机器人应用中的毫米波雷达传感器

走在毫米波传感器前面的人会产生多个反射点。可在常用的机器人操作系统可视化 (RVIZ) 工具中， 将检测到的所有点映射到相对于传感器的三维区域中（如下一页的图 8 所示）。此映射会收集四分之一秒内的所有点。收集到的点信息密度可提供高保真度，可清晰看到腿和手臂的运动，因此物体分类算法会将其归类为一个移动的人。三维区域中开放空间的清晰性对于移动机器人来说也是非常重要的数据，可确保它们能够自主操作。 

图 8.RVIZ 中显示的由 IWR1443BOOST EVM 捕捉的人体点云。 

使用毫米波传感器映射和导航

使用 IWR1443BOOST EVM 检测到的物体点信息， 然后就可以演示如何使用毫米波雷达作为唯一 的传感器，

精确地映射房间内的障碍物并在标识的自由空间内进行自主操作。存在几个机器人开 源社区，包括 Robot OS (ROS)  和  Arduino 。为了快速演示如何在映射和导航应用中使用毫米波雷达，我们使用 OctoMap 和 move_base 库将点云信息集成到导航堆栈中，如图 10 所示。 

我们在内部办公环境中设置障碍并使 Turtlebot 2 通过该区域，使用 OctoMap 库建立一个三维栅格地图。下一页的图 11  是使用 RVIZ 的栅格屏幕截图。 

我们使用从 OctoMap 和 move_base 生成的地图， 输入最终目的地和姿势位置，如下一页的图 12屏幕截图中的绿色箭头所示。Turtlebot 2 成功高效地导航到了 选定的位置，然后旋转到适当的姿势，避开其路线中静态和动态障碍物。这证明了使用一个面向未来的毫米波传感器快速在 ROS 环境中进行基本自主机器人导航的效果。 

图 9.IWR144 3 BOOST，安装在 Turtle bot 2 上的 EVM。 

结论 

我们选择了 Robot OS 和安装毫米波传感器，最初非常昂贵且尺寸较大，并需要多个分立组件。 

在 ROS 社区 Turtlebot 2 开发平台的 IWR1443BOO ST EVM， 如图 9 所示。 

通过对 EVM 实现基本驱动程序 (ti_mmwave_rospk g)， 然而，由于现在 TI 将射频、处理和内存资源集成到一个单片 CMOS 芯片上，可以说，毫米波传感器将补充或取代已确立的机器人传感技术。 

图 10.与配备有 IWR1443BOOST 的 Turtlebot 2 配合使用的 ROS 库导航堆栈。 

总之，以下是毫米波传感器与其他技术对比的优势： 

o 毫米波传感器对环境条件（如阳光直射、阴影或水的光反射）不敏感。

o 毫米波可检测玻璃墙、隔墙和家具，而基于光的传感解决方案则可能无法做到。

o 毫米波提供物体的多普勒速度信息，这在车轮在潮湿表面打滑时有助于增强机器人里程计。

o 基于毫米波的传感器机械复杂度较低，从而减少了制造校准和误差校正过程。没有通风口或透镜，它们可直接安装在塑料外壳后。集成校准意味着在线制造复杂性更低。广阔的视野使得不再需要机械旋转传感器机制。

o TI 的高度集成单片 CMOS 毫米波传感器使所有处理都可在传感器内发生。与基于视觉的系统相比，这降低了材料成本、缩小了尺寸并减少了中央控制器处理器每秒所需的百万条指令。

毫米波传感器技术提高了机器人的智能化操作，同时在实际环境中增强了耐用性。这项技术的应用将进一步加快机器人系统的快速采用。 

图 11.使用 OctoMap 库在 ROS 中生成栅格地图。

参考文献

1. Tractica. “ 《机器人市场预测》 。”17 年第 2 季度.

2. Barrett D.、D. Wang、A. Ahmad 和 V. Mah imkar。 “ 《使用毫米波传感器提高无人机安全性 和生产力》 。 ”德州仪器 (TI) 白皮书， SPYY001，2017 年。

Fleming W.J. 和 A.K. Hundiwal。“ 《雷达对地速度传感器》 。 ”第 35 届 IEEE 车辆技术会议，1985 年，第 262–272 页。

图 12.使用 IWR1443BOOST EVM 栅格地图和 ROS mo ve_base 库，使 Turtlebot 2 进行自主导航。

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