| 作品介紹 |
本作品以在大賣場內輕鬆購物為核心，設計一自動導行跟隨購物車，
它能夠跟隨使用者，協助搬運購買商品，還能幫助消費者，導航至欲購
買的商品位置。舉例來說，假設在大賣場中，急著想找某項商品，但卻
找不到服務員或是服務員都在忙時，便可使用「自動導航購物」功能，
此功能除了能節省消費者找商品的寶貴時間，也能精簡賣家對服務人員
的人事成本，更在疫情的流行下，能避免人與人之交談接觸。另外，在
我們購買許多商品後，不想推著沉重的購物車逛賣場時，可以將購物車
的UWB標籤放在身上，啟用三種場景之「自動跟隨」功能(MODE A、MODE B、Obstacle Avoidance Mode)，此功能讓我們購物不再受手推車的束縛，享受雙手空空購物的快樂，並能在疫情下，避免大家輪流使用手推車造成感染。
自動導航部分使用Kinect V2，為RGB-D相機，相比雙目相機和單目相機有更好的準確度且在做SLAM的時候不易跟丟，搭配PCL (Point Cloud Library)庫，將ORBSLAM2掃出來的3D稀疏點雲，投影成二維地圖，並藉由計算相機的位姿來進行定位。為了將相機丟進ROS定位，我們利用ROS內的TF(座標變換)，將不同的坐標系用樹狀的資料結構連結起來，讓內建於STAGE_ROS的機器人可以隨著我們的相機移動。電腦系統使用搭載於ubuntu18.04上的ROS，運用其虛擬機器人、STAGE_ROS和內建路線規劃包進行修改調整，避開障礙物並規劃出最短路徑。
自動跟隨部分考量到賣場多為室內空間，因此選擇定位精準、穿透性佳的UWB通訊技術進行定位。首先，UWB標籤和UWB基站間會透過TOF計算出距離，接著運用餘弦定理運算出標籤位置，最後算成角度並傳給底盤進行移動跟蹤。避障方面使用四顆超聲波感應器，搭配人工勢場法，進行跟蹤避障。
底盤的部分選擇了麥克納姆輪以適應賣場狹小的走道。操作部分利用乙太網路、序列阜傳輸和藍芽整合在Visual Studio的GUI，方便明瞭，另外本作品所有電源，皆為電池供電，以達成Stand Alone之目的。 |