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本文关键词：ZRRGZN-04智慧城市自动驾驶应用场景系统
系统采用运动控制处理器与中央处理器构建双处理器模块，完成小车任务规划与系统运动控制。通过内置Ubuntu操作系统，配置机器人操作系统ROS，通过ROS有效完成对机器人的多任务进行实时管理，同时提供通信、数据采集、人机交互以及外围传感器拓展的接口。
小车采用直流电机进行驱动，最大负载可达25kg。通过设计麦克纳姆轮，保障小车在不同空间环境条件下均可自由的运动。在运动控制方法上，小车采用方向舵机控制前轮完成小车方向调整，可实时快速完成对小车航向信息的修正与调整。小车在实际运行过程中，其最小转弯半径为0m，最大爬坡角度为25°，可满足一般室内与室外场景的应用需求。
系统配置大容量锂电池，采用22.2V 10Ah锂电池对小车进行供电，满足移动机器人在室内与室外环境条件下长时间自主测试与作业的需求。系统最长工作时间可达10小时。同时，系统设计了多路电压检测单元，对系统充放电过程以及过压、欠压、短路等情况进行监测，保障产品的用电安全。
特点和优势
（1）提供智能驾驶模拟平台
配套提供智能驾驶模拟平台，部署常见的道路标识和设施，为智能机器人的测试和研究提供一个全方位、多功能的场景。
（2）模拟平台中可实现网约车功能
在中央计算节点中部署管理后台，可支持乘客预约、车辆位置分析、最优车辆调度、车辆到达提醒、乘客送达确认等功能。
（3）可提供多机协同建图功能
在中央计算节点中部署RBot-Multi多机协同软件，支持通过中央计算节点管理多台智能机器人，实时查看所有机器人的在线状态、实时位置、当前任务等信息。
（4）配置北斗导航定位系统
在机器人中植入北斗导航定位系统相关的芯片和硬件模块，可以使得机器人走向室外，在外部空间具备定位和导航功能。北斗导航定位系统作为国家的战略性系统，在移动机器人中进行该类课题的研究，具有前瞻性意义。
（5）部署深度学习算法，支持进行复杂场景的分析
内置边缘计算终端，部署常用的深度学习软件框架，支持在后期进行复杂场景的图像处理和分析，比如各类标识、目标的特征提取和分析
系统主要功能模块
（1）运动控制模块
在机器人中用到很多控制器和外设,包括:处理器、激光雷达，STM32控制器，电机、编码器、双路驱动、蓝牙、PS2有线手柄、航模遥控、陀螺仪等，同时提供了串口1和CAN接口方便用户拓展控制，这些控制器与控制器，外设与控制器之间的连接，如图所示。
（2）ROS操作系统
ROS操作系统内置于中央处理器内，通过RTOS完成系统任务调度与管理。具体任务调度管理流程如图所示。RTOS任务调度器根据任务的优先级决定任务的执行顺序，每个任务执行的时间很短，因此几乎等效于所有任务同时执行，期间如果发生中断则去响应中断。串口2中断用于APP蓝牙控制，串口3中断用于接收ROS传过来的信息。
（3）视觉感知系统
视觉感知系统由于获取的信息量更多更丰富，采样周期短，受磁场和传感器相互干扰影响小，质量轻，能耗小，使用方便经济等原因，在很多移动机器人系统中受到青睐。视觉传感器将景物的光信号转换成电信号。目前，用于获取图像的视觉传感器主要是数码摄像机。
本产品采用深度体感相机完成机器人对环境信息的视觉检测。深度相机是模拟人类视觉原理，使用计算机被动感知距离的方法，通过从两个或者多个点观察一个物体，获取在不同视角下的图像，根据图像之间像素的匹配关系，通过三角测量原理计算出像素之间的偏移来获取物体的三维信息。得到了物体的景深信息，就可以计算出物体与相机之间的实际距离，物体3维大小，两点之间实际距离。
（4）激光雷达
激光雷达是一种采用非接触激光测距技术的扫描式传感器，通过发射激光光束来探测目标，并通过搜集反射回来的光束来形成点云和获取数据。这些数据经光电处理后可生成为精确的三维立体图像，能够准确的获取高精度的物理空间环境信息，测距精度可达厘米级；它犹如一双“眼睛”，让机器人拥有实时感知环境的能力。
本系统采用思岚A2激光雷达，为移动小车完成测量半径12米内的环境感知，雷达通过每秒8000次激光测距，为移动小车提供实时精准的地图构建基础数据。此外，系统采用光磁融合技术彻底解决了传统激光雷达因物理接触磨损导致电气连接失效、激光雷达寿命短的问题。
（5）SLAM地图同步构建
在移动机器人中一个最关键的技术就是即时定位和建图，也就是所谓的SLAM技术。其试图解决机器人在未知的环境中运动时，如何通过对环境的观测确定自身的运动轨迹，同时构建出环境的地图。
SLAM系统一般分为五个模块：传感器数据、视觉里程计、后端、建图及回环检测。传感器数据主要用于采集实际环境中的各类型原始数据。本系统中主要包括A1激光雷达扫描数据、视频图像数据等。视觉里程计主要用于不同时刻间移动目标相对位置的估算，包括特征匹配、直接配准等算法的应用。后端主要用于优化视觉里程计带来的累计误差，包括滤波器、图优化等算法应用。建图用于三维地图构建。回环检测主要用于空间累积误差消除。
传感器读取数据后，视觉里程计估计两个时刻的相对运动（Ego-motion），后端处理视觉里程计估计结果的累积误差，建图则根据前端与后端得到的运动轨迹来建立地图，回环检测考虑了同一场景不同时刻的图像，提供了空间上约束来消除累积误差。
激光雷达距离测量比较准确，误差模型简单，且理论研究也相对成熟，落地产品更丰富。
（6）北斗定位导航
本系统选择十轴GPS-IMU北斗导航定位传感器，其通过双频定位，新增的频段信号（B2a/L5）带宽高、码率大，折射及反射对其影响不大。此外，系统内置智能电源控制，可实现灵活的电源模式和最低功耗，微电压备份模式的使用，可以在不完全关闭电源的情况下实现极低功耗，同时也保留了深睡眠模式下与外部星空网页版,星空（中国）进行通信的能力。
智能驾驶平台
可配置智能驾驶平台，支持车道线识别、车道保持、交通灯识别、交通标志识别、行人识别等功能，并提供模拟网约车系统，支持乘客预约、车辆位置分析、最优车辆调度、车辆到达提醒、乘客送达确认等功能。用户可依托该平台，进行其他智能驾驶相关功能的测试与开发。
平台具有如下功能：
（1）设置有模拟车行道，含十字路口、交通信号灯、标识牌、围挡，以及其他障碍物等，搭建模拟平台；
（2）可同时容纳多台智能机器人同时运动；
（3）模拟平台中设置有乘客上车点，并提供交互式屏幕，可实时预约车辆；
（4）提供智能驾驶模拟软件系统，支持乘客预约、车辆位置分析、最优车辆调度、车辆到达提醒、乘客送达确认等功能。
实验项目
（1）ROS操作系统
l ROS操作系统配置
l ROS功能包的创建及编译
l ROS消息与服务
l ROS消息发布器与订阅器
l ROS在多机器人上的使用
（2）北斗导航定位实验
l 北斗导航定位原理
l 卫星定位信号的接收与解析
l 经纬度坐标的理解与转换
l GPS自主导航
l 卫星导航时与UTC转换
l 导航坐标系变换
l 卫星钟差计算
l 北斗接收机授时解算
（3）移动机器人控制实验
l 相机标定
l 动态目标跟随
l 基础运动控制
l 机器人驱动系统
l 视觉巡线
l Gmapping建图
l 激光雷达建图与导航
l 交通灯识别
l 交通标志识别
l 车道识别实验
l 人脸追踪
（4）机器人检测与感知实验
l 移动机器人总体结构
l 机器人视觉感知
l 移动机器人自主定位与姿态传感
l 移动机器人未知环境感知
l 移动机器人视觉测距
l 移动机器人卫星导航定位
l 移动机器人航向角测量
（5）机器学习基础实验
l 基于线性回归的房价预测
l 基于K近邻聚类方法的电影分类
l 基于Adaboost马疝病识别
l 基于EM算法硬币抛掷概率预测
（6）机器学习课程设计
l 基于SVM的交通标志识别系统设计
l 基于深度学习的车道线检测与自适应巡航设计
l 基于朴素贝叶斯的移动机器人自助避障系统设计
l 基于循环神经网络的车牌识别系统设计
l 基于CNN与SVM的交通标志的识别系统设计
l 基于HOG与SVM的交通标志识别系统设计
l 基于深度学习的车道线检测系统设计
（7）移动机器人控制课程设计
l 移动机器人智能路径规划设计
l 车道智能控制系统设计
l 移动机器人智能调度系统设计
l 多传感器融合与智能决策控制系统设计
