面壁者—基于樹(shù)莓派的AI救援機(jī)器人設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

趙志杰 陳靜茹 付娟娟 張穎 陳冠華 陳蕾

摘要：隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，以及目前5G時(shí)代的到來(lái)，文章結(jié)合傳統(tǒng)救援模式，開(kāi)發(fā)一款適用于特殊地形、特殊場(chǎng)合的多用智能救援機(jī)器人。AI救援機(jī)器人主要從驅(qū)動(dòng)模塊、傳感器及數(shù)據(jù)處理模塊、機(jī)械模塊和供電能源模塊四個(gè)模塊進(jìn)行設(shè)計(jì)。

關(guān)鍵詞：圖像;深度學(xué)習(xí);機(jī)械臂;救援;自動(dòng)化

中圖分類號(hào)：TP311? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2022）17-0081-02

1 概述

我國(guó)是災(zāi)害頻發(fā)的國(guó)家，由于災(zāi)后空間狹小、環(huán)境惡劣等問(wèn)題，救援人員難以深入現(xiàn)場(chǎng)，二次災(zāi)害隨時(shí)有可能發(fā)生，處置稍有不當(dāng)就可能給救援人員也帶來(lái)嚴(yán)重安全危害。救援機(jī)器人到達(dá)災(zāi)后待救援地，首先利用相機(jī)監(jiān)測(cè)周圍環(huán)境[1]并且通過(guò)Yolov5算法進(jìn)行視覺(jué)目標(biāo)檢測(cè)[2]，數(shù)據(jù)上傳至云端供后續(xù)評(píng)估分析、GPS向云端反饋機(jī)器人所在的位置。云端指令啟動(dòng)機(jī)動(dòng)驅(qū)動(dòng)模塊、機(jī)械手臂對(duì)障礙物進(jìn)行處理，機(jī)器人采用變形式履帶，可以應(yīng)付很多地形，救援機(jī)器人到達(dá)受災(zāi)人所處的位置后，向外界傳達(dá)信息，如果要完成室內(nèi)火災(zāi)救援任務(wù)，機(jī)器人可以控制自動(dòng)噴水系統(tǒng)滅火[3]，具體原理參考圖1。

2 總體設(shè)計(jì)

2.1模塊的選型

2.1.1驅(qū)動(dòng)模塊

驅(qū)動(dòng)模塊由電機(jī)、履帶式底盤和L298N電機(jī)驅(qū)動(dòng)板組成。

2.1.2 OpenMV4模塊

主控使用ST公司的STM32，采用400MHz的Cortex-M7架構(gòu)，擁有1M的RAM，并有基于深度學(xué)習(xí)框架的CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架，可在樹(shù)莓派運(yùn)行RCNN等模型，OpenMV4拓展板如圖2所示。支持可拆卸式的攝像頭模塊，包括0V7725、0V2640等攝像頭。

2.1.3樹(shù)莓派主控及Arduino控制板

樹(shù)莓派和Arduino在此次設(shè)計(jì)中擔(dān)任MCU總處理器作用。

2.1.4 GPS定位模塊

集成GPS、BD多定位系統(tǒng)并發(fā)接收型模塊，支持GPS和BD L1頻段同步接收功能，擁有33個(gè)追蹤信道，99個(gè)捕獲信道和210個(gè)PRN信道，能追蹤和捕獲任何GPS和BD混合信號(hào)。

2.2算法設(shè)計(jì)

2.2.1 YoloV4目標(biāo)檢測(cè)算法

首先需要產(chǎn)生目標(biāo)的候選框，即目標(biāo)位置，然后對(duì)候選框做分類與回歸處理，項(xiàng)目采用YoloV4算法，它是Yolo系列的第四代成果，基于Region Proposal的R-CNN系算法[4]（R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等），它們不同于One-Stage類，物體分類和物體定位在一個(gè)步驟中完成。采用這個(gè)算法，YoloV4的運(yùn)算速度可以達(dá)到45FPS，基本滿足了實(shí)時(shí)性要求（因?yàn)橹灰_(dá)到24/每秒，人眼看到的畫(huà)面就是連續(xù)的）[5]，這個(gè)算法主要分為三層，分別是：卷積層、目標(biāo)檢測(cè)層、NMS篩選層。服務(wù)器通過(guò)對(duì)傳感器傳回的照片數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，最終檢測(cè)識(shí)別出障礙物、受傷者等目標(biāo)。

2.2.2 PID算法

考慮到實(shí)際影響因素與項(xiàng)目開(kāi)發(fā)成本問(wèn)題，項(xiàng)目設(shè)計(jì)中筆者采用PID算法，其中PID具體原理如下：

3 調(diào)試與測(cè)試方案

3.1 調(diào)試方案

3.1.1 硬件調(diào)試

在實(shí)際測(cè)試的過(guò)程中發(fā)現(xiàn)，每個(gè)舵機(jī)旋轉(zhuǎn)角度與PulseWidth（脈沖寬度）之間的映射不同，因此存在著一定的誤差，舵機(jī)角度誤差來(lái)源：1）PWM信號(hào)的分辨率;2）減速齒輪組的材料和精度;3）機(jī)械臂的材料與硬度;4）舵機(jī)控制電路引發(fā)的誤差。

3.1.2軟件調(diào)試

編寫程序，拷貝到樹(shù)莓派中脫機(jī)運(yùn)行，該救援機(jī)器人識(shí)別目標(biāo)的準(zhǔn)確率太低。經(jīng)過(guò)研究分析發(fā)現(xiàn)了兩個(gè)原因：

1）當(dāng)相機(jī)在移動(dòng)的同時(shí)，拍攝畫(huà)面由于相對(duì)位置發(fā)生了改變，在機(jī)器停止運(yùn)行時(shí)，相機(jī)仍然具有輕微的抖動(dòng)，因此采集的圖像不準(zhǔn)確。

2）在GPU訓(xùn)練模型時(shí)，損失函數(shù)太大造成，模型本身具有缺陷。

3.2 測(cè)試方案

包括救援機(jī)器人的基礎(chǔ)機(jī)動(dòng)系統(tǒng)、目標(biāo)物體的識(shí)別、超聲波避障測(cè)試、GPS定位測(cè)試、數(shù)據(jù)的返回以及機(jī)械臂抓取測(cè)試。

1）基礎(chǔ)機(jī)動(dòng)系統(tǒng)測(cè)試：

使用遙控器對(duì)機(jī)器人的基礎(chǔ)機(jī)動(dòng)進(jìn)行測(cè)試，任務(wù)有：前進(jìn)、后退、左轉(zhuǎn)、右轉(zhuǎn)、加速、減速、停止。

2）目標(biāo)物體的識(shí)別：

基于yolov5算法框架開(kāi)發(fā)目標(biāo)檢測(cè)，采集大量的樣本數(shù)據(jù)后訓(xùn)練模型，通過(guò)攝像頭獲取數(shù)據(jù)，進(jìn)行圖像處理識(shí)別環(huán)境。

3）超聲波以及GPS避障測(cè)試：

測(cè)試前方是否有障礙物并且根據(jù)測(cè)量結(jié)果進(jìn)行運(yùn)動(dòng)決策和電機(jī)控制。通過(guò)GPS信息可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)救援機(jī)器人所在的地理經(jīng)緯度，從而映射到地圖上。

4）數(shù)據(jù)的返回：

用Aliyun物聯(lián)網(wǎng)傳回?cái)?shù)據(jù)，再通過(guò)算法進(jìn)行解析處理。

5）機(jī)械臂抓取測(cè)試：

利用機(jī)械臂的抓取，測(cè)試救援機(jī)器人性能，效果良好;不足點(diǎn)是對(duì)模型訓(xùn)練時(shí)GPU算力要求較高，目標(biāo)檢測(cè)過(guò)程中由于相機(jī)抖動(dòng)問(wèn)題造成檢測(cè)較不準(zhǔn)確，后期優(yōu)化相機(jī)云臺(tái)防抖控制算法、目標(biāo)檢測(cè)部分采用Paddle框架，目前解決方案是跳過(guò)抖動(dòng)厲害的幾幀圖像，對(duì)穩(wěn)定的畫(huà)面進(jìn)行處理。

4 結(jié)語(yǔ)

該設(shè)計(jì)使用樹(shù)莓派從救援機(jī)器人的發(fā)展現(xiàn)狀入手，展示了設(shè)計(jì)背景，從驅(qū)動(dòng)模塊、機(jī)械臂模塊、圖像識(shí)別模塊等進(jìn)行了簡(jiǎn)述。

參考文獻(xiàn)：

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收稿日期：2022-02-10

基金項(xiàng)目： 大學(xué)生科研訓(xùn)練項(xiàng)目（項(xiàng)目編號(hào)：202116028）

作者簡(jiǎn)介：趙志杰（2000—），男，甘肅隴南人，本科，研究方向?yàn)殡娮有畔⒐こ?陳靜茹（2000—），女，甘肅金昌人，本科，研究方向?yàn)閿?shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù);付娟娟（2001—），女，甘肅天水人，本科，研究方向?yàn)殡娮有畔⒐こ?張穎（2000—），女，甘肅蘭州人，本科，研究方向?yàn)殡娮有畔⒐こ?陳冠華（2000—），男，甘肅定西人，本科，研究方向?yàn)閿?shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù);陳蕾（1978—），通信作者，女，重慶人，副教授，碩士，研究方向?yàn)殡娮有畔⒐こ獭?/p>