本文摘要：摘要:機器人在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、農(nóng)產(chǎn)品運輸?shù)确矫娴膽贸潭�，已逐漸成為農(nóng)業(yè)智慧化水平的體現(xiàn)，而受農(nóng)業(yè)環(huán)境復雜性的限制，機器人的導航路徑規(guī)劃及定位精度問題，仍是制約農(nóng)業(yè)機器人應用的主要因素之一。為此，設計了一種基于單目視覺的農(nóng)業(yè)機器人導航系統(tǒng)，通過攝
摘要:機器人在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、農(nóng)產(chǎn)品運輸?shù)确矫娴膽贸潭�，已逐漸成為農(nóng)業(yè)智慧化水平的體現(xiàn)，而受農(nóng)業(yè)環(huán)境復雜性的限制，機器人的導航路徑規(guī)劃及定位精度問題，仍是制約農(nóng)業(yè)機器人應用的主要因素之一。為此，設計了一種基于單目視覺的農(nóng)業(yè)機器人導航系統(tǒng)，通過攝像頭采集農(nóng)業(yè)機器人工作環(huán)境信息，建立機器人的視覺導航地圖;采用級聯(lián)分類器區(qū)域檢測結合顏色標定的方法，使用戶能夠根據(jù)具體環(huán)境，自主規(guī)劃機器人運動路徑，實現(xiàn)機器人的實時定位與導航。實驗結果表明:農(nóng)業(yè)機器人沿用戶自主規(guī)劃的無軌道路徑，可自動完成導航定位工作，并在路徑各目標點獲得了亞米級的定位精度，滿足農(nóng)業(yè)機器人的應用需求。
關鍵詞:路徑規(guī)劃;單目視覺;視覺導航地圖;區(qū)域檢測;顏色標定
0引言物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、機器視覺等技術的廣泛應用，有效地解決了農(nóng)業(yè)人工成本日益增加問題，加速了農(nóng)業(yè)的規(guī)�；l(fā)展[1]。其中，農(nóng)業(yè)機器人在農(nóng)產(chǎn)品種植、管理、采摘及運輸服務等方面的應用[2-3]，不僅緩解了農(nóng)業(yè)勞動力不足的問題[4]，還大大降低了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中高溫、高濕環(huán)境對人體的傷害[5]，提高了工作效率。
機器人論文范例： 工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀分析及產(chǎn)業(yè)對策研究
在野外農(nóng)業(yè)機器人通�？梢圆捎肎PS實現(xiàn)精準導航與定位，而在農(nóng)業(yè)大棚、農(nóng)產(chǎn)品倉儲等室內環(huán)境下，受GPS定位精度大幅下降的影響，農(nóng)業(yè)機器人的應用往往需要室內定位與導航技術的支持。為此，設計了一種基于單目視覺的農(nóng)業(yè)機器人導航系統(tǒng)，通過單目攝像頭采集農(nóng)業(yè)機器人工作環(huán)境信息[6]，實現(xiàn)了農(nóng)業(yè)機器人的運動路徑的用戶自主規(guī)劃、自動定位與導航。
1系統(tǒng)結構設計
農(nóng)業(yè)機器人導航系統(tǒng)主要包括應用系統(tǒng)主控端與機器人下位機控制端兩部分，負責農(nóng)業(yè)機器人的導航 地圖建立、路徑規(guī)劃、機器人位置識別及運動狀態(tài)信息更新等工作，從而保障機器人沿用戶自主規(guī)劃路徑移動。應用系統(tǒng)主控端通過攝像頭獲取農(nóng)業(yè)機器人工作環(huán)境圖像，建立機器人的視覺導航地圖，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)機器人的位置識別;根據(jù)用戶的規(guī)劃路徑及起始位置信息，計算機器人的下一步運動狀態(tài)信息(方向、姿態(tài)、速度等)，并通過網(wǎng)絡通信模塊將運動狀態(tài)的控制信息發(fā)送至機器人下位機控制端，由下位機控制端實現(xiàn)機器人按用戶規(guī)劃路徑運動的控制操作。與此同時，下位機控制端將機器人當前的運行狀態(tài)信息(方向、姿態(tài)、速度等)，通過數(shù)據(jù)幀反饋至應用系統(tǒng)主控端，以輔助主控端動態(tài)修正機器人的運動控制指令。
2農(nóng)業(yè)機器人結構設計
2.1農(nóng)業(yè)機器人運動模型
農(nóng)業(yè)機器人采用3輪全向移動方式，通過3個相互成120°鈍角的麥克納姆輪(Mecanum)構成機器人的底盤移動裝置，利用機器人水平運動速度與各運動輪之間的速度分解關系[7]，使得農(nóng)業(yè)機器人能夠遵循導航系統(tǒng)主控應用端的指令，沿用戶自主規(guī)劃的路徑運動。其中，運動路徑由包含起點與終點在內的多個分散目標點構成，主控端動態(tài)更新機器人運動的控制指令，以減小機器人運動過程中產(chǎn)生的累積偏差。
2.2下位機控制端硬件設計
下位機控制端主要負責接收主控應用端的控制指令、機器人運動路徑引導、運動差速調控、狀態(tài)檢測等，包括通信模塊、微處理器、電源模塊、存儲模塊、電機驅動模塊及速度調節(jié)模塊等。
導航定位系統(tǒng)的主控端通過通信模塊，將機器人的實時定位信息、運動方向、速度等計算結果，發(fā)送至下位機微處理器，由下位機控制速度調節(jié)模塊、電機驅動模塊，調整機器人運動狀態(tài)[9]。系統(tǒng)采用32位的STM32F103作為下位機微處理器，接收、執(zhí)行應用系統(tǒng)主控端的命令信息并檢測機器人運動狀態(tài);微處理器根據(jù)命令信息，調節(jié)機器人各運動輪的直流電機驅動信號，利用雙路PWM信號的不同占空比與電機轉速的對應關系，達到控制機器人各運動輪速度的目的。電源模塊為機器人下位機控制端的各個模塊，提供持續(xù)、穩(wěn)定的工作電壓。
3農(nóng)業(yè)機器人單目視覺定位與導航
農(nóng)業(yè)機器人導航系統(tǒng)利用單目攝像頭，獲取機器人工作環(huán)境的視頻序列，構建機器人定位及導航的視覺地圖;在視覺地圖中對機器人運動狀態(tài)，進行實時定位與跟蹤，并將機器人當前位置的定位結果與用戶自定義的路徑信息一起，作為機器人動態(tài)控制的輸入數(shù)據(jù)，計算得到機器人接下來的運動方向和速度，實現(xiàn)機器人從路徑起點到終點的自動導航。
3.1單目視覺定位原理
機器人自動導航過程中，定位的準確性是評判系統(tǒng)性能的主要指標之一。當導航系統(tǒng)利用單目攝像頭采集到農(nóng)業(yè)機器人工作環(huán)境圖像后，利用透視變換完成三維運行環(huán)境的二維圖像映射，實現(xiàn)世界坐標系與圖像坐標系的轉換[10]。此外，考慮到機器人自身的高度問題，系統(tǒng)將機器人的頂部作為標定平面，構建視覺導航地圖。
3.2農(nóng)業(yè)機器人的定位跟蹤
實時的位置信息獲取是機器人自動導航的關鍵技術之一[13]，設計的基于單目視覺的農(nóng)業(yè)機器人導航系統(tǒng)，采用了級聯(lián)分類區(qū)域檢測結合顏色標定的方法，以實現(xiàn)機器人的實時定位。系統(tǒng)首先通過Adaboost級聯(lián)分類器，檢測機器人的位置區(qū)域框，再通過計算框內標定顏色塊中心位置，獲得機器人的實時定位信息。
Adaboost級聯(lián)分類器的核心是迭代[14]，主要包括離線訓練和在線檢測兩部分。其中，離線訓練階段利用采集到的機器人正、負樣本，根據(jù)Haar特征生成弱分類器，并將弱分類器按各自的權重聯(lián)合[15]，形成強分類器，再將各級強分類器級聯(lián)，生成農(nóng)業(yè)機器人導航系統(tǒng)所需的級聯(lián)分類器[16];在線檢測階段使用訓練生成的級聯(lián)分類器，實現(xiàn)視覺導航系統(tǒng)內機器人的檢測與識別，獲得導航地圖中機器人的外接矩形框及位置的相關參數(shù)值。
由于像素坐標下，Adaboost級聯(lián)分類器在線檢測階段，獲得的機器人外接矩形區(qū)域大小不固定，若直接以此區(qū)域中心為機器人定位坐標，則可能產(chǎn)生較大的誤差波動。因此，系統(tǒng)在機器人位置區(qū)域檢測的基礎上，結合顏色塊標定法，完成了機器人的識別與跟蹤，并以顏色塊的中心坐標為機器人的導航定位信息。
針對顏色塊標定的識別與跟蹤，農(nóng)業(yè)機器人導航系統(tǒng)選擇了RGB模型，其豐富而廣泛的色彩空間，能夠較好地滿足機器人跟蹤過程中因環(huán)境、光照引起的顏色變化需求[17-18]。機器人導航系統(tǒng)顏色塊標定的識別和跟蹤算法步驟如下:1)初始化:根據(jù)標定塊的顏色、大小，初始化顏色塊RGB值及半徑閾值r，并以初始RGB值為基準，設置標定塊的RGB顏色范圍。
4實驗驗證與分析
為了驗證導航地圖精度，在實驗室依次測量30個驗證點的實際坐標，并在導航地圖內計算其相應的坐標值。對比驗證點坐標的測量值與計算值得到:導航地圖中定位誤差的最大值為7cm，最小值為0，平均值為3.2cm;其定位誤差小于3cm的累計概率達到60%，定位誤差小于6cm的累計概率達到90%以上，較好地滿足了機器人應用中的定位需求。此外，實驗記錄機器人在路徑上7個目標點的導航定位坐標計算值及實際測量坐標值，得到機器人在各目標點定位誤差的最大值為7.6cm，最小值為4.2cm，平均值為6.1cm。對比導航地圖精度驗證結果得到:導航定位中機器人在各目標點的定位效果，與導航地圖精度亦密切相關，且定位誤差僅略大于地圖精度誤差。
5結論
基于單目視覺的農(nóng)業(yè)機器人導航系統(tǒng)，利用透視變換完成機器人三維運行環(huán)境的二維圖像映射，實現(xiàn)了世界坐標系與圖像坐標系的轉換，建立導航地圖。系統(tǒng)選擇中心控制方式，由主控端負責機器人運動路徑自主規(guī)劃、位置識別、運動狀態(tài)更新等計算工作，采用區(qū)域檢測結合顏色標定的方法，實現(xiàn)了機器人的實時定位與導航。實驗驗證表明:基于單目視覺的農(nóng)業(yè)機器人導航系統(tǒng)，具有良好的定位精度，滿足農(nóng)業(yè)機器人的運行需求。
參考文獻:
[1]蘭玉彬，王天偉，陳盛德，等.農(nóng)業(yè)人工智能技術:現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技的翅膀[J].華南農(nóng)業(yè)大學學報，2020，41(6):1-13.
[2]王寶梁，索明何，劉大誠.基于開放式結構的多功能農(nóng)業(yè)機器人設計[J].中國農(nóng)機化學報，2019，40(3):179-184.
[3]王飛濤，樊春春，李兆東，等.機器人在設施農(nóng)業(yè)領域應用現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢分析[J].中國農(nóng)機化學報，2020，41(3):93-98，120.
[4]閆全濤，李麗霞，邱權，等.小型移動式農(nóng)業(yè)機器人研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢[J].中國農(nóng)機化學報，2019，40(5):178-186.
作者：趙榮陽1，吳桂云2，梁家海1，王青青1，姜重然2，王斌2
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