施琦煒 史學(xué)強(qiáng) 班嵐

摘要：本機(jī)器人采用了機(jī)器視覺與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方案，完成了對自定義目標(biāo)的識別定位，而機(jī)械臂算法實(shí)現(xiàn)了抓取，解決了傳統(tǒng)傳感器只能識別單一物體的難題;同時(shí)機(jī)器人具有動態(tài)路徑規(guī)劃功能，通過傳感器對現(xiàn)實(shí)世界的感知來自主規(guī)劃機(jī)器人的移動方向，機(jī)器人擁有自主設(shè)計(jì)的通信協(xié)議，可以通過無線方式對機(jī)器人下達(dá)命令;實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示：機(jī)器人通過機(jī)器視覺與傳感器的方案可以對周圍環(huán)境進(jìn)行感知，根據(jù)下達(dá)的任務(wù)來搜索、識別、定位、移動、抓取 。

關(guān)鍵詞： 機(jī)器視覺;卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);動態(tài)路徑規(guī)劃;無線通信;機(jī)械臂控制算法

1引言

在運(yùn)輸領(lǐng)域中，物料搬運(yùn)機(jī)器人是目前使用最為廣泛的機(jī)械設(shè)備。但現(xiàn)有的物料搬運(yùn)車在識別、定位和抓取方面都存在一定的問題，本項(xiàng)目致力于研發(fā)一款小型的全自動智能物料搬運(yùn)機(jī)械手，以電能為動力源，具有搬運(yùn)效率高、操作簡單、節(jié)省人力資源、減少環(huán)境污染等優(yōu)點(diǎn)。能夠根據(jù)接收的任務(wù)要求，對指定物料進(jìn)行抓取、搬運(yùn)、放置等操作。

2機(jī)械臂的抓取與放置角度控制

2.1手臂零點(diǎn)的標(biāo)定

本機(jī)械臂使用OpenMV視覺識別，通過創(chuàng)建手臂的圓柱坐標(biāo)對物料進(jìn)行定位、抓取及放置。為了便于調(diào)試同時(shí)不缺失精度，手臂零點(diǎn)標(biāo)定采用逆向示教的方法。首先使用機(jī)械手的夾持工件夾緊目標(biāo)物料，通過調(diào)節(jié)機(jī)械臂的關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)角，使物料準(zhǔn)確地到達(dá)目標(biāo)抓取、放置位置，此時(shí)機(jī)械臂的工件坐標(biāo)與目標(biāo)位置的大地坐標(biāo)相重合，此位置即為機(jī)械臂將要抓取、放置物料的最終位置。保持物料的位置不動，松開機(jī)械臂的夾持裝置，操作機(jī)械臂的各關(guān)節(jié)，使其到達(dá)抓取、放置物料前的掃描位置，此時(shí)通過裝在機(jī)械臂上的視覺鏡頭可以測出物料的中心點(diǎn)位于視覺模塊中的二維坐標(biāo)，通過調(diào)節(jié)參數(shù)，使得此時(shí)的位置標(biāo)定為機(jī)械臂目標(biāo)的（中心）零點(diǎn)。此零點(diǎn)的用途將用于機(jī)械臂識別到抓取物料的位置，當(dāng)機(jī)械臂的視覺傳感器識別到物料的位置與零點(diǎn)的位置重合或是相近時(shí)，說明此時(shí)坐標(biāo)系三個(gè)參數(shù)中至少有一個(gè)參數(shù)達(dá)到預(yù)定值。

2.2物料的抓取

物料的抓取使用PID控制算法[1]。首先從OpenMV視覺傳感器中獲取到物料在視野中的二維坐標(biāo)，將其與視覺傳感器的零點(diǎn)坐標(biāo)進(jìn)做差比較，通過其差值的正負(fù)即可判斷物料偏移的方向，其差值的大小即可用于PID控制的Proportional算法。使用Differential算法可以抑制其在目標(biāo)位置左右震蕩。當(dāng)機(jī)械臂識別到的物料中心點(diǎn)位置接近于目標(biāo)零點(diǎn)的一定范圍之內(nèi)后，當(dāng)視覺傳感器檢測到的物料中心位置小于其允許的誤差范圍，即視為到達(dá)了目標(biāo)位置，可進(jìn)行下一步操作。

3視覺識別與控制

使用OpenMV拍攝圖片時(shí)，將圖像的RGB矩陣對物塊顏色進(jìn)行區(qū)分，區(qū)分后將圖像的RGB矩陣進(jìn)行灰度化。之后再對圖像進(jìn)行二值化，由于二值化過程受噪聲影響較大，這里對二值化的圖像使用了卷積算法[2]進(jìn)行濾波 。

濾波后的圖像特征明顯，以圖像左上角為原點(diǎn)，橫軸為x軸建立二維坐標(biāo)系，先逐行掃描每一個(gè)像素點(diǎn)，記錄下來{突變值橫坐標(biāo)， 突變前的像素計(jì)數(shù)}，再使用相同方法進(jìn)行逐列掃描，掃描完畢會有一個(gè){突變值縱坐標(biāo)，突變前的像素計(jì)數(shù)}的映射關(guān)系，無用值不作為參考依據(jù)。對剔除后的集合進(jìn)加權(quán)平均處理會得出兩個(gè)坐標(biāo)，對這兩個(gè)坐標(biāo)進(jìn)行運(yùn)算即可得到一個(gè)中心坐標(biāo)，這個(gè)中心坐標(biāo)近似認(rèn)為是圓的坐標(biāo)。由于掃描圓環(huán)時(shí)鏡頭平面與圓環(huán)平面平行，可以認(rèn)為圖像中心加一個(gè)偏移參數(shù)就是圓環(huán)與機(jī)械臂抓的相對位置。

4移動與定位控制

本機(jī)械手移動控制和定位部分采用Arduino mega2560系列控制板

4.1電機(jī)移動控制

常規(guī)方向控制：由于mega2560驅(qū)動能力有限，采用類似于H橋驅(qū)動的方式來使用外接電源驅(qū)動電機(jī)，使用TB6112驅(qū)動模塊，該模塊只需要接入mega2560模擬端口輸出PWM波即可對電機(jī)速度進(jìn)行控制。

特殊移動控制：需要機(jī)器人的3×4傳感器系統(tǒng)，一側(cè)壓線停車使用每側(cè)三個(gè)間隔相同的傳感器判斷是否壓線。

中線停車使用移動方向相對側(cè)兩個(gè)傳感器判斷是否壓線。

傳感器判斷在狀態(tài)檢測與切換作詳細(xì)介紹。

4.2狀態(tài)檢測

由于任務(wù)的隨機(jī)性，在狀態(tài)檢測與切換使用了路徑規(guī)劃，詳細(xì)定義了以下狀態(tài)：

目前只使用了16種狀態(tài)，具有高度擴(kuò)展性，任務(wù)具有線性關(guān)系，使用了簡單的鏈表對整個(gè)比賽流程進(jìn)行錄入，由于任務(wù)的隨機(jī)性，我們使用了二叉樹對所有可能的任務(wù)進(jìn)行了優(yōu)化，使得機(jī)器人得知抓取順序后可以自主規(guī)劃狀態(tài)以達(dá)到任務(wù)要求。

5結(jié)論

該機(jī)器人視覺方面實(shí)現(xiàn)了對特定物體的識別、追蹤、抓取、移動控制方面可以根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行動態(tài)路徑規(guī)劃。

參考文獻(xiàn)：

[1]代迎. 面向機(jī)械臂的智能PID控制方法研究[D].沈陽理工大學(xué)，2016.

[2]鄭睿剛，陳偉福，馮國燦.圖卷積算法的研究進(jìn)展[J].中山大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2020，59（02）：1-14.

[3]張一琢. 共焦顯微圖像反卷積降噪與輪廓提取算法研究[D].哈爾濱工業(yè)大學(xué)，2014.

天津市高等學(xué)校大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計(jì)劃項(xiàng)目《基于Arduino的多維度全自動物料搬運(yùn)機(jī)械手 》項(xiàng)目編號：202013898019

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