王 昊 陳興旺 龍 恒 張 琛 范津榕 蔣 偉

(揚州大學(xué),江蘇 揚州225400)

近年來,現(xiàn)代農(nóng)業(yè)正處于一場前所未有的現(xiàn)代化革命中,三農(nóng)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展正逐步進(jìn)入精細(xì)化的發(fā)展階段。全球科學(xué)界對機器人自動軌跡巡航和機器視覺的研究正在逐步深化[1]。GPS 全球衛(wèi)星導(dǎo)航技術(shù),具有覆蓋面積廣、誤差累計小、抗氣候影響能力強和定位精度高以等優(yōu)點,不同于市場成本較高、維護(hù)要求高的各種高精度組合導(dǎo)航設(shè)備,單GPS 導(dǎo)航設(shè)備在使用卡爾曼濾波算法后在降低使用成本的同時也保持原有的高精度不變。但是GPS 導(dǎo)航系統(tǒng)也有諸多較大的缺陷：直接提供姿態(tài)信息難度較大,數(shù)據(jù)更新不及時,頻帶寬度較窄,信號抗干擾性能差,且載體高速運動時,GPS 信號容易丟失,導(dǎo)致導(dǎo)航系統(tǒng)失效[2]。本項目采用單GPS 配合多傳感器進(jìn)行探究,其目的是設(shè)計一種造價較低、維護(hù)難度不高、實用性能較強的自走式農(nóng)業(yè)機械設(shè)備組合導(dǎo)航系統(tǒng),實現(xiàn)解決機器人在復(fù)雜環(huán)境下易受電磁信號干擾、誤差累積、導(dǎo)航精度隨時間發(fā)散以及GPS 信號大滯后等實際問題,實現(xiàn)精細(xì)化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中機器人精密巡航策略研究與實現(xiàn)。

1 Kalman 算法設(shè)計

1.1 Kalman 濾波算法原理簡介。Kalman 濾波器用即時反饋的方法進(jìn)行估算教學(xué)過程發(fā)展?fàn)顟B(tài)：濾波器先估算運動管理過程中某一時刻的狀態(tài),然后通過利用(含噪聲的)測量控制變量可以獲得即時反饋。因此,Kalman 濾波器包括兩個分支：即時間狀態(tài)更新方程以及測量狀態(tài)更新方程。時間狀態(tài)更新方程向前推算狀態(tài)值并估計方差協(xié)方差的值,然后構(gòu)造出下一個時間狀態(tài)先驗估計值。測量狀態(tài)更新方程負(fù)責(zé)即時反饋,將先驗估計與新的測量變量進(jìn)行結(jié)合,然后構(gòu)造后驗估計。

zk= Hxk+vk

將過程激勵噪聲和觀測噪聲分別定義為隨機信號Wk和Vk。假設(shè)它們是彼此相互獨立,并服從正態(tài)分布的一對白色噪聲：

在實際應(yīng)用中,由于每次迭代計算,過程激勵噪聲矩陣Q 和觀測噪聲矩陣R 會產(chǎn)生響應(yīng)值變化,為方便推導(dǎo),我們將這兩個變量定義為常數(shù)。

當(dāng)控函uk-1或過程激勵噪聲Wk-1的值變成零時,1.1 中的n×n 階矩陣A 將上一時刻k-1 的狀態(tài)線性映射到當(dāng)前時刻k的狀態(tài)。使用n×1 階矩陣B 來表示控制輸入增益。使用m×n階矩陣H 代表狀態(tài)變量xk對測量變量zk的增益[3]。這里假設(shè)H為常數(shù)。

1.4 Kalman 濾波器算法,見圖1。

2 基于Kalman 濾波算法的單GPS 導(dǎo)航系統(tǒng)設(shè)計方案

圖1 離散卡爾曼濾波器循環(huán)更新圖[4]

2.1 設(shè)計機器人Mecanum 四輪電機同步工作與全向移動的協(xié)調(diào)機制。基于工控機DSP 端的Python 編程上位機控制界面,通過Rasberry 與下位機運動控制卡實現(xiàn)相互通信。下位機將模擬信號或者數(shù)字脈沖信號發(fā)送給伺服電機驅(qū)動器,對電機的速度或者角度進(jìn)行相應(yīng)驅(qū)動。驅(qū)動器將速度狀態(tài)及時反饋給上位機實現(xiàn)閉環(huán)控制。(圖2)

圖2 DSP 驅(qū)動電機方案圖

2.2 基于嵌入式導(dǎo)航信號接收模塊的衛(wèi)星地面導(dǎo)航信號輸入反饋系統(tǒng)設(shè)計。GPS 模塊設(shè)計主要可以用來接收來自全球定位系統(tǒng)的定位信號,當(dāng)GPS 模塊接受完坐標(biāo)信息后,將其傳給ARM處理器進(jìn)行相關(guān)信息分析處理。在本項目中,ARM9 芯片與GR-87 GPS 模塊相連,GPS 模塊的坐標(biāo)信息通過串口傳送到ARM 處理器,然后控制電機全方位運動[5]。該系統(tǒng)采納NMEA0l83 協(xié)議實現(xiàn)對GPS 傳輸信號的三維分析。單個GPS 導(dǎo)航系統(tǒng)硬件框圖如圖3。

圖3 控制系統(tǒng)硬件設(shè)計框圖

2.3 機器人單GPS 高精度、低成本導(dǎo)航系統(tǒng)搭載平臺硬件設(shè)計。系統(tǒng)進(jìn)行硬件設(shè)計平臺的核心電路可以采用S3C2440A處理器作為一個中央處理器,集成各種數(shù)據(jù)接口控制車載導(dǎo)航系統(tǒng)。利用HOLUX 的GR-87 模塊負(fù)責(zé)收集導(dǎo)航信號,SD 卡用于電子地圖的儲存,GPS 模塊與處理器之間的通訊則是利用RS232 接口。(圖4)

具體工作過程如下: 首先,衛(wèi)星發(fā)射位置信息,GR-87 模塊進(jìn)行接收,由RS232 接口發(fā)送給處理器,在接受到坐標(biāo)信息后,根據(jù)指令,提取出原信息中自己所需的坐標(biāo)信息,然后傳送給投影坐標(biāo)轉(zhuǎn)換庫Proj。

圖4 農(nóng)業(yè)機器人實物圖

2.4 機器人導(dǎo)航系統(tǒng)GPS 定位程序設(shè)計與信號滯后誤差消除。GPS 定位程序部分基于嵌入式Linux 操作系統(tǒng),使用Python語言借助Qt 軟件進(jìn)行開發(fā)。將SK 定位模塊中傳輸?shù)男盘柗譃檩斎胄盘柡洼敵鲂盘枴］斎胄盘柊℅PS 導(dǎo)航信息和控制命令；輸出信號則包括農(nóng)機位置的經(jīng)度信息、緯度信息、行駛速率、行駛方向。利用RS232 串口與微控模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)通信,利用串口COM1 接受目標(biāo)農(nóng)機位姿信息,利用串口COM2 傳遞控制指令、數(shù)據(jù)通信和接受控制命令。

由于GPS 信號傳輸過程中信號傳輸滯后的存在,不可避免的會導(dǎo)致產(chǎn)生機器人巡航偏離,因而可利用卡爾曼濾波算法構(gòu)建非線性模型來彌補誤差。設(shè)置完成SK 定位模塊數(shù)據(jù)傳輸串口后,即可接受定位數(shù)據(jù)。

3 結(jié)論

綜上所述,本項目提出了一種新的基于單GPS 與多傳感器融合的機器人自主導(dǎo)航系統(tǒng),該系統(tǒng)由GPS 接受外部信號,信號傳送到ARM 處理器進(jìn)行信號解析,再將解析信號傳送到DSP 控制系統(tǒng),對機器人的運動速率與方向進(jìn)行實時調(diào)節(jié)。同時,該系統(tǒng)利用了Kalman 濾波算法,對由于GPS 刷新率較低導(dǎo)致的滯后誤差進(jìn)行修正,從而有效提高機器人實地作業(yè)時的工作效率和運動精度。伴隨著時代不斷進(jìn)步,探究以自走式導(dǎo)航機器人代替人力,利用路徑規(guī)劃,用以解決農(nóng)作物耕種、施肥、灌溉等諸多環(huán)節(jié),同時提高生產(chǎn)效率,具有非常積極的應(yīng)用價值及現(xiàn)實意義。