賈如春
摘 要:基于神經網絡模糊PID的智能環保衛士“機器人”采用數字圖像處理技術的智能垃圾識別系統,通過CMOS數字圖像傳感器識別垃圾;以太網通信技術同Internet聯網,實現雙向互通;設計了斬波恒流細分步進電機驅動方案,驅動機器人拾取和回收目標垃圾;軟件上采取了模糊PID算法,實現靈活的機器人控制;設計了最優化的垃圾搜尋路線確定算法,使機器人高效快捷地尋找目標垃圾。運用模糊PID算法的舵機系統控制電機驅動部分,采用步進電機對目標垃圾進行拾取和回收,同時,根據服務性機器人的特點及需求,采用無線以太網接入Internet網,對機器人進行智能遠程操控。
關鍵詞:神經網絡;模糊PID;智能環保;機器人
基于神經網絡模糊PID的智能環保衛士“機器人”是一個能在特定場所,按高效的路徑進行搜索,實現預定垃圾搜索識別,然后拾取目標垃圾的環保智能小,充分實現了智能機器人代替手動人力來對街道、公園等大中小型平面場所的垃圾的清潔環保工作,從內部系統實現上采取了模糊PID算法,設計最優化的垃圾搜尋路線確定算法,使機器人高效快捷地尋找目標垃圾,靈活的的可監控控制的機器人。
一、人工智能機器人國內外技術水平比較分析
根據WTEC評估結果,環保機器人室外導航、機器人體系結構( 控制、機構和計算的集成)、以及部分服務和個人機器人領域等美國始終保持領先地位:日本和韓國在機器人移動技術、人形機器人和部分服務和個人機器人(包括娛樂)領域處于領先位置。歐洲在結構化環境的移動技術,包括城市交通領域保持領先。歐洲還在助老和家庭服務機器人領域資助了重大計劃。澳大利亞在定位和導航的理論和應用方面具有優勢。
我國學術界和企業界在863計劃和國家自然科學基金等項目的支持下,先后針對上述技術進行攻關,并取得大量研究成果。但值得指出的是大多數研究成果都停留在理論研究層面,并沒有將研究成果在產品技術上體現出來。從成果應用上看,我國的服務機器人主要以吸塵器機器人和教育平臺為主。
二、人工智能環保機器人在我國發展趨勢
縱觀國內外服務機器人的發展,可以發現服務機器人在我國具有廣闊的市場空間。首先是老齡化社會和殘疾人服務對服務機器人的市場需求。目前我國60歲以上人口已超過總人口的10%,預計到2015年國老年人口總數將達到2億人,人口的老齡化問題將成為中國面臨的前所未有的新挑戰;此外,我國殘疾人占總人口比重位居全世界較高國家之列。可以預計,在不遠的將來,老年人和殘疾人的護理將成為社會的一個重要負擔 需要一大批護理機器人提供諸如取物、喂飯、翻書等服務,幫助、照顧老年人和殘疾人的日常生活,提高他們的生活質量,從而減少社會對護理人員的數量和要求。
三、基于神經網絡模糊PID的智能環保衛士“機器人”設計原理
本系統采用圖像傳感器對圖像信號進行采集,其圖像傳感器的原理是利用光電器件的光電轉換功能,將感光面上的光像轉換為與光像成相應比例關系的“圖像”電信號的一種功能器件。 圖像傳感器的兩大主流是CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor金屬氧化物半導體元件)和CCD(ChargedCoupled Device電荷耦合元件),CMOS圖像傳感器的發展得益于CMOS集成電路工藝的成熟,相對于CCD圖像傳感器,它具有較低的電源功耗、較高的感光度以及更靈活的圖像捕獲能力等特點。隨著芯片制造技術和信號處理技術的發展,CMOS圖像傳感器日益受到重視,其應用領域也越來越廣,已成為固體圖像傳感器的研發熱點。,CMOS圖像傳感器的總體由光敏像元陣列、行選通邏輯、列選通邏輯、定時和控制電路、片上模擬信號處理器(ASP)構成,數字式CMOS圖像傳感器還集成有片上模數(A/D)轉換器。
人工智能環保機器人的圖像采集系統采用了CMOS圖像傳感器OV6620的攝像頭,OV6620的最大分辨率為352×288。OV662O是美國OmniVision公司生產的CMOS圖像傳感器,以其高性能、低功耗適合應用在嵌入式圖像采集系統中,本系統圖像數據的輸入都是通過0V6620采集進來的。 OV6620集成在一個板卡上,有獨立的17 MHz晶振。輸出3個圖像同步的時序信號:像素時鐘PCLK、幀同步VSYNC和行同步HREF。同時,還可以通過8位或16位的數據總線輸出RGB或YCrCb格式的圖像數據。硬件設計上,有2個問題需要解決,一個是圖像采集的嚴格時序同步,另一個就是雙CPU 共享SRAM的總線仲裁。
四、基于神經網絡模糊PID的智能環保衛士“機器人”工作過程
基于神經網絡模糊PID的智能環保衛士“機器人”主要由HCS12X(圖像采集及處理)核的程序及XGATE(電機控制及以太網通信)核的程序兩部分。HCS12X(圖像采集及處理)主要完成圖像采集及處理,以提取目標位置,確定搜索路徑等提供上層策略。XGATE(電機控制及以太網通信)主要完成電機控制以及以太網通信任務。系統開機上電后,進行自動初始化,然后緊接著環保車等待圖像采集過程的結束,判斷是否有垃圾的存在。如果存在特定的垃圾,且當垃圾距離遠的時候,環保車就會調用跟蹤程序,去跟蹤目標,直到到達目標的周圍,自動接近目標。當到達目標垃圾的一定范圍內后,環保車就會調用目標拾取程序,通過控制舵機系統,將目標拾取到車載箱中。當然如果圖像采集完畢后目標垃圾的位置滿足舵機的范圍,系統就會直接控制舵機,拾取目標,然后記錄當前的位置,最后規劃搜索路徑,重新開始圖像采集。在系統中我們使用了大量的狀態機制進行各種狀態的判別和調用。打開圖像采集數據庫,提取圖像的數據,然后進行邊緣提取,計算封閉區域的面積及形狀。如果滿足設定范圍值,那么記錄位置和目標的大小,同時上傳給主控器可以拾取的信號,然后開啟其他狀態操作;如果沒有發現特定目標,上傳給主控器搜索信號,開啟搜索狀態。