曲皇屹

摘 要：近年來，隨著進步和社會科學(xué)技術(shù)需求的進步，機器人技術(shù)迅速普及，農(nóng)業(yè)的智能化將會是農(nóng)業(yè)機械發(fā)展的首要目標，也是實現(xiàn)國家智能化的必經(jīng)之路?；诖宋覀冊O(shè)計了一款基于北斗定位技術(shù)和機器視覺識別技術(shù)的機器人，北斗系統(tǒng)將幫助機器人產(chǎn)生定位和軌跡。

關(guān)鍵詞：北斗定位;視覺識別;機器人設(shè)計

1 研究背景

目前，Stephen Nuske等[1]設(shè)計了一種可以通過行走預(yù)測葡萄產(chǎn)量的裝置。Yaguchi H等[2]設(shè)計了一種簡易的軌道式番茄采摘機器人樣機。郭素娜等[3]基于GPS設(shè)計了一款葡萄采摘機器人。劉碧貞等[4]設(shè)計了一款基于北斗定位的谷物收割機，可以對收割機行走路線進行測繪，以及數(shù)據(jù)的傳輸及調(diào)度等。

2 北斗定位過程及原理

首先讀取北斗衛(wèi)星數(shù)據(jù)，建立以采摘機器人初始位置為原點的坐標系，實現(xiàn)北斗定位與構(gòu)建二維地圖信息的融合。[6]常用公式如下：

3 圖像識別及三維定位技術(shù)

圖像識別：一個目標物體中總存在著其獨特的像素點，這些點我們可以認為就是這個目標物體的特征，成為特征點。而我們可以用一些算法將目標的目標特性提取出來從而實現(xiàn)目標識別。本產(chǎn)品采用的是核濾波算法和FAST算法來提取目標特性，核濾波算法可以對目標進行卷積從而對其目標進行加權(quán)平均操作，使目標和周圍環(huán)境有更高的對比度。將提取到的目標特性和預(yù)留特性相對比便可實現(xiàn)識別物體的功能。單目立體視覺三維定位是由單目機器視覺和TOF光學(xué)測距模塊共同組成。

單目機器視覺：通過FAST算法進行特征提取，將提取到的特征點與預(yù)留的目標特征點相對比從而識別目標物體，識別完成后會自動追蹤追蹤視野內(nèi)最大的目標物體，然后操縱機械臂將帶動單目視覺處理器將目標移至視野中間。

TOF光學(xué)測距模塊：TOF光學(xué)測距模塊通過光發(fā)射回芯片的時間來計算距離，TOF測距的視野非常窄，相比于紅外光測距更精確。機械臂將目標移至中間后會啟動測距將機械臂與目標之間的距離計算出來，從而達到對目標的三維測量。

4 智能避障系統(tǒng)

當機器人采摘果實時遇到障礙物，因為信息是時刻變化的，所以需要把全局軌跡規(guī)劃和局部軌跡規(guī)劃相結(jié)合;超聲波傳感器監(jiān)測機器人前部的障礙物，同時考慮概率障礙。同時根據(jù)速度判斷是否會發(fā)生碰撞，以期調(diào)用相關(guān)算法對路徑進行規(guī)劃，達到自動避開前方障礙物的目的。

超聲波屏障核心分流模塊是一個超聲波模塊啟動，如圖20所示，它通過從超聲波模塊同時傳輸超聲波發(fā)送器在某個方向上，當遇到障礙物時，微控制器上的軟件程序定時器的啟動時間停止，通過計算屏障發(fā)送器之間的距離來獲取。

系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖如下圖所示。這款STM32F103設(shè)計微控制器作為控制，實現(xiàn)直流電機控制，通過電機驅(qū)動模塊調(diào)節(jié)連接，調(diào)節(jié)占空比，改變直流電機轉(zhuǎn)速。對于智能跟蹤和屏障避免功能，加上前置紅外跟蹤模塊的前端。

系統(tǒng)結(jié)構(gòu)工作圖

5 工作過程

機器人搭載Openmv視覺識別系統(tǒng)，可以對圖像進行識別，當機器人識別到果實后會自動追蹤，當果實進入采摘范圍內(nèi)，機器人自動停止，同時機械臂配合機械爪對果實進行采摘，將采摘后的部分果實送到車后拖帶的收集箱內(nèi)，循環(huán)往復(fù)，北斗定位實時監(jiān)測機器人位置。

參考文獻：

[1]Nuske，Stephen，Achar，Supreeth，Bates，Terry，Narasimhan，Srinivasa，Singh，Sanjiv.Yield estimation in vineyards by visual grape detection[P].Intelligent Robots and Systems（IROS），2011 IEEE/RSJ International Conference on，2011.

[2]Yaguchi H，Nagahama K，Hasegawa T，et al.Development of an autonomous tomato harvesting robot with rotational plucking gripper[C].IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots & Systems.IEEE，2016.

[3]郭素娜，張麗，劉志剛.一種高精度自主導(dǎo)航定位的葡萄采摘機器人設(shè)計[J].農(nóng)機化研究，2016，38（07）：20-24.

[4]劉碧貞，黃華，祝詩平，向必萬.基于北斗/GPS的谷物收割機作業(yè)綜合管理系統(tǒng)[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報，2015，31（10）：204-210.