機器人應用中的毫米波雷達傳感器

走在毫米波傳感器前面的人會產(chǎn)生多個反射點?？稍诔Ｓ玫臋C器人操作系統(tǒng)可視化 (RVIZ) 工具中， 將檢測到的所有點映射到相對于傳感器的三維區(qū)域中（如下一頁的圖 8 所示）。此映射會收集四分之一秒內(nèi)的所有點。收集到的點信息密度可提供高保真度，可清晰看到腿和手臂的運動，因此物體分類算法會將其歸類為一個移動的人。三維區(qū)域中開放空間的清晰性對于移動機器人來說也是非常重要的數(shù)據(jù)，可確保它們能夠自主操作。 

圖 8.RVIZ 中顯示的由 IWR1443BOOST EVM 捕捉的人體點云。 

使用毫米波傳感器映射和導航

使用 IWR1443BOOST EVM 檢測到的物體點信息， 然后就可以演示如何使用毫米波雷達作為唯一 的傳感器，

精確地映射房間內(nèi)的障礙物并在標識的自由空間內(nèi)進行自主操作。存在幾個機器人開 源社區(qū)，包括 Robot OS (ROS)  和  Arduino 。為了快速演示如何在映射和導航應用中使用毫米波雷達，我們使用 OctoMap 和 move_base 庫將點云信息集成到導航堆棧中，如圖 10 所示。 

我們在內(nèi)部辦公環(huán)境中設置障礙并使 Turtlebot 2 通過該區(qū)域，使用 OctoMap 庫建立一個三維柵格地圖。下一頁的圖 11  是使用 RVIZ 的柵格屏幕截圖。 

我們使用從 OctoMap 和 move_base 生成的地圖， 輸入最終目的地和姿勢位置，如下一頁的圖 12屏幕截圖中的綠色箭頭所示。Turtlebot 2 成功高效地導航到了 選定的位置，然后旋轉(zhuǎn)到適當?shù)淖藙荩荛_其路線中靜態(tài)和動態(tài)障礙物。這證明了使用一個面向未來的毫米波傳感器快速在 ROS 環(huán)境中進行基本自主機器人導航的效果。 

圖 9.IWR144 3 BOOST，安裝在 Turtle bot 2 上的 EVM。 

結(jié)論 

我們選擇了 Robot OS 和安裝毫米波傳感器，最初非常昂貴且尺寸較大，并需要多個分立組件。 

在 ROS 社區(qū) Turtlebot 2 開發(fā)平臺的 IWR1443BOO ST EVM， 如圖 9 所示。 

通過對 EVM 實現(xiàn)基本驅(qū)動程序 (ti_mmwave_rospk g)， 然而，由于現(xiàn)在 TI 將射頻、處理和內(nèi)存資源集成到一個單片 CMOS 芯片上，可以說，毫米波傳感器將補充或取代已確立的機器人傳感技術。 

圖 10.與配備有 IWR1443BOOST 的 Turtlebot 2 配合使用的 ROS 庫導航堆棧。 

總之，以下是毫米波傳感器與其他技術對比的優(yōu)勢： 

o 毫米波傳感器對環(huán)境條件（如陽光直射、陰影或水的光反射）不敏感。

o 毫米波可檢測玻璃墻、隔墻和家具，而基于光的傳感解決方案則可能無法做到。

o 毫米波提供物體的多普勒速度信息，這在車輪在潮濕表面打滑時有助于增強機器人里程計。

o 基于毫米波的傳感器機械復雜度較低，從而減少了制造校準和誤差校正過程。沒有通風口或透鏡，它們可直接安裝在塑料外殼后。集成校準意味著在線制造復雜性更低。廣闊的視野使得不再需要機械旋轉(zhuǎn)傳感器機制。

o TI 的高度集成單片 CMOS 毫米波傳感器使所有處理都可在傳感器內(nèi)發(fā)生。與基于視覺的系統(tǒng)相比，這降低了材料成本、縮小了尺寸并減少了中央控制器處理器每秒所需的百萬條指令。

毫米波傳感器技術提高了機器人的智能化操作，同時在實際環(huán)境中增強了耐用性。這項技術的應用將進一步加快機器人系統(tǒng)的快速采用。 

圖 11.使用 OctoMap 庫在 ROS 中生成柵格地圖。

參考文獻

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Fleming W.J. 和 A.K. Hundiwal?！?nbsp;《雷達對地速度傳感器》 。 ”第 35 屆 IEEE 車輛技術會議，1985 年，第 262–272 頁。

圖 12.使用 IWR1443BOOST EVM 柵格地圖和 ROS mo ve_base 庫，使 Turtlebot 2 進行自主導航。

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