摘 要

自主导航和避障功能是仓储搬运机器人底盘运动控制系统的核心组成部分，主要包括SLAM建图、机器人实时定位、路径规划与避障3个部分。现有的大多数自主导航仓储机器人都是使用硬件模块实现自主导航和避障，成本高且移动较为笨重，无法满足多场景下的导航避障要求。本文基于ROS(Robot Operation System)机器人开源平台，利用rplidar激光雷达和Turtlebot3仿真机器人模拟搭载激光雷达测距传感器的仓储搬运机器人，并使用ROS中的gmapping、move_base和amcl三个导航功能包实现机器人自主行驶、建图、路径规划和避障功能。

利用ROS中的仿真工具Rviz和Gazebo进行仿真调试的结果表明，只要合理设置激光雷达、机器人以及机器人行驶过程中的各类参数，机器人就可以在出发点至目标点之间规划出一条合理的运动路径且能避开各类障碍物，在行驶过程中同时也能完成SLAM即时建图工作。

本文所得结果对于降低自主导航仓储搬运机器人的研发成本并提高其运动灵活性具有很好的创新意义和启发性。

关键字：搬运机器人、ROS、自主导航

Abstract

Autonomous navigation and obstacle avoidance functions are the key components of the warehouse movement robot chassis motion control system, mainly including map construction, positioning and path planning. Most existing autonomous navigation warehousing robots use hardware modules to achieve autonomous navigation and obstacle avoidance. The cost is high and the movement is cumbersome, which cannot meet the requirements of navigation obstacle avoidance in multiple scenarios. This article is based on the ROS (Robot Operation System) robot open source platform, using rplidar lidar and Turtlebot3 simulation robots to simulate warehouse handling robots equipped with lidar sensors, and using gmapping, move_base and amcl function packages in ROS to achieve robot autonomous driving, building maps, Path planning and obstacle avoidance functions.

Simulation debugging results show that, as long as the laser radar, robot and various parameters of the robot's driving process are set reasonably, the robot can plan a reasonable motion path from the starting point to the target point and can avoid various obstacles while driving In the process, SLAM real-time mapping work can also be completed^[1].

The results obtained in this paper are of great innovative significance and enlightenment for reducing the research and development cost of autonomous navigation warehouse handling robot and improving its movement flexibility.

Keywords: handling robot, ROS, autonomous navigation

目录

第一章 绪论 4

1.1研究背景 4

1.2国内外研究现状 5

1.3存在问题 6

1.4研究内容和预期目标 6

第二章 系统方案设计 8

2.1 ROS简介 8

2.1.1 ROS的特点 9

2.1.2 ROS中的信息传递与通信机制 10

2.2系统结构 11

2.3自主导航系统设计 12

第三章 ROS平台构建 14

3.1下载相关功能包 14

3.2设置激光雷达 14

3.3创建坐标变换(tf) 14

3.4使用gmapping包创建地图 16

3.4.1设置gmapping参数 17

3.5使用map_server包保存地图 17

3.6使用move_base包规划路径和避障 18

3.6.1 move_base相关参数配置 18

3.7使用amcl包导航和定位 19

3.7.1设置amcl参数 20

第四章 仿真实验 21

4.1 gmapping建图实验 21

4.2定位和路径规划实验 22

第五章 总结与展望 24

参考文献 25

致谢 30

第一章 绪论

1.1研究背景

近几年，随着各个经济发达国家如德国和韩国提出了工业4.0、智能制造，美国提出了工业互联网等一系列未来高科技战略发展规划，世界各国都进入了自己的数字经济和工业大发展时代。中国也提出了自己的工业制造领域的10年发展计划“中国制造2025”，在“中国制造2025”的大背景下，中国社会正在经历一场全领域、全方位、无死角的产业变革与升级，工业3.0时代的自动化生产已经无法满足如今社会迅猛发展的生产力需要，智能化、数字化与信息化理所当然地成为了全人类工业的发展目标，我们也即将从一个互联网的时代迈进万物互联的时代，这极大地提高了工业生产和社会物流的整体运作效率，为我国国民生产与经济金融领域的腾飞奠定了坚实的基础。

在中国，机器人行业作为智能制造重要产业之一，在《中国制造2025》和《机器人产业发展规划》等国家政策的引导和推动之下，它呈现出快速发展的态势，中国已连续几年稳居全球最大工业机器人市场的地位，约占全球市场份额的三分之一^[2]。2019年9月18日，国际机器人联合会IFR在上海发布了《全球机器人2019》，根据该报告，中国工业机器人市场的销售额在2018年首次出现下滑，但年销量连续第六年排名世界第一，从装机量来看，中国占全球市场的36%，虽然较2017年下降了1%，但依然比欧洲和美洲装机量加起来还要多^[3]。此外，中国的自主机器人品牌在本土市场的份额持续提升，一些优质品牌开始逐渐走出国门，产品销往世界多国，受到厂家和消费者的喜爱。

自诞生以来，在自动化生产及社会物流系统中，工业机器人及其附属装备的重要战略意义愈发显现，并已成为现代物流系统迅猛发展的重要组成基础和动力来源。以电子商务行业和快递业为例，随着在线网购在近几年的风靡，这种只需要动动手指就可以获得愉快的购物体验的购物模式改变了千家万户。这种模式将电商与快递行业推向风口，为了更好地匹配数以亿计的客户订单，电商与快递企业必须在物流领域做出改变。以仓储环节为例，原先纯靠人工来包装和搬运已远远不能满足需求，仓储机器人的发展带来了新的曙光。如下图1.1和1.2所示，现如今，在大型快递企业的自动化仓库中，物流机器人随处可见，他们代替了人工出现在包装、配送等各个环节，极大地解放了劳动力，降低了企业的物流成本，提高了整个物流网络的整体运转效率，具有良好的经济效益和广阔的发展空间。