玫瑰采摘機器人的設計與實驗

吳汶奇，游 越，周建平

（1.新疆大學機械工程學院，新疆 烏魯木齊 830047；2.新疆大學電氣工程學院，新疆 烏魯木齊 830047）

0 引言

隨著生活水平提高，人們對玫瑰精油、玫瑰化妝品、玫瑰純露、玫瑰保健品等高端產品需求日益增大。目前，國內加工的玫瑰主要依靠人力采摘，采摘花朵分類不精細，無法達到高端產品質量要求，國內精加工方面的技術基本上是一片空白，高端產品主要依賴進口。

玫瑰精加工對花朵的要求嚴格，采摘時需依據花朵的顏色和尺寸等指標進行選擇性的采摘。目前，市場上還沒有完善的、可以量化生產并且可以采摘多種果蔬的機器人[1]。國內對于采摘機器人的研究更是遠遠落后于發達國家，對采摘機器人的要求極為迫切[2]。因此，設計一款自動化程度高、成本低、效率高的選擇性玫瑰采摘機器人勢在必行[3]。

1 系統整體設計

該機器人由行走系統、執行機構、控制系統、導航尋跡系統和AI 自動識別系統組成，玫瑰采摘機器人整體圖如圖1所示。

圖1 玫瑰采摘機器人整體圖

1.1 行走系統

機器人的行走系統采用履帶式底盤，四周裝配紅外避障雷達，采用13.5 kg扭矩霍爾電機為機器人行走提供動力。該電機為直流電機，轉速5 r/min～1 000 r/min，且支持電壓為12 V～24 V，根據路況和負載情況自動選取不同的輸入電壓，為機器人提供穩定的動力。該電機上有6個引腳，提供給客戶進行自行改編擴展。電機結構如圖2所示。同時霍爾電機保存了編碼輸入功能，在保證機器人可以向任何方向、任何角度進行移動的前提下，為后期擴展留下了空間。

圖2 電機結構圖

其6 個引腳功能為A1、A2、A3 控制電機的狀態，其邏輯功能如表1 所示。PA 為 PWM 波輸入（電機速度調節）；G為接地引腳；12 V為 500 mA的控電壓輸出，電機采用AB雙相增量式磁性霍爾編碼電機，它能夠減少整體電阻，可與控制板直連。直流電機的轉動慣量相對較小，容易減速或剎車，能夠提高采摘機器人運動靈敏性，改善其使用條件下的安全性，當導航出現故障時，可根據其AB 的輸出方波，計算距離，從而實現標準位置停車[4]。

表1 A1、A2、A3 引腳邏輯功能表

通過Matlab 對電機進行模擬，作出擬合曲線如圖3 所示，可根據實際載荷設計合適驅動速度。

圖3 擬合曲線

1.2 執行機構

執行機構機器人的爪又稱為末端執行裝置，是機器人直接用于采摘操作的部件。圖4具有模仿人手動作的功能，安裝于機器人手臂的前端。由于本裝置是對玫瑰花進行夾取，因此，筆者設計的是夾鉗式取料手，該執行裝置由一個舵機、一對齒輪、一對夾取爪組成，其中夾取爪最前端裝有一對刀片，在夾取時將玫瑰的莖切斷，防止采摘花朵時對玫瑰植株造成損傷。根據控制系統發出的指令完成玫瑰花朵的采摘。電路如圖5所示。

圖4 夾取爪結構圖

圖5 執行機構電路圖

舵機的通電要符合其額定電壓，否則可能會出現高頻抖動，導致舵機出現打齒等情況。在實驗室實驗中，通過設定電路中不同電阻值，根據P=I*U模擬不同的負載，并計算其功率，如表2 所示；繪出負載與輸出功率關系圖，如圖6所示。

表2 不同負載功率表

圖6 負載與輸出功率關系圖

通過圖像可知，輸出功率最高時，負載電阻應在20 Ω～30 Ω，輸出功率最大。

1.3 控制系統

控制系統選取微型電腦為主控，搭載AI 人工智能識別系統和北斗定位系統，控制機器人按規定的程序運動。該系統用Python 語言寫入微型電腦主板，該主板處理完信息后，將信息以電信號傳遞給各個模塊，使各個模塊在統一指揮中進行統一行動。該系統的工作順序為：1）將采摘花朵的顏色和尺寸等指標和采摘路線輸入系統中，該系統通過計算規劃出最優路徑，配合北斗導航系統確定各個停滯點。2）主板將信息脈沖發送到電機，電機轉動，驅動機器人前進，尋跡系統檢測到達指定停滯點，向主板反饋一個信號，電機停止轉動，同時激活攝像頭，AI 自動識別系統此時鎖定待采花朵，將圖像灰度化處理后，以脈沖信號輸送到觸控板，通過KCF 算法計算出一、二、三、四級舵機轉動角度，同時將PWM 信號傳輸給舵機，驅動機械臂轉動，采摘鎖定的玫瑰花朵，采摘后投入指定的容器中，完成對花朵的采摘。一個區域采摘結束后，電機轉動，驅動機器人對下一個區進行識別采摘。控制邏輯圖如圖7所示。

圖7 控制邏輯圖

1.4 導航尋跡系統

玫瑰花采摘機器人配備導航尋跡系統，該系統能夠確保在大型采摘場多批次機器人協同無縫采摘，且能根據場地自動校正路線，防止出現偏離路線現象。本機器人導航尋跡系統采用我國自主研制的北斗系統，該系統民用版誤差在1 m以內。配合3S 技術，可以完成大體上的路線規劃與定位。為了精細行進路線，防止機器人偏離路線，在機器人兩側增加了2排8路的傳感器，這樣可以通過北斗和傳感器相互之間的配合，形成誤差補償。該傳感器以二值狀態工作，當行駛在預定路線時，輸出12 V高電壓；當偏離路線時，輸出0低電壓。這樣根據高低電壓的反饋，決定電機轉速的高低，根據轉速的高低就可以自動調整路線[4]。借助計算公式：

得到偏移誤差的公式 :

然后根據各傳感器的偏移誤差得到總體的偏移誤差：

通過北斗系統輸人x、y坐標，配合傳感器的俯視探測角度，可以得到機體需要的旋轉角度。

1.5 AI自動識別系統

AI自動識別系統定根據花朵的顏色和尺寸指標，機器自動對區域內的花朵圖像進行提取以及灰度化處理,提取出其中的要素點，智能識別符合采摘要求的目標花朵，依次將目標信息傳給微型電腦。為了使機器人在遮擋條件下依舊能夠精準識別花朵，筆者選取了KCF算法，并且針對該算法的部分弊端進行了優化。

1.5.1 控制算法邏輯

在玫瑰采摘的過程中，由于整個過程是一一個動態過程，且在有遮擋的情況下對目標跟蹤的準確率與跟蹤速度有著較高的要求，而傳統Python里的算法只能在無遮擋的環境下完成智能識別。因此，本機器人采用的是KCF(Kernel Correlation Filter)算法。該算法將傅里葉變換和循環矩陣相結合,提升相關反應速度,并利用H0G特征與核函數結合解決跟蹤精度。

該算法中的樣本存在一定的區別度，為精準區別，本算法優化了循環算法，該算法是一一個二維向量，為了方便理解，可以從一維向量開始演算。

將該方式運用到二維向量中，便可以發現圖片在垂直方向.上發生平移,可自動將圖片調整到正常位置。

通過實驗，可以看到垂直方向位移循環效果，如圖8所示。

對其進行傅里葉矩陣變換，得到以下公式:

如圖8實驗所示，在邊緣附近都會存在一定的邊緣效應，此時可加入余弦窗口進行填充與掩膜。

圖8 垂直方向位移循環圖

1.5.2 攝像頭相關算法

雙目立體視覺是通過計算機相關技術模仿了人兩只眼睛捕捉到的信息,并對捕捉到的信息進行處理分析,可以得到目標物體的坐標位置[5]。攝像頭為hv3808 鏡頭，該攝像頭是COMS 的傳感類型，擁有30 萬動態像素，能提供480 P、30 PFS 高清晰度延遲圖像，可將拍攝到的照片以最低0.1LUX傳到微型電腦Open Source CV圖像處理庫，由于需要對玫瑰花的位置進行精準定位，普通的單攝像頭無法完成相關定位，因此采用雙目攝像頭。雙目攝像頭的原理和人類的雙眼定位原理相同，如圖9所示。

圖9 雙攝原理圖

圖中OL和OR分別為左右兩個成像設備的光軸中心，則OLOR即為基線，長度表示為B,分置于兩邊的圖像用L和R來表示，P點是選取的任意一個空間目標點，距離目標最短的垂直距離可以用z 來表示。設該攝像頭的焦距為，于是可以得到以下公式：

通過該公式，可以確定任意可視范圍類的物體距離，為下一步的采摘預設好坐標。

該雙目攝像頭采用的Census 算法，比傳統算法在識別較多有順序物體時存在一定的優勢。但是其計算方式由于總是需要一個中心點，當中心點無法確定時，部分區域圖像信息的平滑度將會受影響變得較低，為了解決這種問題，對該算法進行優化，優化算法如下所示：

ave(x,y)表示以中心點為匹配點的所有像素的平均灰度值，（X’,Y’)代表該圖像中任意一點的像素點，（x’+i,y’+i)為下一像素點。

以一張嬰兒圖片來進行仿真模擬，如圖10所示。

圖10 仿真圖

通過上圖可以發現，改進后，圖像中的噪點明顯減少，抗干擾能力明顯加強。通過大量模擬實驗，得出優化前后的誤匹配對比率如表3所示。

表3 誤匹配對比率

2 機械人測試

2.1 抓取測試

當機器人開機時，設定特定的舵機復位伺服角度x=1 500，y=1 500，z=1 500，機械爪初始狀態如圖11所示。

圖11 機械爪初始狀態

機械爪在抓取玫瑰花朵時，準確率高，效果穩定，如圖12所示。

圖12 機械爪抓取目標

為了測試機器人的平均工作狀態和工作性能，根據大數定律，判斷機器人的工作穩定性及各項性能指標，對如下項目進行了測試，測試結果如表4所示。

表4 測試統計表

根據測試結果，可以發現機器人在采摘過程中的成功率大都在95%以上，實驗較為成功。在分析采摘效果時發現失誤點大多出現在角落里，在這種角落里機械爪的活動受到限制。為了解決此問題，通過電機轉速控制，采用電機傾轉配合機械爪運動，通過讀取霍爾傳感器的位置信號與機械爪的舵機傾轉信號，判斷花朵所在位置，同時電機轉速控制器對電機的轉速做閉環控制，根據歐姆定律，控制輸出的相電壓即可實現轉速控制。這種控制方法通過簡單的六步換向改變電樞磁場，引領轉子轉動，調整電機位置，達到盲區采摘效果，相關控制如圖13所示。

圖13 方波控制邏輯圖

2.2 定位測試

在實際操作中，機器人的定位誤差以及誤差校正決定著采摘的準確性和安全性，為此做了以下實驗，相關數據如表5所示。

表5 定位誤差統計表

相關實驗數據表明，在200 m距離，誤差不超過0.6 m，誤差率0.30%，說明機器人的平均距離誤差在可接受的誤差范圍之內，基本為一個可以預測的值，可以準確控制機器人的位置。

2.3 信號傳輸強度測試

在玫瑰采摘中，機器人往往在野外作業，為監測到采摘效果，及時發現機械故障，需要實時圖傳把現場畫面傳輸回來，方便操作人員進行監管。在圖傳信號輸出端采用楓葉2.4G八目定向天線，并測試了其輻射度，如圖14所示。

圖14 輻射圖

通過Matlab 模擬軟件進行測試，發現該信號輻射范圍可以達到20 km，足以應對國內大多數采摘場地。相關結果如圖15所示。

圖15 輻射范圍圖

模擬圖中圓點為信號優良點，五角星為信號丟失點，三角形為信號良好點，通過觀察可以發現大多數隨機點的信號在良好以上，滿足使用要求。

3 結論

筆者闡述了選擇性玫瑰采摘機器人的硬件、軟件設計，并完成了實驗模擬測試，該機器人能根據人們的需求選擇性采摘玫瑰，替代了人工采摘，提高了采摘效率，對玫瑰精加工是革命性進步。隨著玫瑰采摘水平需求增高和科學技術的發展，玫瑰采摘機器人智能化也變得越來越重要。在以后的研究中，要加入5G 技術，為機器人系統提供穩定的數據傳輸和較低的通信時延，提高機器人對環境和控制命令的反應，最大程度優化機器人系統的運算能力[5-6]。這需要在設計與應用方面要有前瞻性，更多地使用現代科學技術，設計出效率更高、實用性更強的智能玫瑰采摘機器人。