智能移動式果蔬采摘機器人設(shè)計——基于SOPC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

鄧　榮

(重慶工程職業(yè)技術(shù)學院，重慶　402260)

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智能移動式果蔬采摘機器人設(shè)計——基于SOPC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

鄧榮

(重慶工程職業(yè)技術(shù)學院，重慶402260)

摘要：果蔬采摘機器人一般采用移動式機器人，雖有著強大的計算能力和移動性，但其感知能力的局限性限制了其智能的發(fā)展。為了提高果蔬采摘機器人的智能移動性能，使其擁有更好的實現(xiàn)自主導航的能力，采用(system on a programma-ble chip，SOPC)微處理器系統(tǒng)設(shè)計了一種新的智能移動式機器人控制系統(tǒng)，并采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對其進行了優(yōu)化，大大提高了機器人移動的精確性，增強了輸入和輸出的線性關(guān)系，使控制系統(tǒng)在單片芯片上實現(xiàn)了復雜系統(tǒng)的全部功能。通過測試發(fā)現(xiàn)：機器人的移動躲避障礙物時速度的穩(wěn)定性較好，移動誤差較低，實現(xiàn)了果蔬采摘無人控制下的智能移動。

關(guān)鍵詞：果蔬采摘機器人；智能移動；自主導航；SPOC技術(shù)

0引言

現(xiàn)代果實采摘機器人已經(jīng)開始應(yīng)用智能化控制系統(tǒng)，對整個系統(tǒng)影響較大的是傳感器的工作性能。受實際采摘環(huán)境的影響，傳感器工作時一般都是非線性的，其測量系統(tǒng)的輸入與輸出并不能夠保證完全的線性。為了解決這個問題，除了采用硬件補償外，軟件補償方法則更加實用，因此受到了廣泛的關(guān)注。基于FPGA的SOPC技術(shù)與簡單的IC芯片設(shè)計不同，它可以將現(xiàn)有的模塊資源整合為一個完整的系統(tǒng)，功能由FPGA芯片直接實現(xiàn)，微處理器的性能和外圍接口電路可以由用戶直接編程實現(xiàn)。該方法大大節(jié)省了成本，提高了計算資源的利用率，縮短了開發(fā)周期，且兼容性較好，將其應(yīng)用在智能移動機器人的設(shè)計過程中，具有重要的現(xiàn)實意義。

1智能移動式果蔬采摘機器人總體設(shè)計

移動機器人的計算能力和移動性能非常強大，但其感知能力較弱，限制了其智能性發(fā)展；而無線網(wǎng)絡(luò)和傳感器可以為果實采摘移動式機器人提供智能的感知能力，對于復雜環(huán)境還可進行大范圍的實時監(jiān)測，可以完成計算和通訊任務(wù)，提高機器人路徑的規(guī)劃能力，實現(xiàn)機器人智能化自主導航，從而提高果實的采收效率和精確性。

智能移動式果蔬采摘機器人使用了主動式的結(jié)構(gòu)，通過上位機發(fā)出指令，協(xié)調(diào)各個子系統(tǒng)完成工作，如圖1所示。其中，上位機由SOPC微處理器系統(tǒng)代替，數(shù)據(jù)處理在DSP中完成，SOPC負責數(shù)據(jù)的融合、任務(wù)的分配和策略選擇，協(xié)同各個子模塊完成工作；子模塊主要通過傳感器、驅(qū)動電機等實現(xiàn)速度、方向、移動限位開關(guān)和攝像頭等的控制。果蔬采摘機人總體結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖1　機器人控制系統(tǒng)設(shè)計

圖2中，機器人的執(zhí)行末端安裝了兩個攝像頭，兩個攝像頭被安裝在機械手小臂上，攝像頭作為機器人的雙目，實現(xiàn)了機械手目標自動定位的功能；使用SOPC微處理控制系統(tǒng)控制機器人的移動和果實的抓取，當遇到障礙物時，微處理器可以計算障礙物的距離，從而調(diào)整移動速度和方向，成功的繞過障礙物。

圖2　果蔬采摘智能移動機器人總體設(shè)計

2智能移動機器人結(jié)構(gòu)和控制算法設(shè)計

對于移動式機器人的設(shè)計，控制機器人使用的傳感器較多，傳感器的控制可以寫成函數(shù)的形式，表示為

y=f(x,t1,t2,...,tk)

(1)

其中，x可作為目標參量的待測量；t1,t2,...,tk作為k個非目標量；y為傳感器輸出量。由于待測目標參量和非目標參量不是非線性的，可以利用算法將其向線性函數(shù)逼近，在實際測量模型中，輸入量為非目標測量數(shù)據(jù)，輸出量為目標參量，利用一定的算法，通過調(diào)整模型的相關(guān)參數(shù)，降低系統(tǒng)的控制誤差，達到設(shè)計要求。

圖3　控制電路圖

機器人和物體之間的距離一般采用三角測量方法來確定，利用傳感器的紅外管發(fā)出紅外光線，當紅外光碰到障礙物時會被反射回來，被反射回來后進入探測器，可以實時的測得障礙物的距離。PSD傳感器的位置如圖4所示。

圖4　PSD傳感器位置示意圖

圖5表示在SOPC控制下舵機的執(zhí)行原理，控制電路接受信號后控制電機轉(zhuǎn)動，電機通過齒輪組進行變速后輸出到舵盤；電機的輸出軸和反饋電位計相連接，舵盤轉(zhuǎn)動的同時帶的反饋電位計，反饋后決定電機的轉(zhuǎn)動方向和速度，從而達到停止的目的。為了提高機器人控制的精度，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，根據(jù)系統(tǒng)的運行狀態(tài)，利用PID調(diào)節(jié)器，對機器人智能移動進行優(yōu)化設(shè)計，其原理如圖6所示。

圖5　SOPC控制舵機執(zhí)行原理

圖6　基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的PID控制器結(jié)構(gòu)

為了提高系統(tǒng)的控制精度，對控制對象進行離散化，并采用PID控制器對系統(tǒng)進行控制。PID控制器的算法可以表示為

u(k)=u(k-1)+kp[error(k)-error(k-1)]+

kierror(k)+kd[error(k)-

2error(k-1)+error(k-2)]

(2)

其中，kp、ki、kd分別為積分常數(shù)；u(k)為控制函數(shù)；error(k)為控制誤差。那么，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層可以寫成

(3)

其中，M表示控制系統(tǒng)的復雜度。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層的輸入和輸出可以表示為

(4)

(5)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出層的輸入和輸出可表示為

重慶—中國茶葉主要發(fā)源地之一，優(yōu)質(zhì)茶葉盛產(chǎn)之地。每隔幾年，重慶茶葉學會和商會都會進行十大名茶的評選，永川秀芽多次被評為重慶十大名茶之一。

(6)

輸出層輸出節(jié)點分別對應(yīng)3個可調(diào)參數(shù)kp、ki、kd，其輸出層的Sigmoid函數(shù)為

(7)

取性能指標函數(shù)為

(8)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)系數(shù)需要利用梯度下降法來修正，在加權(quán)系數(shù)的負方向?qū)(k)進行搜索調(diào)整。為了加快收斂速度，加入一個全局極小慣性項，有

(9)

其中，η為學習速率，α為慣性系數(shù)。

(10)

通過以上分析，可以得到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出層的學習算法為

(l=1,2,3)

(12)

隱含層的加權(quán)系數(shù)學習算法可以表示為

(13)

g′(·)=g(x)[1-g(x)],f′(·)=[1-f2(x)]/2

(14)

在仿真中，利用的是離散化的控制對象，對障礙物的位移進行實時反饋，從而調(diào)整機器人控制系統(tǒng)的精度，提高機器人智能化移動的高效性。

3智能移動式果蔬采摘機器人性能測試

為了驗證本次研究設(shè)計的智能移動機器人的可靠性，對采摘機器人的移動性能進行了測試，包括機器人移動速度控制、躲避障礙物控制和移動誤差。測試場景如圖7所示。

圖7　果蔬采摘機器人測試場景

在果蔬采摘機器人的移動過程中，設(shè)置了障礙物，對機器人的輸入量和目標量進行設(shè)定后，對3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓練。其中，輸入層、隱含層和輸出層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點分別為18、28、16個，每個設(shè)計元節(jié)點用傳感器代替。通過計算，得到了采摘機器人移動速度隨時間變化曲線，如圖8所示。

由圖8可看出：當遇到障礙物時，機器人首先降低行駛速度，當速度降低到接近零時開始調(diào)整方向，然后再加速通過，其速度的控制比較精確和穩(wěn)定。

本文共采集了80個樣本對數(shù)據(jù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，通過不斷的訓練，得了如圖9所示的移動路徑結(jié)果。由圖9可以看出：機器人可以成功地躲避障礙物，最終到達終點。在不使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法時，使用微處理器對誤差進行統(tǒng)計，通過計算得到了如圖10所示的收斂殘差。

圖8　采摘機器人移動速度隨時間變化曲線

圖9　采摘機器人移動路徑結(jié)果圖

圖10　非神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)殘差控制收斂曲線

由圖10可以看出：在計算到2000ms時，計算誤差接近于0，計算迭代時間較長，殘差不易收斂。

圖11為機器人在躲避障礙物、使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進行樣本訓練時得到的位移殘差曲線。由圖11可以看出：在計算到600ms時，計算誤差便開始接近于0，計算迭代時間較短，殘差易收斂，從而驗證了本文算法的可靠性。

圖11　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)殘差控制收斂曲線

4結(jié)論

1)為了提高果實采摘機器人的自主導航能力，提高智能化移動的速度和精度，提升果實采摘機器人的自主感知能力，利用SOPC微處理系統(tǒng)技術(shù)，結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制算法，設(shè)計了一款新的智能移動機器人，從而大大增強了果實采摘機器人輸入和輸出的線性關(guān)系，使其可以在單片芯片上實現(xiàn)復雜的系統(tǒng)控制，降低了開發(fā)成本。

2)對智能移動果蔬采摘機器人的性能進行了測試，結(jié)果表明：采摘機器人可以根據(jù)障礙物自主的調(diào)整移動速度，實現(xiàn)其智能化移動控制；可以有效地繞過障礙物，實現(xiàn)自主導航性；使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法可以有效地提高移動的精度，為高精度果蔬采摘機器人的設(shè)計提供了技術(shù)參考。

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Design of Intelligent Mobile Fruit Picking Robot——Based on Neural Network Algorithm and SOPC Technology

Deng Rong

(Chongqing Vocational Institute of Engineering, Chongqing 402260,China)

Abstract：Fruit and vegetable picking robots generally use the mobile robot, which has a powerful computing capacity and mobility. However,the limitations of their sensing ability limits the development of the intelligent. In order to improve fruit picking robot intelligent mobile performance, it has better achieve autonomous navigation capabilities by SOPC of a new intelligent mobile robot control system, and it optimized neural network algorithm, greatly improved the accuracy of mobile robot, enhanced the linear relationship between the input and output, made control system on a single chip realize all the functions of the complex system. Through the test, it is found that the speed of the robot's movement is better and the moving error is lower, and the intelligent movement of the fruit and vegetable picking is realized.

Key words：fruit picking robot; intelligent mobile; autonomous navigation; SPOC technology

中圖分類號：S225.91；TP242

文獻標識碼：A

文章編號：1003-188X(2016)08-0184-05

作者簡介：鄧榮(1977-)，女，重慶人，副教授，碩士，(E-mail)dengrong1977@126.com。

基金項目：重慶市教委科學技術(shù)研究項目(KJ1403209);重慶市社會科學規(guī)劃博士項目(2014BS117)

收稿日期：2015-07-28