基于機器視覺的玉米秸稈行實時定位機器人設計

張　麗，胡應占，汪小志，鮑秀蘭

(1.河南工業職業技術學院，河南 南陽　473000；2.南昌工學院，南昌　330108；3.南昌大學，南昌　330031；4.華中農業大學，武漢　430070)

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基于機器視覺的玉米秸稈行實時定位機器人設計

張麗1，胡應占1，汪小志2,3，鮑秀蘭4

(1.河南工業職業技術學院，河南 南陽473000；2.南昌工學院，南昌330108；3.南昌大學，南昌330031；4.華中農業大學，武漢430070)

摘要：為了實現機器人玉米秸稈行的精確定位，對耕作玉米機器人的結構進行了改進，并提出了一種基于泰勒級數展開式的RSSI定位方法，提高了機器人玉米秸稈行的定位精度。定位系統使用高清晰度的攝像機采集圖像，并采用PID閉環反饋的方式控制機器人的位移，利用PC主控端圖像處理，實現了實時定位功能。為了驗證機器人玉米秸稈行定位的可靠性，采用田間試驗的方法對機器人的性能進行了測試。結果表明：RSSI定位方法的定位精度較高，且圖像處理系統可以準確地標定玉米秸稈行，實現機器人在玉米田中的精確定位，避免了機器人在作業過程中對農作物造成損害。

關鍵詞：玉米秸稈；實時定位；機器視覺；閉環系統；反饋調節

0引言

為了實現農業機械的自動導航功能，首先需要解決的兩個問題是定位和控制：定位是精確地判斷農業機械的位置及相對于參考點的位置；控制包括決策和末端執行件的控制，如偏轉位移、行進速度等，使機器人按照預定的位置規劃路徑。機器人采用自動導航系統，實現了上位機決策系統和下位機控制系統的結合：上位機主要負責圖像的實時處理及導航的決策；下位機主要負責機器人執行末端的控制。該方法使機器人從整體上具有可靠性和實時性的等特點，總體設計框圖如圖1所示。其中，攝像機可以實時采集農田圖像信息，通過USB總線將圖像信息傳輸至主控計算機；PC機對圖像進行處理，完成基本控制路徑的識別和精確定位，從而計算出機器人的控制路徑，決策出機器人的位移。決策結果使用CAN總線傳送到位移控制器，位移控制器給出電流信號，對液壓裝置進行控制，從而完成機器人的自動導航。

1機器人結構總體設計

為了實現機器人玉米秸稈行的精確定位，需要對玉米機器人的結構進行改進，主要是使用高清晰度的攝像機和PLC反饋調節系統。其中，系統采用PID閉環反饋調節系統，而系統中的PC主控端具有圖像處理的功能。機器人的總體結構如圖2所示。

圖1　機器人總體設計框圖

1.動力部分　2.農機具　3.液壓油缸　4.攝像機

農機具機器視覺自動導航系統包括主控計算機、攝像機、橫向位移控制器、液壓系統和農機具等。為了實現施肥的精密控制，使用PID控制器來調整機器人的移動誤差，結構框架如圖3所示。

圖3　機器人位移誤差PID控制器

利用PID控制器對機器人的位移誤差進行控制，其控制方程為

(1)

其中，kp表示積分調節系數；ki表示微分調節系數；kd表示比例調節系數；T表示采樣周期；e表示位移誤差控制。其中，位移的初始輸入多少可以通過系統定位來控制。

2實時定位系統設計

無線信號的信號強度隨著傳播距離的增加而衰減，根據移動終端測量接收到的信號強度和已知的無線信號衰落模型，可以估算出收發方之間的距離；根據多個估算的距離值，可以計算出移動終端的位置。田地一般空間較小，通常的測距方法不適合小空間的測量，而基于RSSI的測距方法則沒有這個缺點，且其信號模型在小范圍內比較接近理論值，實時定位的基礎是三邊測量和泰勒級數展開定位法。

2.1三邊測量法

首先假設3個位置，這3個位置是3個圓的圓心A、B、C，如圖4所示。

圖4　三邊測量法

3個位置對應的坐標是(x1,y1),(x2,y2), (x3,y3)，而3個圓的交點便是待定位的位置，其坐標為 (x,y)。假設無線接入點和測量點的距離為d1、d2、d3，則可以得到

(2)

對式子進行變換可以得到

(3)

終端坐標的位置可以表示為

(4)

2．2泰勒級數展開定位法

(5)

(6)

(7)

真實位置坐標和近似位置坐標的偏移量為

(8)

式(8)在近似位置處利用泰勒級數展開，并去除一階偏導各項，則

(9)

各偏導數經計算為

(10)

通過整理可得

(11)

做如下假設

(12)

則式(11)可簡化為

Δdi=axiΔx+ayiΔy

(13)

于是可得

(14)

做如下定義

(15)

于是可以得到

HΔρ=Δd

(16)

3玉米秸稈行實時定位機器人測試

為了測試機器人玉米秸稈行定位的有效性和可靠性，本文采用田間試驗的方法對機器人進行了測試，項目主要包括行中心線的標定和二值化處理結果。其中，機器人的示意圖如圖5所示。該機器人裝由高清攝像頭，可以完成圖像采集，并通過PC機對圖像進行處理，基本流程如圖6所示。

圖5　測試玉米壟間行走機器人示意圖

圖6　圖像采集和處理過程示意圖

本文在研究吸取了其他農作物行識別的各項關鍵技術的基礎上，重點實現作物行的特征點提取、優化。同時，利用Hough變換進行作物行的提取，最終與原來的彩圖上畫出提取的直線，結果如圖7所示。

由圖7可以看出：通過圖像處理標定后，在玉米秸稈中間位置可以出現一條明顯的直線，根據此直線可以實現玉米秸稈行的準確定位。

圖8為玉米秸稈行圖像的二值化結果圖。由圖8可以看出：通過二值化處理，玉米秸稈行可以清晰地顯示出輪廓，有助于玉米秸稈行的定位。通過多次實驗對誤差進行了統計，得到了定位誤差統計表如表1所示。

圖7　玉米秸稈行識別結果

圖8　二值化輪廓圖

實驗編號實際坐標測得坐標誤差1(5.302,30.69)(5.231,30.62)0.07022(40.63,33.16)(40.52,33.11)0.07033(38.14,27.05)(38.03,26.93)0.08284(11.91,49.38)(11.85,49.37)0.08245(6.185,46.01)(6.104,46.02)0.0795

由表1可以看出:通過5次試驗后發現，該系統的定位穩定性較好，誤差波動不大，最大誤差僅為0.828cm，玉米秸稈行的定位精度較高。

為了驗證本文使用的RSSI泰勒級數展開定位方法的優勢，使用質心算法和Dv-hop算法與其進行對比，如表2所示。通過對比發現：RSSI泰勒級數展開定位的精度明顯比其他算法高，從而驗證了該定位算法的可靠性。

表2　3種算法誤差對比

4結論

設計了一種新的玉米耕作機器人的機器視覺系統，并提出了RSSI的泰勒展開技術定位計算方法，有效地提高了玉米耕作機器人對玉米秸稈行的識別準確率及作業精度。

對機器人和機器視覺定位系統的性能進行測試，并使用高清攝像機完成圖像采集，且利用PC主控端圖像處理，實現了實時定位功能及機器人位移偏轉量的控制。通過測試發現：本文提出的RSSI定位方法的定位精度比質心算法和Dv-hop算法都要高，且圖像處理系統可以準確地標定玉米秸稈行，從而驗證了該系統的有效性和可靠性，為WSN和機器視覺技術在玉米耕作機器人上的應用提供了較有價值的參考。

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Design for Line Real-time Positioning Robot of Corn Stalk Based on Machine Vision

Zhang Li1, Hu Yingzhan1, Wang Xiaozhi2,3, Bao Xiulan4

(1.Henan Polytechnic Institute, Nanyang 473000, China; 2.Nanchang Institute of Science & Technology, Nanchang 330108, China; 3.Nanchang University,Nanchang 330031, China; 4.Huazhong Agricultural University,Wuhan 430070, China)

Abstract：In order to achieve accurate positioning robot corn stalk line, the structure of farming corn robot is improved, and it put forward a kind of RSSI localization method based on Taylor series expansion, and increase the corn stalk line robot positioning accuracy.Together with the method of PID closed-loop feedback control,by using high resolution camera gathering image,the positioning system use the PC master side image processing the displacement of the robot , realized the real-time positioning function. In order to verify the reliability of the robot corn stalk line, and adopt the method of field experiments on the performance of the robot were tested.Through test,it was found that the proposed RSSI positioning method of positioning accuracy is higher, and the image processing system can accurate calibration of corn stalk line, which can accomplish the precise positioning of the robot in the corn field and avoid the robot in the process of operation causing damage to the crops.

Key words：corn stalk; real-time positioning; machine vision; the closed loop system; feedback adjustment

文章編號：1003-188X(2016)06-0041-05

中圖分類號：S225.5+1；TP391.41

文獻標識碼：A

作者簡介：張麗(1979-)，女，河南南陽人，講師，碩士。通訊作者：汪小志(1981-)，女，武漢人，講師，博士研究生，(E-mail)wangxiaozhi@ncu.edu.cn。

基金項目：湖北省自然科學基金項目(2014CFB322)

收稿日期：2015-05-25