【摘 要】
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随着物联网的不断兴起,智能家居在家庭中应用的不断推广,用户对智能家居的接受程度越来越高,扫地机器人为代表的一系列智能产品技术发展得越来越快。而在市面上大部分的扫地机器人上,都采用了激光雷达作为构建地图的主要传感器。相比之下毫米波的价格低廉且使用寿命长,近些年随着FMCW（线性调频连续波）毫米波雷达的硬件不断改进,射频算法的不断优化,其在距离和角度测量上的精度也慢慢有了提升,这也使得使用毫米波雷达进
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随着物联网的不断兴起,智能家居在家庭中应用的不断推广,用户对智能家居的接受程度越来越高,扫地机器人为代表的一系列智能产品技术发展得越来越快。而在市面上大部分的扫地机器人上,都采用了激光雷达作为构建地图的主要传感器。相比之下毫米波的价格低廉且使用寿命长,近些年随着FMCW（线性调频连续波）毫米波雷达的硬件不断改进,射频算法的不断优化,其在距离和角度测量上的精度也慢慢有了提升,这也使得使用毫米波雷达进行建图成为可能。毫米波雷达建图系统从毫米波雷达原理输入出发,从反射波处理阶段对原有流程进行了改进,之后设计了高效的毫米波雷达数据获取模块和点云预处理模块,根据毫米波雷达的性质对干扰点进行过滤,之后使用了八叉树进行占据栅格地图的构建,透视为了使得由于里程计误差造成的机器人坐标系偏移,采用了位姿矫正技术,例如基于蒙特卡洛的粒子滤波算法,使得局部点云映射到全局地图时更加精准,得到了初始的全局地图。地图环境识别方面主要对获取到的全局地图进行了形态学操作及聚类分类等点云处理,再针对分类为墙面的部分做了墙面拟合,使得对墙面和障碍物的构建更加准确,避免了墙面离散和障碍物形状失真等问题。最后把这些结果用ROS（Robot Operating System）的可视化把最终结果呈现在了RVIZ可视化工具上。系统构建基于ROS的节点机制,每一个节点都采用多线程和消息队列进行通信,硬件上雷达使用了TI的IWR6843-ISK,机器人使用了Turltle Bot2。由于ROS节点通信的特性,整体程序包括C++和python两种语言编写的节点,使得需要性能的大量计算用C++,一些基本处理的流程使用python,以此来使得系统的架构更加清晰,也方便与导航、路径规划等其他模块的融合。系统最终可以很好过滤掉毫米波雷达杂波,并在实际室内环境完成了建图和环境识别的测试,可以较好地完成建图和地图障碍物、墙面的识别工作,提供给导航和避障模块使用。
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