基于模糊控制的除草機(jī)器人自主導(dǎo)航系統(tǒng)研究

翁盛檳，吳繼團(tuán)，林曉亮，溫濤銘

(衢州學(xué)院a. 工程實訓(xùn)中心； b. 機(jī)械工程學(xué)院，浙江 衢州 324000)

0 引言

得益于自動導(dǎo)航、機(jī)器視覺、集成電路等技術(shù)的快速發(fā)展，除草機(jī)器人作為機(jī)器人學(xué)的分支，正逐漸代替?zhèn)鹘y(tǒng)的人工除草作業(yè)[1]，特別是在花園、足球場等具有規(guī)則形狀草坪的修理維護(hù)上，除草機(jī)器人能依靠自身的智能控制系統(tǒng)，自動感知外界環(huán)境信息，作出全覆蓋的路徑規(guī)劃，進(jìn)行自主導(dǎo)航，全程無需人工干預(yù)，極大地提高了除草效率，減少傳統(tǒng)人工作業(yè)的勞動強(qiáng)度。

目前，針對除草機(jī)器人的智能定位導(dǎo)航方式有很多種，如慣性導(dǎo)航、磁導(dǎo)航、衛(wèi)星導(dǎo)航、光反射導(dǎo)航、機(jī)器視覺導(dǎo)航等[2-3]。針對不同的除草環(huán)境，應(yīng)用的導(dǎo)航技術(shù)也不盡相同。例如慣性導(dǎo)航方式是最普遍使用的一種導(dǎo)航技術(shù)，它利用除草機(jī)器人自身所裝配的光電編碼器來測量除草作業(yè)移動的距離及方向[4]。但該導(dǎo)航方式僅僅依靠當(dāng)前的位置方向來生成下一步的控制指令，會產(chǎn)生累積誤差，容易使除草機(jī)器人在原有的路徑規(guī)劃上產(chǎn)生軌跡偏差。衛(wèi)星導(dǎo)航則需要借助GPS、北斗等導(dǎo)航系統(tǒng)進(jìn)行定位，為增加定位精度，往往還需要通過地面基站進(jìn)行定位信息交互，無法及時獲取實時的定位坐標(biāo)，具有一定的延時誤差[5]。光反射導(dǎo)航定位系統(tǒng)主要是利用激光或者紅外線技術(shù)進(jìn)行定位，通過激光構(gòu)成路標(biāo)，由除草機(jī)器人上的光電接收器檢測激光信號，確認(rèn)當(dāng)前位置，從而進(jìn)行導(dǎo)航控制。機(jī)器視覺導(dǎo)航方式是通過機(jī)器視覺技術(shù)分析除草機(jī)器人前方畫面的圖像信息，從而判斷自身移動的誤差和及時規(guī)劃后續(xù)的移動路徑[6-7]。針對機(jī)器人移動方式的路徑規(guī)劃，主要有隨機(jī)式、螺旋式及往返式[8]。其中，隨機(jī)式路徑規(guī)劃通過反復(fù)的隨機(jī)移動把整個作業(yè)區(qū)域完全覆蓋。該方式控制簡單且具有靈活的避障能力，但在實現(xiàn)區(qū)域完全覆蓋的情況下，路徑的重復(fù)率較高，對于除草機(jī)器人的實際應(yīng)用具有高耗時、高耗能的缺點。螺旋式路徑規(guī)劃分為外螺旋式和內(nèi)螺旋式，顧名思義是讓除草機(jī)器人按照“回”字形的軌跡從外逐漸往中心移動，或者從中心逐漸往邊界移動，該方式在移動的過程中機(jī)器人需要頻繁地轉(zhuǎn)向，且規(guī)劃的總路徑較長。往返式路徑規(guī)劃與犁田類似，如圖1所示，是指除草機(jī)器人從起點開始按照某一具體方向沿直線移動，通過往返式的移動路徑，直到把整個作業(yè)區(qū)域完全覆蓋。

圖1 往返式路徑規(guī)劃圖

本文結(jié)合現(xiàn)有定位導(dǎo)航技術(shù)及全覆蓋路徑規(guī)劃方式，根據(jù)除草機(jī)器人的實際應(yīng)用特點，采用機(jī)器視覺導(dǎo)航技術(shù)與往返式路徑規(guī)劃對除草機(jī)器人展開研究，探討如何提高除草機(jī)器人的除草效率及移動精度。

1 除草機(jī)器人結(jié)構(gòu)

除草機(jī)器人主要應(yīng)用于較為平坦的草坪上進(jìn)行除草作業(yè)，但草坪上一般具有大小不一的凹坑及石子，容易對機(jī)器人的行進(jìn)路線產(chǎn)生影響，故所設(shè)計的除草機(jī)器人結(jié)構(gòu)應(yīng)具有一定的柔性結(jié)構(gòu)，可對外界環(huán)境進(jìn)行抑振，同時因為除草機(jī)器人在移動過程中遇到障礙物需要調(diào)整車身前進(jìn)方向，所以在結(jié)構(gòu)設(shè)計上需要綜合考慮機(jī)器人的轉(zhuǎn)向裝置，圖2所示為除草機(jī)器人的結(jié)構(gòu)示意圖。

圖2 除草機(jī)器人結(jié)構(gòu)示意圖

該除草機(jī)器人外形類似一般的移動式機(jī)器人小車，同時為了便于進(jìn)行轉(zhuǎn)向控制，車輪采用麥克納姆輪結(jié)構(gòu)，并采取四輪四驅(qū)的控制方式，通過控制各個麥克納姆輪的驅(qū)動電機(jī)，可以精準(zhǔn)調(diào)整除草機(jī)器人的運動方向，實現(xiàn)任意方向的移動。在除草結(jié)構(gòu)上，設(shè)計一種蝶形的收攏板，稱為“蝴蝶攏草槽”。該結(jié)構(gòu)可收攏聚集機(jī)器人小車前方的雜草，然后由“攏草槽”內(nèi)部的剪切裝置對雜草進(jìn)行切割，達(dá)到除草的目的。

2 自主導(dǎo)航定位原理

在除草機(jī)器人機(jī)械本體上，建立基于機(jī)器視覺的導(dǎo)航定位系統(tǒng)。其中機(jī)器視覺系統(tǒng)由除草機(jī)器人上布置的高像素相機(jī)和內(nèi)部的圖像采集卡組成。該視覺系統(tǒng)可為除草機(jī)器人提供車頭前進(jìn)方向的圖像信息。機(jī)器人內(nèi)部控制系統(tǒng)通過解析該圖像信息可獲取自身的位置方向，從而判斷車頭前進(jìn)方向是否偏離原本的路徑規(guī)劃，然后計算出偏航的導(dǎo)航角與導(dǎo)航距，如圖3所示，并及時規(guī)劃后續(xù)的移動路徑。

圖3 閉環(huán)控制復(fù)檢裝置結(jié)構(gòu)示意圖

圖3中：θ為導(dǎo)航角，表示除草機(jī)器人當(dāng)前路徑與原本規(guī)劃路徑之間的夾角；λ為導(dǎo)航距，表示除草機(jī)器人當(dāng)前位置與原本規(guī)劃路徑的間距。

因為除草機(jī)器人采用四輪四驅(qū)的麥克納姆輪結(jié)構(gòu)，所以在識別出當(dāng)前位置方向的偏差后，除草機(jī)器人的控制系統(tǒng)通過調(diào)整各個輪子的轉(zhuǎn)速改變車子的移動方向，從而控制除草機(jī)器人的前進(jìn)方向，保證整個除草作業(yè)的路徑軌跡近似既有規(guī)劃的往返式路徑。

3 基于模糊控制的導(dǎo)航路徑規(guī)劃

因為導(dǎo)航角θ與導(dǎo)航距λ是隨機(jī)誤差，其值取決于外界環(huán)境草坪的實際情況，所以希望在導(dǎo)航角與導(dǎo)航距偏大的時候，能夠及時調(diào)整除草機(jī)器人車輪的移動方向，即當(dāng)導(dǎo)航角與導(dǎo)航距越大時，這個調(diào)整的物理量也越大。但是這種輸入量與輸出量在數(shù)值上沒有精確的對應(yīng)關(guān)系。這種模糊的控制方式與汽車駕駛行為類似。駕駛員在開車時總是不斷地對前方的道路情況進(jìn)行預(yù)判，然后通過調(diào)整方向盤對車輛行駛方向進(jìn)行控制。這種人腦的模糊控制思維沒有固定的數(shù)學(xué)模型，但是可以把外界不確定的影響因素推理出確定的輸出量，從而對設(shè)備加以控制。基于上述模糊控制思維，針對除草機(jī)器人實際應(yīng)用特點，本文在控制系統(tǒng)中引入模糊控制算法，模擬類似人腦決策的系統(tǒng)控制方式[9]。通過模糊算法規(guī)則對導(dǎo)航角與導(dǎo)航距進(jìn)行分析，進(jìn)而調(diào)整各個車輪的轉(zhuǎn)向，實現(xiàn)除草機(jī)器人的自主導(dǎo)航功能[10]，其模糊控制系統(tǒng)的原理框圖如圖4所示。

圖4 模糊控制系統(tǒng)原理框圖

由圖4可知，模糊算法的輸入為偏航路徑的導(dǎo)航角與導(dǎo)航距，輸出為電機(jī)控制量。設(shè)導(dǎo)航角誤差的數(shù)值單位為°，其誤差范圍大致在[-20,20]，則其基本論域為[-20,20]，取導(dǎo)航角誤差的量化因子為0.1，則導(dǎo)航角的模糊論域為[-2,2]。然后，對該范圍進(jìn)行模糊化，將其劃分為5個等級，分別為{負(fù)大，負(fù)小，零，正小，正大}，負(fù)數(shù)表示導(dǎo)航角在目標(biāo)路徑左側(cè)，正數(shù)表示在右側(cè)，符號表示為{NB，NS，ZO，PS，PB}。取常用的高斯隸屬函數(shù)gaussmf表示，則在模糊論域中導(dǎo)航角關(guān)于模糊子集的隸屬度如圖5所示。同理，設(shè)導(dǎo)航距誤差的數(shù)值單位為cm，其誤差范圍大致在[0,50]，則其基本論域為[0,50]，取量化因子也為0.1，則導(dǎo)航距的模糊論域為[0,5]，同樣將其模糊化劃分為5個等級，符號表示為{ZO，PS，PM，PB，PP}，以高斯隸屬函數(shù)gaussmf表示，則在模糊論域中導(dǎo)航距關(guān)于模糊子集的隸屬度如圖6所示。因為模糊算法的輸出值為除草機(jī)器人車輪電機(jī)的控制量，所以將該輸出值作為一個相對比例系數(shù)，設(shè)其模糊論域為[-1,1]，負(fù)數(shù)表示控制除草機(jī)器人車輪往右向調(diào)整，正數(shù)表示往左向調(diào)整，同樣將其模糊化劃分為7個等級，符號表示為{NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB}，取高斯隸屬函數(shù)gaussmf與三角形隸屬函數(shù)trimf表示，則在模糊論域中電機(jī)控制量關(guān)于模糊子集的隸屬度如圖7所示。

圖5 導(dǎo)航角在模糊子集上的隸屬函數(shù)圖

圖6 導(dǎo)航距在模糊子集上的隸屬函數(shù)圖

圖7 電機(jī)控制量在模糊子集上的隸屬函數(shù)圖

在該模糊控制系統(tǒng)中，輸入的導(dǎo)航角與導(dǎo)航距和輸出的電機(jī)控制量在模糊子集上的隸屬度由隸屬函數(shù)圖決定。除草機(jī)器人識別出路徑偏差后，將導(dǎo)航角與導(dǎo)航距模糊化后，通過模糊算法的模糊控制規(guī)則推理出確定的電機(jī)控制量。通過上文對除草機(jī)器人移動路徑的功能分析，根據(jù)實驗經(jīng)驗，針對不同的導(dǎo)航角與導(dǎo)航距，建立電機(jī)控制量的模糊控制規(guī)則表，如表1所示。

表1 電機(jī)控制量模糊控制規(guī)則表

在MATLAB軟件的fuzzy工具箱中，選用Mamdani模糊推理算法和質(zhì)心法(centroid)解模糊，將導(dǎo)航角、導(dǎo)航距、電機(jī)控制量的隸屬函數(shù)及表1中的模糊控制規(guī)則表代入并進(jìn)行模糊推理，其結(jié)果如圖8所示。

圖8 MATLAB軟件fuzzy工具箱電機(jī)控制量解模糊圖

在圖8中，輸入當(dāng)前除草機(jī)器人的導(dǎo)航角與導(dǎo)航距，通過模糊算法即可計算出電機(jī)控制量。設(shè)機(jī)器人小車以勻速移動，則電機(jī)控制量經(jīng)過系數(shù)放大后，其物理意義表示為除草機(jī)器人移動速度的方向，對該移動速度進(jìn)行運動學(xué)分析，如圖9所示。

圖9 除草機(jī)器人4車輪運動學(xué)分析圖

圖9中，為分析除草機(jī)器人的移動速度與各車輪轉(zhuǎn)速的運動學(xué)關(guān)系，分別在小車底盤中心和各車輪軸中心建立直角坐標(biāo)系。其中，va、vb、vc、vd分別為4個麥克納姆輪的轉(zhuǎn)速；va輥、vb輥、vc輥、vd輥分別為4個麥克納姆輪上輥子的轉(zhuǎn)速；α為除草機(jī)器人移動速度的方向與x軸的夾角；β為麥克納姆輪上輥子的轉(zhuǎn)軸與車輪轉(zhuǎn)軸的夾角。

在圖9中，以計算輪a轉(zhuǎn)速為例，由圖可得

va輥=vcos(α-β)

(1)

va輥=vasinβ

(2)

所以，由以上兩式可得

vcos(α-β)=vasinβ

(3)

整理可求出va為

(4)

一般麥克納姆輪上輥子的安裝角度是確定的，取常用角度β=45°，則

va=v(sinα+cosα)

(5)

同理，可求出vb、vc、vd的轉(zhuǎn)速，即通過電機(jī)控制量可確定除草機(jī)器人移動的速度方向，然后通過式(5)等計算出小車各個車輪的轉(zhuǎn)速，再由控制器控制各個車輪的驅(qū)動電機(jī)，即可達(dá)到調(diào)整除草機(jī)器人移動方向的目的。

4 結(jié)語

本文設(shè)計了一種具有柔性機(jī)械結(jié)構(gòu)的移動式除草機(jī)器人小車，通過采用四輪四驅(qū)的麥克納姆輪車輪，實現(xiàn)除草機(jī)器人在除草作業(yè)中的靈活移動。同時針對除草機(jī)器人移動的實際誤差，以提高除草機(jī)器人的除草效率及路徑精度和降低能耗為目標(biāo)，對除草機(jī)器人的控制系統(tǒng)展開研究，通過引入導(dǎo)航角、導(dǎo)航距概念，在機(jī)器視覺識別技術(shù)的基礎(chǔ)上，建立了基于模糊控制算法的自主導(dǎo)航控制系統(tǒng)。實驗表明：除草機(jī)器人通過模糊控制算法的智能調(diào)整后，可以適應(yīng)較為復(fù)雜的外界環(huán)境變化，通過實時微調(diào)車輪轉(zhuǎn)向，實現(xiàn)對既有路徑的自主導(dǎo)航與動態(tài)調(diào)整。同時，本文的研究方法也可為其他自主導(dǎo)航運動機(jī)器人及路徑規(guī)劃方式提供技術(shù)借鑒。