馬超+范光宇+張治軍+黃達(dá)+何群

摘要：該文主要對(duì)四自由度機(jī)械臂控制系統(tǒng)進(jìn)行了研究與設(shè)計(jì)，用于識(shí)別物體并抓取運(yùn)輸。首先，該文先對(duì)機(jī)械臂的整體機(jī)械結(jié)構(gòu)進(jìn)行設(shè)計(jì)包括它的底座、軀干、以及機(jī)械爪等，然后選擇合適的軀干以及鉤爪的驅(qū)動(dòng)方式，構(gòu)建出機(jī)械臂的機(jī)械結(jié)構(gòu)部分；然后，我們則對(duì)其運(yùn)動(dòng)方式進(jìn)行設(shè)計(jì)，包括電路控制板和驅(qū)動(dòng)裝置的選擇，數(shù)據(jù)的接收以及發(fā)送方式，以及后期圖像接口的設(shè)計(jì)等；在軟件系統(tǒng)上選擇了可移植能力強(qiáng)大的OpenCV，其提供的視覺處理算法非常豐富強(qiáng)大：掃描圖像對(duì)齊、圖像去噪、物體分析等，從而加強(qiáng)控制軟件的可靠性和機(jī)器人運(yùn)行過程的安全性。實(shí)驗(yàn)表明，該機(jī)械臂控制系統(tǒng)采用OpenCV不僅具有很好的控制精度，還具有很好的穩(wěn)定性、準(zhǔn)確性，而且在很大程度上改善了定位精度。

關(guān)鍵詞：六自由度機(jī)械臂；OpenCV；伺服；制動(dòng)

中圖分類號(hào)：TP302 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3044（2016）33-0227-03

1 機(jī)械臂控制系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

1.1 開發(fā)環(huán)境

本設(shè)計(jì)的開發(fā)環(huán)境是arduino。Arduino是一款完全開源的電子原型平臺(tái)，包含了arduino板和arduino IDE。由歐洲開發(fā)團(tuán)隊(duì)開發(fā)，使用類似C語(yǔ)言的processing開發(fā)環(huán)境。Arduino可以自行設(shè)計(jì)或者購(gòu)買已經(jīng)焊接好的板子，程序代碼寫在arduino IDE上，實(shí)現(xiàn)對(duì)arduino板子的控制。

1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

作為近幾十年來(lái)發(fā)展起來(lái)的一種自動(dòng)設(shè)備，機(jī)械臂可以通過編寫軟件程序來(lái)完成目標(biāo)任務(wù)，它不僅大部分機(jī)械臂共同的機(jī)械有點(diǎn)，而且特別具有人的視覺以及判斷能力。在作業(yè)過程中，機(jī)械臂控制的準(zhǔn)確性和對(duì)環(huán)境的適應(yīng)性，已經(jīng)使其在各個(gè)領(lǐng)域有著廣闊的發(fā)展前景。高級(jí)類型的機(jī)械臂，可以執(zhí)行更復(fù)雜的操作。將機(jī)器臂運(yùn)用于工業(yè)生產(chǎn)過程，除了可以提高生產(chǎn)率之外，還能夠減弱工人的勞動(dòng)強(qiáng)度，使生產(chǎn)過程實(shí)現(xiàn)自動(dòng)控制。因此機(jī)械臂在近幾年得到了愈來(lái)愈廣泛的應(yīng)用。

在國(guó)外，工業(yè)機(jī)器人的發(fā)展已經(jīng)較為成熟，涵蓋于各個(gè)行業(yè)，已經(jīng)得到了非常廣泛的運(yùn)用，而相比國(guó)內(nèi)，我國(guó)基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)跟不上，機(jī)械設(shè)計(jì)的工藝也達(dá)不到一個(gè)極高的水平，而且部分設(shè)計(jì)不夠系統(tǒng)科學(xué)，大多處于一個(gè)模仿的階段。以上原因?qū)е挛覈?guó)工業(yè)機(jī)器人在國(guó)際上并不能達(dá)到一個(gè)較高的水準(zhǔn)。如今國(guó)內(nèi)企業(yè)需要革新自己的技術(shù)，加強(qiáng)學(xué)習(xí)才能在國(guó)際市場(chǎng)上占有一席之地。

1.3 總體思路

1.3.1 機(jī)械臂軟件設(shè)計(jì)核心思路

攝像頭采集視頻圖像->利用OpenCV獲得圖像的一幀->對(duì)此幀圖像進(jìn)行濾波處理->將圖像序列幀由RGB模型轉(zhuǎn)為HSV模型->對(duì)得到的二值圖像進(jìn)行輪廓檢測(cè)->創(chuàng)建回調(diào)函數(shù)并對(duì)得到的三幅圖像進(jìn)行合并->創(chuàng)建滑動(dòng)條窗口->將得到的圖像分為H，S，V三幅單通道圖像->在目標(biāo)體上繪制輪廓。

本文提到的OpenCV函數(shù)庫(kù)是一個(gè)開源的跨平臺(tái)的視覺圖像處理庫(kù)，利用此庫(kù)中提供的開源算法并加以邏輯上的改進(jìn)來(lái)提取攝像頭中幀圖像，再使用顏色閾值調(diào)節(jié)功能進(jìn)行顏色識(shí)別，再對(duì)結(jié)果進(jìn)行一系列的處理達(dá)到預(yù)期要求。

1.3.2 OpenCV簡(jiǎn)介

OpenCV是一個(gè)基于開源發(fā)型的跨平臺(tái)計(jì)算機(jī)視覺庫(kù)，可以運(yùn)行在眾多操作系統(tǒng)上，由一系列C函數(shù)和C++類構(gòu)成，輕量且高效，其提供的視覺處理算法非常豐富，被大量使用于眾多科學(xué)領(lǐng)域，衛(wèi)星地圖的圖像整合拼湊；醫(yī)學(xué)界病人器官圖像的去噪處理；安全系統(tǒng)中的物體動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)而預(yù)警；軍事行動(dòng)中代替人眼而進(jìn)行眾多無(wú)人操作與活動(dòng)，不光如此，在圖像處理能力外，還能對(duì)聲譜圖進(jìn)行識(shí)別操作從而進(jìn)行對(duì)聲音的識(shí)別。

1.4 單一模塊

1.4.1 顏色識(shí)別

顏色識(shí)別的首當(dāng)之事應(yīng)是正確選取顏色空間，常用的顏色空間有RGB、CMY、HSV、HIS等。本文采用RGB和HSV。

RGB（紅、綠、藍(lán)）可以看成一個(gè)三維的坐標(biāo)系，一個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)表示一種顏色。HSV是顏色空間模型。表示顏色的是Hue，與坐標(biāo)點(diǎn)不同，他使用有角度的圓形來(lái)表示相應(yīng)顏色，比坐標(biāo)點(diǎn)更加靈活。表示飽和度的是Saturation，飽和度越低，則顏色填充就越少，例如圓心處取值為0，那么顏色會(huì)非常的淡，從底部往上，圓的半徑r越來(lái)越大，那么顏色就會(huì)越來(lái)越深。表示顏色的亮度的是Value，同理，也是從圓錐底端到頂端的數(shù)值漸變，底部表示為黑色，而頂端表示為白色。在實(shí)際實(shí)驗(yàn)環(huán)境中，RGB顏色經(jīng)測(cè)驗(yàn)非常容易受到強(qiáng)光、弱光、陰影等其他因素的干擾。相比之下，HSV空間能更加穩(wěn)定的處理這些光照的變化從而能更好地反應(yīng)顏色本質(zhì)、傳達(dá)正確信息。

1.4.2 圖像獲取與處理

1.4.2.1 圖像獲取與預(yù)處理

利用體感周邊外設(shè)中強(qiáng)大的Kinect攝像頭（VideoCapture（…））獲取周圍環(huán)境圖像，讀取一張圖片或視頻中的一幀圖像，進(jìn)行兩次濾波后利用cvtColor（imgOriginal， imgHSV， COLOR_BGR2HSV）函數(shù)進(jìn)行RGB與HSV的轉(zhuǎn)換，再在HSV空間下對(duì)彩色圖像做直方圖均衡化。

高斯濾波函數(shù)：cvSmooth（…CV—GAUSSIAN…）。真實(shí)圖像的鄰近點(diǎn)像素如果變化，不會(huì)十分明顯，因?yàn)檎鎸?shí)圖像的像素點(diǎn)是緩慢遷移變化的，但是如果兩個(gè)像素點(diǎn)倏忽變化的話，便會(huì)有很大的像素差，就是我們說(shuō)的噪點(diǎn)，這時(shí)候便要用到廣泛用于圖像處理的減噪的高斯濾波，他對(duì)整幅圖進(jìn)行加權(quán)平均，從而能夠減少噪聲卻又不失真（保留信號(hào)）。

中值濾波函數(shù)：cvSmooth（…CV—MEDIAN…）。有時(shí)候圖像中會(huì)有孤立的噪聲點(diǎn)從而會(huì)形成較大差異，這樣會(huì)影響平均值也會(huì)產(chǎn)生較大噪音，所以便使用非線性平滑的中值濾波，他把圖像中的孤立的噪聲點(diǎn)用其領(lǐng)域中各個(gè)點(diǎn)值的中值代替從而有效的去噪并且能夠保護(hù)信號(hào)邊緣使之不模糊，其算法也十分簡(jiǎn)單。

1.4.2.2 圖像細(xì)處理與生成

創(chuàng)建滑動(dòng)條：返回所讀取的顏色參數(shù)闕值。本文設(shè)定了6個(gè)參數(shù)：

[LowHue（色度下限值）HighHue（色度上限值）LowSaturation（飽和度下限值）HighSaturation（飽和度上限值）HighBrightness（亮度上限值）LowBrightness（亮度下限值）]

之后得到返回的參數(shù)闕值，便用于檢查圖像像素灰度是否在設(shè)置的范圍內(nèi)并且可以得到目標(biāo)顏色的色度、飽和度和亮度單通道圖像。

將得到的三個(gè)單通道圖像進(jìn)行按位與運(yùn)算，這樣便能檢測(cè)其二值圖像，由于此時(shí)會(huì)出現(xiàn)噪聲，所以采用膨脹腐蝕的方法進(jìn)行圖像形態(tài)學(xué)處理，使得到的目標(biāo)體進(jìn)行最大的連通。

圖像生成：查找輪廓和繪制輪廓，輪廓正確勾勒，圖像便能正確顯示。利用OpenCV中對(duì)灰度圖像處理的Canny邊緣檢測(cè)法（cvCanny（…）），將試圖獨(dú)立的候選像素拼裝成輪廓，輪廓的形成是對(duì)這些像素運(yùn)用滯后性闕值，Canny邊緣檢測(cè)算法是高斯函數(shù)的一階導(dǎo)數(shù)，是對(duì)信噪比與定位精度之乘積的最優(yōu)化逼近算子。

Canny函數(shù)輸入輸出的都為灰度圖，在邊緣檢測(cè)完成后，利用“cvFindContours（…）”函數(shù)得到輸出的圖像的輪廓函數(shù)（在二值圖像中），檢測(cè)輪廓個(gè)數(shù)，然后再用“cvDrawContours（…）”函數(shù)繪制檢測(cè)的輪廓。

2 機(jī)械臂控制系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

2.1 自由度及關(guān)節(jié)

本機(jī)械手臂采用4個(gè)電機(jī)實(shí)現(xiàn)4自由度，進(jìn)行手臂的升降，轉(zhuǎn)動(dòng)，抓取，移動(dòng)等功能。

2.2 基座及連桿

2.2.1 基座

基座是機(jī)械手臂的支撐，起到穩(wěn)固的作用，為了使機(jī)械手臂更加的穩(wěn)定，增大其與表面的接觸面積，降低重心，提升其穩(wěn)定性能。同時(shí)，基座的剩余部分，可用于防止控制的單片機(jī)及其擴(kuò)展版，使空間充分利用。

2.3 機(jī)械手臂設(shè)計(jì)

機(jī)械手是機(jī)械行業(yè)中必不可少的一個(gè)部分，主要起到操作，轉(zhuǎn)移等功能。根據(jù)工件的不同，機(jī)械手的精度，重量，形狀，光滑程度等都會(huì)不一樣，以至于達(dá)到節(jié)省成本或準(zhǔn)確夾取工件等實(shí)際要求。一般機(jī)械手包括：1）靈巧手；2）吸附手；3）夾取手；4）專用操作器。本設(shè)計(jì)因?qū)崿F(xiàn)的主要功能是夾取物體并轉(zhuǎn)移，工件物體不確定，因此采用夾取手作為機(jī)械手臂的機(jī)械手進(jìn)行操作。

2.4 驅(qū)動(dòng)方式

調(diào)用Servo實(shí)現(xiàn)對(duì)舵機(jī)的控制，定義多個(gè)舵機(jī)，控制多個(gè)舵機(jī)，具體內(nèi)容根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行調(diào)試。采用for語(yǔ)句，當(dāng)紅外或者視覺采集到數(shù)據(jù)，給予反饋，實(shí)現(xiàn)舵機(jī)的停止或執(zhí)行下一步。舵機(jī)的轉(zhuǎn)動(dòng)的角度通過脈沖寬度占空比實(shí)現(xiàn)。由于舵機(jī)牌子不同，舵機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)的角度也會(huì)不同。

本機(jī)械手臂通過電機(jī)的扭矩進(jìn)行傳動(dòng)。手臂的升降，轉(zhuǎn)動(dòng)，抓取都是由能夠承受很大力的電機(jī)進(jìn)行完成。在機(jī)械手臂抓取物體時(shí)，盡量的平穩(wěn)，并且力不能夠過大或者過輕，移動(dòng)時(shí)活動(dòng)空間大。

機(jī)械行業(yè)一般常用的驅(qū)動(dòng)方式有液壓驅(qū)動(dòng)，電機(jī)驅(qū)動(dòng)和氣壓驅(qū)動(dòng)三種方式，每種驅(qū)動(dòng)方式各有優(yōu)劣。本設(shè)計(jì)機(jī)械手臂中，要求驅(qū)動(dòng)時(shí)滿足一下條件：1）輸出功率適中，效率高；2）精準(zhǔn)度盡可能的高；3）便于維護(hù)，調(diào)試；4）安全性高；5）成本低。

綜上所述，本設(shè)計(jì)采用電機(jī)驅(qū)動(dòng)的方式對(duì)機(jī)械手臂進(jìn)行驅(qū)動(dòng)。電機(jī)參數(shù)如表所示：

本機(jī)械手臂采用控制角度的方式控制手臂。在初始位確定的情況下，通過控制角度，實(shí)現(xiàn)電機(jī)的轉(zhuǎn)動(dòng)，其優(yōu)點(diǎn)是，能夠精確控制位置，但是因?yàn)樾枰M(jìn)行初始位置，導(dǎo)致運(yùn)行時(shí)間過長(zhǎng)。本文設(shè)計(jì)方案?jìng)鲃?dòng)方式為舵機(jī)直接傳動(dòng)，故不多作介紹。

3 結(jié)論

機(jī)械臂控制系統(tǒng)是當(dāng)今社會(huì)的一項(xiàng)非常重要的研究課題，盡管其發(fā)展已經(jīng)有了一段很長(zhǎng)的歷史，但是其發(fā)展并不完全成熟。無(wú)論是學(xué)術(shù)界、工業(yè)還是在教育教學(xué)方面都一直在進(jìn)行著這方面的研究，距離成熟階段還要有一段時(shí)間。

本設(shè)計(jì)是基于OpenCV六自由度機(jī)械臂驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，以六自由度機(jī)械臂為控制對(duì)象，以arduino為開發(fā)環(huán)境，輔以有著豐富視覺處理算法的OpenCV軟件，并在此基礎(chǔ)上，采用先進(jìn)的控制理論，以正確的控制方法為指導(dǎo)，進(jìn)行了系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì)。

在整個(gè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)中，硬件的設(shè)計(jì)是本論文研究的重點(diǎn)，芯片的選型是系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)的保證，并且輔以可靠性分析為指導(dǎo)，保證了系統(tǒng)運(yùn)行的可靠性和穩(wěn)定性。

從實(shí)驗(yàn)結(jié)果中看出，我們?cè)O(shè)計(jì)制作的基于OpenCV的四自由度機(jī)械臂能夠和一些中小型機(jī)器人控制器的性能要求類似，在操作靈活度、控制精度、易操作性等方面都表現(xiàn)出優(yōu)秀的性能。然而，仍有一些不足之處需要進(jìn)一步的改進(jìn)。

1）機(jī)械臂的傳感器提升。作為機(jī)械臂的控制對(duì)象，其結(jié)構(gòu)、性能的優(yōu)劣成為了機(jī)械臂的重中之重、中流砥柱，為了實(shí)際運(yùn)行效果的完美，我們機(jī)械臂的手爪部分應(yīng)加入壓力等傳感器，為控制的精準(zhǔn)提供、保證更為完整的信息。

2）完善機(jī)械臂自動(dòng)控制算法。算法的優(yōu)良決定了機(jī)械臂是否能自動(dòng)協(xié)調(diào)運(yùn)行，特別在輸入?yún)?shù)和機(jī)械臂抓取后的運(yùn)輸，需要更加優(yōu)化、靈活的算法，從而將計(jì)算出的控制參數(shù)變得更加精確和一體。

3）視覺的廣泛性運(yùn)用。視覺不單單只作用與顏色的閾值識(shí)別，還包括如骨骼識(shí)別，輪廓識(shí)別等等，再后續(xù)的研究中，添入以上功能，可以使機(jī)械臂的作用范圍變得更加的廣泛。

鑒于上述情況，在以后的工作中，我們應(yīng)該不斷改進(jìn)、完善，以提高該機(jī)械臂系統(tǒng)的穩(wěn)定性以及可靠性。

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