莫可 錢超 張婉怡

（哈爾濱理工大學(xué)電氣學(xué)院,黑龍江 哈爾濱 150006）

近年我國各地紛紛推出垃圾分類政策,但由于市民的積極度不高,相關(guān)工作總是難以展開[1]。據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析,分類知識匱乏以及再分類存在的衛(wèi)生健康隱患,是市民垃圾分類工作的兩大障礙。為解決這一障礙,同時(shí)鼓勵(lì)“互聯(lián)網(wǎng)+”經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,依托互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)研發(fā)出的智能垃圾車是十分具有實(shí)用價(jià)值的。

市面上現(xiàn)行路徑規(guī)劃技術(shù)包括模板匹配路徑規(guī)劃法、地圖構(gòu)建路徑規(guī)劃法、人工勢場路徑規(guī)劃法及人工智能路徑規(guī)劃。前三種方法過于依賴路徑模板,對于有突現(xiàn)障礙物的動(dòng)態(tài)電路應(yīng)對能力差,易受不確定因素影響。本清潔車采用的是基于現(xiàn)代人工智能技術(shù)的動(dòng)態(tài)窗口法。該方法不僅能有效改善前三種建圖方法中出現(xiàn)的缺點(diǎn),減少對環(huán)境因素的依賴,還高效應(yīng)用于他所工作的實(shí)際情況,是目前最為實(shí)用化、系統(tǒng)化的路徑規(guī)劃技術(shù)[2-6]。

目前流行的識別技術(shù)有紅外線識別、超聲波識別、視覺識別。紅外線與超聲波識別雖然原理簡單、成本不高,但容易受材料、噪音、溫度等外界因素影響,而視覺感知技術(shù)相對來說抗干擾能力強(qiáng),雖然需要較高技術(shù)支撐,但得到的信息資源也是最豐富的。本車?yán)肙pen CV 視覺識別能夠高效地鎖定目標(biāo)物,識別其品類,在復(fù)雜多變的環(huán)境下仍能穩(wěn)定運(yùn)行[7-10]。

本設(shè)備不僅完全擺脫人力輔助,完成了從撿到分類再到清潔地面的一條龍服務(wù),而且路線規(guī)劃精簡,環(huán)保節(jié)能。無需費(fèi)力臟手,徹底解決家庭衛(wèi)生問題。

1 硬件部分

硬件部分的主要功能是作為骨架支撐機(jī)器完成行動(dòng)避障和撿拾清理的動(dòng)作,主要由履帶、雷達(dá)、車架、機(jī)器臂、垃圾箱、電動(dòng)機(jī)、驅(qū)動(dòng)板等六大部分組成。

圖1 為清潔機(jī)器人整體仿真,由攝像頭模塊、機(jī)械手臂、履帶、吸塵器四部分構(gòu)成。攝像頭模塊采用Micro python 語言編程的攝像頭Open CV 實(shí)現(xiàn)視覺傳達(dá)與識別；機(jī)械手臂用來抓取、投放目標(biāo)；履帶可方便爬坡；如遇到地毯等障礙物時(shí),超聲波探測儀發(fā)出超聲波被反彈,系統(tǒng)開始重新規(guī)劃路線。

圖1 機(jī)器人仿真概貌圖

圖2 為機(jī)器人零件組裝圖,小車主要由雷達(dá)、車輪、履帶、車身、攝像頭、電機(jī)、機(jī)械臂、芯片等部分組成。

圖2 機(jī)器人仿真零件圖

機(jī)器的驅(qū)動(dòng)板是一款適用于Jetson Nanol 樹莓派3B+/4B 的ROS 機(jī)器驅(qū)動(dòng)板,具體部件如圖3 所述。它的主要功能包含∶①穩(wěn)壓功能:可以將7-12V 的直流輸入電壓降壓,可用于給主芯片或驅(qū)動(dòng)馬達(dá)等外部設(shè)備供電；②馬達(dá)驅(qū)動(dòng)：通過馬達(dá)驅(qū)動(dòng)芯片來驅(qū)動(dòng)馬達(dá)正轉(zhuǎn)、反轉(zhuǎn)、停止、加速、減速；③舵機(jī)驅(qū)動(dòng)：驅(qū)動(dòng)板帶有8 路舵機(jī)驅(qū)動(dòng)輸出接口,在使用內(nèi)部電壓給舵機(jī)供電的情況下,可以同時(shí)驅(qū)動(dòng)8 個(gè)5V 的PWM舵機(jī)。④傳感器驅(qū)動(dòng)∶驅(qū)動(dòng)板上未被占用的通信口被直接引到了底下的Jetson Nanol 上,并以黃色插針標(biāo)示,每組通信口均有5V 和GND 供電插針,分別以紅色和黑色標(biāo)示。⑤傳感器數(shù)據(jù)采集:可采集包括馬達(dá)轉(zhuǎn)速、陀螺儀等關(guān)鍵數(shù)據(jù)。

圖3 驅(qū)動(dòng)板接口概覽

2 軟件部分

2.1 系統(tǒng)模塊

機(jī)器的控制系統(tǒng)主要用于控制機(jī)器人前行軌跡使其能夠靈敏避障,并正確判別及拾撿垃圾、清潔地面。采用ROS 系統(tǒng)為控制系統(tǒng),無需重新開發(fā)已有的系統(tǒng)通,只需加入一些已有開源代碼,就可以實(shí)現(xiàn)自己需要的功能。ROS 控制有以下幾個(gè)優(yōu)點(diǎn)：（1）程序可重復(fù)利用性。只需對開發(fā)部分進(jìn)行修改,其余部分可以使用相關(guān)功能包來實(shí)現(xiàn)；（2）優(yōu)秀的通信能力?？赏瑫r(shí)在一個(gè)框架內(nèi)編寫很多程序,并讓其實(shí)現(xiàn)通信,例如：從傳感器到舵機(jī)的傳感程序；（3）多種開發(fā)工具平臺。ROS 提供了二維繪圖與三維繪圖可視化工具RViz,可直接確定機(jī)器人模型,易于擴(kuò)展到仿真實(shí)驗(yàn)；（4）優(yōu)良的生態(tài)系統(tǒng)。ROS 能將現(xiàn)行多種硬件技術(shù)整合到一個(gè)操作系統(tǒng)中操作,各硬件的配合度遠(yuǎn)超其他系統(tǒng)。以ROS 系統(tǒng)搭建清潔車的基礎(chǔ)框架,通過控制系統(tǒng),清潔車將執(zhí)行尋找垃圾、判別垃圾、前往拾取垃圾等步驟,如圖4 所示。

圖4 系統(tǒng)總控制過程圖

2.2 識別模塊

采取Micro python 語言語言編程的攝像頭Open CV 和超聲波技術(shù)進(jìn)行識別。系統(tǒng)垃圾判別過程如下：機(jī)器人一邊發(fā)出超聲波一邊循跡,根據(jù)超聲波返回值的波動(dòng)情況判斷路線中是否存在垃圾,若波動(dòng)值很大則說明發(fā)現(xiàn)垃圾,啟動(dòng)攝像頭拍攝下圖片。Open CV 通過算法將圖像的外部輪廓、顏色等進(jìn)行解析,將解析信息與系統(tǒng)庫存儲的特征數(shù)值進(jìn)行比對,若相似度較高則判別為垃圾,并通過已建立的信息庫對垃圾進(jìn)行分類。為了達(dá)到理想的識別結(jié)果,我們要事先讓機(jī)器進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)。從而讓機(jī)器根據(jù)已有的知識將垃圾進(jìn)行分類。

2.3 路徑規(guī)劃模塊

由以上推導(dǎo)出的軌道運(yùn)動(dòng)模型,我們可以根據(jù)眾多采樣速度數(shù)據(jù)推算最優(yōu)軌跡。

已知在速度(v,w)的二維空間中,存在無窮多數(shù)值組。只有根據(jù)機(jī)器性能與環(huán)境因素的影響方能將采樣速度控制在一定范圍內(nèi)。

為保證機(jī)器能在障礙物前停下,在最大減速度條件下,速度有一個(gè)范圍：

2.4 定位導(dǎo)航模塊

使用SLAM 模塊進(jìn)行定位和建圖。SLAM 指的是將機(jī)器放入未知環(huán)境中的位置,機(jī)器能夠一邊移動(dòng)一邊繪制地圖。定位是指機(jī)器在世界坐標(biāo)系下具有三個(gè)自由度的位置信息。建圖是建立機(jī)器人所感知周圍環(huán)境的地圖,地圖基本幾何元素是點(diǎn),點(diǎn)沒有方向,只有3 個(gè)自由度的位置。

小車?yán)眉す饫走_(dá)進(jìn)行SLAM,激光雷達(dá)傳感器利用光原理進(jìn)行工作,可進(jìn)行光探測和測距,它可以輕松探測到300 米以內(nèi)的障礙物,并準(zhǔn)確估計(jì)它們的位置。激光雷達(dá)每秒最多可以發(fā)射200 萬個(gè)點(diǎn),點(diǎn)云中的每個(gè)撞擊點(diǎn)的精確（X,Y,Z）位置可以代表周邊環(huán)境的真實(shí)情況。激光雷達(dá)進(jìn)行掃描障礙物時(shí)通常分為4 個(gè)步驟：點(diǎn)云處理、點(diǎn)云分割、障礙聚類、邊界框擬合。

SLAM 框架如圖5 所示,整個(gè)系統(tǒng)由前端、后端和回環(huán)檢測組成。

圖5 SLAM 流程圖

2.5 機(jī)械臂抓取

采用可視化應(yīng)用RViz 將指令信息進(jìn)行可視化表達(dá),以3D 圖像的方式將ROS 消息展現(xiàn)出來。該應(yīng)用可以通過建模來直觀體現(xiàn)出雷達(dá)傳感器感知的目標(biāo)距離,或是從Open CV已拍攝圖像值中預(yù)估出小車距其距離從而控制機(jī)械臂的抓取。在ROS 中,機(jī)器以URDF 描述RViz 生成的三維模型,每個(gè)模型可以根據(jù)自由度進(jìn)行移動(dòng)或驅(qū)動(dòng),從而可以通過控制模型移動(dòng)來仿真機(jī)械臂的各種抓取動(dòng)作。例如,當(dāng)需要抓取一個(gè)塑料瓶時(shí),RViz 會分析攝像圖片和雷達(dá)傳感器中的距離信息與物品擺放的方位,從而根據(jù)已有的URDF 模型進(jìn)行優(yōu)化,從而執(zhí)行抓取。

3 結(jié)論

本文設(shè)計(jì)了一種自帶機(jī)械臂的智能垃圾清潔車。該設(shè)備以ROS 為框架形成一套運(yùn)作良好的Python 語言編程系統(tǒng)。智能車憑借電力可完成室內(nèi)導(dǎo)航循跡、垃圾的自動(dòng)識別與撿拾等基本操作。為用戶日常生活中的垃圾分類和衛(wèi)生清潔提供了極大的便利。