基于物聯(lián)網(wǎng)的果園避障除草機(jī)定位導(dǎo)航控制系統(tǒng)研究

劉玉潔，陳 聰

(珠海城市職業(yè)技術(shù)學(xué)院，廣東 珠海 519090)

0 引言

物聯(lián)網(wǎng)是互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用拓展，它通過智能感知、識(shí)別技術(shù)與普適計(jì)算等通信感知技術(shù)，把人與機(jī)器緊密地聯(lián)系在一起，利用傳感器技術(shù)在很多領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了智能化自動(dòng)控制和可視化遠(yuǎn)程控制等，是計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)之后信息產(chǎn)業(yè)最重要的發(fā)展方向。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)基于大量的微型傳感器和無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)，也逐漸被應(yīng)用在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，如很多農(nóng)機(jī)的自動(dòng)化控制及遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)。自動(dòng)割草機(jī)是近幾年研發(fā)的一種新型農(nóng)機(jī)器具，其利用無(wú)線傳感技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)割草的自動(dòng)化控制。除草機(jī)如果采用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對(duì)其進(jìn)行改造，可以實(shí)現(xiàn)除草機(jī)的自動(dòng)化作業(yè)。紅外線傳感器是物聯(lián)網(wǎng)中最常用的傳感器，可以從尺寸方面降低器件的外觀尺寸，利用紅外線發(fā)射端，可以檢測(cè)到兩個(gè)方向的障礙物的環(huán)境信息，將障礙物信息反饋給除草機(jī)，實(shí)現(xiàn)除草機(jī)自動(dòng)避開障礙物的功能。

1 除草機(jī)果園果樹及障礙物定位導(dǎo)航算法

基于測(cè)距的方法有TOA、AOA和RSSI等。AOA技術(shù)是利用多天線陣列技術(shù)，利用多個(gè)發(fā)射和接收點(diǎn)對(duì)未知節(jié)點(diǎn)進(jìn)行測(cè)算，根據(jù)裝置之間的相對(duì)方位和交點(diǎn)，測(cè)定未知節(jié)點(diǎn)的相對(duì)距離。

基于AOA的除草機(jī)障礙物定位原理如圖1所示。其定位原理較為簡(jiǎn)單，但較容易受到噪聲等外界因素的影響，其定位精度不能滿足高精度定位的需求，因此可以結(jié)合RSSI測(cè)距定位算法。

圖1 基于AOA的障礙物定位原理

RSSI定位主要是基于發(fā)射和接受到信號(hào)的強(qiáng)度，根據(jù)信號(hào)的損耗估算離障礙物的距離，這是因?yàn)樾盘?hào)強(qiáng)度在傳播過程中隨著距離的增加而衰減。其計(jì)算公式為

(1)

其中，Pt、Pr分別表示除草機(jī)天線的發(fā)射功率和接收功率；Gt、Gr分別表示除草機(jī)發(fā)射天線和接收天線的天線增益；λ為表示信號(hào)載波波長(zhǎng)；R為表示信號(hào)傳輸距離。基于距離的定位方法容易受到外界環(huán)境因素的影響而產(chǎn)生波動(dòng)，除了基于距離的定位方法，利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)還可以采用三邊測(cè)量和極大似然估計(jì)得方法。三邊測(cè)量方法主要是利用很多已知位置的傳感器節(jié)點(diǎn)，通過位置坐標(biāo)聯(lián)立方程，確定位置節(jié)點(diǎn)的位置坐標(biāo)，如圖2所示。

圖2 三邊測(cè)量法原理

如圖2所示，根據(jù)三邊測(cè)量法的基本原理，假設(shè)A(x1,y1)、B(x2,y2)、C(x3,y3)3個(gè)節(jié)點(diǎn)的位置已知，D(x,y)是未知節(jié)點(diǎn)，未知節(jié)點(diǎn)與參考節(jié)點(diǎn)之間的距離用d1、d2、d3來表示，則可以通過聯(lián)立方程得到

(2)

用前兩個(gè)方程分別減第3個(gè)方程，將方程組線性化為

AX=b

(3)

其中

(4)

可以利用最小二乘法求解方程組，最后得到位置坐標(biāo)。根據(jù)這種原理，還可以采用極大似然估計(jì)的方法來確定多個(gè)未知節(jié)點(diǎn)的距離。假設(shè)已知n個(gè)參考節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)分別為(x1,y1)，(x2,y2)，…，(xn,yn)，它們到未知節(jié)點(diǎn)(x,y)的距離分別為d1，d2，…，dn，則有

(5)

用方程組中前n-1個(gè)方程減去第n個(gè)方程，將方程組線性化為

AX=b

(6)

其中

(7)

用最小二乘法求解方程組，可以得到位置節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)，即障礙物的具體位置坐標(biāo)，根據(jù)障礙物的位置坐標(biāo)，可以采用自主導(dǎo)航的方法，有效地躲避障礙物，其原理如圖3所示。

圖3 除草機(jī)避障原理

在輸入除草機(jī)期望行駛的方向后，根據(jù)障礙物的距離，通過紅外線傳感器可以對(duì)方向偏差進(jìn)行調(diào)整，利用反饋調(diào)節(jié)的方式使除草機(jī)的移動(dòng)更加精確。除草機(jī)在移動(dòng)時(shí)可以利用舵機(jī)調(diào)整方向，以前方障礙物的距離作為偏差用于增量式PID計(jì)算，控制舵機(jī)的占空比，從而使除草機(jī)可以通過改變一定的角度來變化行駛方向，達(dá)到自動(dòng)控制的目的。

2 智能割草機(jī)定位導(dǎo)航和避障實(shí)驗(yàn)測(cè)試

為了驗(yàn)證基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的除草機(jī)器人自主定位導(dǎo)航和避障的可行性，設(shè)計(jì)了智能割草機(jī)的避障導(dǎo)航實(shí)驗(yàn)。同時(shí)，設(shè)計(jì)了智能割草機(jī)的機(jī)械結(jié)構(gòu)，搭載了基于WSN無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位的導(dǎo)航模塊，其結(jié)構(gòu)如圖4所示。

為了執(zhí)行割草任務(wù)，需要針對(duì)智能割草機(jī)車體的實(shí)際情況，設(shè)計(jì)專用的割草機(jī)構(gòu)。此外，為了適應(yīng)不同草坪，割草刀盤還應(yīng)具備高度調(diào)節(jié)、刀片更換等功能。

如圖5所示，為了簡(jiǎn)化測(cè)試，本次主要以直線運(yùn)行的方式對(duì)除草機(jī)的定位和避障性能進(jìn)行測(cè)試。在除草機(jī)遇到障礙物時(shí)，傳感器會(huì)測(cè)算出障礙物的具體位置，除草機(jī)會(huì)在原地改變一定的角度后繼續(xù)行駛。除草機(jī)是否能夠成功避障，主要依賴于障礙物節(jié)點(diǎn)的定位精度，因此首先對(duì)無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)的定位性能進(jìn)行了測(cè)試，得到了如表1所示的測(cè)試結(jié)果。

圖4 智能割草機(jī)機(jī)械結(jié)構(gòu)圖

圖5 直線運(yùn)行方式測(cè)試

通信方式傳輸距離/m傳輸速度/kB·s-1藍(lán)牙305000Wi-Fi10011000電磁波212000Zigbee150270

通過測(cè)試發(fā)現(xiàn)：基于不同的通信方式其傳輸距離和傳輸速度有所不同，通過對(duì)比發(fā)現(xiàn)Wi-Fi具有通信距離長(zhǎng)、傳輸速度快等優(yōu)勢(shì)，可以滿足通信需求，因此本次選用Wi-Fi作為通信方式。

表2表示除草機(jī)定位誤差和避障成功率的測(cè)試結(jié)果。由測(cè)試結(jié)果可以看出：采用基于物理網(wǎng)技術(shù)的定位導(dǎo)航算法，除草機(jī)具有較高的定位精度，避障成功率較高，可以滿足智能化除草機(jī)的設(shè)計(jì)需求。

表2 定位誤差和避障成功率測(cè)試

3 結(jié)論

為了提高除草機(jī)自動(dòng)化和智能化程度，將物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)引入到了除草機(jī)的自動(dòng)化設(shè)計(jì)過程中，采用無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了除草機(jī)的自主避障功能。為了選擇合適的通信方式，對(duì)各種通信方式進(jìn)行了驗(yàn)證，最終選擇了Wi-Fi通信方式，并對(duì)除草機(jī)的定位誤差和避障成功率進(jìn)行了驗(yàn)證。由測(cè)試結(jié)果可以看出：基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，除草機(jī)具有較高的定位和導(dǎo)航精度，定位的誤差最大僅為4.13%，低于5%，避障成功率達(dá)到了95%以上，可以滿足果園除草作業(yè)的需求。