自主導(dǎo)航果園作業(yè)機器人設(shè)計——基于自適應(yīng)遺傳算法和樣條曲線

李 斌，李 慧，葛 蓁

(1.重慶電子工程職業(yè)學(xué)院，重慶 401331；2.焦作師范高等專科學(xué)校 理工學(xué)院，河南 焦作 454000；3. 武漢工商學(xué)院 信息工程學(xué)院，武漢 430200)

?

自主導(dǎo)航果園作業(yè)機器人設(shè)計
——基于自適應(yīng)遺傳算法和樣條曲線

李 斌1，李 慧2，葛 蓁3

(1.重慶電子工程職業(yè)學(xué)院，重慶 401331；2.焦作師范高等專科學(xué)校 理工學(xué)院，河南 焦作 454000；3. 武漢工商學(xué)院 信息工程學(xué)院，武漢 430200)

為了提高果園精細(xì)作業(yè)的自動化程度、降低作業(yè)成本、推動機器人產(chǎn)品的應(yīng)用，設(shè)計了一種新的果園作業(yè)和管理的履帶式移動機器人，并提出了一種基于自適應(yīng)遺傳算法和樣條曲線的機器人自主導(dǎo)航算法，開發(fā)了基于VC++6.0編程的機器人PC控制器。機器人通過對位置角速度和姿態(tài)角速度的標(biāo)定，在控制器中對信號進行處理，并發(fā)出控制信號，提高了機器人軌跡控制的精度。對果園作業(yè)機器人進行了測試，結(jié)果表明：果園機器人在不平整路面上的作業(yè)穩(wěn)定性較好，將速度控制在0.15m/s時，機器人在20m的行駛過程中，其橫向最大偏差僅為0.016m，控制精度較高，對果園復(fù)雜地形的適應(yīng)能力較強，滿足了果園作業(yè)機器人的設(shè)計需求。

果園作業(yè)；機器人；自主導(dǎo)航；自適應(yīng)遺傳

0 引言

果園機器人的作業(yè)對象和工作環(huán)境具有較高的不確定性，給其設(shè)計帶來了較大的挑戰(zhàn)，尤其是給實際應(yīng)用帶來了較大的困難。由于果樹枝葉生長方向各向的不確定性，使機器人較難實現(xiàn)自主導(dǎo)航；在果園噴灑農(nóng)藥時，較難實現(xiàn)均勻噴藥；在果實成熟需要采摘時，也有一系列的問題需要解決，而在山地果園作業(yè)時，還需要提高機器人的自適應(yīng)能力。綜合上述問題可知：在果園機器人進行作業(yè)時，需要一種可編程控制的綜合作業(yè)和管理機器人，以提高機器人作業(yè)的自動機化程度，這對于實現(xiàn)果園的精細(xì)化作業(yè)具有重要的意義。

1 導(dǎo)航機構(gòu)和自適應(yīng)編碼設(shè)計

常用果園作業(yè)機器人的移動結(jié)構(gòu)主要有3種，包括輪式、履帶式和復(fù)合式。其中，輪式機器人具有質(zhì)量小、結(jié)構(gòu)簡單、控制方便、移動靈活及工作效率高等優(yōu)點；但其運動的穩(wěn)定性和作業(yè)環(huán)境及路況有關(guān)，在復(fù)雜的果園地形上，如何實現(xiàn)作業(yè)軌跡的精確操作，是果園機器人研究重點。本次研究采用履帶式機器人，其雖然移動較慢，但對土壤的保護性較好，越障平穩(wěn)，具有自動復(fù)位的功能。機器人的初始導(dǎo)航結(jié)構(gòu)如圖1所示。

1.角度傳感器 2.傳感器固定裝置 3.連接軸 4.果園機器人本體 5.導(dǎo)向輪

導(dǎo)航軌跡和機器人實際行進的偏差使用傳感器來測量，然后根據(jù)測量值對位姿進行測算。雖然這種機器人導(dǎo)航結(jié)構(gòu)簡單，位姿也容易推算，但是機器人的導(dǎo)航只能在很小的角度內(nèi)進行。因此，對導(dǎo)航機構(gòu)進行了改進，得到了如圖2所示的導(dǎo)航機構(gòu)。

改今后的機器人增加了姿態(tài)角傳感器和位置角傳感器，可使機器人在較大的角度內(nèi)進行導(dǎo)航。當(dāng)機器人在不平坦的果園地面工作時，機器人產(chǎn)生的上下擺動會對機器人的穩(wěn)定性造成影響，而調(diào)節(jié)架可使導(dǎo)向輪和導(dǎo)向管穩(wěn)定地結(jié)合，降低擺動對機器人的影響。

圖3為果園作業(yè)機器人的控制系統(tǒng)的示意圖。機器人利用電位傳感器得到導(dǎo)向機構(gòu)的位姿偏差，利用數(shù)據(jù)采集卡把采集得到的模擬量轉(zhuǎn)換為數(shù)字量；數(shù)字量經(jīng)過PC機處理后，控制電機系統(tǒng)實現(xiàn)機器人的跟蹤。

1.姿態(tài)角傳感器 2、6.傳感器固定裝置 3.連接軸 4.導(dǎo)向輪 5.調(diào)節(jié)架 7.位置角傳感器

圖3 果園作業(yè)機器人控制系統(tǒng)

PC機對機器人導(dǎo)航系統(tǒng)控制采用VC++編程的方式，通過編碼實現(xiàn)系統(tǒng)的自動化控制，主要流程如圖4所示。在程序的編制過程中，主要考慮對系統(tǒng)各種構(gòu)件的保護，因此當(dāng)導(dǎo)航位置角和姿態(tài)角大于一定數(shù)值時，機器人需要具有自動停止的功能，控制器輸出的電機PWM控制值也需要在一定的范圍之內(nèi)。根據(jù)傳感器濾波和信號采集及信號傳輸與控制所需要的時間，機器人1個導(dǎo)航周期設(shè)定為100ms。

圖5為機器人電機控制的結(jié)構(gòu)示意圖。機器人兩側(cè)履帶分別用一個直流伺服電機驅(qū)動，上位機利用串口和Modbus 控制卡連接，控制卡可以同時控制左側(cè)和右側(cè)兩路電機驅(qū)動器，來控制伺服電機的動作。上位機和Modbus控制卡采用Modbus工業(yè)通信協(xié)議。

圖4 機器人導(dǎo)航編碼流程示意圖

圖5 電機控制結(jié)構(gòu)圖

2 基于自適應(yīng)的遺傳算法和樣條曲線軌跡規(guī)劃和導(dǎo)航

果園作業(yè)機器人的自主導(dǎo)航主要依賴于運動路徑的規(guī)劃。機器人運動規(guī)劃一般分為兩種方法：一種方法是軌跡規(guī)劃，另一種方法是路徑規(guī)劃。路徑規(guī)劃一般是機器人按照某一性能指標(biāo)搜索得到最優(yōu)的規(guī)劃路徑；而軌跡規(guī)劃是指機器人的各個節(jié)點在空間坐標(biāo)上形成時間序列，包括位移、速度和加速度等。為了使機器人軌跡規(guī)劃更加精確，引入了三次多項式插值的方法。考慮果園作業(yè)機器人在一定的時間內(nèi)從初始位姿移動到目標(biāo)位姿問題，首先利用逆運動學(xué)原理，求出起始位置和終止位置的位移；然后求解機器人通過初始位置和終止位置的光滑函數(shù)，將機器人在初始位置和終止位置的速度設(shè)置為0，將時間設(shè)定為自變量，利用三次多項式進行擬合，保證機器人移動速度的連續(xù)性。其中，三次多項式的表達式為

θ(t)=a1t3+a2t2+a3t+a4

(1)

其中，θ為廣義坐標(biāo)；t為時間；a為三次多項式的系數(shù)。初始和終止的約束條件為

(2)

其中，T為一個周期內(nèi)機器人控制的總時間。因此得到三次多項式的計算系數(shù)為

果園作業(yè)機器人路徑規(guī)劃最短的樣條曲線優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)可以寫成

(4)

(5)

假設(shè)機器人第部分的關(guān)節(jié)角速度為

(6)

則有

(7)

其中，q′和t′的數(shù)值由控制位置的橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)決定，對x′值進行優(yōu)化會直接影響t′值的大小，最大角速度發(fā)生的位置在ti或者(ti,ti+1)區(qū)間，則

(8)

1)確定群體的規(guī)模、變量維數(shù)、交叉概率、變異概率、集散因子和迭代次數(shù)，確定型值點；

2)求出型值點，計算機器人的移動控制點；

3)利用自適應(yīng)編碼的方法建立初始種群；

4)計算機器人每條染色體對應(yīng)的時間控制點；

5)利用樣條曲線計算染色體對應(yīng)的速度、角速度、角加速度、角加加速度和關(guān)節(jié)力矩對應(yīng)的數(shù)值，并判斷數(shù)值是否超過約束的范圍；

6)計算機器人移動本體的適應(yīng)度值，按照適應(yīng)度的大小進行排序；

7)計算種群的平均適應(yīng)度值，并將此作為閾值，選取最大的平均適應(yīng)度個體，加入子代個體；

8)將機器人移動速度較低的個體和優(yōu)秀個體進行交叉，替代適應(yīng)度較低的個體，使個體在約束范圍內(nèi)，并自動加入到子個體中；

9)通過自適應(yīng)遺傳算法確定交叉和變異的概率；

10)進行交叉和變異，產(chǎn)生下一代種群；

11)計算個體適應(yīng)度的最大值，判別適應(yīng)度值的范圍，選取適應(yīng)值較大的值，來替代種群中較差的染色體；

12)當(dāng)滿足終止條件時，停止計算；否則，進入步驟4)，直到計算停止。

3 果園作業(yè)自主導(dǎo)航機器人性能測試

為了驗證自適應(yīng)遺傳算法和樣條曲線自主導(dǎo)航的精度，設(shè)計了果園作業(yè)機器人的試驗樣機。試驗樣機機器人本體包括機械本體和控制箱：控制箱主要由伺服電機、控制卡、電機驅(qū)動器和計算機組成，導(dǎo)航機構(gòu)主要由位置角傳感器、機器人姿態(tài)角傳感器和連接軸組成。在進行試驗時，在果園中預(yù)先鋪設(shè)導(dǎo)航管道，按照機器人作業(yè)路線鋪設(shè)導(dǎo)航管道行進。管道材料采用橡膠材質(zhì)，橡膠管道和導(dǎo)航輪進行嚙合，共同組成曲柄滑塊機構(gòu)。連接軸為連桿，通過檢測連接軸的電位傳感信號，對機器人相對于軌道的位姿進行檢測；利用控制器驅(qū)動機器人兩側(cè)履帶，通過控制速度，使機器人按照預(yù)設(shè)軌道行駛，實現(xiàn)機器人的自主導(dǎo)航功能。

圖6為機器人實驗測試的樣機模型。試驗地點選擇在不平的路面上，由于果園里兩行果樹的平均行距一般為4m，所以將軌道的距離鋪設(shè)為4m。本測試采用上海海智生產(chǎn)的電阻式角度傳感器，傳感器的型號為 WDJ22A-1-2K，結(jié)構(gòu)如圖7所示。WDJ22A-1-2K傳感器的有效角度達到了340°，抗干擾性較強，輸出信號穩(wěn)定而平滑，分辨率很高。

圖6 機器人樣機試驗?zāi)Ｐ?/p>

圖7 數(shù)據(jù)采集傳感器

圖8為機器人軌跡跟蹤過程測得的誤差曲線。其主要用于對機器人的橫向偏差進行了行駛距離偏差測量，機器人的行駛速度控制在0.15m/s。由測試結(jié)果可以看出：機器人在20m的行駛測試過程中，使用自適應(yīng)遺傳算法和樣條曲線對軌跡進行控制后，其橫向的最大偏差僅為0.016m，控制精度較高，滿足果園作業(yè)機器人的設(shè)計需求。

圖8 機器人橫向偏差測試曲線

4 結(jié)語

基于自適應(yīng)遺傳算法和樣條曲線，利用VC++編程軟件和PC處理器，設(shè)計了一種新的果園履帶式作業(yè)管理機器人，提高了果園精細(xì)化作業(yè)的自動化程度。對機器人進行了測試，并在編程過程中使用了自適應(yīng)遺傳算法和樣條曲線對軌跡進行了優(yōu)化，對位置角速度和姿態(tài)角速度進行了標(biāo)定。測試結(jié)果表明：利用PC處理器可以發(fā)出穩(wěn)定的速度控制信號，提高了機器人控制的穩(wěn)定性。由位移結(jié)果可以看出：機器人在20m的行駛測試過程中，其橫向的最大偏差僅為0.016m，控制精度較高。由于計算條件的限制，研究了機器人橫向的最大偏差，在后續(xù)的進一步研究中，需要對機器人的多種移動和控制性能進行考察，全面優(yōu)化機器人的性能，使其可以合理地投入到果園作業(yè)機器人的市場中。

[1] 陳運鵬,龍慧,劉志杰.我國施肥技術(shù)與施肥機械的研究現(xiàn)狀及對策[J].農(nóng)機化研究,2015,37(4):255-260.

[2] 姬江濤,鄭治華,杜蒙蒙.農(nóng)業(yè)機器人的發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢[J].農(nóng)機化研究,2014,36(12):1-4.

[3] 喬永亮,何東鍵,趙川源,等.基于多光譜圖像和SVM的玉米田間雜草識別[J].農(nóng)機化研究,2013,35(8):30-34.

[4] 姬長英,周俊.農(nóng)業(yè)機械導(dǎo)航技術(shù)發(fā)展分析[J].農(nóng)業(yè)機械學(xué)報,2014,45(9):44-54.

[5] 孟慶寬,何潔,仇瑞承,等.基于機器視覺的自然環(huán)境下作物行識別與導(dǎo)航線提取[J].光學(xué)學(xué)報,2014,34(7):1-7.

[6] 劉金龍,鄭澤鋒,丁為民，等.對靶噴霧紅外探測器的設(shè)計與探測距離測試[J].江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué),2013,41 (7): 368-370.

[7] 張二鵬,馬锃宏,耿長興,等.溫室懸掛噴施機跨壟作業(yè)控制系統(tǒng)設(shè)計[J].中國農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報,2013,18(6): 170-174.

[8] 馬锃宏,李南,李濤,等.缽體苗帶式供苗移栽機的設(shè)計與試驗[J].中國農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報,2015,20(3):216-222.

[9] 張春龍,黃小龍,劉衛(wèi)東,等.苗間鋤草機器人信息獲取方法的研宄[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報,2012,28(9): 142-146.

[10] 胡煉,羅錫文,曾山,等.基于機器視覺的株間機械除草裝置的作物識別與定位方法[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報,2013,29(10):12-18.

[11] 朱鳳武,于豐華,鄒麗娜,等.農(nóng)業(yè)機器人研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢[J].農(nóng)機工程,2013(6):10-13.

[12] 吳巖,杜立宇,高明和,等.農(nóng)業(yè)面源污染現(xiàn)狀及其防治措施[J].農(nóng)業(yè)環(huán)境與發(fā)展,2011(1):64-67.

[13] 楊慧,劉立晶,劉忠軍,等.我國農(nóng)田化肥施用現(xiàn)狀分析及建議[J].農(nóng)機化研究,2014,36(9):260-264.

[14] 張霞,蔡宗壽,李歡.我國化肥生產(chǎn)能源消費現(xiàn)狀分析[J].現(xiàn)代化工,2014,34(10):12-15.

[15] 付麗霞,李云樂.農(nóng)業(yè)面源污染的現(xiàn)狀、問題及對策探析[J].食品安全質(zhì)量檢測學(xué)報,2014,5(7): 2285-2289.

[16] 欒江,仇煥廣,井月,等.我國化肥施用量持續(xù)增長的原因分解及趨勢預(yù)測[J].自然資源學(xué)報,2013, 28(11):1869-1878.

[17] 沈德軍.農(nóng)作物葉面施肥的意義、機理及技術(shù)要點[J].安徽農(nóng)學(xué)通報,2012,18(12):111-112.

[18] 魚彩彥.葉面施肥技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用[J].農(nóng)業(yè)與技術(shù),2013,33(12):30.

[19] 曹瑩,王秀英,孟軍,等.秸稈利用現(xiàn)狀及其生物炭化前景探析—以遼寧省彰武縣為例[J].作物雜志,2012(4):9-12.

[20] 謝文艷,樊貴盛,周懷平.秸稈還田方式對旱地玉米產(chǎn)量和水分利用效率的影響[J].農(nóng)業(yè)機械學(xué)報,2011,42(11):60-67.

[21] 慕平,張恩和,王漢寧,等.不同年限全量玉米秸稈還田對玉米生長發(fā)育及土壤理化性狀的影響[J].中國生態(tài)應(yīng)用學(xué)報,2012,20(3):291-296.

[22] 趙偉,陳雅君,王宏燕,等.不同秸稈還田方式對黑土土壤氮素和物理性狀的影響[J].玉米科學(xué),2012,20(6):98-102.

[23] 鄭建斌.秸稈還田對水稻產(chǎn)量與土壤性狀的研究初探[J].中國農(nóng)業(yè)信息,2012(11):55.

[24] 楊濱娟,錢海燕,黃國勤,等.秸稈還田及其研究進展[J].農(nóng)學(xué)學(xué)報,2012,2(5):1-4.

[25] 孔德剛,張超,張帥,等.秸稈深施機單體設(shè)計及秸稈深施裝置的試驗研究[J].東北農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報,2013,44(2):115-120.

[26] 楊林,楊斌,康金波.SGTN-160 型滅茬旋耕起壟機的研發(fā)簡介[J].農(nóng)業(yè)機械,2009(6)：86-87.

[27] 戴飛,張鋒偉,趙春花,等.快速腐熟秸稈還田機設(shè)計與試驗[J].農(nóng)業(yè)機械學(xué)報,2010,41(4):47-51.

[28] 王文明,王春光.彈齒滾筒撿拾裝置的研究與發(fā)展[J].農(nóng)機化研究,2012,34(10):221-225.

[29] 王慶惠,王學(xué)農(nóng),陳發(fā),等.滾刀式秸稈粉碎裝置的設(shè)計及實驗研究[J].新疆農(nóng)業(yè)科學(xué),2012,49(2): 279-284.

[30] 孔德剛,翟利民,劉立意,等.秸稈深施還田歷經(jīng)時間對蓄水效果的影響[J].東北農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報,2013,44(5):90-97.

Design of Autonomous Navigation Orchard Operating Robot Based on Adaptive Genetic Algorithm and Spline Curve

Li Bin1, Li Hui2, Ge Zhen3

(1.Chongqing College of Electronic Engineering, Chongqing 401331,China; 2.College of Science and Technology, Jiaozuo Teachers College, Jiaozuo 454000, China; 3. School of Information Engineering, Wuhan Technology and Business University, Wuhan 430200, China)

In order to improve the automation level of the orchard fine work, reduce the operating costs, and promote the application of robot products, a new type of robot is designed, and an autonomous navigation algorithm based on adaptive genetic algorithm and spline curve is proposed, which is based on VC++6.0 programming. In the controller, the robot is processed by the signal in the controller, and the control signal is sent out to improve the accuracy of robot trajectory control. The test results can be seen from the test results, the stability of orchard robot on uneven pavement is better, and the speed control in 0.15m/s, the maximum deviation of the robot is 0.016m, the control precision is high, and the adaptive ability of orchard complex terrain is strong.

orchard operation; robot； autonomous navigation; adaptive genetic algorithm

2015-12-16

重慶市教委科學(xué)技術(shù)研究項目(KJ1402909)；武漢工商學(xué)院科學(xué)研究項目(A2015005)

李 斌(1981-)，男，重慶人，實驗師。

葛 蓁(1983-)，女，河南商城人，講師，碩士，(E-mail) gezhen1983@sina.cn。

S225.93；TP242

A

1003-188X(2017)02-0047-05