自動(dòng)卸貨機(jī)器人的研究

王 興，王雨竹

(太原科技大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，山西 太原 030024)

目前,我國(guó)倉(cāng)庫(kù)貨物存儲(chǔ)和搬運(yùn)面臨著勞動(dòng)力資源緊缺、成本高、效率低下等問(wèn)題。為了解決這些問(wèn)題倉(cāng)儲(chǔ)行業(yè)開始使用自動(dòng)卸貨堆貨機(jī)器人來(lái)代替人力勞動(dòng)。如何提高機(jī)器人的智能化成為一個(gè)亟待解決的問(wèn)題。到目前為止,許多的科研人員對(duì)于智能化搬運(yùn)機(jī)器人做出了研究,設(shè)計(jì)的方案多種多樣。比如,掃描二維碼識(shí)別物料信息以及利用灰度檢測(cè)方法來(lái)進(jìn)行路徑規(guī)劃的智能機(jī)器人[1],利用光學(xué)導(dǎo)航進(jìn)行實(shí)時(shí)跟隨的智能搬運(yùn)機(jī)器人[2]。但是現(xiàn)有的設(shè)計(jì)存在成本太高,智能化程度較低等問(wèn)題,針對(duì)這些問(wèn)題筆者研究了全自動(dòng)的卸貨機(jī)器人。基本實(shí)現(xiàn)了機(jī)器人對(duì)倉(cāng)庫(kù)搬運(yùn)工作的完全接管。該機(jī)器人在卸貨過(guò)程中要利用相機(jī)等圖像傳感器采集信息,利用視覺(jué)處理裝置獲取目標(biāo)物體的基本特征,依次對(duì)目標(biāo)物體進(jìn)行識(shí)別,并且多個(gè)機(jī)器人要進(jìn)行數(shù)據(jù)傳遞做好協(xié)同工作。

1 主要結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

圖1 抓取貨箱的機(jī)械手臂

卸貨機(jī)器人主要由卸貨裝置、貨物傳送帶、四輪全向移動(dòng)小車、整體控制系統(tǒng)4部分組成。由于貨箱所在的方向以及高度的不同,所以卸貨裝置采用了可以在水平垂直方向上可自由移動(dòng)的抓取機(jī)械手臂的設(shè)計(jì)。考慮到貨箱材質(zhì)、重量、大小存在不確定性,傳統(tǒng)自動(dòng)搬運(yùn)的方式并不適用。即需要一種具有較強(qiáng)抓取力,而且不論面對(duì)什么材質(zhì)的貨箱都能穩(wěn)定抓取的裝置,所以帶有吸盤的機(jī)械手是一種可以滿足需求的設(shè)計(jì)方法。同時(shí)全自動(dòng)的卸貨裝置要識(shí)別貨箱位置,測(cè)量吸盤與貨箱之間的位置,故機(jī)械臂上安裝了可進(jìn)行圖像識(shí)別的視覺(jué)傳感器。

圖2 全向四輪移動(dòng)小車

圖3 移動(dòng)小車控制流程

全向四輪移動(dòng)小車(見(jiàn)圖2)搭載了4個(gè)QMA-15全向輪和MOTC1運(yùn)動(dòng)控制器,并且配備了多個(gè)攝像頭以及紅外傳感器,方便在貨物堆放密集,內(nèi)部道路復(fù)雜的大型倉(cāng)庫(kù)內(nèi)自由移動(dòng)。平臺(tái)的底盤具有液壓避震懸掛系統(tǒng),使用4臺(tái)大功率的空心杯電機(jī)作為驅(qū)動(dòng),并配有獨(dú)立的伺服驅(qū)動(dòng)器。

2 工作原理

2.1 貨箱識(shí)別系統(tǒng)

2.1.1 圖像識(shí)別。當(dāng)卸貨機(jī)器人在進(jìn)行卸貨操作前,首先要識(shí)別貨箱的位置,隨后控制系統(tǒng)根據(jù)位置驅(qū)動(dòng)移動(dòng)小車的車輪電機(jī),隨后機(jī)器人準(zhǔn)確到達(dá)貨箱位置。識(shí)別系統(tǒng)采用Pixy視覺(jué)傳感器來(lái)精準(zhǔn)的識(shí)別貨箱。Pixy傳感器上搭載了攝像頭和獨(dú)立的圖像處理[3]。它是面向目標(biāo)物體顏色的識(shí)別,將指定的顏色數(shù)據(jù)發(fā)送給系統(tǒng)進(jìn)行處理,這就很大程度上降低了控制模塊對(duì)于圖像識(shí)別的運(yùn)算量。同時(shí),該傳感器還支持同時(shí)對(duì)多種形狀、顏色的物體進(jìn)行識(shí)別。

攝像頭接收到的YUV格式信號(hào)在Pixy傳感器中會(huì)轉(zhuǎn)化成RGB色彩模型,之后又將轉(zhuǎn)化成HSV色彩模型,通過(guò)色調(diào)過(guò)濾算法來(lái)識(shí)別物體,避免了相同的貨箱在不同角度,不同光照條件下識(shí)別錯(cuò)誤的問(wèn)題。

在進(jìn)行識(shí)別之前,用戶需要先給傳感器一個(gè)在特定區(qū)域色彩特征的一個(gè)識(shí)別閾值,要求該閾值可以提取到特定區(qū)域70%的像素值。然后根據(jù)當(dāng)前分布與給定分布之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系對(duì)識(shí)別閾值做出調(diào)整。這樣就可以使傳感器對(duì)物體進(jìn)行有效的識(shí)別,并且在光照不同的情況下可以自己調(diào)整閾值。依據(jù)顏色信息識(shí)別貨箱之后,傳感器會(huì)自行計(jì)算貨箱在圖像中的位置和大小,將識(shí)別信息傳遞給控制板,減少了控制板的運(yùn)算量,降低了應(yīng)用的門檻。另外,Pixy傳感器可以對(duì)不同的色彩進(jìn)行編碼,增加了識(shí)別物體的種類以及數(shù)量,提高了可重用性。

2.1.2 吸盤與貨箱距離的測(cè)定。當(dāng)識(shí)別到貨箱位置之后,搭載機(jī)器人移動(dòng)的小車移動(dòng)到貨箱位置,機(jī)械臂開始工作。但是,該視覺(jué)傳感器的工作方式面臨著不容易檢測(cè)機(jī)械手與貨箱水平方向上距離的問(wèn)題,所以利用激光來(lái)對(duì)貨箱距離進(jìn)行測(cè)定[4]。

圖4 激光測(cè)距原理

如圖4所示，貨箱與相機(jī)之間的距離為H,當(dāng)機(jī)械臂移動(dòng)貨箱與相機(jī)距離發(fā)生變化時(shí),H也會(huì)隨之變化,光線反射到相機(jī)鏡頭平面的角度θ也會(huì)變化,光線投射到CCD靶面的位置也會(huì)發(fā)生改變,最終在相機(jī)的成像元件上面會(huì)形成N個(gè)激光光斑與靶面中心像素點(diǎn)。對(duì)于貨箱和相機(jī)的任意一個(gè)水平距離,都有唯一確定的角度θ以及光斑個(gè)數(shù)N與之對(duì)應(yīng)。因而通過(guò)勾股定理可以得到H。

(1)

式(1)中：L是一個(gè)固定常量,是相機(jī)中心與激光發(fā)射器中心的水平距離,可以直接測(cè)量。θ可以通過(guò)以下方法得出：

(2)

N可以通過(guò)視覺(jué)圖像處理得到,Rop和Roffset可在測(cè)試的時(shí)候測(cè)量幾組已知距離得到。

2.2 全向移動(dòng)小車的避障系統(tǒng)

倉(cāng)庫(kù)中的環(huán)境是隨時(shí)在變化的,通過(guò)選擇合適的傳感器對(duì)移動(dòng)機(jī)器人周圍的物體進(jìn)行測(cè)距就可以及時(shí)地避開障礙物。采用多個(gè)傳感器進(jìn)行組合,可以感知機(jī)器人周圍多方位的障礙物。攝像頭模塊采集圖像信息,處理器分析圖像中的障礙物位置及坐標(biāo)發(fā)送到控制器進(jìn)行處理。同時(shí),配合快速探索隨機(jī)樹(RRT)算法來(lái)控制移動(dòng)機(jī)器人。

2.2.1 多個(gè)傳感器的布局。針對(duì)機(jī)器人在某一個(gè)環(huán)境中的避障功能,攝像頭并不能準(zhǔn)確地確定障礙物的位置以及與機(jī)器人之間的距離,并且機(jī)器人的移動(dòng)有不確定性,所以利用紅外傳感器對(duì)這個(gè)缺點(diǎn)有了一定的完善,可以更加全面的獲取障礙物與機(jī)器人之間的距離信息。

在避障系統(tǒng)中,移動(dòng)機(jī)器人本體上裝有4個(gè)探頭和8個(gè)紅外傳感器以多方位的檢測(cè)其在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中四周障礙物的距離數(shù)值。紅外傳感器的信號(hào)發(fā)送到處理器,發(fā)送指令到機(jī)器人的驅(qū)動(dòng)電機(jī)。機(jī)器人的傳感器布局，如圖5所示。

圖5 移動(dòng)小車傳感器布局

2.2.2 機(jī)器人的避障策略。機(jī)器人從初始點(diǎn)位置移動(dòng)到目標(biāo)點(diǎn)位置的過(guò)程中,安裝的眾多傳感器會(huì)實(shí)時(shí)的自主的發(fā)出檢測(cè)信號(hào),當(dāng)檢測(cè)到障礙物與機(jī)器人的距離是在安全距離之內(nèi)時(shí),處理器依據(jù)路線規(guī)則發(fā)送運(yùn)動(dòng)指令到驅(qū)動(dòng)電機(jī),準(zhǔn)確的避開障礙物。在運(yùn)動(dòng)的過(guò)程中,根據(jù)場(chǎng)地的復(fù)雜程度,調(diào)整傳感器發(fā)送檢測(cè)信號(hào)的頻率,以免出現(xiàn)障礙判斷不及時(shí)的問(wèn)題。

圖6 避障策略流程

2.2.3 路徑規(guī)范算法。快速擴(kuò)散隨機(jī)樹(Rapidly Exploring Random Tree,RRT)算法是基于采樣的單查詢路徑規(guī)劃方法[5]。該算法不需要空間建模,所以它有了獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。但是RRT在全局采用均勻一直的搜索方式,導(dǎo)致了計(jì)算資源的浪費(fèi)。其次,首先建立隨機(jī)樹,再一次性的規(guī)劃全局路徑,使得該算法有了一定的局限性,即只能運(yùn)用在已知的環(huán)境中。

借鑒滾動(dòng)規(guī)劃[6]的思想,利用對(duì)局部進(jìn)行反復(fù)的路徑規(guī)劃代替一次性的全局規(guī)劃,使得RRT算法可以應(yīng)用在未知的環(huán)境中。這樣將避免全局采樣,可以極大地減少規(guī)劃時(shí)間,提高計(jì)算結(jié)果的實(shí)時(shí)性,一定程度上保證了路徑選擇的最優(yōu)性。

滾動(dòng)規(guī)劃算法[7-8]意在機(jī)器人行徑的每一步都會(huì)將傳感器的檢測(cè)結(jié)果構(gòu)建成為一個(gè)環(huán)境模型,并在此環(huán)境模型的基礎(chǔ)上一句特定的優(yōu)化策略計(jì)算出下一個(gè)目標(biāo)點(diǎn)。在行進(jìn)到新的目標(biāo)點(diǎn)的過(guò)程中,傳感器依然會(huì)檢測(cè)到新的環(huán)境信息,利用新的環(huán)境信息就可以對(duì)原來(lái)的路徑策略進(jìn)行補(bǔ)充或修正,并將用于下一次的局部規(guī)劃。

2.3 抓取裝置

吸盤結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,制造成本低廉,使用壽命長(zhǎng),可吸附物體種類多,適合運(yùn)用于防火防污染的堆貨倉(cāng)庫(kù)。真空吸盤必須依靠真空泵才可以實(shí)現(xiàn)負(fù)壓。吸取貨箱時(shí),吸盤緊緊貼住貨箱表面,形成一個(gè)密閉空間,此時(shí)真空泵抽出內(nèi)部空氣,內(nèi)外形成壓強(qiáng)差,吸盤在大氣壓的作用下緊緊地吸住貨箱[9],最后機(jī)械手臂移動(dòng)將貨箱放到傳送帶上。

吸盤吸附力的計(jì)算。吸盤是依據(jù)內(nèi)外壓力差進(jìn)行工作,一般的,壓力公式為：

F=P·S

(3)

式(3)中：F——壓力,N;

P——壓強(qiáng),Pa;

S——面積,M2。

為了方便計(jì)算,將吸盤的邊緣近似的看作矩形,那么吸附力為:

(4)

式(4)中:W0——吸附力,N;

P0——真空度,MPa;

a——吸盤長(zhǎng)度,mm;

b——吸盤寬度,mm。

由公式可以看出,影響吸盤吸附力的因素有吸盤內(nèi)部的真空程度、吸盤的長(zhǎng)和寬。所以真空泵的性能以及吸盤的大小對(duì)于吸附力有著決定性的因素。

真空吸盤的延展性較好,當(dāng)吸取表面材質(zhì)較軟的物質(zhì)時(shí)，實(shí)際的吸盤覆蓋面積會(huì)達(dá)到自身有效面積的103%～120%。設(shè)吸附狀態(tài)中的吸盤內(nèi)部真空度為-0.09 MPa,即-684 mmHg,安全系數(shù)為3,那么吸附力的表達(dá)式為[10]:

(5)

式(5)中:W——空吸附力,kg;

F1——附能力,kg;

S1——安全系數(shù);

v——真空度,mmHg;

A——吸盤吸附面積,mm2。

經(jīng)過(guò)查詢,BH40-SSP-E4型號(hào)的ANVER吸盤,吸附的面積為27 500 mm2。在測(cè)定時(shí),吸盤內(nèi)部真空指數(shù)設(shè)為最高值的90%,得到的吸附力為75.25 kg。因此,選用該型號(hào)的吸盤可以滿足需求。 BH40-SSP-E4型號(hào)的真空吸盤參數(shù)，如表1所示。

表1 BH40-SSP-E4吸盤參數(shù)

3 結(jié)束語(yǔ)

由于勞動(dòng)力緊缺,并且成本的增加,智能搬運(yùn)機(jī)器人應(yīng)運(yùn)而生。設(shè)計(jì)了全自動(dòng)的搬貨堆垛機(jī)器人,它包括了自動(dòng)抓取貨箱的機(jī)械手臂以及全自動(dòng)的智能避障移動(dòng)小車。通過(guò)圖像識(shí)別技術(shù)精準(zhǔn)識(shí)別貨箱的位置,移動(dòng)小車搭載機(jī)械手臂移動(dòng)到貨箱前,并且在移動(dòng)過(guò)程中利用改進(jìn)的隨機(jī)數(shù)算法及時(shí)地避開障礙物。此過(guò)程需要多個(gè)攝像頭以及傳感器協(xié)同工作,將采集到的數(shù)據(jù)發(fā)送到中央處理器,處理器通過(guò)控制板實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)器人的控制,實(shí)現(xiàn)了具有高效性、可靠性、實(shí)用性的智能化搬運(yùn)機(jī)器人，是解決人工搬運(yùn)效率低下,勞動(dòng)力不足等問(wèn)題的一個(gè)有效方案。