĐỊNH HƢỚNG TRÊN ROS CHO ROBOT TỰ HÀNH TRONG NHÀ GVHD : ThS Huỳnh Văn Kiểm STUDENT : Nguyễn Phạm Nhất Thiên Minh 40901569 Hoàng Việt Hà Thành phố Hồ Chí Minh, tháng 12, 2013 40900700 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO CỘNG HÕA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA Độc lập – Tự – Hạnh phúc Thành phố Hồ Chí Minh o0o KHOA: ĐIỆN-ĐIỆN TỬ NHIỆM VỤ LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP BỘ MÔN: ĐIỀU KHIỂN TỰ ĐỘNG HỌ VÀ TÊN: NGUYỄN PHẠM NHẤT THIÊN MINH MSSV: 40901569 HOÀNG VIỆT HÀ MSSV: 40900700 NGÀNH: ĐIỀU KHIỂN TỰ ĐỘNG LỚP: DD09KSTD Đầu đề luận văn: Triển khai thuật toán định hƣớng ROS cho robot tự hành nhà 1- Nhiệm vụ (yêu cầu nội dung số liệu ban đầu) 2- Ngày giao nhiệm vụ luận án: 3- Ngày hoàn thành nhiệm vụ: 4- Họ tên ngƣời hƣớng dẫn Phần hƣớng dẫn Nội dung yêu cầu LVTN đƣợc thông qua môn Ngày ……tháng 12 năm 2013 Chủ nhiệm mơn Ngƣời hƣớng dẫn (Ký ghi rõ họ tên) (Ký ghi rõ họ tên) PHẦN DÀNH CHO KHOA, BỘ MÔN Ngƣời duyệt (Chấm sơ bộ): Đơn vị: Ngày bảo vệ: Điểm tổng kết: Nơi lƣu trữ luận văn: CỘNG HÕA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH NAM Độc lập – Tự – Hạnh phúc KHOA BỘ MÔN ĐIỀU KHIỂN o0o TỰ ĐỘNG Ngày…… tháng …… năm……… PHIẾU CHẤM ĐIỂM BẢO VỆ LVTN (Dành cho ngƣời hƣớng dẫn) Họ tên sinh - viên: NGUYỄN PHẠM NHẤT THIÊN MINH MSSV: 40901569 HOÀNG VIỆT HÀ MSSV: 40900700 Điều khiển tự động Chuyên ngành: 2- Đề tài luận văn: Triển khai thuật toán định hƣớng ROS cho robot tự hành nhà 3- Họ tên ngƣời hƣớng dẫn: 4- Tổng quát thuyết minh: Th.S HUỲNH VĂN KIỂM Số trang: chƣơng: Số Số bảng số liệu: vẽ: Số hình Số tài liệu tham khảo: tốn: Phần mềm tính Sản phẩm: 5- Tổng quát vẽ: Số vẽ: A1 A2 khác: Khổ Số vẽ tay: Số vẽ máy tính: 6- Những ƣu điểm luận văn tốt nghiệp: 7- Những khuyết điểm luận văn tốt nghiệp: 8- Đề nghị: Đƣợc bảo vệ : □ 9- Ba câu hỏi sinh viên phải trả lời trƣớc hội đồng: a b c 10- Đánh giá chung (bằng chữ: giỏi, khá, trung bình): Điểm: /10 Ký tên (ghi rõ họ tên) CỘNG HÕA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH NAM Độc lập – Tự – Hạnh phúc KHOA BỘ MÔN ĐIỀU KHIỂN o0o TỰ ĐỘNG Ngày…… tháng …… năm……… PHIẾU CHẤM ĐIỂM BẢO VỆ LVTN (Dành cho ngƣời phản biện) 11- Họ tên sinh viên: NGUYỄN PHẠM NHẤT THIÊN MINH MSSV: 40901569 HOÀNG VIỆT HÀ MSSV: 40900700 Điều khiển tự động Chuyên ngành: 12- Đề tài luận văn: Triển khai thuật toán định hƣớng ROS cho robot tự hành nhà 13- Họ tên ngƣời phản biện: 14- Tổng quát thuyết minh: Số trang: chƣơng: Số Số bảng số liệu: vẽ: Số hình Số tài liệu tham khảo: tốn: Phần mềm tính Sản phẩm: 15- Tổng quát vẽ: Số vẽ: A1 A2 khác: Khổ Số vẽ tay: Số vẽ máy tính: 16- Những ƣu điểm luận văn tốt nghiệp: 17- Những khuyết điểm luận văn tốt nghiệp: 18- Đề nghị: Đƣợc bảo vệ : □ Bổ sung thêm để bảo vệ: □ Không đƣợc bảo vệ: □ 19- Ba câu hỏi sinh viên phải trả lời trƣớc hội đồng: a b c 20- Đánh giá chung (bằng chữ: giỏi, khá, trung bình): Điểm: /10 Ký tên (ghi rõ họ tên) NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN HƢỚNG DẪN NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN PHẢN BIỆN LỜI CẢM ƠN Lời xin gửi tới thầy Thạc sĩ Huỳnh Văn Kiểm lời biết ơn sâu sắc dẫn, đánh giá, định hƣớng chia sẻ kinh nghiệm bổ ích thầy từ đồ án tới luận văn, tạo điều kiện để chúng tơi hồn thành tốt luận văn Bên cạnh đó, phải kể đến dạy tận tình, tâm huyết thầy giảng dạy môn điều khiển tự động, khoa Điện-Điện tử, trƣờng đại học Bách Khoa thành phố Hồ Chí Minh Nhờ thầy cơ, chúng tơi đƣợc tiếp cận với kiến thức bổ ích ứng dụng thực tiễn thú vị Ngồi ra, cịn có bạn bè ln sẵn sàng đồng hành giúp đỡ chúng tơi khó khăn học tập sống, đặc biệt thành viên ban chủ nhiệm câu lạc nghiên cứu khoa học Pay It Forward Nhân đây, xin gửi đến thầy cô bạn lời cảm ơn chân thành Cuối cùng, xin cảm ơn Cha Mẹ gia đình ln đứng phía chúng tơi, truyền dạy, động viên tạo điều kiện cho suốt trình học tập nghiên cứu vừa qua Tp Hồ Chí Minh, ngày 18 tháng 12 năm 2013 Nguyễn Phạm Nhất Thiên Minh Hoàng Việt Hà i TÓM TẮT LUẬN VĂN Hệ điều hành robot – Robot Operation System tảng mã nguồn mở dành cho việc thiết kế phần mềm robot Tiền thân ROS đƣợc phát triển Phịng thí nghiệm Trí tuệ Nhân tạo Đại học Stanford vào năm 2007 Kể từ năm 2008, ROS đƣợc phát triển mở rộng phòng nghiên cứu Willow Garage mạng lƣới liên kết nhiều viện nghiên cứu lớn giới Willow Garage đơn vị trì thƣ viện mã nguồn mở phổ biến OpenCV Point Cloud Library, vậy, ROS đƣợc tích hợp đầy đủ thƣ viện với vơ số cơng cụ chƣơng trình ứng dụng robot đƣợc đóng góp xây dựng cộng đồng đơng đảo nhà nghiên cứu từ khắp nơi giới, giúp cho việc thử nghiệm, chia sẻ thuật toán trở nên dễ dàng Trong thời gian ngắn kể từ xuất hiện, ROS phát triển nhanh chóng trở thành cơng cụ phổ biến, chuẩn mực đƣợc sử dụng rộng rãi đơn vị nghiên cứu chế tạo robot Định hướng cho robot di động vấn đề có nhiều ứng dụng to lớn liên quan tới nhiều lĩnh vực Đây hƣớng ứng dụng trọng tâm ROS Trong phạm vi luận văn, toán định hƣớng đƣợc nghiên cứu robot tự hành nhà ứng dụng lý thuyết công cụ tiên tiến đƣợc phát triển tảng ROS Bằng việc ứng dụng thành cơng ROS, robot có khả tự định vị môi trƣờng gồm đặc điểm biết trƣớc đồng thời phản ứng thích hợp với vật cản chƣa biết để tìm đƣờng đến vị trí đích chọn Từ tính này, tƣơng lai, ta khai thác sâu tính ROS, tích hợp kỹ thuật định vị tiên tiến giúp cho robot di chuyển xác hơn, phạm vi hoạt động rộng nhằm phục vụ cho ứng dụng đời sống ii MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN TÓM TẮT LUẬN VĂN MỤC LỤC DANH MỤC HÌNH ẢNH DANH MỤC BẢNG CHƢƠNG I – TỔNG QUAN VỀ ĐỊNH HƢỚNG CHO ROBOT DI ĐỘNG 1.1 Định hƣớng cho robot tự hành 1.2 Mục tiêu luận văn phƣơng pháp thực 1.3 Sơ lƣợc nội dung luận văn CHƢƠNG II – CƠ SỞ LÝ THUYẾT ĐỊNH HƢỚNG ROBOT 2.1 Ƣớc lƣợng tọa độ từ encoder 2.2 Chuyển động học xác suất phƣơng pháp địn CHƢƠNG III – CÁC THÀNH PHẦN CHÍNH CỦA ROBOT TỰ HÀNH TRONG NHÀ 3.1 Hệ điều hành robot – ROS 3.1.1 Tổng quan hệ điều hành robot- Robot Operating System 3.1.2 Cấu Trúc ROS 3.1.3 ROS Navigation Stack 3.2 Camera khoảng cách Kinect 3.2.1 Cơng nghệ đặc tính 3.2.2 Package driver điều khiển cho Kinect 3.3 Mobile base Điều khiển 3.3.1 Thiết kế mơ hình di động 3.3.2 Thiết kế chƣơng trình nhúng CHƢƠNG IV – LẬP TRÌNH TÍCH HỢP NAVIGATION STACK TRÊN MƠ HÌNH ROBOT 4.1 Serial Server cho Mobile Base 4.2 Transform Broadcaster 4.3 Dựng Static Map CHƢƠNG V – THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ iii CHƯƠNG 5: THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ Ở trạng thái thiết đặt, kích thƣớc particle filter robot cịn lớn, độ khơng chắn tọa độ lớn Trong trình di chuyển, robot nhận đƣợc giá trị đo đạc từ cảm biến làm tăng độ chắn tọa độ xung quanh vị trí thực tế Ta thấy hình dạng particle filter dày tâm robot Path-plan màu xanh mà navigation stack tính đƣợc lộ trình tối ƣu theo global costmap từ đồ tĩnh mà ta cung cấp Trong trình di chuyển, xuất số vật cản chƣa biết trƣớc làm xuất cụm giá trị xác suất cá biệt xung quanh robot Ta quan sát đƣợc robot chƣa phát đƣợc vật cản có độ cao thấp độ cao Kinect thời điểm Để phát đƣợc vật thể trên, ta phải sử dụng liệu cảm biến point cloud Đây lý phần lập trình cho Navigation Stack chƣơng 4, ta thiết đặt thông số sensor source gồm point cloud laser scan dù hai đƣợc cung cấp Kinect 70 CHƯƠNG 5: THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ Hình 5.5:(a d) Quá trình mapping path -planning robot Khi cập nhật vật cản mới, robot thay đổi path-plan, đồng thời particle filter có mật độ dày quanh vị trí thực tế 71 CHƯƠNG 5: THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ Hình 5.6:(a c) Robot tọa độ đích 72 CHƯƠNG 5: THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ 73 CHƯƠNG 5: THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ Hình 5.7:(a h) Quá trình di chuyển robot Trong hình 5.7 a, ta có path-plan để trở vị trí đầu robot đƣợc tính tốn tối ƣu local costmap mà robot cịn lƣu lại hành trình trƣớc Tuy nhiên quay lại theo lộ trình này, robot phát vật cản path-plan dẫn tới ngõ cụt Robot phải thay đổi triệt để lộ trình khác để vị trí đặt 74 CHƯƠNG 5: THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ Hình 5.8:(a b) Đƣờng màu đỏ: Lộ trình ƣớc lƣợng robot đến điểm trở Hình 5.8 b minh họa thực nghiệm khác robot di chuyển từ hành lang đến thang máy quay cửa phòng xuất phát, quãng đƣờng di chuyển robot đƣợc vẽ lại đƣờng màu đỏ 75 CHƯƠNG 5: THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ 5.2 Đánh giá khả định hƣớng di động Navigation Stack đƣợc triển khai thành công robot tự hành nhà Robot thể đầy đủ ba đặc tính định hƣớng localization, path-planning mapping Với thông số sai số cho phép phƣơng 10cm, sai số góc định hƣớng 0.05 radiance, robot tới đích mà khơng dao động Bản đồ robot di chuyển đƣợc cung cấp đo đạc cảm biến Kinect gắn robot phƣơng pháp hiệu Với đo đạc từ cảm biển Kinect, đồ tƣơng đối xác thu đƣợc từ nhiều lần thực nghiệm điều khiển tay cho robot di chuyển quanh phạm vi cần khảo sát, sau phải chỉnh sửa lại sai lệch trình khảo sát nhƣ quay đồ, bỏ qua số số phạm vi không cần thiết Khi di chuyển, robot phát vật cản có độ cao 0.4m xuất trƣớc cảm biến khoảng cách 0.6m vật cản 0.1m cách cảm biến mét xử lý điều chỉnh hƣớng Trong đồ khép kín, yêu cầu robot đến địa điểm đó, robot tính tốn chọn hƣớng ngắn nhất, nhiên, đƣờng gặp phải chƣớng ngại vật xuất chặn lối này, robot dừng lại tính tốn hƣớng khác Bên cạnh đó, với kích thƣớc hình chiếu 0.4x0.4m , cấu trúc khơng đối xứng bán kính ngoại tiếp robot 0.45m lớn cạnh hình chiếu Khi sử dụng kích thƣớc thực tế nhƣ vậy, robot xuyên qua lối rộng 0.9m Thực tế ta cho robot di chuyển qua lối rộng 0.6-0.8m mật độ vật cản không dày 5.3 Kết luận Đề tài ứng dụng đƣợc giải thuật điều khiển định hƣớng hệ điều hành ROS Ứng dụng camera Kinect việc quét đồ phát vật cản giúp robot xử lý hoạch định đƣờng môi trƣờng nhà Về odometry, kết hợp cảm biến Kinect, giải thuật amcl tín hiệu phản hồi từ encoder giúp cho việc định vị vị trí robot tƣơng đối xác với sai số phù hợp với , chấp nhận đƣợc với yêu cầu tránh né vật cản di chuyển 76 CHƯƠNG 5: THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ Viêc ứng dụng giải thuật điều khiển, kết hợp với cảm biến, MCU STM32F4 đƣợc giải tƣơng đối tốt việc điều khiển mobile base Tuy nhiên cải thiện thêm độ xác định vị, thiết kế lại mobile base đối xứng để thu hẹp khoảng cách phát vật cản bề rộng lối 5.4 Hƣớng phát triển Hiện đề tài, hệ điều hành ROS chạy máy tính đặt robot Trong tƣơng lai ta nghiên cứu khả phân tán computational graph ROS nhiều máy tính liệu truyền qua mạng tới node máy Để tăng chất lƣợng odometry, ta tích hợp thêm cảm biến IMU chuyên dụng GPS ROS Với khả ƣớc lƣợng tọa độ xác hơn, ta tăng độ xác q trình SLAM tạo đồ cho robot Thực tế luận văn cho thấy, đồ càn xác Navigation Stack hoạt động hiệu Với q trình tự hành, ta sử dụng cảm biến laser chun dụng để tìm đƣợc thơng tin khoảng cách có tầm xa lớn giới hạn 5m Kinect Giúp tăng khả định vị giải thuật amcl 77 TÀI LIỆU THAM KHẢO VÀ PHỤ LỤC Tài liệu tham khảo [1] Sebastian Thrun, Wolfram Burgard and Dieter Fox, Probabilistic Robotics [2] Lại Thanh Phƣớc, Xác định đƣờng robot dùng Kinect tảng robot operating system [3] Thomas Braul, Embedded Robotics – Mobile Robot Design and Application with Embedded System [4] Rasoul Mojtahedzadeh, Robot Obstacle Avoidance using the Kinect [5] Jonathan Dixon, Oliver Henlich, Mobile Robot Navigation [6] Jonathan Dixon and Oliver Henlich (June 1997), Mobile Robot Navigation [7] http://wiki.ros.org/navigation/Tutorials/RobotSetup [8] Kinect http://msdn.microsoft.com/en-us/library/hh973074.aspx [9] http://wiki.ros.org/navigation [10] http://wiki.ros.org/amcl [11] http://wiki.ros.org/map_server [12] http://wiki.ros.org/ROS [13] http://wiki.ros.org/tf Demo video http://www.youtube.com/watch?v=-soyRKjUX-8&list=FLfjdWVQuiLYgCOFcZkt7iPA&index=1 http://www.youtube.com/watch?v=mZrx58R4iT4 78 TÀI LIỆU THAM KHẢO VÀ PHỤ LỤC Phụ lục – HƢỚNG DẪN LẬP TRÌNH ROS TRÊN IDE ECLIPSE Nội dung phụ lục hƣớng dẫn cụ thể cách tạo, biên dịch debug cho package ROS Ta xem thêm nội dung ROS wiki để có đầy đủ thơng tin liên quan tới cài đặt ROS Eclipse IDE cần có Java Runtime Environment để hoạt động, ta download cài đặt Eclipse Java trực tiếp từ trang chủ chƣơng trình hay Software Center Ubuntu ROS có hai phƣơng thức quản lý package rosbuild catkin Catkin cho phép ta quản lý package stack linh hoạt ta không cần phải đặt directory package dƣới directory stack Rosbuild thích hợp cho phát triển riêng rẽ cho package thuận lợi cho chia sẻ mã nguồn Community Level Thực tế dù stack distribution ROS từ phiên thứ năm Fuerte Turtle đƣợc tổ chức theo cấu trúc catkin đến phiên thứ bảy Hydro Medusa, rosbuild đƣợc hỗ trợ đầy đủ song song với catkin Việc lập trình tích hợp Navigation Stack mơ hình robot đƣợc thực chủ yếu tảng rosbuild Đầu tiên ta ta phải tạo package cho ROS Các lệnh Command Terminal Linux dƣới có chức tạo package base_serial_server thƣ mục ~/rosbuild_ws: cd ~/rosbuild_ws roscreate-pkg serial_server roscpp rospy std_msgs tf Trong roscpp, rospy, std_msgs, tf dependency serial_server, việc khai báo giúp khởi tạo đƣờng dẫn đến thƣ viện h ta biên dịch chƣơng trình Eclipse Sau tạo thành cơng node Trong thƣ mục ~/rosbuild_ws xuất thƣ mục serial_server Ta tạo file serial_server.cpp thƣ mục src ~/rosbuild_ws/serial_server Cây thƣ mục package có dạng nhƣ sau: 79 TÀI LIỆU THAM KHẢO VÀ PHỤ LỤC Ta chọn mở file CMakeList.txt sửa dòng rosbuild_add_executable(example examples/example.cpp) thành rosbuild_add_executable(serial_server src/serial_server.cpp) Từ cửa sổ Terminal ta dùng lệnh roscd serial_server để đến thƣ mục package serial_server, dùng lệnh make eclipse-project sau để tạo file khai báo cấu trúc project cho eclipse 80 TÀI LIỆU THAM KHẢO VÀ PHỤ LỤC Sau đó, ta khởi động Eclipse add project vào workspace cách chọn menu chƣơng trình File/Import /Existing Projects into Workspace, sau nhấn Next, chọn Browse dẫn tới thƣ mục serial_server Ta thấy đƣợc project eclipse cửa sổ Import Sau add thành công project, cửa số project explorer, ta thấy project serial_server vừa tạo, Mở rộng nhánh thƣ mục /src ta thấy file serial_server.cpp, ta double-click vào file bắt đầu lập trình cửa sổ soạn thảo 81 TÀI LIỆU THAM KHẢO VÀ PHỤ LỤC Sau build thành công ta phải chọn file binary vừa build đƣợc để chạy debug, ta chọn menu chƣơng trình Run/Run Configurations , chọn mục C/C++ Application/serial_serverRelWithDebInfo_serial_server Configuration Chọn tab Main, phần C/C++ Application: ta chọn Search Project mục Binaries chọn file executable Project vừa build đƣợc 82 TÀI LIỆU THAM KHẢO VÀ PHỤ LỤC Ta chạy lệnh sudo chmod 777 /dev/ttyUSB0 Terminal chạy ROS Master lệnh roscore Quay trở lại giao diện Run/Run Configurations /C/C++ Application/, ta chọn tab Environment chọn New , sau add environment variables nhƣ sau: ROS_MASTER_URI http://localhost:11311 ROS_ROOT /opt/ros/groovy/share/ros Lƣu ý ta phải thay đổi thƣ mục groovy cho phù hợp với distribution chọn Run Cửa sổ Console Eclipse cho thấy thơng tin debug chƣơng trình chạy 83 TÀI LIỆU THAM KHẢO VÀ PHỤ LỤC Phụ lục – TẠO LAUNCH FILE CHO NODE DEPTHIMAGE_TO_LASERSCAN Trên cửa sổ Terminal, ta dùng lệnh roscd depthimage_to_laserscan/launch, sau ls, ta thấy file launch tƣơng ứng cho số mơ hình robot khác Ta chỉnh sửa lại file cho mơ hình robot Dùng lệnh gedit với file đó, ta chỉnh sửa lại thơng số Save As… với tên Parameter image tên topic ảnh độ sâu từ openni, camera_info thông tin cấu tạo cảm biến scan_height số row mà ta muốn lấy lát cắt laser từ point cloud Kinect scan_height lớn lát cắt gần mặt đất output_frame_id hệ tọa độ lát cắt, mặc định lát cắt nằm mặt phẳng output_frame_id Ta publish tf output_frame_id hệ tọa độ mobile base Cuối scan_time, thông số cho biết tần số publish message từ cảm biến laser 84 ... CHƯƠNG 3: CÁC THÀNH PHẦN CHÍNH CỦA ROBOT TỰ HÀNH TRONG NHÀ CHƢƠNG III – CÁC THÀNH PHẦN CHÍNH CỦA ROBOT TỰ HÀNH TRONG NHÀ 3.1 Hệ điều hành robot – ROS 3.1.1 Tổng quan hệ điều hành robot- Robot Operating... việc cho ngƣời nhƣ quét dọn, hút bụi, chuyển đồ,… phạm vi nhà văn phòng, bệnh viện Phƣơng pháp thực Triển khai thuật toán định hƣớng ROS ứng dụng ROS hỗ trợ việc định hƣớng cho robot tự hành nhà. .. 1.1 Định hƣớng cho robot tự hành Robot tự hành robot có khả tự di chuyển, tự vận động (có thể lập trình lại) dƣới điều khiển tự động để thực tốt công việc đƣợc giao Mơi trƣờng hoạt động robot