基于機器視覺與云平臺監控的助農機器人設計

鄭雨萱，周建華，胡捷，黃海銘，孔祥潞

（湖南工業大學電氣與信息工程學院，湖南 株洲 412000）

目前我國農業生產雖然范圍廣，但生產水平與生產效率仍處于劣勢地位。近年來，隨著人們對農業創新發展越來越重視，現代機械化農業裝備逐漸成為現代農業發展的重要支撐。本款多功能助農機器人采用模塊化設計，實現精準定點定位噴藥除草、施肥、播種等功能。

1 系統機械結構設計

助農機器人整體機械結構分為三大部分，分別是履帶式底盤設計、輪距調節結構設計、二維機械手裝置，其結構示意如圖1所示。

履帶式底盤設計：機器人采用履帶底盤，擴大了主體與地面的接觸面積；精準的底盤高度搭配合理功率的步進電機，讓機器人能夠平穩、迅速通過各種地形復雜的作業環境，實現對雜草、農作物的初定位。

輪距調節結構設計：通過外界給予動力，傳給轉輪，轉輪通過鋁棒帶動齒輪轉動，使齒條左右平移，帶動傳動機構與直線導軌左右平移，從而調節履帶輪輪距，使裝置適應不同寬度的田壟。

圖1 整體機械結構示意圖

二維機械手裝置：主要利用兩套絲桿步進電機系統垂直交叉組合。水平定位系統和豎直定位系分別控制水平和豎直距離，實現定位功能。

2 控制執行系統設計

2.1 控制執行系統硬件整體框圖

本文主要設計一款以STM32為核心控制器，由圖像處理、定位及功能實現、物聯網云平臺監控、現場上位機監控、光伏發電五大功能模塊組成。控制執行系統的總體系統框圖如圖2所示。

2.2 控制芯片-STM32

項目采用STM32單片機為主要芯片，工作頻率為72MHz，處理速度快，16個外部中斷，4個16位定時器。以滿足其數據處理、控制運行、信息人機交互等需求。

2.3 圖像處理模塊

圖像處理模塊是助農機器人的核心模塊。本文設計通過圖像處理模塊完成農作物識別、目標定位及反饋。

農作物識別：利用神經網絡深度學習建立一個圖像數據庫，通過掃描雜草樣本，向數據庫添加雜草葉片樣本。樹莓派通過對攝像頭掃描抓取的清晰圖像進行處理，得到雜草葉片圖片后，與數據庫樣本進行比對，識別出作物種類，并記錄相應作物所需施肥、農藥量。

目標定位及反饋：攝像頭根據拍攝的實地圖片返回一個梯形區域，通過計算將梯形區域逐步糾正為一個水平的矩形區域并假定坐標，定位每一個點坐標。樹莓派計算目標點像素，對應到平面中的中心點坐標，確定目標在其中的具體位置，并將目標所在位置以及雜草所需噴藥量反饋到STM32處理器。

圖2 總體系統框圖

2.4 定位及功能實現模塊

該模塊主要完成兩個步驟，一是機器人與二維機械手的精準定位；二是除草、施肥功能的具體實現。

（1）機器人與二維機械手的精準定位。通過步進電機實現機器人前后精準定位。STM32根據來自圖像處理的定位信息，實現對目標初定位。通過二維機械手定位系統實現噴頭精準定位控制。

（2）除草、施肥功能的具體實現。利用電磁閥控制系統實現功能。采用二位三通電磁閥作為電磁閥驅動控制部分的主要控制器。單片機通過調整PWM打開關斷電磁閥，完成噴灑動作。電源向壓力泵供電，藥箱里的液體變為高壓液，實現霧狀噴霧。

2.5 物聯網監控平臺

物聯網監控平臺模塊是助農機器人和操作者信息交互的平臺。本文設計通過STM32、物聯網網關、物聯網云平臺和智能APP終端/PC網站網頁實現監測和數據傳輸，實時監測和遠程控制的問題。擬采用兩種不同的監控方法——上位機基于物聯網云平臺遠程控制、觸摸屏人機界面現場設置，幫助助農機器人能在不同的場合下順利工作運行。

2.6 光伏發電模塊

光伏發電模塊由光伏發電太陽能板、光伏發電控制器、鋰蓄電池組成。將太陽能板安置在機器人頂部，通過光伏發電控制器將太陽能轉為電能一部分儲存在鋰電池中，另一部分直接向系統模塊供電，提高能源利用率。

3 控制系統軟件設計

該多功能助農機器人控制系統軟件采用模塊化編程方式，主要包括圖像處理程序、移動控制程序、物聯網云平臺監控通信協議程序三個部分。控制流程圖如圖3所示。

首先對當前農田中的作物進行圖像采樣，與大數據庫進行對比。助農機器人按照事先規劃好的運動路徑工作，實時識別檢測當前所在農田是否有目標作物。識別確認為目標作物，確定作物類別以及作物對農藥化肥的最佳劑量，進行精準定位子程序和噴藥施肥子程序。按照規劃路徑反復執行，直至完成所有路徑，物聯網監控子程序起實時監控調節作用。

4 結語

本文對該基于圖像識別與物聯網監控的多功能助農機器人的機械、硬件和軟件設計進行了簡單的介紹。可滿足定點定位噴藥除草、播種、施肥的功能，精確用藥，減少農藥使用量，發展綠色農業該助農機器人的模型設想為后續的成果制作轉化奠定一定基礎。

圖3 控制流程圖