一、项目概述

项目目标与用途

本项目旨在开发一款能够在复杂环境中自主导航的视觉导航机器人。该机器人将利用多种传感器和计算机视觉技术，实现对环境的实时感知和路径规划，能够在家庭、办公室或工业场所等多种场景中高效工作。项目的核心价值在于提升机器人在动态环境中的自适应能力，降低人工干预成本，实现更为智能的自动化服务。

解决的问题

随着自动化技术的不断发展，传统的导航系统往往无法满足复杂环境中的实时动态需求。本项目通过结合计算机视觉、路径规划算法和机器人操作系统（ROS），解决了以下问题：

• 环境感知：通过传感器实时获取周围环境信息。

• 障碍物检测：准确识别并避开静态和动态障碍物。

• 路径规划：根据环境信息自主生成最优行驶路径，提升导航效率。

二、系统架构

系统架构设计

本项目的系统架构主要包括嵌入式控制单元、传感器模块、计算机视觉处理模块、路径规划模块及用户界面模块。我们选择了树莓派作为控制单元，结合激光雷达和RGB-D相机作为传感器，使用ROS进行模块间的通信。

选择的技术栈

• 单片机：树莓派

• 通信协议：UART、SPI、I2C

• 传感器：激光雷达、超声波传感器、RGB-D相机

• 无线通信模块：Wi-Fi模块，实现远程控制和监控

系统架构图

三、环境搭建

环境安装步骤

1. 准备硬件：

   • 一台树莓派（推荐使用Raspberry Pi 4）。

   • 激光雷达、超声波传感器和RGB-D相机。

   • 电机驱动模块和电源。

2. 安装操作系统：

   • 下载并安装Raspberry Pi OS。

   • 更新系统包：sudo apt update && sudo apt upgrade

3. 安装ROS：

• 根据ROS官网的安装指南，选择合适的ROS版本（例如：ROS Noetic）。

  • 安装ROS核心模块：

    sudo apt install ros-noetic-desktop-full
    

  • 初始化ROS环境：

    echo "source /opt/ros/noetic/setup.bash" >> ~/.bashrcsource ~/.bashrc
    

7. 安装OpenCV：

   • 使用以下命令安装OpenCV：

     sudo apt install libopencv-dev python3-opencv
     

8. 安装Qt框架：

   • 使用Qt官方安装程序或通过APT安装：

     sudo apt install qt5-default
     

配置示例与注意事项

• 确保在树莓派上启用I2C和SPI接口。

• 配置网络连接，以便机器人可以通过Wi-Fi进行远程控制。

• 注意传感器的电源和数据线连接，确保信号稳定。

四、代码实现

1. 传感器数据获取模块

代码实现

首先，我们实现一个超声波传感器模块，用于获取距离数据。代码如下：

import RPi.GPIO as GPIO
import time

class UltrasonicSensor:
    def __init__(self, trigger_pin, echo_pin):
        self.trigger_pin = trigger_pin
        self.echo_pin = echo_pin
        GPIO.setmode(GPIO.BCM)
        GPIO.setup(self.trigger_pin, GPIO.OUT)
        GPIO.setup(self.echo_pin, GPIO.IN)

    def get_distance(self):
        # 发送超声波信号
        GPIO.output(self.trigger_pin, True)
        time.sleep(0.01）
        GPIO.output(self.trigger_pin, False)
        start_time = time.time()
        stop_time = time.time()
        
        # 等待回声信号
        while GPIO.input(self.echo_pin) == 0:
            start_time = time.time()
        
        while GPIO.input(self.echo_pin) == 1:
            stop_time = time.time()
        
        # 计算距离
        elapsed_time = stop_time - start_time
        distance = (elapsed_time * 34300) / 2  # 声速约为34300 cm/s
        return distance

    def cleanup(self):
        GPIO.cleanup()

代码说明

• UltrasonicSensor类：封装了超声波传感器的功能。

• __init__方法：初始化GPIO引脚，设置触发和回声引脚。

• get_distance方法：发送超声波信号并计算回声信号返回的时间，从而计算出距离。

• cleanup方法：释放GPIO资源，避免冲突。

时序图

2. 计算机视觉模块

代码实现

接下来，我们实现一个简单的计算机视觉模块，利用OpenCV库进行环境识别和障碍物检测。

import cv2

class ComputerVision:
    def __init__(self):
        self.cap = cv2.VideoCapture(0)  # 打开摄像头

    def process_frame(self):
        ret, frame = self.cap.read()
        if not ret:
            print("无法获取摄像头帧")
            return None
        
        # 进行图像处理
        gray_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        edges = cv2.Canny(gray_frame, 50, 150)  # 边缘检测
        return edges

    def release(self):
        self.cap.release()
        cv2.destroyAllWindows()

代码说明

• ComputerVision类：封装了计算机视觉处理功能。

• __init__方法：打开摄像头。

• process_frame方法：读取摄像头帧并进行图像处理，例如转为灰度图并进行边缘检测。

• release方法：释放摄像头资源。

时序图

3. 路径规划模块

代码实现

然后，我们实现路径规划模块，使用A*算法进行路径规划。

import heapq

class Node:
    def __init__(self, position, parent=None):
        self.position = position
        self.parent = parent
        self.g = 0  # 从起点到当前节点的移动成本
        self.h = 0  # 从当前节点到目标节点的预估成本
        self.f = 0  # 总成本

    def __eq__(self, other):
        return self.position == other.position

def astar(start, end, grid):
    open_list = []
    closed_list = []

    start_node = Node(start)
    end_node = Node(end)
    heapq.heappush(open_list, (start_node.f, start_node))

    while open_list:
        current_node = heapq.heappop(open_list)[1]
        closed_list.append(current_node)

        if current_node == end_node:
            path = []
            while current_node:
                path.append(current_node.position)
                current_node = current_node.parent
            return path[::-1]  # 返回反转的路径

        # 生成邻居节点
        neighbors = [
            (0, -1), (0, 1), (-1, 0), (1, 0)  # 上、下、左、右
        ]
        for new_position in neighbors:
            node_position = (current_node.position[0] + new_position[0], current_node.position[1] + new_position[1])

            if node_position[0] > (len(grid) - 1) or node_position[0] < 0 or node_position[1] > (len(grid[len(grid)-1]) - 1) or node_position[1] < 0:
                continue  # 确保节点在网格内

            if grid[node_position[0]][node_position[1]] != 0:
                continue  # 确保节点是可通行的

            neighbor_node = Node(node_position, current_node)
            if neighbor_node in closed_list:
                continue  # 如果该节点已在关闭列表中，跳过

            # 计算g、h、f值
            neighbor_node.g = current_node.g + 1
            neighbor_node.h = ((neighbor_node.position[0] - end_node.position[0]) ** 2) + ((neighbor_node.position[1] - end_node.position[1]) ** 2)
            neighbor_node.f = neighbor_node.g + neighbor_node.h

            # 如果该节点在打开列表中，比较成本
            if add_to_open(open_list, neighbor_node):
                heapq.heappush(open_list, (neighbor_node.f, neighbor_node))

    return None  # 如果没有路径找到

def add_to_open(open_list, neighbor_node):
    for node in open_list:
        if neighbor_node == node[1] and neighbor_node.g > node[1].g:
            return False
    return True

代码说明

• Node类：表示路径规划中的节点，包含位置、父节点、g、h和f值。

• astar函数：实现A*算法，接收起点、终点和网格，返回从起点到终点的路径。

• open_list：用于存储待检查的节点。

• closed_list：用于存储已检查的节点。

• 通过计算g、h、f值来评估节点的优先级。

• add_to_open函数：检查邻居节点是否需要添加到打开列表中，避免重复和不必要的计算。

时序图

4. 用户界面模块

代码实现

最后，我们实现一个简单的用户界面模块，使用Qt框架展示机器人的状态和路径规划结果。

#include <QApplication>
#include <QWidget>
#include <QLabel>
#include <QVBoxLayout>
#include <QTimer>

class RobotUI : public QWidget {
    Q_OBJECT

public:
    RobotUI(QWidget *parent = nullptr) : QWidget(parent) {
        QVBoxLayout *layout = new QVBoxLayout(this);
        statusLabel = new QLabel("状态: 正在导航", this);
        pathLabel = new QLabel("路径: ", this);
        layout->addWidget(statusLabel);
        layout->addWidget(pathLabel);
        setLayout(layout);

        QTimer *timer = new QTimer(this);
        connect(timer, &QTimer::timeout, this, &RobotUI::updateStatus);
        timer->start(1000); // 每秒更新一次
    }
    void updateStatus() {
        // 更新状态信息（这里的逻辑可以根据实际情况连接到机器人状态）
        statusLabel->setText("状态: 正在导航");
        pathLabel->setText("路径: (0,0) -> (1,0) -> (1,1)"); // 示例路径
    }

private:
    QLabel *statusLabel;
    QLabel *pathLabel;
};

int main(int argc, char *argv[]) {
    QApplication app(argc, argv);
    RobotUI window;
    window.setWindowTitle("视觉导航机器人状态");
    window.resize(400, 200);
    window.show();
    return app.exec();
}

代码说明

• RobotUI类：继承自QWidget，用于创建用户界面。

• 构造函数：初始化界面，创建状态标签和路径标签，并设置布局。

• updateStatus方法：定期更新状态和路径信息（在实际应用中，这些信息可以通过ROS节点或其他方式实时获取）。

• main函数：应用程序的入口点，创建RobotUI窗口并启动事件循环。

时序图

五、项目总结

在本项目中，我们成功地设计和实现了一款视觉导航机器人，结合了多个技术栈和工具。通过嵌入式系统、计算机视觉、路径规划算法、ROS框架和Qt用户界面等技术的结合，实现了机器人的环境感知、障碍物检测和自主路径规划。

主要功能

1. 传感器数据获取：通过超声波传感器获取环境距离信息。

2. 计算机视觉处理：使用OpenCV进行图像处理，识别环境和障碍物。

3. 路径规划：实现A*算法进行路径规划，确保机器人能够有效避开障碍物并到达目标。

4. 用户界面：使用Qt框架提供实时状态和路径展示，便于用户监控和操作。

实现过程

• 系统架构设计：根据项目需求设计了合理的系统架构，并选择适合的技术栈。

• 环境搭建：在树莓派上成功搭建了所需的软件环境，并配置了各类传感器。

• 功能模块实现：逐步实现各个功能模块，并确保不同模块之间的良好通信和协作。

• 用户界面开发：设计了直观的用户界面，便于实时监控和交互操作。