26、机器人定位与扩展：从蒙特卡罗定位到未来规划

蒙特卡罗定位与机器人扩展

最新推荐文章于 2025-11-16 07:07:48 发布

peach

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分类专栏：树莓派Pico机器人实战文章标签：蒙特卡罗定位机器人定位树莓派 Pico

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机器人定位与扩展：从蒙特卡罗定位到未来规划

1. 蒙特卡罗定位确定机器人位置

在机器人定位中，蒙特卡罗定位是一种有效的方法。通过模拟众多可能的机器人姿态，并结合传感器数据为每个姿态赋予概率权重，最终筛选出最可能的姿态，从而估计机器人在场地中的位置。

1.1 定位点分析

在定位过程中，机器人的姿态会聚集形成定位点，大致代表机器人的位置，且会随着机器人在场地中的移动而移动。定位点可能是一个或多个，其移动情况可能与机器人完全一致，也可能存在一定偏差。当出现偏差时，就需要对模型进行调整以适应实际情况。

1.2 蒙特卡罗模型的调整与优化

可以通过调整以下因素来改进蒙特卡罗模型：
- 代码调试 ：GitHub 仓库中的 ch - 13/4.3 - monte - carlo_perf 文件夹包含本章代码的调试版本。需要根据自己的设置调整 robot.py 和 arena.py 。该代码会将问题和回溯信息反馈到计算机进行诊断，在显示屏上显示观测模型的权重输出，若通过 USB 连接，还会发送性能数据。
- 测量精度 ： robot/robot.py 中的测量数据，如轮径、轴距、齿轮比和编码器的精度，会影响里程计模型。若定位点的移动与速度和转向不匹配，这些可能是问题所在。同时，模型假设轮子大小相同，若机器人一直向一侧偏移，该假设可能不成立。
- 距离传感器 ：若 robot/robot.py 中距离传感器的位置测量不准确或传感器需要校准，机器人的定位会持续出现偏差。此外，强阳光和闪烁的室内灯光可能会干扰传感器。
- 场地参数 ：在场地模型中， get_distance_likelihood 因子（值为 100）用于调整每个边界周围似然场的衰减。降低该值可使似然场更紧凑。
- 姿态数量 ： code.py 中的姿态数量是一个重要因素。增加姿态数量可提升模型效果，但要注意树莓派 Pico 的内存限制。
- 运动模型确定性 ： code.py 中的 alpha 因子表示对运动模型的置信度。若更信任运动模型，可降低这些因子的值。
- 场地构建精度 ：模型假设场地构建较为精确，若这些假设存在误差，会增加定位算法的难度。

1.3 蒙特卡罗定位流程

graph LR
    A[初始化众多姿态] --> B[使用编码器跟踪运动]
    B --> C[传感器输入获取姿态权重]
    C --> D[重采样算法选择最可能姿态]
    D --> E[估计机器人位置]

2. 蒙特卡罗定位练习与拓展阅读

2.1 练习

添加 IMU ：可通过存储上一状态并计算差值来添加 IMU。可以将编码器计算值与 IMU 角度取平均值，融入 rot1/rot2 值，也可考虑更信任其中一个传感器。使用前需校准 IMU。
避免局部最优 ：机器人的姿态猜测可能陷入局部最大值，即看似合理但错误的猜测。可在每次迭代中引入 10 个新的猜测，促使代码尝试其他选项。
增加距离传感器 ：目前每个姿态仅使用两次观测，增加距离传感器数量可提高定位效果，但会使模型运行变慢。
添加目标区域 ：可在场地中添加目标区域，并考虑使用 PID 算法引导机器人朝向该区域，例如将平均姿态输入 PID 算法。
改进可视化 ：通过发送更多姿态数据（包括方向）来改进可视化效果。由于数据量可能会使 BLE UART 连接不堪重负，可考虑使用 msgpack 库，或切换到 Wi - Fi 或通过 SPI 的 BLE 连接。

2.2 拓展阅读

《Probabilistic Robotics》：由 Sebastian Thrun、Wolfram Burgard 和 Dieter Fox 所著，由麻省理工学院出版社出版，深入介绍了蒙特卡罗粒子滤波器、卡尔曼滤波器和其他基于概率的模型。
Khan Academy 材料：关于数据分布建模的学习和练习材料，有助于深入理解相关概念。
波恩大学和 Cyrill Stachniss 的 21 个视频播放列表：详细涵盖了本文所涉及的主题，适合深入研究。

3. 机器人学习回顾

3.1 树莓派 Pico 基础机器人知识

控制器选择 ：树莓派 Pico 是一款优秀的机器人控制器，与树莓派家族的其他成员相比，具有一定的优势和权衡。选择 CircuitPython 进行编程，它能很好地访问硬件，且支持机器人领域中许多电子模块的库不断增加。
接口端口 ：
- GPIO ：用于从 Pico 进行外部控制或接口连接。
- UART、SPI 和 I2C ：构成数据总线，用于与设备进行数据收发。
- PIO ：独特的可编程输入/输出外设，可用于适配或构建接口。
机器人规划 ：围绕树莓派 Pico 规划机器人时，需考虑其尺寸、类型和复杂度，计算功率需求，指定驱动板控制电机功率，选择合适的传感器，并权衡各种决策。同时，要合理使用 GPIO 引脚，确保所选设备能在树莓派 Pico 上协同工作。通过简单的纸板模板测试机器人设计的可行性，列出零件清单并购买所需组件和工具。
机器人构建 ：使用 FreeCAD 进行 3D 设计后，用塑料板和简单工具构建机器人平台。通过 GPIO 控制电机，展示机器人的初始运动，并发现无传感器控制的局限性。

3.2 传感器扩展

传感器类型	功能	使用方式
编码器	测量机器人电机和车轮的运动，用于测量距离或速度	使用树莓派 Pico 的 PIO 系统连续读取传感器数据，确保不遗漏编码器步数
距离传感器	检测机器人前方物体的距离	通过 I2C 接口连接，学习安装、布线和获取距离信息的程序，利用信号反射原理工作
蓝牙	通信系统	搭建支架安装蓝牙 LE 模块，编写代码实现树莓派 Pico 与智能手机的通信，可通过手机控制机器人并显示或绘制数据
惯性测量单元（IMU）	感知机器人的方向	通过 I2C 连接，校准后结合加速度计、陀螺仪和磁力计的数据获取机器人方向

3.3 行为代码编写

编写 CircuitPython 行为代码，使机器人能根据传感器输入智能控制电机。从最初仅依靠电机按预规划路径行驶，到引入编码器传感器控制行驶距离，再到添加距离传感器实现避障、蓝牙实现数据交互、PID 算法实现平稳电机响应等，逐步提升机器人的功能和性能。例如，使用 PID 算法结合距离传感器使机器人与物体保持固定距离，或使用 IMU 结合 PID 算法使机器人转向特定方向。

4. 现有机器人的扩展规划

4.1 传感器扩展

可以为机器人添加更多传感器，以扩展其功能：
- 线探测器或反射传感器 ：通过红外 LED 发光，检测物体反射的光量或物体的明暗程度。可安装在机器人下方作为寻线传感器，如 SunFounder 5 通道线传感器可用于跟随地面上的线条。
- 碰撞开关 ：现代机器人中使用较少，但可在机器人超出安全距离碰撞到物体时，使其立即停止或后退。通常是带有长杠杆臂的简单开关。
- 额外距离传感器 ：增加到四个距离传感器可增强现有行为，并为蒙特卡罗模拟提供更多信息，还可用于迷宫跟随行为。
- 相机：可使用如 OV7670 相机模块等与 Pico 配合，但连接复杂，可能需要额外的树莓派 Pico。也可选择具有板载处理功能的相机，如 HuskyLens，或 FLIR 红外热像仪。
- LIDAR 传感器 ：扫描并返回视野内物体的深度信息，可提高蒙特卡罗模拟的准确性，但数据量大，可能需要更强大的 CPU 控制。固态传感器功耗低、体积小且价格便宜。
- 其他传感器 ：光传感器可用于编写朝向或远离光线的行为；内部传感器如热、电流和电压监测器，可监测电池和电机状态；光流传感器可基于地面流动进行里程计测量，补偿车轮打滑问题。

4.2 用户交互扩展

通过以下方式改进与机器人的用户交互：
- 按钮：添加用于启动和停止机器人行为的按钮。
- LED 灯 ：不同颜色的 LED 灯可提供运行状态反馈，大 LED 灯可作为前照灯。
- RGB LED 显示屏 ：以条状或面板形式存在，每个 LED 可设置不同颜色，用于调试或制作可爱的表情。可通过多种接口控制，如 I2C。
- OLED 屏幕 ：可在机器人上显示图片、表盘、菜单、文本或图形，有单色和彩色两种类型，常通过 I2C 控制。
- 游戏手柄 ：可用于控制机器人，但可能需要更高级的蓝牙设置与树莓派 Pico 接口。
- 手机网页应用 ：将蓝牙替换为 Wi - Fi（如使用树莓派 Pico - W），可编写更具交互性的手机控制应用，但需要编写前端代码。
- 蜂鸣器 ：可发出哔哔声和嗡嗡声，通过 GPIO 引脚驱动，用音乐音调表示程序状态或发出有趣的声音。
- 麦克风 ：有支持 UART 的语音控制模块适用于树莓派 Pico，可通过少量命令启动行为，并结合 LED 或蜂鸣器反馈，提供新颖的交互方式。

4.3 机器人扩展规划流程

graph LR
    A[确定扩展需求] --> B[选择传感器或交互设备]
    B --> C[考虑安装和集成方式]
    C --> D[修改代码实现功能]
    D --> E[测试和优化]

通过以上对蒙特卡罗定位的深入理解、现有机器人功能的回顾以及扩展规划的探讨，我们可以不断提升机器人的性能和功能，为未来的机器人项目打下坚实的基础。无论是改进现有机器人还是规划新的机器人项目，都需要综合考虑传感器、算法、用户交互等多个方面，以实现更智能、更强大的机器人系统。

5. 未来机器人规划要点

5.1 规划与设计思路

在规划未来机器人时，需要全面思考多个方面。首先要明确机器人的用途和目标，是用于工业生产、家庭服务，还是教育娱乐等。根据用途确定机器人的类型，如轮式、足式、飞行式等。同时，要考虑机器人的复杂度，包括所需的功能模块、传感器配置、运动能力等。

5.2 所需技能研究

为了实现规划的机器人，可能需要研究和实验一些新的技能。例如，对于复杂的运动控制，可能需要深入学习动力学和运动学知识；对于智能决策，可能需要掌握机器学习和人工智能算法；对于机械结构设计，可能需要了解材料力学和机械原理等。

5.3 构建方向探讨

构建未来机器人可以从多个方向入手。可以在现有机器人的基础上进行改进和升级，充分利用已有的技术和经验；也可以从零开始设计全新的机器人，探索新的技术和应用场景。同时，还要考虑机器人的可扩展性和兼容性，以便在未来能够方便地添加新的功能和模块。

5.4 未来规划流程

graph LR
    A[明确用途和目标] --> B[确定机器人类型和复杂度]
    B --> C[研究所需技能]
    C --> D[选择构建方向]
    D --> E[进行详细设计和构建]
    E --> F[测试和优化]

6. 技术要求总结

6.1 工具与材料准备

为了实现机器人的规划和设计，需要准备一些必要的工具和材料。具体如下：
|类别|具体内容|
| ---- | ---- |
|绘图工具|笔、铅笔和纸张，用于草图绘制；也可使用在线绘图工具，如 https://app.diagrams.net/|
|模型制作材料|纸板、尺子和切割工具，用于制作测试模型，验证设计的可行性|
|计算机设备|具备互联网接入功能的计算机，用于查阅资料、编写代码和进行模拟测试|