曹起武

(遼寧機電職業(yè)技術學院，遼寧 丹東 118009)

0 引言

近年來，互聯(lián)網(wǎng)技術和網(wǎng)絡技術快速發(fā)展，使得云計算技術獲得了較大發(fā)展。云計算改變了傳統(tǒng)用戶在本地計算機上完成開發(fā)、設計和計算等任務的工作模式，通過云平臺接口及互聯(lián)網(wǎng)遠程訪問大規(guī)模計算機資源處理任務，并借助網(wǎng)絡將結(jié)果發(fā)回至本地，極大地提高了系統(tǒng)處理大數(shù)據(jù)的能力。本文采用云計算和螞蟻算法，設計了一套基于云計算的農(nóng)業(yè)機器人路徑規(guī)劃與實時定位系統(tǒng)，以使農(nóng)業(yè)機器人在復雜環(huán)境中通過云計算平臺調(diào)用螞蟻算法，為其規(guī)劃一條無碰撞的最優(yōu)路徑。

1 云計算概述

云計算是將互聯(lián)網(wǎng)和虛擬化資源相結(jié)合的一種計算方式，是將計算、存儲、網(wǎng)絡、數(shù)據(jù)、算法及應用等軟硬件資源集成的大規(guī)模雙向?qū)崟r應用。云計算不僅能夠確保農(nóng)業(yè)機器人路徑規(guī)劃與同步定位等應用的快速部署和高擴展性，還能解決路徑規(guī)劃等大規(guī)模高并發(fā)路線計算。云平臺可以將軟硬件資源整合成虛擬化的線上資源，這些資源整合后封裝成一些可以被用戶隨時使用的接口，用戶根據(jù)使用流量值繳費，使得普通用戶可以利用強大的計算資源完成復雜計算。云計算的優(yōu)勢如下：

1)計算資源豐富，通過并行程序設計和海量數(shù)據(jù)分布式計算方法提高了計算機的整體效率。

2)資源分配視需求而定，分配自由，能夠最大限度地利用計算資源。資源可靈活分配，使計算機資源得到充分利用，由虛擬化技術支持實現(xiàn)，可以實現(xiàn)硬件與軟件的隔離，打破計算機資源地理上的屏障。

3)采用虛擬化技術支撐，由線下計算機群組成云計算平臺，用戶只需要使用相應接口，便能接入云計算通道使用資源。

4)在云端完成計算，可靠性、效率及穩(wěn)定性都非常高，數(shù)據(jù)也非常安全。

云計算平臺注重計算機資源的快速響應，改變了傳統(tǒng)計算機資源信息孤島化的狀況，能夠根據(jù)用戶需求分配資源，提高服務質(zhì)量。云計算平臺的框架如圖1所示。

圖1 云計算平臺的框架圖

云計算需要采集、存儲具有物聯(lián)網(wǎng)特性的資產(chǎn)數(shù)據(jù)和用戶數(shù)據(jù)，因此涉及到物聯(lián)網(wǎng)和互聯(lián)網(wǎng)相關的技術。云計算一方面涉及海量的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、用戶數(shù)據(jù)的管理，另一方面又要隨時跟進用戶需求而做功能開發(fā)和優(yōu)化，所以應用之前會先構(gòu)建平臺服務(PaaS)，配備平臺服務層。一方面能夠使得應用承載百萬量級的高并發(fā)數(shù)據(jù)流，另一方面又能做到資源和能力的動態(tài)調(diào)配、功能的靈活開發(fā)。

2 農(nóng)業(yè)機器人路徑規(guī)劃與定位方法

2.1 路徑規(guī)劃方法

農(nóng)業(yè)機器人工作環(huán)境相對復雜多變，首先機器人得到分配的任務，然后獲取環(huán)境信息，并將處理后的環(huán)境信息通過互聯(lián)網(wǎng)發(fā)送給云平臺，借助網(wǎng)絡將路徑規(guī)劃最優(yōu)結(jié)果發(fā)回至本地，按照路徑進行作業(yè)。假設農(nóng)業(yè)機器人從A移動到B，則整個避障過程中應符合以下幾個要求：

1)耗時少。

f1=min(maxt) (1≤t≤6)

(1)

其中，f1為移動最短時間；t為某時間點。

2)路程最短。

(2)

其中，f2為起始點和終點之間最短路程；t為運動時間點；(xi，yi)為路徑點坐標。

3)路徑平滑度最高。

(3)

其中，f3為路徑平滑度度值；t為整個移動過程所耗時間。

農(nóng)業(yè)機器人的路徑優(yōu)化問需要同時考慮以上3個方面，因此可以建立機器人軌跡規(guī)劃函數(shù)，求解最優(yōu)路徑，即

F=a1f1+a2f2+a3f3

(4)

本文研究的農(nóng)業(yè)機器人路徑規(guī)劃方法流程為：農(nóng)業(yè)機器人搭載的CCD攝像頭獲取周邊位置信息，建立作業(yè)區(qū)域環(huán)境地圖；然后，在進行路徑規(guī)劃時利用云計算平臺訓練好的蟻群算法進行路線規(guī)劃。整個過程中，以螞蟻算法為主，農(nóng)業(yè)機器人從云平臺下載從起點到終點避開障礙物的最優(yōu)路徑，然后機器人根據(jù)該路徑移動。

蟻群算法在農(nóng)業(yè)機器人路徑規(guī)劃的應用原理是：在初始時，將一定數(shù)量的螞蟻安放在起點，每段路徑都會有一定初始的螞蟻留下的信息素。假設所有路徑中最短路徑為S，最長路徑為L，經(jīng)過路徑S和L的螞蟻數(shù)量分別為M1和M2，即

M=M1+M2

(5)

M為M1和M2之和，那么第M+1只螞蟻選擇路徑S或L的概率可以通過計算得到，即

(6)

其中，a、h為參數(shù)；PS(M)為第M+1只螞蟻選擇路徑S的概率。

螞蟻行走后的一段時間，路徑的信息素較多，容易引起啟發(fā)信息的問題，為此需要實時更新路徑上的信息素，更新方法主要有全局和局部兩種。由于農(nóng)業(yè)機器人在作業(yè)中可能會出現(xiàn)故障或其他無法確定的因素，導致機器人無法正常移動，從而終止路徑規(guī)劃算法，因此本文采用全局信息素更新方法，在t+n時刻更新該路徑上的信息素，則

τ(t+n)=(1-ρ)τ(t)+∑Δτk(t)

(7)

(8)

其中，ρ?[0,1]為單位時間內(nèi)信息素丟失率。在信息素更新中，若螞蟻到達死胡同但還未到終點，則判斷該螞蟻死亡，刪除其在該路徑節(jié)點的信息素，保留其前面路徑節(jié)點的信息素。

2.2 實時定位方法

農(nóng)業(yè)機器人自主定位算法計算量大，比較復雜，需要在PC機上進行計算，不適合在機器人中的嵌入式系統(tǒng)中處理。因此，本文將獲得的環(huán)境信息實時發(fā)送給云平臺，由云平臺的結(jié)構(gòu)化海量數(shù)據(jù)計算模塊進行處理。農(nóng)業(yè)機器人實時定位系統(tǒng)如圖2所示。

圖2 農(nóng)業(yè)機器人實時定位系統(tǒng)

農(nóng)業(yè)機器人自主定位系統(tǒng)根據(jù)攝像頭傳感器獲取環(huán)境信息，并結(jié)合機器人的初始位姿信息，利用云平臺的高效計算，得到相對較高的定位精度。機器人實時定位流程主要如下：：

1)農(nóng)業(yè)機器人首先設定好作業(yè)區(qū)域的起點和終點，然后通過CCD攝像機獲取三維環(huán)境參數(shù)信息，經(jīng)農(nóng)業(yè)機器人ARM處理器預處理后，交給云計算平臺處理；

2)云平臺根據(jù)農(nóng)業(yè)機器人提供的需求和三維環(huán)境參數(shù)，搭建地圖模型，指定出最優(yōu)移動路徑，并將命令發(fā)送給機器人；

3)地圖模型搭建成功后，可以實現(xiàn)機器人的可視化顯示，用戶可以實時觀察機器人的移動情況。

3 路徑規(guī)劃與定位系統(tǒng)

3.1 云系統(tǒng)架構(gòu)

云系統(tǒng)架構(gòu)主要由農(nóng)業(yè)機器人、云計算平臺、ARM開發(fā)板、圖像處理、攝像頭和無線路由器等模塊組成，如圖3所示。其中，ARM開發(fā)板和攝像頭搭載在農(nóng)業(yè)機器人中，作為其控制單元和傳感單元。農(nóng)業(yè)機器人的路徑規(guī)劃在云計算平臺中完成，通過無線路由器與圖像處理模塊、云主機、無線路由器之間進行數(shù)據(jù)的交換。

圖3 云系統(tǒng)架構(gòu)圖

本系統(tǒng)采用中國電信的彈性云主機(CT-ECS，Elastic Cloud Server)。該云主機是是一種可隨時獲取、彈性可擴展的計算服務器，同時可結(jié)合VPC、安全組、數(shù)據(jù)多副本保存等能力，打造一個高效、可靠、安全的計算環(huán)境，確保服務持久穩(wěn)定運行。彈性云主機框架如圖4所示。

3.2 路徑規(guī)劃與定位系統(tǒng)硬件框架

本文設計的農(nóng)業(yè)機器人核心控制器采用SAMSUNG的S3C2410處理器，該處理器片上資源豐富、處理能力強、功耗低、穩(wěn)定性高。S3C2410核心板包括CPU、內(nèi)存、NandFlash、NorFlash和RTC 等核心部件，系統(tǒng)運行在200M的主頻下能展現(xiàn)極為出色的性能，適合應用于工業(yè)控制場合。路徑規(guī)劃與定位系統(tǒng)如硬件框架圖5所示。

圖4 彈性云主機框架

圖5 定位與避障系統(tǒng)的硬件框架圖

3.3 路徑規(guī)劃與定位系統(tǒng)軟件設計

農(nóng)業(yè)機器人路徑規(guī)劃與定位系統(tǒng)是采用螞蟻算法進行路徑規(guī)劃的，其算法軟件流程為：①搭建環(huán)境；②設定起點和終點；③計算螞蟻移動次數(shù)；④自動計算螞蟻移動次數(shù)；⑤統(tǒng)計成功螞蟻的路徑代價；⑥統(tǒng)計成功螞蟻的路徑代價；⑦計算路徑代價最小值；⑧輸出最優(yōu)路徑。該軟件流程如圖6所示。

4 測試與分析

本文以云計算平臺作為管理服務模擬，采用蟻群算計算農(nóng)業(yè)機器人的最優(yōu)路徑，潛在的模式中包含了大量的節(jié)點數(shù)據(jù)信息的云數(shù)據(jù)庫，供云主機計算和調(diào)用。為了驗證農(nóng)業(yè)機器人路徑規(guī)劃與定位系統(tǒng)是否符合設計要求，是否具有較高的可靠性和穩(wěn)定性，采用云計算平臺調(diào)用蟻群算法，并使用MatLab進行了仿真試驗，目的是求取一條從起點A到終點B的無碰撞最優(yōu)路線。仿真結(jié)果如圖7所示。

圖6 蟻群算法軟件流程

圖7 仿真結(jié)果圖

農(nóng)業(yè)機器人順利實現(xiàn)了從圖A到B無碰撞移動的目的。該路徑路徑最短、轉(zhuǎn)彎次數(shù)最少，在復雜的環(huán)境下仍能實現(xiàn)路徑規(guī)劃和避障功能，系統(tǒng)穩(wěn)定性高、可靠性強。仿真結(jié)果表明：采用云計算平臺調(diào)用蟻群算法效率高、可行性強，高效解決了農(nóng)業(yè)機器人路徑規(guī)劃與定位問題。

5 結(jié)論

1)分析了云計算的原理及優(yōu)越性，并根據(jù)農(nóng)業(yè)機器人移動特性，采用螞蟻算法，設計了一種基于云計算的農(nóng)業(yè)機器人路徑規(guī)劃與實時定位系統(tǒng)。

2)搭建了由農(nóng)業(yè)機器人、云計算平臺、ARM開發(fā)板、圖像處理、攝像頭和無線路由器等模塊組成的云系統(tǒng)架構(gòu)，利用云平臺的高效計算，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)機器人的最優(yōu)路徑規(guī)劃和精準定位。

3)采用云計算平臺調(diào)用蟻群算法，并利用MatLab進行了仿真試驗，驗證了系統(tǒng)的高效性和可行性。