小型多功能旋轉割刀式割草機設計

任興濤,唐靈飛,仲建軍

(洛陽職業技術學院,河南 洛陽 471003)

0 引言

在割草機問世之前,草坪的修剪主要工具是鐮刀,放牧牛羊也是保持草地平整的重要方法。隨著高爾夫球、網球及足球等運動的興起,人們擁有平整美觀的草地做運動場地的要求越來越迫切。1805年,英國人普拉克內特發明了第1臺收割谷物并能切割雜草的機器,其由人工推動,不能實現自主化作業。目前,草坪割草機成為現代城市綠化的重要設備,但完全自主作業的割草機還較少,且自動化水平較低、割草作業質量較差。為了提高割草機的自動化和智能化水平,提高作業質量和效率,需要將更加先進的控制系統引入到割草機的設計上,實現割草機的多功能設計,對于減小割草機的體積和質量、提高作業靈活性和適應能力具有重要的意義。

1 旋刀式割草機及其自主導航系統設計

旋刀式割草機是常用的割草機型之一,目前大部分還是手推式設計,全自動化的旋刀式割草機還有待于完善。在設計旋刀式割草機時,首先要滿足草坪割草農藝的要求,可以較好地適應草坪的面積限制,在進行割草作業時具有較好的靈活性和轉向性。旋刀式割草機的重要部件是旋刀結構,旋刀通過螺母和螺紋固定在割草機的工作軸上,工作軸通過和發動機軸的連接輸出動力,旋刀是隨時可以更換的,其結構如圖1所示。

圖1 旋刀結構示意圖

圖1中,通過兩個圓銷孔對旋刀和軸進行定位。旋刀式割草機的結構較為簡單,將其設計成自動化割草作業裝置,具有較好的靈活性。為了實現其自主導航功能,可以將機器視覺技術和PID反饋調節技術引入到割草機的設計上,通過自動化設計可以使旋刀式割草機具有更小的結構和更多的功能,從而提高割草機的作業效果。

在割草機進行主導航時,首先需要對作業區域進行識別,主要采用機器視覺技術對割草區域目標進行圖像分割;然后通過邊緣檢測計算割草面積,識別作業區域。在作業區域的識別過程中,通過PID反饋調節的方式對識別結果進行修正,最后輸出期望得到的結果,完成作業區域的定位。定位完成后,利用自主導航系統對作業路徑進行規劃,實現自主作業過程。目標作業區域自主識別流程如圖2所示。

2 基于神經網絡PID算法的割草機智能化設計

在割草機自主作業過程中,割草機通過傳感器可以對割草質量進行監測,也可以對自身故障進行診斷。當遇到漏割或者卡刀的情況,利用PID反饋調節系統進行自身的修復;如果修復不成功或者遇到緊急情況時,還可以通過遠程控制的方法來調整割草機的作業姿態,提升其作業質量。在割草作業的過程中,小型多功能割草機在進行自主導航和自動作業時,往往會產生較大的偏差,甚至導致路徑規劃錯誤。本次采用PID調節控制器對自動化系統進行調節,其基本原理框架如圖3所示。

圖2 目標作業區域自主識別流程

圖3 PID控制器原理圖

(1)

其中,kp為積分系數,ki為微分系數,kd為比例系數,T為采樣周期,e為計算誤差。為了進一步提高控制精度,可以采用神經網絡算法對希望進行訓練,以得到更加合理的反饋調節機制。圖4為采用神經網絡算法對PID參數進行訓練的示意圖。

圖4 神經網絡訓練示意圖

假設輸入節點為x1、x2、xm,中間為隱含層i個,輸出為l個,神經網絡中含有神經元的個數為q個。在對調節系數kp、ki、kd進行訓練時,訓練樣本的個數為個N,假設其中一個樣本為p,對輸入{xp}和輸出{yp}進行訓練,則隱含層的第i個神經元在樣本p作用下輸入為

(2)

隱含層第i個神經元的輸出為

oip=g(netip) (i=1,2,...q)

(3)

其中,g()為激活函數。

對于Sigmoid型激活函數,則

(4)

其中,θ1為偏值,θ0的作用是調節Sigmoid函數形狀的。隱含層激活函數g(netip)的微分函數為

g′(netip)=g(netip)[1-g(netip)]

(5)

隱含層第i個神經元的輸出ojp將通過權系數的向前傳播到輸出層,并將第k個神經元記作1個輸入,則總的輸入可以表示為

(6)

其中,wki為隱含層神經元i與輸出層神經元k之間的連接權值;θk為輸出神經元k的閾值。輸出層的第k個神經元的實際輸出為

netkp=g(netkp) (k=1,2,...l)

(7)

g′(netkp)=g(netkp)[1-g(netkp)]=
okp(1-okp)(i=1,2,...,l)

(8)

如果通過神經網絡訓練最后的輸出和期望得到的目標值tkp不一樣,可以將誤差反向傳播,利用加權系數不斷地進行調節,直到和期望的輸出值一樣為止。對樣本p完成訓練后,再用另一個樣本進行訓練,直到完成N個樣本的訓練。

3 多功能旋轉割刀式割草機設計

旋轉割刀式割草機是草坪割草作業中最常用的工具之一,目前采用的設計形式大多是手推式結構,完全自主行走自動化作業的旋刀式割草機也開始被應用到割草作業過程中,但設計技術還有待于成熟。非手推式旋刀式割草機的結構如圖5所示。自動作業過程需要對草坪區域進行信息采集和路徑規劃,為了提高割草機的自主作業的質量,還需要引入各種控制系統。

圖5 自動作業旋刀式割草機

為了實現旋刀式割草機的自動化作業,在割草機設計時需要使用各種自動化控制系統,包括傳感系統、轉換器系統、控制系統、導航系統及遠程系統等。

1)傳感系統。傳感器通過采集外部的物理信息使效應器產生相關反應的設備,為了提高割草機的自動化作業水平,提高其對環境的適應能力,需要結合使用多種類型的傳感器,如超聲波傳感器、接觸傳感器、熱釋電傳感器等。超聲波傳感器主要用來測距,特別是遇到障礙物時,可以有效探測障礙物的距離,避免發生碰撞,測距也可以為割草機的路徑規劃提供數據支持;接觸傳感器主要是在遇到突發狀況時,如碰到物體可以迅速的進行調整,避免造成自身和物體的損壞;熱釋傳感器主要是對人和動物的保護,當捕捉到溫度變化時,可以發出警報,這些傳感器在割草機的設計上是必備的。

2)轉換器。轉換器主要是將采集得到的信號進行轉換,可以實現數字信號和模擬信號之間的轉換。傳感器進行數據采集時,采集得到的割草機實時信息往往是強弱電流的形式,然后將強弱電流轉換為模擬信號,最后利用轉換器轉換為計算機可以識別的數字信號。數字信號可以用來顯示割草機的作業狀態,也可以利用數字信號進行反饋調節。

3)控制系統。控制系統是割草機的核心部件,控制器主要分為兩部分:一部分是對采集信息進行分析的模塊,一部分是驅動割草機器人進行作業的模塊。信息分析模塊可以將傳感器采集得到的信號通過分析和處理,轉換為較為簡單的信號傳遞給控制系統,控制系統通過反饋調節驅動割草機的割草作業模塊。本次利用PID控制器進行反饋調節,并利用神經網絡學習算法對調節過程進行訓練,可以提高控制系統的控制精度。驅動模塊接受反饋系統的控制信號后,將信號轉換為模擬信號,驅動割草機器人進行割草作業。

4)導航系統。導航系統是實現割草機自主作業最重要的系統,利用機器視覺技術和傳感器系統,割草機可以對待割草區域采集的圖像進行識別,并規劃行駛路線,且可以驗證規劃好的路線,進行自主行走。

5)導航系統。遠程遙控系統主要是針對作業質量的監測而設計的,當出現作業質量下降或者突發狀況時,割草機可以通過遠程系統對作業姿態進行調整,以提高作業質量,避免作業事故的發展。

4 試驗

為了驗證本次設計的多功能旋刀式割草機神經網絡PID調節系統的有效性,對割草機的性能進行了測試。首先,對視覺系統作業區域的識別準確性進行了測試,結果如表1所示。由表1可以看出:本次設計的系統具有更高的識別準確率。

為了進一步驗證多功能割草機神經網絡PID控制系統的可靠性,對系統的響應時間進行了對比,以系統響應到平穩輸出為測試時間,結果如表2所示。由測試結果發現,采用神經網絡PID系統具有更快的響應速度。這是由于采用神經網絡對系統進行訓練后,系統的響應更加靈敏,能夠更快地達到平穩輸出的目的。

表1 準確識別率測試

表2 系統響應時間對比

最后,對多功能割草機沿著規劃路徑行走的準確性測試,結果如表3所示。

表3 自主行走準確性測試

由表3可以看出:設計神經網絡PID控制系統后,導航系統沿路徑形式的準確率更高,這是由于采用PID調節可以對實時行走誤差進行糾正。當出現偏差時,監測系統通過將信號傳遞給分析系統,分析系統通過PID反饋調節將數字信號傳遞給驅動模塊,驅動模塊發出模擬信號來微調割草機行走方向,以使割草機沿著規劃的路線準確地進行行走。

5 結論

為了提高割草機的智能化和自動水平,實現小型化割草機的多功能設計,將神經網絡PID控制器引入到了割草機控制系統的設計上,通過神經網絡訓練和反饋調節可以有效地提高系統的響應速度和控制精度。為了驗證方案的可行性,對割草機的性能進行了測試,包括作業區域識別的準確率、系統響應時間和自主導航的準確性,并將其和不用PID控制系統時割草作業性能進行了對比,結果表明:采用神經網絡PID控制系統有效提高了控制系統的響應速度,以及作業區域識別和自主行走的準確率,對于自動化多功能割草機的設計具有重要的意義。