徐慶增，楊世鳳，楊美艷

(天津科技大學(xué)a.計(jì)算機(jī)科學(xué)與信息工程學(xué)院；b.電子信息與自動(dòng)化學(xué)院，天津 300222)

?

采摘機(jī)械手離線軌跡智能優(yōu)化
——基于改進(jìn)差分進(jìn)化算法

徐慶增a，楊世鳳b，楊美艷b

(天津科技大學(xué)a.計(jì)算機(jī)科學(xué)與信息工程學(xué)院；b.電子信息與自動(dòng)化學(xué)院，天津 300222)

為了提高采摘機(jī)械手的采摘效率和軌跡的控制精度，設(shè)計(jì)了一種新的基于離散編程和改進(jìn)差分進(jìn)化算法控制的機(jī)械手，提高了機(jī)械手的作業(yè)效率和對(duì)復(fù)雜環(huán)境的適應(yīng)能力。由于農(nóng)業(yè)作業(yè)環(huán)境的復(fù)雜性，采用離散編程技術(shù)可以得到更好的效益，據(jù)此重點(diǎn)對(duì)離散編程系統(tǒng)進(jìn)行了開發(fā)，使用SolidWorks軟件建立了機(jī)器人機(jī)械手的三維仿真模型，并利用VB軟件實(shí)現(xiàn)了SolidWorks庫的引用和二次開發(fā)，利用VB代碼將改進(jìn)差分進(jìn)化算法嵌入到了機(jī)械手離線編程控制系統(tǒng)中。最后，通過仿真計(jì)算得到了不同算法下機(jī)械手軌跡控制的計(jì)算精度和效率，得到了機(jī)械手位置圓弧軌跡，并輸出了機(jī)械手位置和速度隨時(shí)間變化的曲線。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：改進(jìn)差分算法可以較好地實(shí)現(xiàn)機(jī)械手的離線軌跡優(yōu)化，機(jī)械手運(yùn)動(dòng)的穩(wěn)定性較好。

采摘機(jī)械手；差分進(jìn)化；離散編程；軌跡控制；自適應(yīng)

0 引言

隨著社會(huì)的發(fā)展和人口的增長(zhǎng)，農(nóng)產(chǎn)品的需求也不斷增加，傳統(tǒng)的作業(yè)方式使農(nóng)業(yè)的產(chǎn)能已經(jīng)達(dá)到極限，在這種背景下，產(chǎn)生了新型農(nóng)業(yè)。在新型農(nóng)業(yè)技術(shù)中，機(jī)器人扮演了重要的角色。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)實(shí)踐證明：機(jī)器人的應(yīng)用可大幅度提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，緩解農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力不足帶來的壓力；同時(shí)，可以使農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者遠(yuǎn)離高溫和農(nóng)藥等惡劣的作業(yè)環(huán)境，作業(yè)的質(zhì)量和成功率都比較高。機(jī)器人的離線編程技術(shù)是不對(duì)機(jī)器人的實(shí)際操作進(jìn)行示教，而是在虛擬環(huán)境下經(jīng)仿真調(diào)試、通過可行性驗(yàn)證后，將結(jié)果直接生成控制代碼。離線編程可以降低機(jī)器人現(xiàn)場(chǎng)調(diào)試的時(shí)間，降低使用成本，提高機(jī)器人的作業(yè)效率，對(duì)于采摘機(jī)器人復(fù)雜運(yùn)動(dòng)軌跡規(guī)劃和碰撞干涉檢查等具有重要的意義。

1 基于離散編程技術(shù)的采摘機(jī)器人設(shè)計(jì)

在21世紀(jì)，要實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展，需要依賴于精確農(nóng)業(yè)技術(shù)的不斷進(jìn)步，因而發(fā)達(dá)國(guó)家普遍性的加大了對(duì)精確農(nóng)業(yè)技術(shù)的投入力度，開發(fā)智能化的機(jī)器人以組建精確農(nóng)業(yè)體系。特別是歐美和日本等發(fā)達(dá)國(guó)家，在國(guó)家財(cái)政和科學(xué)技術(shù)的支持下，涌現(xiàn)出了各式各樣的農(nóng)業(yè)機(jī)器人，但采用離線編程技術(shù)的農(nóng)業(yè)機(jī)器人研究的還比較少。圖1為英國(guó)Silsoe Technology公司開發(fā)的離線編程蘑菇采摘機(jī)器人作業(yè)過程的場(chǎng)景圖。

圖1 蘑菇采摘離線編程機(jī)器人

機(jī)器人主要由4部分組成，包括機(jī)器視覺部分、機(jī)械臂、執(zhí)行末端和傳送帶。機(jī)械包括了2個(gè)移動(dòng)關(guān)節(jié)和旋轉(zhuǎn)關(guān)節(jié)，移動(dòng)關(guān)節(jié)采用氣缸驅(qū)動(dòng)，旋轉(zhuǎn)關(guān)節(jié)采用步進(jìn)電機(jī)驅(qū)動(dòng)。作業(yè)時(shí)，執(zhí)行末端將吸盤降低至收獲位置，吸住蘑菇后旋轉(zhuǎn)180°，彎曲后將蘑菇成功摘下。為了實(shí)現(xiàn)機(jī)械手的準(zhǔn)確定位，需要對(duì)機(jī)械手關(guān)節(jié)位姿與末端位姿的軌跡進(jìn)行優(yōu)化。關(guān)節(jié)和末端的位姿示意如圖2所示。

采摘機(jī)器人機(jī)械手關(guān)節(jié)位姿和末端位姿的軌跡優(yōu)化可以利用運(yùn)動(dòng)學(xué)逆解來實(shí)現(xiàn)。其逆解原理是：在機(jī)器人末端達(dá)到空間位姿的情況下，求出關(guān)節(jié)控制變量，從而控制各個(gè)機(jī)構(gòu)的運(yùn)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)軌跡的跟蹤和規(guī)劃。

圖2 關(guān)節(jié)位姿與末端位姿

圖3 關(guān)節(jié)空間與操作空間映射關(guān)系

雖然關(guān)節(jié)變量都可以找到一組位姿與之相對(duì)應(yīng)，但是對(duì)于一個(gè)末端的位姿可能存在不同的關(guān)節(jié)變量，如圖3所示。機(jī)器人從關(guān)節(jié)空間到末端是單映射，從末端到關(guān)節(jié)空間是復(fù)映射，根據(jù)機(jī)器人末端的位姿，可以得到多組解，需要根據(jù)一定的算法對(duì)多組解進(jìn)行優(yōu)化。

2 基于改進(jìn)差分的機(jī)械手優(yōu)化設(shè)計(jì)

本文主要利用六自由度并聯(lián)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)反解相對(duì)容易求解的特點(diǎn)，采用其運(yùn)動(dòng)學(xué)反解的結(jié)果來逼近運(yùn)動(dòng)學(xué)正解，然后采用改進(jìn)的自適應(yīng)差分進(jìn)化算法來求解六自由度并聯(lián)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)正解，其流程如圖4所示。

其流程主要由4個(gè)步驟組成，包括算法的初始化、適應(yīng)度函數(shù)的確定、進(jìn)化操作和邊界條件的處理。

1)算法的初始化。為了照顧種群的多樣性，本研究在六自由度采摘機(jī)器人工作空間上，采用統(tǒng)一的概率分布，從而可以均勻地分布在解空間內(nèi)。其中，染色體采用實(shí)數(shù)編碼的形式，每個(gè)個(gè)體的染色體生成為

Vjk=lowjk+rand×(highjk-lowjk),

(1)

其中，highjk為遺傳基因染色體的上限；lowjk為遺傳基因染色體的下限；rand為在區(qū)間[0,1]內(nèi)的隨機(jī)數(shù)；D為遺傳的代數(shù)；NP為種群中個(gè)體的個(gè)數(shù)。

2)適應(yīng)度函數(shù)的確定。整個(gè)差分進(jìn)化前進(jìn)方向的依據(jù)是適應(yīng)度函數(shù)，利用機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)正解模型，將差分算法隨機(jī)生成平臺(tái)運(yùn)動(dòng)的正解和機(jī)器人實(shí)際運(yùn)動(dòng)位姿計(jì)算出來的絕對(duì)值作為自適應(yīng)差分算法的適應(yīng)度函數(shù)。假設(shè)VjG表示要優(yōu)化的參數(shù)，則其表達(dá)式為

VjG=(vj1G,vj2G,…,vjkG,…vjnG)=(xρ,yρ,zρ,αρ,βρ,yρ)T

(2)

其中，xρ、yρ、zρ分別為位置坐標(biāo)；αρ、βρ、γρ為角度坐標(biāo)，j=1,2,3，...NP，k=1,2,3...，D。假設(shè)lp=(xρ,yρ，zρ，αρ，βρ,γρ)T，li=(xi，yi，zi，αi，βi，γi)T，則

(3)

3)進(jìn)化操作。首先計(jì)算每個(gè)個(gè)體對(duì)應(yīng)的交叉概率和變異率分別為CR和F，然后按照DE/rand/1的測(cè)量計(jì)算每個(gè)新個(gè)體，可以得到

Wij=Vr1G+F(Vr2G-Vr3G)

(4)

其中，r1≠r2≠r3≠j為[1,NP]內(nèi)的隨機(jī)整數(shù)；新的個(gè)體W是從V中隨機(jī)生成的，但是和V沒有關(guān)系。

4)邊界處理。當(dāng)子代種群存在超過實(shí)際機(jī)器人運(yùn)動(dòng)范圍染色體和基因時(shí)，需要對(duì)染色體進(jìn)行修正，其公式為

(5)

3 采摘機(jī)器人軌跡離線變化優(yōu)化設(shè)計(jì)

本研究以六自由度的采摘機(jī)器人作為研究對(duì)象。該機(jī)器人主要是為了完成番茄采摘而設(shè)計(jì)，為了滿足采摘的基本設(shè)計(jì)需求，其機(jī)械手的結(jié)構(gòu)主要由回轉(zhuǎn)體、大臂、小臂、腕部和手爪等組成。

圖5為采摘機(jī)器人模型。本文主要是對(duì)其機(jī)械手進(jìn)行建模，并利用編程的方式引入自適應(yīng)差分算法，建模軟件采用SolidWorks，機(jī)械手采用了1個(gè)移動(dòng)副和3個(gè)轉(zhuǎn)動(dòng)副。每個(gè)關(guān)節(jié)都具有零位和正負(fù)向的限位開關(guān)。其中，控制電機(jī)使用編碼器編程設(shè)計(jì)，從而構(gòu)成了閉環(huán)反饋伺服系統(tǒng)。

圖4 基于自適應(yīng)差分進(jìn)化的機(jī)械手優(yōu)化流程圖

圖5 果蔬采摘機(jī)器人模型

為了引入自適應(yīng)差分算法，利用VB編程軟件對(duì)SolidWorks進(jìn)行了二次開發(fā)，從而縮短了開發(fā)周期，提高了代碼的開發(fā)效率。在VB軟件中引用SolidWorks類庫，將VB程序與SolidWorks軟件接口進(jìn)行連接，其仿真的主要流程如圖6所示。

圖6中，利用SolidWorks的API接口，可以使用VB編程對(duì)采摘機(jī)械手進(jìn)行控制。其基本步驟如下：

1)首先在VB軟件里創(chuàng)建ActiveX DLL工程；

2)在創(chuàng)建的工程中添加SolidWorks引用庫，從而實(shí)現(xiàn)SolidWorks對(duì)象和屬性的操作；

3)根據(jù)機(jī)械手所要實(shí)現(xiàn)的功能，設(shè)計(jì)好對(duì)應(yīng)的編程，并將相應(yīng)的算法插入到SolidWorks系統(tǒng)中；

4)對(duì)各個(gè)窗體的界面進(jìn)行編輯，實(shí)現(xiàn)窗體的模塊功能；

5)生成*.dll文件并注冊(cè)，將算法集成到SolidWorks中；

6)在SolidWorks環(huán)境中使用該算法。

圖6 SolidWorks 二次開發(fā)流程圖

為了驗(yàn)證本文改進(jìn)的算法的性能，將差分進(jìn)化算法和遺傳算法及差分算法進(jìn)行了比較。其中，遺傳算法使用的種群規(guī)模NP=200，變異概率為Pm=0.2，交叉概率為Pc=0.8，將最大的進(jìn)化次數(shù)設(shè)置為Nmax=1000。通過計(jì)算，得到了如表1所示的計(jì)算結(jié)果。

表1 機(jī)器人正解結(jié)果統(tǒng)計(jì)

表1中，把進(jìn)化收斂精度設(shè)置為0.1后，使用遺傳算法僅在5步后便可得到最優(yōu)解，但是成功率較低，僅為15%。利用差分算法和自適應(yīng)差分進(jìn)化算法在28步后可得到最優(yōu)解，但是常規(guī)差分算法平均需要415.6步才能收斂，而自適應(yīng)差分進(jìn)化算法僅需要212.8步便可收斂，計(jì)算速度較快，收斂精度較高。

圖7 圓弧插補(bǔ)仿真結(jié)果

圖7表示圓弧插補(bǔ)的仿真結(jié)果圖。利用編程的方法可以實(shí)現(xiàn)直線和圓弧軌跡的規(guī)劃。當(dāng)采摘機(jī)器人和果實(shí)沒有障礙物阻擋時(shí)，使用直線規(guī)劃便可以對(duì)果實(shí)進(jìn)行抓?。划?dāng)有障礙物遮擋時(shí)，則需要進(jìn)行圓弧軌跡規(guī)劃，確保采摘機(jī)械手可以順利躲避障礙物，實(shí)現(xiàn)果實(shí)的準(zhǔn)確抓取。

通過仿真模擬計(jì)算，得到的機(jī)械手關(guān)鍵位置隨時(shí)間變化曲線，如圖8所示。由圖8可以看出：使用自適應(yīng)差分進(jìn)化算法得到的關(guān)節(jié)軌跡是連續(xù)的。這說明，電機(jī)運(yùn)行比較平穩(wěn)，沒有出現(xiàn)較大的突變，無沖擊現(xiàn)象。

機(jī)械手的速度輸出曲線如圖9表示。由圖9可以看出：使用自適應(yīng)差分進(jìn)化算法得到的速度是連續(xù)的，沒有產(chǎn)生較大的突變，提高了機(jī)械手動(dòng)作的穩(wěn)定性，滿足高精度采摘機(jī)械手的設(shè)計(jì)需求。

圖8 關(guān)鍵位置輸出曲線

圖9 機(jī)械手速度輸出曲線

4 結(jié)論與討論

針對(duì)農(nóng)業(yè)作業(yè)環(huán)境的復(fù)雜性，設(shè)計(jì)了采摘機(jī)器人機(jī)械手的離散編程系統(tǒng)；采用SolidWorks軟件建立了機(jī)器人機(jī)械手的三維仿真模型，并利用VB對(duì)SolidWorks進(jìn)行了二次開發(fā)；最后通過仿真計(jì)算，得到了機(jī)械手位置圓弧軌跡，繪制了機(jī)械手位置和速度隨時(shí)間變化的曲線。仿真結(jié)果表明：使用自適應(yīng)差分進(jìn)化算法得到的位姿和速度是連續(xù)的，沒有產(chǎn)生較大的突變，提高了機(jī)械手動(dòng)作的穩(wěn)定性。但是，機(jī)器人離線編程系統(tǒng)開發(fā)是一項(xiàng)系統(tǒng)工程，涉及機(jī)械、計(jì)算機(jī)、自動(dòng)化多個(gè)領(lǐng)域，存在很多需要解決的問題。由于時(shí)間和水平的限制，還存在許多不足之處，需要在下一步的研究工作中進(jìn)行完善。

[1] 陳運(yùn)鵬,龍慧,劉志杰.我國(guó)施肥技術(shù)與施肥機(jī)械的研究現(xiàn)狀及對(duì)策[J].農(nóng)機(jī)化研究,2015,37(4):255-260.

[2] 姬江濤,鄭治華,杜蒙蒙.農(nóng)業(yè)機(jī)器人的發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢(shì)[J].農(nóng)機(jī)化研究,2014,36(12):1-4.

[3] 喬永亮,何東鍵,趙川源,等.基于多光譜圖像和SVM的玉米田間雜草識(shí)別[J].農(nóng)機(jī)化研究,2013,35(8):30-34.

[4] 姬長(zhǎng)英,周俊.農(nóng)業(yè)機(jī)械導(dǎo)航技術(shù)發(fā)展分析[J].農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào),2014,45(9):44-54.

[5] 孟慶寬,何潔,仇瑞承,等.基于機(jī)器視覺的自然環(huán)境下作物行識(shí)別與導(dǎo)航線提取[J].光學(xué)學(xué)報(bào),2014,34 (7):1-7.

[6] 劉金龍,鄭澤鋒,丁為民,等.對(duì)靶噴霧紅外探測(cè)器的設(shè)計(jì)與探測(cè)距離測(cè)試[J].江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué),2013,41 (7):368-370.

[7] 焦恩璋,陳美宏.工業(yè)機(jī)器人離線編程研究[J]. 裝備制造技術(shù),2009(10):18-19.

[8] 紀(jì)超,馮青春,李偉.溫室黃瓜采摘機(jī)器人系統(tǒng)研制及性能分析[J].機(jī)器人,2011, 33(6): 725-730.

[9] 毛可駿,周平,趙勻.基于機(jī)器視覺的自主插秧機(jī)導(dǎo)航信息的提取研究[J].農(nóng)機(jī)化研究,2009,31(6):63-66.

[10] 劉繼展,李萍萍,李智國(guó).番茄采摘機(jī)器人末端執(zhí)行器的硬件設(shè)計(jì)[J].農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào),2008, 39(3):109-112.

[11] 高峰,李艷,見浪護(hù).基于遺傳算法的農(nóng)業(yè)移動(dòng)機(jī)器人視覺導(dǎo)航方法[J].農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào),2008,39(6):127-131.

[12] 劉金龍,丁為民,鄧巍.果園對(duì)靶噴霧紅外探測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與試驗(yàn)[J].江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué),2012,40(12):370-372.

[13] 李麗,李恒,何雄奎.紅外靶標(biāo)自動(dòng)探測(cè)器的研制及試驗(yàn)[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2012,28(12):159-162.

[14] 裴文超,陳樹人,尹東富.基于DSP和單片機(jī)的實(shí)時(shí)對(duì)靶噴施除草系統(tǒng)[J].農(nóng)機(jī)化研究,2012,34(1):149-153.

[15] 張俊雄,馬锃宏,李偉,等.基于土壤基質(zhì)的播種精度檢測(cè)試驗(yàn)研究[J].農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào),2012,43(12):62-66.

[16] 馬锃宏,李南,王漢斌,等.溫室株間電驅(qū)鋤草控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)與試驗(yàn)[J].農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào),2015,46(1):89-93.

[17] 張二鵬,馬锃宏,耿長(zhǎng)興,等.溫室懸掛噴施機(jī)跨壟作業(yè)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2013,18(6): 170-174.

[18] 馬锃宏,李南,李濤,等.缽體苗帶式供苗移栽機(jī)的設(shè)計(jì)與試驗(yàn)[J].中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2015,20(3):216-222.

[19] 張春龍,黃小龍,劉衛(wèi)東,等.苗間鋤草機(jī)器人信息獲取方法的研究[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2012,28(9):142-146.

[20] 胡煉,羅錫文,曾山,等.基于機(jī)器視覺的株間機(jī)械除草裝置的作物識(shí)別與定位方法[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2013,29(10):12-18.

[21] 朱鳳武,于豐華,鄒麗娜,等.農(nóng)業(yè)機(jī)器人研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)[J].農(nóng)業(yè)工程,2013,3(6):10-13.

[22] 吳巖,杜立宇,高明和,等.農(nóng)業(yè)面源污染現(xiàn)狀及其防治措施[J].農(nóng)業(yè)環(huán)境與發(fā)展,2011(1):64-67.

Intelligent Optimization of Off-line Trajectory of Picking Robot—Based on Improved Differential Evolution Algorithm

Xu Qingzenga,Yang Shifengb, Yang Meiyanb

(a.School of Computer Sciences and Information Engineering; b.College of Electronic Information and Automation, Tianjin University of Science & Technology, Tianjin 300222,China)

In order to improve the efficiency of picking robot and control precision, a new method is designed to improve the operation efficiency and the adaptability to complex environment based on discrete programming and improved differential evolution algorithm. Because of the complexity of the environment of agricultural operations, the use of discrete programming technology can get better benefits. This research focuses on the development of the discrete programming system, using SolidWorks software to build a robot manipulator 3D simulation model, and the use of VB software to achieve the SolidWorks library reference and the two development, the use of VB code to improve the differential evolution algorithm is embedded in the robot hand off line programming control system. At last, the accuracy and efficiency of trajectory control of robot manipulator are obtained by simulation calculation, and the position of the manipulator is obtained. From the surface of the experimental results, the improved differential algorithm can better realize the off-line trajectory optimization of robot manipulators, and the stability of the manipulator is better.

picking manipulator; differential evolution; discrete programming; trajectory control; adaptive

2016-01-18

天津市農(nóng)業(yè)委員會(huì)科研項(xiàng)目(0502200 )

徐慶增(1981-)，男，內(nèi)蒙古呼倫貝爾人，實(shí)驗(yàn)師，碩士,(E-mail)xqz1981@qq.com。

S225；TP242

A

1003-188X(2017)02-0191-05