基于機器視覺的果園林下割草機器人研究*

李小敏，諶 文，張日紅，曾世亨

（仲愷農業工程學院機電工程學院，廣州 510550）

0 引言

隨著農業現代化進程的加快，農業生產向著自動化、智能化方面邁進[1-2]，同時，精準農業、智慧農業、農業4.0等概念的提出與深入研究，農業機器人成為實現新型農業生產模式的關鍵裝備[3-5]。近年我國水果消費比重逐年遞增，水果種植面積大幅增加[6-7]。林下雜草的高效割除與管理，成為實現智能果園的重要基礎之一[8]。因此，開展果園林下割草機器人的相關研究具有重要意義。

目前，國內外割草機器人研究取得一定的進展。鮑秀蘭等[9]設計一種新型甩刀式割草機構的果園割草機器人，并運用D-H法建立甩刀切割單個莖稈的運動學模型。訾濤[10]采用Faster R-cnn神經網絡對圖像進行分割和障礙物識別，以此對割草機器人路徑進行規劃。寶秋利等[11]通過FPGA與神經網絡相結合，調整權值來定位與導航機器人運動路線，規劃出割草機器人的最佳運行軌跡。Saito等[12]基于激光測距儀，開發了一種用于雜草割除機器人的自主運動的位置測量裝置。Duan等[13]通過草地數據快速采集平臺，構建了全生命周期的草地圖像數據集，用于訓練所建立的卷積神經網絡模型。然后，利用訓練后的模型對割草機器人運行過程中的環境進行實時識別。上述文獻表明，目前割草機器人研究，多集中在神經網絡進行路徑優化與識別等層面，存在算法成本高、設備昂貴、智能化低等不足。

針對目前果園割草機器人存在的問題，本文基于機器視覺構建了一種低成本、智能化的果園林下割草機器人。構建了四輪驅動機器人本體，并設計了由升降系統和刀具組成的割草機械機構；設計了以機器視覺為基礎的割草機器人避障、自動返航等路徑規劃方法。最后，以平整草坪為實驗場地與傳統人工進行了實驗對比。相關研究成果，為果園的精準管理提供必要的技術支撐。

1 割草機器人主體部件構建

1.1 機器人移動系統

林下割草機器人移動系統采用直流減速電機與麥克納姆輪的組合，在保證動力的同時增加了其靈活性，以適應不同的環境。如圖1所示，采用O-長方形（即4個輪子的輥子與地面接觸所形成的圖形）模式構建機器人車體，并分析全向運動及其逆運動學模型。

圖1 車體運動模型

如圖1所示，以小車的底盤幾何中心O點為原點建立坐標系XOY，并根據如圖所示定義X1和Y1兩個常量。底盤的運動可以分解為3個分量［vx，vy，ω］，其中，vx為底盤沿x軸方向的速度，m/s；vy為底盤沿y軸方向的速度，m/s；ω為底盤沿z軸自轉的角速度，rad/s。車輪繞輪軸轉動的角速度為ωi，rad/s；輥子速度為Si，m/s；i＝1，2，3，4（分別為右上輪、左上輪、左下輪、右下輪）；麥克納姆輪的輪轂軸與輥子轉軸的夾角采用45°。

通過受力分析、運動學分析，并根據相關文獻關于麥克納姆輪的分析[14-15]，可得四輪輪軸角速度ω與底盤幾何中心的速度關系，即小車底盤的逆運動學關系式為：

由公式可知，若要實現小車的不同運動狀態，只要調節各麥克納姆輪的轉速便可實現，即通過改變ω的大小調節機器人車體沿中心軸的自轉速度，改變實時狀態下的V速度方向（即改變vy、vx）調節該狀態下的速度方向。針對速度的改變，利用PID（Proportion Integration Differentiation）算法并采用PWM（Pulse-Width Modulation）的方式，對速度進行量化調節。另外為了減少端口占用以及控制方便，采用H橋的方式實現電信號輸出。

1.2 割草機構設計

割草機構主要由升降系統和割草機刀具組成。割草機構是果園林下割草機器人的終端執行機構，用來進行雜草的修剪作業。通過模擬割草刀片在高速旋轉時所產生氣流的流場，分析了刀片運行時的模態、不平衡離心力和動態響應等參數。分析的結果為進行果園林下割草機器人的刀片及割草機構設計提供了重要的依據。割草機構結構如圖2所示。

圖2 割草機構結構

割草機構升降系統采用穩定性良好的絲桿螺母機構，以步進電機作為動力裝置，依靠聯軸器與絲桿相連，螺母套固定于直流電機的承載器，絲桿與螺母套形成絲桿螺母機構。整個升降基體采用導向槽固定，保證升降的穩定性。在刀具固定端，直流電機通過承載器固定于一體，完成割草機構的升降功能。該機構的配合精度要求較高，能將步進電動的旋轉運動變為直線運動。通過程序控制步進電機電機轉速控制，完成精確升降功能。升降距離L的計算公式為：

式中：n為轉動圈數；Ph為絲桿導程。

整個割草機構安裝在機器人底盤上，刀片式割刀安裝在底部直流電機上。選擇絲桿導程Ph＝0.8 mm，電機型號為TB6600，刀片選用長度為20 cm的精鋼刀片。以繼電器控制大電流、大電壓的方式控制直流電機開關。

2 割草機器人控制系統總體設計

果園林下割草機器人控制系統結構如圖3所示。采用STM32F103＋樹莓派4B的組合，構建割草機器人控制框架。其中STM32F103用于整合各個控制芯片以及自身的輸入輸出信號，并且通過藍牙串口通信作為媒介與手機端藍牙控制軟件進行信息傳輸；樹莓派主要用于雜草圖像信息的獲取以及圖像處理運算。

圖3 割草機器人控制系統

針對機器人實際運行環境的復雜性與不確定性，將4臺直流減速電機作為移動動力裝置，并采用麥克納姆輪達到全向移動的目標。對移動電機的調速可以通過PID控制算法以PWM脈寬調制的輸出方式進行調速。通過采集溫濕度、雨水量、電池電壓等參數，實時判斷工作環境是否合適。采用超聲波傳感器、MPU6050模塊以及視覺主動避障避險。同時為了保證斷電后數據的存儲，采用EEPROM記錄電機及相關模塊初始化信息。采用GPS（Global Position System,GPS）模塊進行機器人位置信息獲取。

3 基于視覺識別的路徑規劃

3.1 圖像信息的快速獲取

為快速獲取林下雜草圖像信息，通過USB（Universal Serial Bus）接口實現外置高清攝像頭與樹莓派4B主控板連接。樹莓派4B主控板通過USB3.0接口實時獲取攝像頭圖像信號。為了獲取大范圍的圖像信息，采用舵機驅動實現外置高清攝像頭二自由度的轉向。

與之同時，基于OPENCV提供的OTSU等算法[16]進行圖像處理與物體識別；采用樹莓派4B為圖像計算中心，以此作為路徑規劃的基礎。

3.2 基于OTSU算法與邊緣分割的路徑規劃方法

果園林下中常見的一些果樹、木樁等障礙物，其影響機器人的行進。為此采用如下算法進行路徑規劃。

（1）采用OTSU算法對障礙物進行圖像的分割，將圖像灰度值分為前景、后景兩部分。若兩部分經過灰度值計算出來的值差別越大，說明前景、后景分割圖像的差別越大，圖像分割的效果越好。

（2）通過外置高清攝像頭采集到前方環境信息圖像，然后利用閾值法分割出待作業區域和障礙物位置關系，進行移動路徑定位規劃。圖4～5所示為區域邊緣檢測效果與障礙檢測效果。

圖4 區域邊緣檢測效果

圖5 障礙檢測效果

（3）根據果園實際狀況，可以將割草機器人工作區域分為有、無障礙兩種情況，如圖6所示。在沒有障礙物的情況下，機器人可以沿著預先規劃的路徑進行割草作業；在有障礙物的情況下，機器人能夠自行避開障礙物，對預設路徑進行重新規劃，回到原路線。

圖6 避障處理

（4）控制系統根據圖像識別及超聲波等傳感器返回的判斷結果，記錄障礙物位置信息。然后將上述位置標注在工作區域平面圖中，為后期應用提供基礎。

（5）依照果樹行距對圖像進行邊緣分割，根據圖像分割結果計算果樹行距兩條邊緣線之間的中心位置，進而對行進方向進行動態調整，具體流程如圖7所示。

圖7 路徑邊緣檢測流程

（6）找到區域邊緣后確定一點作為起始點，通過S型路徑逐層割草作業達到區域覆蓋的效果。如圖8所示。為了降低能耗，通過對已割草區域的位置信息進行檢測判斷，以降低重復作業率；另外，為了降低機器工作的誤差，通過閾值分割圖像處理找到已割草和未割草的邊界特征線進行對路徑方向的微調，保證割草作業的有效性。

圖8 割草路徑

（7）設計機器人自動返航控制策略。在開機時機器人通過GPS定位模塊存儲當前位置信息作為基地地址，當收到自動返航命令信號時，檢測當前所處位置與基地位置的角度及位置偏差，同時通過陀螺儀MPU6050模塊對機器自身進行姿態檢測，以此作為移動方向的依據。然后，開啟避障系統運行，實時規劃路徑使機器人以最短距離返回基地。如圖9所示。

圖9 自動返航

4 實驗與分析

通過完善軟件控制、理論設計、視覺識別和傳感器聯合控制系統，構成了完整的機電控制系統。機械系統通過定制型材和3D打印模型完成硬件整體的搭建，實驗實物如圖10所示。

圖10 割草機器人實物

測試場地選在學院一塊規整的平地草坪，面積大小為200 m2，并且在果園周圍布置人工障礙物，在邊緣地帶內為目標測試地。通過實地測試得到以下數據，為了清楚地描述機器人工作的性能，對工作效率重新建立數學模型：

式中：e為工作效率；l1為割草路徑總長度；t為機器人工作時間；v為機器人平均移動速度。

由此可以清楚地反映出機器人在不同工作環境下的避障處理、轉向處理、視覺分析能力。在不考慮電量消耗的情況下，假設t為10 min，粗略測試機器人與傳統人工效率，得到如表1所示的結果。

表1 工作效率對比

通過實驗結果分析得：障礙物會影響機器人與傳統人工的工作效率；在無障礙物或障礙物較少時，割草機器人的工作效率較高；相對于人工割草，所設計的機器人可以顯著提高工作效率。

5 結束語

果園林下雜草智能化的割除是果園智能管理的關鍵環節。針對當前研究存在智能化水平低、成本高等問題，本文構建了四輪驅動的機器人本體，設計了由升降系統和刀具組成的割草機械結構，提出了以機器視覺為基礎的割草機器人避障、自動返航等路徑規劃方法，進而設計與實現了一種基于機器視覺的果園林下割草機器人。并以平整草坪為實驗場地與傳統人工進行了實驗對比。

未來可針對不同果園地形，進行精確數學模型、性能方面優化；針對大面積果園進行升級改造，以適應大范圍作業。