魯麗萍，葛　聰

( 1.河南財(cái)政稅務(wù)高等專(zhuān)科學(xué)校，鄭州　450002；2.河南理工大學(xué) 萬(wàn)方科技學(xué)院，鄭州　451400 )

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基于模糊邏輯控制的自主導(dǎo)航采摘機(jī)器人避障設(shè)計(jì)

魯麗萍1，葛聰2

( 1.河南財(cái)政稅務(wù)高等專(zhuān)科學(xué)校，鄭州450002；2.河南理工大學(xué) 萬(wàn)方科技學(xué)院，鄭州451400 )

摘要：為了提高采摘機(jī)器人自主導(dǎo)航的環(huán)境適應(yīng)能力，提出了一種基于改進(jìn)的遺傳算法的模糊學(xué)習(xí)邏輯控制方法，提高了機(jī)器人路徑規(guī)劃的能力和效率，縮短了路徑規(guī)劃所用時(shí)間。該方法以傳感器測(cè)得的障礙物距離、輪轉(zhuǎn)速和目標(biāo)地點(diǎn)方向作為輸入量，左右驅(qū)動(dòng)輪的速比作為輸出量，控制機(jī)器人的移動(dòng)路徑和方向。為了使機(jī)器人規(guī)劃的路徑盡量短，達(dá)到節(jié)能的目的，引入了改進(jìn)的遺傳算法，使用修正項(xiàng)對(duì)遺傳算法進(jìn)行改進(jìn)，建立了適應(yīng)度函數(shù)的基本模型。最后，對(duì)采摘機(jī)器人的性能進(jìn)行了測(cè)試，通過(guò)測(cè)試發(fā)現(xiàn)：機(jī)器人可以成功地躲避障礙物，且能夠完成最短路徑規(guī)劃，規(guī)劃反應(yīng)時(shí)間短、可靠性高。

關(guān)鍵詞：采摘機(jī)器人；模糊控制；遺傳算法；移動(dòng)路徑；修正項(xiàng)；適應(yīng)度

0引言

自主導(dǎo)航能力是提高采摘機(jī)器人智能化和自動(dòng)化水平的基礎(chǔ)。理想的采摘機(jī)器人應(yīng)當(dāng)同時(shí)具備幾種能力，當(dāng)機(jī)器人處于未知環(huán)境中時(shí)，機(jī)器人面對(duì)復(fù)雜動(dòng)態(tài)變化的環(huán)境，可以通過(guò)探索達(dá)到期望的目標(biāo)位置，同時(shí)消耗能量少、移動(dòng)路徑短、所用時(shí)間少。傳統(tǒng)的機(jī)器人路徑規(guī)劃基于感知-建模-規(guī)劃-動(dòng)作，該方法的問(wèn)題在于不能準(zhǔn)確地建立環(huán)境的地圖模型，對(duì)環(huán)境的適應(yīng)能力較差。為此，提出了一種基于改進(jìn)的遺傳算法和模糊邏輯控制的機(jī)器人自主導(dǎo)航學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)了機(jī)器人的自主避障和路徑導(dǎo)航功能。

1自主導(dǎo)航采摘機(jī)器人功能和總體設(shè)計(jì)

單片機(jī)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，控制方便、快捷，具有強(qiáng)大的尋址操控能力和移動(dòng)控制能力，并且價(jià)格低廉。因此，將其作為整個(gè)系統(tǒng)的控制核心，并利用算法編程對(duì)其控制功能進(jìn)行改進(jìn)，其總體功能設(shè)計(jì)如圖1所示。

為了實(shí)現(xiàn)采摘機(jī)器人的自主導(dǎo)航，考慮傳感器、驅(qū)動(dòng)電機(jī)和顯示器等多種因素，采用單片機(jī)P89C51RA對(duì)機(jī)器人進(jìn)行控制，主要控制功能包括紅外遙控、里程顯示、障礙檢測(cè)、行駛路線顯示、避開(kāi)障礙和指示燈等。

圖1　自主導(dǎo)行采摘機(jī)器人功能設(shè)計(jì)

圖2為機(jī)器人躲避障礙物的主控程序。采摘機(jī)器人采用履帶式底盤(pán)結(jié)構(gòu)，當(dāng)遇到前方有障礙物時(shí)，利用單片機(jī)程序控制，可以自主避開(kāi)障礙物。如果左前方有障礙物，機(jī)器人后退左拐，并進(jìn)行后退的步伐，然后機(jī)器人右拐，檢測(cè)I/O口，并進(jìn)入switch循環(huán)語(yǔ)句；當(dāng)無(wú)障礙物時(shí)，機(jī)器人左拐，前行并記下步伐后再右拐，成功躲避障礙物后返回主程序。

圖2　機(jī)器人躲避障礙物自主導(dǎo)航主控程序

2基于模糊邏輯控制的機(jī)器人導(dǎo)航設(shè)計(jì)

為了實(shí)現(xiàn)采摘機(jī)器人的自主導(dǎo)航，將機(jī)器人設(shè)計(jì)成履帶式，驅(qū)動(dòng)輪利用驅(qū)動(dòng)電機(jī)和減速器進(jìn)行驅(qū)動(dòng)；驅(qū)動(dòng)輪和履帶鏈之間進(jìn)行嚙合，當(dāng)驅(qū)動(dòng)力大于行駛阻力時(shí)，支重輪在履帶上表面滾動(dòng)，使機(jī)器人向前行駛。

圖3為采摘機(jī)器人的履帶式底盤(pán)結(jié)構(gòu)示意圖。為了計(jì)算方便，將機(jī)器人表示為橢圓形的移動(dòng)機(jī)器人形式，其內(nèi)部坐標(biāo)如圖4所示。在機(jī)器人移動(dòng)的過(guò)程中，內(nèi)部坐標(biāo)系與實(shí)際坐標(biāo)系進(jìn)行不斷地轉(zhuǎn)換，從而實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的實(shí)時(shí)定位和自主導(dǎo)航。機(jī)器人在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中的實(shí)際坐標(biāo)如圖5所示。

1.履帶　2.驅(qū)動(dòng)輪　3.機(jī)架　4.拖帶輪　5.導(dǎo)向輪　6.支重輪

圖4　采摘機(jī)器人內(nèi)部坐標(biāo)

圖5　采摘機(jī)器人實(shí)際坐標(biāo)

在采摘機(jī)器人實(shí)際運(yùn)動(dòng)過(guò)程中，坐標(biāo)系的變換不是簡(jiǎn)單的坐標(biāo)加減，坐標(biāo)系與X軸有夾角，假設(shè)夾角為α，(x′,y′)表示某點(diǎn)在局部坐標(biāo)系中的坐標(biāo)值，而在全局坐標(biāo)系中的坐標(biāo)為(x0,y0)。根據(jù)三角關(guān)系變換可得

(1)

該點(diǎn)在絕對(duì)坐標(biāo)系中的坐標(biāo)值為

(2)

(3)

這樣就可以完成局部坐標(biāo)和全局坐標(biāo)的變換。假設(shè)采摘機(jī)器人左輪和右輪的角速度分別為wl、wr，則其速度分別為

(4)

(5)

其中,R表示驅(qū)動(dòng)輪的半徑，D表示兩輪間的距離。只要調(diào)整兩驅(qū)動(dòng)輪的轉(zhuǎn)速，就可以實(shí)現(xiàn)其方向的控制。假設(shè)兩輪的轉(zhuǎn)速比為kp，則得

(6)

調(diào)整kp的值，可以實(shí)現(xiàn)采摘機(jī)器人的直線行駛、左轉(zhuǎn)和右轉(zhuǎn)。為了實(shí)現(xiàn)算法功能，可以引入增量式旋轉(zhuǎn)編碼器來(lái)改變機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。假設(shè)在第k個(gè)采樣周期內(nèi)其計(jì)算脈沖分別為mk和nk，則機(jī)器人的控制模型可以寫(xiě)成

(7)

其中，xk+1、yk+1、θk+1分別表示是第k+1個(gè)周期時(shí)機(jī)器人的位移和方向，Mp表示機(jī)器人驅(qū)動(dòng)輪轉(zhuǎn)動(dòng)1圈時(shí)的脈沖數(shù)，Δt表示采樣時(shí)間。為了提高機(jī)器人的控制精度，需要引入相關(guān)計(jì)算算法。

本次研究主要采用模糊邏輯控制器和改進(jìn)的遺傳算法對(duì)機(jī)器人進(jìn)行控制，以傳感器測(cè)得的障礙物距離、輪轉(zhuǎn)速和目標(biāo)地點(diǎn)方向作為輸入量，左右驅(qū)動(dòng)輪的速比作為輸出量。假設(shè)采摘機(jī)器人距離左、右和前方障礙物的距離分別為L(zhǎng)D、FD、RD，將距離模糊語(yǔ)言的變量設(shè)定為{NEAR,FAR}，目標(biāo)方向的模糊語(yǔ)言變量設(shè)置為{LEFT,FRONT,RIGHT}，其距離隸屬函數(shù)如圖6所示。

對(duì)于采摘機(jī)器人模糊邏輯控制的關(guān)鍵是構(gòu)造正確的隸屬函數(shù)，本次設(shè)計(jì)中將隸屬度函數(shù)定義為對(duì)稱(chēng)的三角函數(shù)形狀，并將模糊進(jìn)行對(duì)稱(chēng)分割，其效果如圖6所示，目標(biāo)方向的隸屬函數(shù)如圖7所示。

圖6　距離隸屬度函數(shù)

圖7　目標(biāo)方向隸屬度函數(shù)

(8)

其中，g(α,n,…,μ)表示能量函數(shù)，其值和轉(zhuǎn)彎半徑、摩擦因數(shù)等有關(guān)；dist表示對(duì)路徑長(zhǎng)度的評(píng)價(jià)函數(shù)，其表達(dá)式為

(9)

其中，xk表示第k個(gè)連接點(diǎn)，n表示通過(guò)柵格數(shù)的總和。采摘機(jī)器人路徑規(guī)劃的方法主要有2種，螺旋收縮式路徑規(guī)劃方法如圖8所示。

圖8　螺旋收縮式路徑規(guī)劃方法

對(duì)于采摘機(jī)器人路徑規(guī)劃方法主要有兩種：一是螺旋收縮式的規(guī)劃方法；二是“之”字型路徑規(guī)劃方法。螺旋收縮式的路徑規(guī)劃方法是機(jī)器人在外圍行走1圈，然后往中心移動(dòng)再行走1圈，如此往復(fù)，最后完成整個(gè)區(qū)域的覆蓋。

圖9表示“之”字型路徑規(guī)劃方法。由于果蔬一般都是按行種植，這種路徑規(guī)劃方法是采摘機(jī)器人常用的方法，利用該模型可以將障礙物外的區(qū)域分解成互不重疊的單元，機(jī)器人利用往返運(yùn)動(dòng)實(shí)現(xiàn)單元的全覆蓋。

圖9　“之”字型路徑規(guī)劃方法

3自主導(dǎo)航采摘機(jī)器人性能測(cè)試

為了驗(yàn)證本次研究設(shè)計(jì)的自主導(dǎo)航機(jī)器人的性能，對(duì)其采摘作業(yè)過(guò)程進(jìn)行了測(cè)試，主要測(cè)試機(jī)器人躲避障礙物和自主規(guī)劃路徑的能力。其作業(yè)測(cè)試過(guò)程的場(chǎng)景如圖10所示。

圖10　自主導(dǎo)航機(jī)器人性能測(cè)試

機(jī)器人行駛過(guò)程中，在其行駛路徑放置了障礙物，分別利用改進(jìn)的遺傳算法和模糊控制算法對(duì)其避障功能進(jìn)行了測(cè)試，得到了如圖11所示的測(cè)試結(jié)果。

由仿真測(cè)試結(jié)果可看出：改進(jìn)的遺傳算法和模糊控制算法都可以成功地躲避障礙物，并且遺傳算法比模糊控制算法的路徑要短。

圖11　避障功能仿真測(cè)試結(jié)果

圖12為采摘機(jī)器人自主規(guī)劃路徑的結(jié)果圖。當(dāng)遇到黑色障礙物時(shí)，綜合利用遺傳和模糊控制算法兩種方法，采用“之”字型路徑規(guī)劃方案。通過(guò)測(cè)試，采摘機(jī)器人可以成功的得到最優(yōu)化路徑。

圖12　機(jī)器人路徑規(guī)劃結(jié)果

圖13為采摘機(jī)器人的路徑規(guī)劃時(shí)間測(cè)算曲線圖。由圖13可以看出：隨著障礙物數(shù)目的增多，路徑規(guī)劃時(shí)間逐漸升高；但從總體數(shù)據(jù)可以看出，采摘機(jī)器人路徑規(guī)劃系統(tǒng)能夠快速的得到路徑的最優(yōu)解，響應(yīng)迅速，可靠性高。

圖13　路徑規(guī)劃時(shí)間測(cè)算

4結(jié)論

1)依據(jù)改進(jìn)的遺傳算法和模糊邏輯控制方法，對(duì)采摘機(jī)器人的導(dǎo)航系統(tǒng)進(jìn)行了改進(jìn)，建立了路徑規(guī)劃的模糊隸屬度和遺傳自適應(yīng)函數(shù)，提高了機(jī)器人避障能力和自主路徑規(guī)劃能力，縮短了路徑規(guī)劃所用時(shí)間。

2)對(duì)采摘機(jī)器人的性能進(jìn)行了測(cè)試，測(cè)試項(xiàng)目主要包括機(jī)器人的避障能力和路徑自主規(guī)劃能力。通過(guò)測(cè)試發(fā)現(xiàn)：機(jī)器人利用模糊邏輯控制算法和遺傳算法都可以成功地躲避障礙物，遺傳算法規(guī)劃路徑較短，綜合利用這兩種方法可以成功的完成“之”字型路徑規(guī)劃，規(guī)劃時(shí)間短，可靠性高，為采摘機(jī)器人的設(shè)計(jì)提供了較有價(jià)值的參考。

參考文獻(xiàn)：

[1]徐建,楊福增,蘇樂(lè)樂(lè),等.玉米智能收獲機(jī)器人的路徑識(shí)別方法[J].農(nóng)機(jī)化研究,2010,32(2):9-12.

[2]馮秀軍,楊立東.2BDY-8型2壟密型高速氣吹式精密播種機(jī)簡(jiǎn)析[J].農(nóng)業(yè)機(jī)械,2007(8):85-86.

[3]郝冬,劉斌.基于模糊邏輯行為融合路徑規(guī)劃方法[J].計(jì)算機(jī)工程設(shè)計(jì),2009,30(3):660-663.

[4]阮鵬,俞志偉,張昊,等.基于ADAMS的仿壁虎機(jī)器人步態(tài)規(guī)劃及仿真[J].機(jī)器人,2010,32(4):499-504.

[5]俞志偉,李宏凱,張曉峰,等.仿壁虎腳趾結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)及粘附運(yùn)動(dòng)性能測(cè)試[J].機(jī)械工程學(xué)報(bào),2011,47(21):7-13.

[6]王洪光,姜勇,房立金,等.雙足爬壁機(jī)器人壁面凹過(guò)渡步態(tài)規(guī)劃研究[J].智能系統(tǒng)學(xué)報(bào),2007(4):40-45.

[7]薛勝雄,任啟樂(lè),陳正文,等.磁隙式爬壁機(jī)器人的研制[J].機(jī)械工程學(xué)報(bào),2011,47(21):37-42.

[8]李志海,付宜利,王樹(shù)國(guó).四輪驅(qū)動(dòng)滑動(dòng)吸盤(pán)爬壁機(jī)器人的動(dòng)力學(xué)研究[J].機(jī)器人,2010,32(5):601-607.

[9]鐘灶生,薛方正,敬成林.分布式電源在仿人機(jī)器人控制系統(tǒng)中的應(yīng)用[J].傳感器與微系統(tǒng),2011,30(2):139-143.

[10]王建軍,武秋俊.機(jī)器人在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用[J].農(nóng)機(jī)化研究,2007(7):174-176.

[11]王儉,趙鶴鳴,陳衛(wèi)東.基于子區(qū)域的機(jī)器人全覆蓋路徑規(guī)劃的環(huán)境建模[J].蘇州科技學(xué)院學(xué)報(bào)：工程技術(shù)版,2004,17(1):72-75.

[12]馮秀軍,楊立東.2BDY-8型2壟密型高速氣吹式精密播種機(jī)簡(jiǎn)析[J].農(nóng)業(yè)機(jī)械,2007(8):85-86.

[13]孟慶山.水源熱泵機(jī)組變流量水系統(tǒng)節(jié)能優(yōu)化探討[J].制冷與空調(diào),2010,10(1):84-89.

[14]謝志勇,張鐵中,趙金英.基于Hough變換的成熟草莓識(shí)別技術(shù)[J].農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào),2007,38(3):106-109.

[15]王東,趙宇,王秀紅.一種改進(jìn)的DFT迭代的MIMO-OFDM系統(tǒng)信道估計(jì)算法[J].應(yīng)用科技，2009(3):19-22.

[16]徐文穎,張靜,董建萍.導(dǎo)頻信道估計(jì)中的插值算法[J].上海師范大學(xué)學(xué)報(bào),2007,12(6):41-46.

[17]郝冬,劉斌.基于模糊邏輯行為融合路徑規(guī)劃方法[J].計(jì)算機(jī)工程設(shè)計(jì),2009,30(3):660-663.

[18]陳暉,陳曉光.基于直接判決導(dǎo)頻跟蹤的OFDM系統(tǒng)快時(shí)變信道估計(jì)[J].通信學(xué)報(bào)，2006,9(27):1-5.

[19]李文見(jiàn),姬江濤.輪履復(fù)合式農(nóng)業(yè)機(jī)器人越避障控制研究[J].河南科技大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2007(8):57-59.

[20]王仲民,戈新良,唐智強(qiáng).多傳感器信息融合技術(shù)研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)[J].河北工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2003,32(2):30-35.

[21]國(guó)剛,王毅.應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行手寫(xiě)體字母數(shù)字識(shí)別[J].人工智能及識(shí)別技術(shù),2008,4(6):1459-1460.

[22]李二超,李戰(zhàn)明,李煒.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器人關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)矩力控制研究[J].電氣自動(dòng)化,2011,33(1):23-27.

[23]陳學(xué)東,孫翊,賈文川.多足步行機(jī)器人運(yùn)動(dòng)規(guī)劃與控制[M].武漢:華中科技大學(xué)出版社,2005:74-98.

[24]王宇,范欽鈺,趙亞?wèn)|,等.基于仿生學(xué)的四足行走機(jī)構(gòu)[J].電子設(shè)計(jì)工程,2011,19(17):27-30.

[25]許斯軍,曹奇英.基于可視圖的移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件,2011(3):220-222.

[26]尹建軍,武傳宇,YangSimonX,等.番茄采摘機(jī)器人機(jī)械臂避障路徑規(guī)劃[J].農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào),2012(12):171-175.

[27]姬偉,程風(fēng)儀,趙德安,等.基于改進(jìn)人工勢(shì)場(chǎng)的蘋(píng)果采摘機(jī)器人機(jī)械手避障方法[J].農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào),2013(11):253-259.

Obstacle Avoidance Design for Picking Robot of Autonomous Navigation Based on Fuzzy Logic Control

Lu Liping1, Ge Cong2

(1.Henan College of Finance and Taxation,Zhengzhou 450002,China； 2.Wanfang College of Science & Technology， Henan Polytechnic University,Zhengzhou 451400, China)

Abstract：In order to improve the adaptive ability of the robot's autonomous navigation, a fuzzy logic control method is proposed based on the improved genetic algorithm, which can improve the ability and efficiency of robot path planning, and shorten the time of path planning. The speed ratio of the driving wheel is used as the output quantity, and the path of the robot is controlled by the speed ratio of the driving wheel. The improved genetic algorithm is introduced. Finally, the performance of the picking robot is tested. Through the test, it is found that the robot can avoid the obstacle successfully, finish the shortest path planning.And the planning response time is short, the reliability is high.

Key words：picking robot; fuzzy control; genetic algorithm; moving path; modification; fitness

中圖分類(lèi)號(hào)：S225;TP242

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1003-188X(2016)09-0121-05

作者簡(jiǎn)介：魯麗萍(1963-)，女，河南開(kāi)封人，副教授。通訊作者：葛聰(1986-)，河南焦作人，助教，(E-mail)Luliping1963@qq.com。

基金項(xiàng)目：河南省科技廳科學(xué)研究計(jì)劃項(xiàng)目(142400410274)

收稿日期：2015-08-21