施琦煒 史學強 班嵐

摘要:本機器人采用了機器視覺與卷積神經網絡的方案,完成了對自定義目標的識別定位,而機械臂算法實現了抓取,解決了傳統傳感器只能識別單一物體的難題;同時機器人具有動態路徑規劃功能,通過傳感器對現實世界的感知來自主規劃機器人的移動方向,機器人擁有自主設計的通信協議,可以通過無線方式對機器人下達命令;實驗結果顯示:機器人通過機器視覺與傳感器的方案可以對周圍環境進行感知,根據下達的任務來搜索、識別、定位、移動、抓取 。
關鍵詞: 機器視覺;卷積神經網絡;動態路徑規劃;無線通信;機械臂控制算法
1引言
在運輸領域中,物料搬運機器人是目前使用最為廣泛的機械設備。但現有的物料搬運車在識別、定位和抓取方面都存在一定的問題,本項目致力于研發一款小型的全自動智能物料搬運機械手,以電能為動力源,具有搬運效率高、操作簡單、節省人力資源、減少環境污染等優點。能夠根據接收的任務要求,對指定物料進行抓取、搬運、放置等操作。
2機械臂的抓取與放置角度控制
2.1手臂零點的標定
本機械臂使用OpenMV視覺識別,通過創建手臂的圓柱坐標對物料進行定位、抓取及放置。為了便于調試同時不缺失精度,手臂零點標定采用逆向示教的方法。首先使用機械手的夾持工件夾緊目標物料,通過調節機械臂的關節轉角,使物料準確地到達目標抓取、放置位置,此時機械臂的工件坐標與目標位置的大地坐標相重合,此位置即為機械臂將要抓取、放置物料的最終位置。保持物料的位置不動,松開機械臂的夾持裝置,操作機械臂的各關節,使其到達抓取、放置物料前的掃描位置,此時通過裝在機械臂上的視覺鏡頭可以測出物料的中心點位于視覺模塊中的二維坐標,通過調節參數,使得此時的位置標定為機械臂目標的(中心)零點。此零點的用途將用于機械臂識別到抓取物料的位置,當機械臂的視覺傳感器識別到物料的位置與零點的位置重合或是相近時,說明此時坐標系三個參數中至少有一個參數達到預定值。
2.2物料的抓取
物料的抓取使用PID控制算法[1]。首先從OpenMV視覺傳感器中獲取到物料在視野中的二維坐標,將其與視覺傳感器的零點坐標進做差比較,通過其差值的正負即可判斷物料偏移的方向,其差值的大小即可用于PID控制的Proportional算法。使用Differential算法可以抑制其在目標位置左右震蕩。當機械臂識別到的物料中心點位置接近于目標零點的一定范圍之內后,當視覺傳感器檢測到的物料中心位置小于其允許的誤差范圍,即視為到達了目標位置,可進行下一步操作。
3視覺識別與控制
使用OpenMV拍攝圖片時,將圖像的RGB矩陣對物塊顏色進行區分,區分后將圖像的RGB矩陣進行灰度化。之后再對圖像進行二值化,由于二值化過程受噪聲影響較大,這里對二值化的圖像使用了卷積算法[2]進行濾波 。
濾波后的圖像特征明顯,以圖像左上角為原點,橫軸為x軸建立二維坐標系,先逐行掃描每一個像素點,記錄下來{突變值橫坐標, 突變前的像素計數},再使用相同方法進行逐列掃描,掃描完畢會有一個{突變值縱坐標,突變前的像素計數}的映射關系,無用值不作為參考依據。對剔除后的集合進加權平均處理會得出兩個坐標,對這兩個坐標進行運算即可得到一個中心坐標,這個中心坐標近似認為是圓的坐標。由于掃描圓環時鏡頭平面與圓環平面平行,可以認為圖像中心加一個偏移參數就是圓環與機械臂抓的相對位置。
4移動與定位控制
本機械手移動控制和定位部分采用Arduino mega2560系列控制板
4.1電機移動控制
常規方向控制:由于mega2560驅動能力有限,采用類似于H橋驅動的方式來使用外接電源驅動電機,使用TB6112驅動模塊,該模塊只需要接入mega2560模擬端口輸出PWM波即可對電機速度進行控制。
特殊移動控制:需要機器人的3×4傳感器系統,一側壓線停車使用每側三個間隔相同的傳感器判斷是否壓線。
中線停車使用移動方向相對側兩個傳感器判斷是否壓線。
傳感器判斷在狀態檢測與切換作詳細介紹。
4.2狀態檢測
由于任務的隨機性,在狀態檢測與切換使用了路徑規劃,詳細定義了以下狀態:
目前只使用了16種狀態,具有高度擴展性,任務具有線性關系,使用了簡單的鏈表對整個比賽流程進行錄入,由于任務的隨機性,我們使用了二叉樹對所有可能的任務進行了優化,使得機器人得知抓取順序后可以自主規劃狀態以達到任務要求。
5結論
該機器人視覺方面實現了對特定物體的識別、追蹤、抓取、移動控制方面可以根據實際情況進行動態路徑規劃。
參考文獻:
[1]代迎. 面向機械臂的智能PID控制方法研究[D].沈陽理工大學,2016.
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天津市高等學校大學生創新創業訓練計劃項目《基于Arduino的多維度全自動物料搬運機械手 》項目編號:202013898019
北京科技大學 天津學院 天津 301830