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基于Arduino开源平台的教育型移动机器人

摘要：本文介绍了完全集成的机器人操作系统（ROS），一个Arduino控制板上内置小巧的教育移动机器人平台。为了减少开发时间，创建了一个ROS驱动接口，以提供硬件抽象和直观的操作模式，从而使研究人员能够失他们把精力放在主要研究方向上，比如、搜索和救援，多机器人监视或群组机器人。此外，ROS充分融合驾驶系统能够对数据进行分析，多个机器人，使用不同的传感器和遥操作设备之间的互动，从而针对工程教育。为了验证该方法，不同的实验测试使用基于Arduino的不同机器人平台进行。

关键词：基于Arduino的机器人、ROS、教育机器人、传感器

1. 介绍

移动机器人是一个技术领域，它见证了在过去的十年来令人难以置信的进步的一个研究领域。它可以应用在在诸如在自动清洗，农业，医疗服务，危险的环境中，空间探索，军事，智能交通，机器人社交和娱乐领域的应用。在机器人研究中，为实现有价值的科学贡献，需要实际的集成工具。然而，机器人学家结束了工程解决方案花费的时间多过其特定的硬件设置，往往是“重新发明轮子”。为此，几个不同的移动机器人平台上都出现了并且支持给支持的研究工作集中，像搜救，安全应用，人机交互或机器人足球等。如今的能力，几乎所有主要工程学院有一个或更多的实验室专注于移动机器人研究。

此前，研究的重点是特别是在大中型系统。然而，随着传感器的小型化的最新进展和日益增加的计算能力，并在过去几年中微控制器的能力增加，重点一直放在更小，成本更低的机器人的发展。这种低成本平台使实惠与更大数目的机器人的实验（例如，在合作机器人[3]和群机器人[4]的任务），并且也适合教育目的。带着这样的假设，我们集团一直在做工程的研究工作有两个基于Arduino的移动平台[5]：在TaxBot [6]和StingBot.1的选择落在Arduino的解决方案，因为它提供了一个易于学习的编程语言（从C 派生）并入各种复杂编程功能成更容易为学生学习简单的命令。此外，Arduino的简单创建，修改和改进的项目，以及它的开源和降低的成本使得它在[5]的教育环境中最常用的微控制器的解决方案之一。

延续这一趋势，本文的重点是教育，开源的平台，使研究人员、学生和机器人爱好者快速执行真实世界的实验，有机会获得由机器人操作系统（ROS）提供的工具[7]。ROS是目前世界上最趋势和流行的机器人框架，达到临界质量，并成为最近的一个事实上的机器人社会迫切需要的标准。

随着机器人的指数增长，一些困难已经在机器人编写软件方面找到。不同类型的机器人可以广泛的用不同的硬件，使得代码重用不方便的。为了消除这种倾向，ROS提供了库和工具，以帮助软件开发人员能够创建机器人应用。ROS在低水平设备控制硬件的抽象特征，实现常用功能使用，消息传递在程序和包管理之间。它的一个王牌特征是一个工具可用于像舞台模拟器[8]，导航功能，第2视觉[9]、和三维点云的基于对象识别程序化[10]，等等。定期更新使用户能够获得，构建，编写并运行在多台计算机ROS代码。

在下一节中，将对通用和教育移动机器人进行审查，重点是那些已经集成在ROS和基于Arduino平台的机器人。在第3节，本文的主要贡献是揭示和对ROS驱动和其功能的开发细节介绍。在随后的部分中，将呈现与讨论基于Arduino的机器人和一组混合的真实和虚拟协作机器人，为了表明整合在ROM的基于Arduino的机器人，用新的传感器平台延伸因为ROS驱动的容易性。最后，文章伴随这总结和展望结束。

2.相关工作

以下要求，通过相关性排序，可以有望用于教育目的：

bull;成本机器人应尽可能便宜来克服预算限制和评估多机器人的应用程序（例如，机器人群组）;

bull;能源自理机器人应该有一个较长的电池寿命，因为它们可能在开发和试验过程中需要足够长的时间进行操作;

bull;通信-机器人需要支持无线通信，以增加应用程序（鼻内，多机器人系统和网络机器人）的范围内;

bull;感官系统机器人应配备某种形式的感测能力，以允许在它们之间，并与它们的环境中互动;

bull;处理-机器人需要能够处理关于其他机器人和环境而定（例如，感测数据）的信息。

我们提出开发的基于Arduino的教育平台之后，下面小节回顾在市场上流行的教育和研究平台，并根据上面给出的要求对其进行评估。

图1 一些知名的教育和研究移动机器人平台：从左至右，iRobot，Turtlebot，Mindstorm NXT，电子冰球，马克思BOT，SRV-1 Blackfin处理器和先锋3-DX

2.1教育机器人平台

有一些传感器几个现成的，货架移动机器人多样的功能如图1，我们针对不同的适应环境的能力，大小，感测/感知，处理能力，自主导航整合在ROS。

iRobot公司是专为学生和研究人员创建的，由于其体积小，成本低在机器人社区很受欢迎。它是一种基于知名吸尘器的Roomba一个圆形的平台，对于较大的传感器（例如，2D激光测距仪）预留额外的空间。由于存储空间和处理能力的，许多人选择使用支持串行通讯来控制外部计算机创建机器人。一个ROS驱动的伦巴iCreate系统已经开发在低成本的平台，iRobot是在实验室环境中使用的最典型的机器人中的一个。其结果是，有大量已知的框架支撑它，如ROS和播放器。除了那些，在EMSS iRobot公司创建的框架不仅提供了与iRobot公司的接口创建的硬件，也完全模拟了各种接口，模拟硬件的每一种类型的传感信息。

事实上，一个流行过的，现成的机器人，在Willow Garage的发展，已经在一个iRobot公司创建：就是TurtleBot.这是整合在Xbox Kinect和华硕的Eee PC1215N上网本的一个模块化开发平台。 TurtleBot提供了3D功能和ROS外的拓展盒子（通过turtle- BOT协议栈），是完全开源的，并拥有其组件的所有综合能力。

乐高的MINDSTORMS NXT是一个教育，学术机器人套件，非常适合初学者。机器人配备有驱动马达，编码器和好多种廉价的传感器，如加速计，光，声，超声和触摸传感器。便于连接和控制该机器人，其与ROS的支持也可通过NXT stack.他ROS并成为一个商业平台，有一个范围广泛的框架全部或部分支持乐高NXT，即NXT-G框架， 微软机器人开发工作室，和卡耐基梅隆大学机器人学院ROBOTC.

电子冰球_是初学者的教育群的平台。它只有80毫米直径，配备了一个巨大的一套传感器，像麦克风，红外感应器，3D加速计和一个VGA摄像头的小尺寸。同样，MarXbot[16]平台有一直径为170毫米，而配备了红外距离传感器，3D加速器，陀螺仪和一个全方位摄像机。它533 MHz的一个ARM处理器，11一个很好的处理能力。两者epuck和MarXbot被编程以用户友好的脚本语言，其使用ASEBA，基于事件的低电平控制架构。它的接口尽管被ROS被支持，但是最近epuck最兼容的框架还是Cyberbotics Webots。

此外，SRV-1的Blackfin是配备有磁迹的小型机器人。这种机器人有1000 MIPS在500 MHz的CPU，能够运行Linux内核2.6的一个很好的处理能力。它配有两个IR护林员或可选的超声波测距和一个130万像素的摄像头。它还支持无线802.11b/g标准的通信和各种I2C传感器。不同于以往的平台，SRV-1 Blackfin处理器可以在恶劣的地形驱动，得益于其跟踪系统。在写这篇文章的时候，只对ROS部分支持可通过ROS-验船师栈，它提供了验船师视觉系统中ROS的驱动程序。根据生产的SRV-1也可以通过板载运行解释C程序或Python服务器或基于Java的控制台软件的基站进行管理。额外的支持也可用于Roborealm机器视觉软件，微软机器人开发工作室，和Cyberbotics Webots。

另一种教育机器人是特区Botn卷ONE C.它具有差动结构，支持一个黑色亚克力底座，长度22厘米，1300克重。它提供了两个红外障碍物检测传感器，以增加额外的模块作为从动元件，用于与用户（例如，打印程序变量）和RGB色彩传感器接口的液晶显示器。一个USB转串口（RS232）转换器允许机器人使用外部计算机编程。在一般情况下，它是对于初学者一个很好的起点套件。该ROS驱动在这个平台目前正在开发中。 Basic编程可使用PICAXE编辑器，以及C语言编程，通过Microchip的MPLAB。

K-团队的Hemisson[18]是一个直径120mm的铝合金平台。基本的工具包只提供有限的计算能力CPU和几个传感器，如8个红外光传感器，其中6个障碍物检测和2个面向地面。它也提供了四个贴片发光二极管，并且在单一频率发出声音的蜂鸣器，用于机器人分配不同的内部的任务。该平台是可扩展的基于I2C总线通信，一个左侧连接器，允许闪存编程和一个右侧连接器，提供串行端口通信的前连接器。它也支持相机超声波传感器。这些扩展可能增加两种计算能力和感知能力。尽管没有被集成在ROS，但Hemisson被Cyberbotics Webots支持。此外，K-团队提供了一个PIC的编译器，允许用户有C语言编写，以及软件上传交叉编译files.

其中规模较大，装备更多和更强大的移动机器人，用于研究和教育的参考平台是行家MobileRobots公司的先锋 3-DX。这是一个强大的差分驱动平台中的一环，配置8声纳，高性能的基于32位瑞萨SH2-7144 RISC处理器，提供高可靠性和易用性。相较于前文提到的机器人，这种机器人具有更大的重量和更少的承受能力。两种不同的驱动程序可链接先锋3-DX与ROS：ROSARIA22 p2os.此外，MobileRobots公司提供了先锋的SDK，机器人群应用和库机器人项目的开发。移动机器人基座平台还可以通过接口与其他多个第三方软件系统，包括播放机，Matlab，Python和Java编程语言。

图2 TaxBot的主要硬件部分

2.2基于Arduino的机器人平台

尽管大多数平台提供开源软件，它们通常需要一个很长的学习曲线和硬件限制了可扩展性。 Arduino的解决了最近出现在市场上是我这些问题。出于这个原因，我们的平台是围绕一个Arduino控制板，它访问马达编码器和来自功率电动机驱动器的其他信息，如温度和电池的状态，也能够将命令发送到电机，通过本身的Zigbee阅读声纳信息和交流信息。尽管本节简要介绍在我们的研究实验室组装平台，驱动可以适用于任何其他基于Arduino平台如eSwarBot的Botn卷OMNI27和其他几个平台。

在考虑平台Arduino后，即traxbot V1和V2和stingbot是如图3所示。所有这些平台的处理单元由Arduino 开发板，包括一个单片机ATMEGA 328p，通过对电机驱动器的使用控制平台的运动形式。

作为电源，两包12伏2300毫安镍氢电池保证机器人能源自主（约2–3小时的上网本用电）。DIS的距离感，是有效范围6米的maxbotix声纳mb1300。然而，当描述部分实验结果，检测能力的平台，可以很容易地升级其他传感器，如激光测距- ERS，RGB深度传感器（例如，Kinect），温度，灰尘和酒精传感器，此外，该平台也包括在顶部的亚克力上网本，它扩展了处理能力和提供了更大的灵活性。在我们的案例中，华硕EeePC 1025c已经被使用因为低廉的价格和尺寸。

上网本提供无线Wi-Fi802.11 B / G / N协议来连接通信机器人，致力于运行在ROS，并且提供工具用于机器人的强化控制。此外，该平台还配备有从MaxStream的一个的Xbee盾，由具有附着在Arduino的Uno板的顶部作为扩展模块的天线的ZigBee通信模块的。这个系列的XBee模块在2毫瓦的供电下有效范围在室内40米和室外120之间。

具有特定的硬件和平台电子，这些机器人的模块化控制架构总结于图4。Arduino的Uno板被用作系统的核心组成部分。该声纳测距仪使用其模拟输入连接到Arduino板。作为连接到BotnOMNI-3MD的电动机驱动器，销A4和A5用作I2C外设。所述Botn电机驱动器具有两个速度（线性和角度）和马达的位置PID控制器，以控制平台的运动的能力。反馈是由集成编码器电机给出。其他可用的模拟和数字端口可用于集成多个传感器。在Arduino板的USB端口连接到网卡，接收（RX）和发送（TX）TTL串行数据，这是使用USB至TTL串口芯片解码。另外，也可以以无线方式发送和接收信息，可以安装在Arduino板的顶部，提供了一个无线接口保护。

图3 基于Arduino的机器人平台，a Trax博特V1; b TaxBot V2; c StingBot

2.3摘要

无论是基于Arduino平台的TraxBot或者Sting-BOT，满足所有此前指出的要求，是理想的多机器人的应用。我们的平台有一个类似MINDSTORMS NXT的价格，比turtlebot，电子冰球，marxbot或先锋更实惠。在能源方面的自主性，无论是traxbot和stingbot可以不断运行3 h左右，这是一个紧凑平台的大致运行时间。作为通信机器人，不像iRobot开创的先河，它不提供多点通信的拓展箱，我们的平台支持ZigBee通信，可扩展WiFi无线网卡。有距离传感器和高分辨率的车轮编码器，这些平台具有更好的灵活性能够自定义更多的传感器相对于SRV-1 Blackfin或MINDSTORMS NXT来说。更厉害的是，它不仅能够使用26 MHz的ATmega 328单片机控制器，而且也能支持英特尔的Atom n2800双核心1.86 GHz处理器的一个典型的网卡。

此外，随着我们的教育机器人的发展，有其他要求需要考虑：所有的硬件是铝或不锈钢的，强度是非

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