張新昌

(南京鐵道職業(yè)技術(shù)學(xué)院，南京 210031)

0 引言

近年來，我國對于農(nóng)業(yè)領(lǐng)域智能控制的應(yīng)用加大了研發(fā)力度，尤其在農(nóng)業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用方面。同時(shí)，虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)(簡稱VR技術(shù))在國內(nèi)外的機(jī)械、設(shè)計(jì)、影視、建筑等行業(yè)均得到了迅速的發(fā)展，如利用VR仿真技術(shù)對采摘機(jī)器人進(jìn)行虛擬仿真，利用遠(yuǎn)程監(jiān)控方法對割草機(jī)器人進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，通過智能核心算法對圖像的識(shí)別與機(jī)器人準(zhǔn)確定位，利用核心工作原理實(shí)現(xiàn)VR場景裝配可視化及生產(chǎn)遙控等。圖1為某試驗(yàn)基地農(nóng)業(yè)機(jī)器人作用場景，為了充分發(fā)揮當(dāng)前計(jì)算機(jī)的虛擬技術(shù)水平，進(jìn)一步提高農(nóng)業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用廣泛性與便捷性，在當(dāng)前研究理論的基礎(chǔ)上，將VR技術(shù)與農(nóng)業(yè)機(jī)器人操作環(huán)節(jié)進(jìn)行結(jié)合，展開深層次的探討。

1 機(jī)器人概述

農(nóng)業(yè)機(jī)器人主要分為施肥機(jī)器人、除草機(jī)器人、采摘機(jī)器人及分揀果實(shí)機(jī)器人等，旨在提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)收益率，降低人工勞動(dòng)率。其通過氣動(dòng)機(jī)構(gòu)與電機(jī)旋轉(zhuǎn)機(jī)構(gòu)、CCD攝像頭等設(shè)備實(shí)現(xiàn)在保證蘑菇完好性的狀態(tài)下完成采摘作業(yè)；在自然場景下通過R-G色差定位及約束算法實(shí)現(xiàn)蘋果目標(biāo)匹配，通過測試所需作業(yè)空間，配備壓力傳感器、光電傳感器等實(shí)現(xiàn)蘋果高效率采摘。這其中大多數(shù)采用了以圖像信息處理為基礎(chǔ)的模式識(shí)別技術(shù)和以適合運(yùn)動(dòng)控制的智能算法為精準(zhǔn)動(dòng)作技術(shù)，關(guān)鍵核心技術(shù)集中在識(shí)別、定位、感應(yīng)與控制方向。圖2為VR技術(shù)在農(nóng)業(yè)機(jī)器人的核心應(yīng)用構(gòu)成，可表述為：通過用戶對農(nóng)業(yè)機(jī)器人進(jìn)行3D場景建模，建立與現(xiàn)實(shí)世界一致度為90%以上的虛擬作業(yè)環(huán)境，進(jìn)而在中心控制模塊、傳感器模塊的作用下進(jìn)行檢測與反饋動(dòng)作，做出實(shí)時(shí)調(diào)整與同步控制。

圖1 農(nóng)業(yè)機(jī)器人作業(yè)場景外觀圖Fig.1 Appearance diagram of the operation scene of the agricultural robot

圖2 VR技術(shù)在農(nóng)業(yè)機(jī)器人上的核心應(yīng)用構(gòu)成Fig.2 Core application composition of VR technology in agricultural robots

為實(shí)現(xiàn)VR技術(shù)與農(nóng)業(yè)機(jī)器人操作可靠銜接，設(shè)定基于VR技術(shù)的農(nóng)業(yè)機(jī)器人操作控制流程(見圖3)，將這一應(yīng)用過程依據(jù)實(shí)際工作需求劃分為任務(wù)層、狀態(tài)層與綜合控制層3個(gè)層次。任務(wù)層主要從VR視覺與定位、農(nóng)業(yè)機(jī)器人靠近作物、進(jìn)行作業(yè)操作和返回至指定位置4個(gè)動(dòng)作環(huán)節(jié)展開，狀態(tài)層針對運(yùn)動(dòng)軌跡的生成與調(diào)節(jié)、算法與反應(yīng)等操作起到良好銜接的效果，綜合控制體現(xiàn)了VR特征與操作決策、數(shù)據(jù)處理與行為控制等指令。

2 作業(yè)設(shè)計(jì)

2.1 數(shù)學(xué)模型建立

選定農(nóng)業(yè)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)的位姿，結(jié)合VR作業(yè)場景的特征，在農(nóng)業(yè)機(jī)器人執(zhí)行動(dòng)作坐標(biāo)系(見圖4)下，設(shè)(X,Y,P)為農(nóng)業(yè)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)坐標(biāo)系，(x0,y0,o)為虛擬場景全局坐標(biāo)系，對其操作執(zhí)行核心環(huán)節(jié)建立運(yùn)動(dòng)模型。

圖3 基于VR技術(shù)的農(nóng)業(yè)機(jī)器人操作控制流程簡圖Fig.3 Brief diagram of operation control process of the agricultural robot based on the VR technology

圖4 農(nóng)業(yè)機(jī)器人執(zhí)行動(dòng)作坐標(biāo)系Fig.4 Coordinate system of the operating actions of the agricultural robot

農(nóng)業(yè)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)臂沿直線運(yùn)動(dòng)時(shí)，有

(1)

農(nóng)業(yè)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)臂有彎度運(yùn)動(dòng)時(shí)，有

(2)

式中θ—農(nóng)業(yè)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)角度(rad)；

vL—農(nóng)業(yè)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)線速度(m/s)；

vR—農(nóng)業(yè)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)角速度(rad/s)；

l—農(nóng)業(yè)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)輪距離(m)；

t—農(nóng)業(yè)機(jī)器人動(dòng)作時(shí)間(s)。

利用圖像變換矩陣?yán)碚摚?/p>

(3)

(4)

(5)

(6)

式中ai—農(nóng)業(yè)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)臂長度(m)；

di—農(nóng)業(yè)機(jī)器人關(guān)節(jié)偏移量(m)；

αi—農(nóng)業(yè)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)臂旋轉(zhuǎn)角度(rad)；

θi—農(nóng)業(yè)機(jī)器人關(guān)節(jié)彎曲角度(rad)；

i—農(nóng)業(yè)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)臂編號(hào)；

C—余弦三角函數(shù)；

S—正弦三角函數(shù)。

2.2 VR建模設(shè)計(jì)

構(gòu)建VR環(huán)境，主要從農(nóng)業(yè)機(jī)器人本體和周圍場景兩大部分展開設(shè)計(jì)，首先通過三維繪圖軟件SolidWoks實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)機(jī)器人核心部件尺寸的精確測量與配合測定，然后通過3DMAX完成作業(yè)場景的真實(shí)渲染。

建立如圖5所示的農(nóng)業(yè)機(jī)器人在VR場景下的物理模型，并給出主要關(guān)鍵設(shè)計(jì)步驟，通過動(dòng)作建模與場景設(shè)置實(shí)現(xiàn)VR作業(yè)平臺(tái)的合理搭建，進(jìn)行應(yīng)用探討。VR場景農(nóng)業(yè)機(jī)器人操作建模設(shè)計(jì)如表1所示。

2.3 VR軟件控制

通過采用OpenGL實(shí)現(xiàn)硬件設(shè)置與軟件控制的準(zhǔn)確銜接，軟件控制程序主要依據(jù)VC++編程理論展開。通過對農(nóng)業(yè)機(jī)器人操作控制平臺(tái)進(jìn)行合理劃分，分別形成虛擬場景、控制操作、路徑規(guī)劃、碰撞檢測與智能通訊5個(gè)核心控制執(zhí)行程序，主要流程框圖如圖6所示。

圖5 農(nóng)業(yè)機(jī)器人在虛擬場景下的物理模型Fig.5 Physical model of the agricultural robot in virtual scene表1 VR場景農(nóng)業(yè)機(jī)器人操作建模設(shè)計(jì)Table 1 Agricultural robot operation modeling design under the VR scene

序號(hào)主要步驟設(shè)計(jì)名稱格式匹配主要實(shí)現(xiàn)功能1作業(yè)場景設(shè)置3DMAX建模obj.文件實(shí)現(xiàn)VR渲染效果2農(nóng)業(yè)機(jī)器人建模SolidWoks建模wrl.文件實(shí)現(xiàn)機(jī)器人尺寸精確度3VR作業(yè)平臺(tái)搭建農(nóng)業(yè)采摘操作執(zhí)行EON Studio環(huán)境實(shí)現(xiàn)完美融合

圖6 VR技術(shù)下的農(nóng)業(yè)機(jī)器人操作軟件控制框圖Fig.6 Operating software control block diagram of the agricultural robot under VR technology

VR技術(shù)路徑的規(guī)劃利用農(nóng)業(yè)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)函數(shù)庫、采集信息分析與傳遞、中心控制綜合決策與智能通訊模塊等功能實(shí)現(xiàn)VR技術(shù)路徑的規(guī)劃，此次給出部分程序代碼如下：

Void Rotation::RMiddle(GLfloat array[ ])

{

for(int i = 0; i < MINSIZE; i++)

{

if(array[i]！= RMemberAngle[i])

{

RFreeN[i] = array[i] - RMemberAngle[i];

If(RFreeN[i] >= 0.0f && RFreeN[i] <0.1f‖

RFreeN[i] < 0.0f && RFreeN[i] > -0.1f)

{

RMemberAngle[i] = array[i];

if(if continue == 1)rcontinuous = 1;

}

RMemberAngle[i] += RFreeN[i] 160.0f;

}

}

}

3 應(yīng)用試驗(yàn)

3.1 場景設(shè)置

進(jìn)行VR場景下的農(nóng)業(yè)機(jī)器人操作試驗(yàn)，該平臺(tái)包括硬件連線與軟件調(diào)控系統(tǒng)。通過一系列的條件變換，獲取VR試驗(yàn)的目標(biāo)參數(shù)，鑒于此，設(shè)置基礎(chǔ)條件為：

1)將攝像頭、壓力傳感器、超聲波傳感器、運(yùn)動(dòng)控制器及智能接口等調(diào)試好；

2)圖像識(shí)別、傳輸信息、動(dòng)作監(jiān)測等各環(huán)節(jié)的程序編制準(zhǔn)確；

3)視頻捕捉與VR操作協(xié)調(diào)完整，整個(gè)VR作業(yè)場景連貫性好。

圖7為VR場景下農(nóng)業(yè)機(jī)器人操作實(shí)現(xiàn)過程。將行為建模與運(yùn)動(dòng)軌跡規(guī)劃同步輸入，在核心控制算法和指令動(dòng)作反應(yīng)算法的信息融合之下，進(jìn)行機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)避障、移動(dòng)、采摘、回歸原位等系列具體操作。

3.2 試驗(yàn)分析

進(jìn)行試驗(yàn)，針對農(nóng)業(yè)機(jī)器人從移動(dòng)-定位-抓取-歸位一整套操作流程進(jìn)行監(jiān)測并記錄數(shù)據(jù)，共6次，如表2所示。由表2可知：基于此操作系統(tǒng)進(jìn)行的試驗(yàn)，動(dòng)作路徑長度控制在200～300cm范圍內(nèi)，其間選取的監(jiān)測關(guān)鍵控制點(diǎn)數(shù)為35～45個(gè)范圍內(nèi)，路徑的避障率可達(dá)83%以上，農(nóng)業(yè)機(jī)器人的動(dòng)作執(zhí)行效果良好。

圖7 VR場景下農(nóng)業(yè)機(jī)器人操作試驗(yàn)Fig.7 Operation test of the agricultural robot under the VR scene表2 VR場景下農(nóng)業(yè)機(jī)器人操作數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)Table 2 Operation data statistics of agricultural robots in VR scene

序號(hào)動(dòng)作路徑長度/cm關(guān)鍵控制點(diǎn)數(shù)/個(gè)避障效果動(dòng)作執(zhí)行效果1234.4636Y成功2282.1343Y成功3221.4934Y成功4278.1742Y成功5263.7840N失敗6253.8639Y成功

試驗(yàn)過程選取關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行效果分析，形成如表3所示的農(nóng)業(yè)機(jī)器人VR試驗(yàn)效果表。由表3可知：在X向定位精度和Y向定位精度同時(shí)設(shè)定目標(biāo)值為95%的基礎(chǔ)上，經(jīng)換算處理的VR環(huán)境下指標(biāo)分別為97.25%和96.75%，滿足設(shè)計(jì)要求；選定農(nóng)業(yè)機(jī)器人的準(zhǔn)確避障率和路徑執(zhí)行準(zhǔn)確率均符合96%的設(shè)計(jì)要求；經(jīng)換算處理的VR環(huán)境下指標(biāo)分別為96.95%和97.05%，整體應(yīng)用效果滿足設(shè)計(jì)目標(biāo)，表明對農(nóng)業(yè)機(jī)器人操作應(yīng)用VR技術(shù)的做法可行。

表3 農(nóng)業(yè)機(jī)器人VR試驗(yàn)效果Table 3 Test results of the agricultural robot in VR scene %

4 結(jié)論

1)通過將VR技術(shù)與農(nóng)業(yè)機(jī)器人作業(yè)原理有效結(jié)合，對機(jī)器人操作場景進(jìn)行模擬，創(chuàng)造一個(gè)接近現(xiàn)實(shí)的逼真作業(yè)環(huán)境。

2)根據(jù)農(nóng)業(yè)機(jī)器人操作機(jī)理，建立運(yùn)動(dòng)部件的數(shù)學(xué)模型，通過SolidWorks形成三維建模并優(yōu)化處理后導(dǎo)入3DMax進(jìn)行場景加載與虛化，參數(shù)與核心算法進(jìn)行后臺(tái)控制，實(shí)現(xiàn)VR試驗(yàn)仿真。

3)基于VR技術(shù)的農(nóng)業(yè)機(jī)器人操作過程平臺(tái)搭建，實(shí)現(xiàn)了機(jī)器人操作的可視化與準(zhǔn)確化，VR試驗(yàn)下的機(jī)器人避障率和路徑執(zhí)行準(zhǔn)確率均可達(dá)到95%以上。該應(yīng)用研究可為基于VR技術(shù)的其他智能設(shè)備改進(jìn)提供一定思路。