黃軍輝，謝武濤

（廣東農(nóng)工商職業(yè)技術(shù)學(xué)院 智能工程學(xué)院，廣東 廣州 510507）

為了節(jié)省勞動(dòng)力成本，提升農(nóng)業(yè)產(chǎn)出效益，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)正逐步向自動(dòng)化、智能化方面發(fā)展［1］。當(dāng)今世界，智能機(jī)器人正在逐漸取代傳統(tǒng)的勞動(dòng)力，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)智能化已成為一種趨勢(shì)［2］。由于種植環(huán)境對(duì)農(nóng)作物的生長至關(guān)重要，種植人員必須實(shí)時(shí)監(jiān)測溫度、濕度、光照強(qiáng)度等與作物生長發(fā)育有關(guān)的環(huán)境信息數(shù)據(jù)，以保證農(nóng)作物的產(chǎn)量，因此研發(fā)現(xiàn)代智慧農(nóng)業(yè)智能巡檢多足機(jī)器人對(duì)協(xié)助農(nóng)作物的種植有著重要的作用［3］。為滿足栽培環(huán)境較為復(fù)雜的農(nóng)作物巡檢需求，本文設(shè)計(jì)出農(nóng)作物智能巡檢多足機(jī)器人，用于日常農(nóng)作物種植巡檢使用。

一、智能巡檢多足機(jī)器人系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

（一）智能巡檢多足機(jī)器人整體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

智能巡檢多足機(jī)器人移動(dòng)平臺(tái)在原機(jī)體基礎(chǔ)上，其六條腿以上下、前后的分布式計(jì)算臺(tái)放置，在基礎(chǔ)內(nèi)設(shè)置有舵機(jī)控制驅(qū)動(dòng)板、攝像機(jī)頭、LED 照明、IMU 姿態(tài)感應(yīng)器等，基本機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)簡圖如圖1所示。在智能巡檢多足機(jī)器人基礎(chǔ)的尾部設(shè)計(jì)有充電口、USB 電壓口和電源開關(guān)，原機(jī)體基座上預(yù)留有多孔板，方便安裝搭載樹莓派（見圖2）、激光雷達(dá)（見圖3）及其他傳感器等。智能巡檢多足機(jī)器人結(jié)構(gòu)件采用硬質(zhì)鋁合金、碳纖維板材和POM 多種材料有機(jī)組合，滿足結(jié)構(gòu)強(qiáng)度要求的同時(shí)保證智能巡檢多足機(jī)器人整體輕便。

圖1 多足機(jī)器人機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)簡圖

圖2 樹莓派Pi3 B+實(shí)物

圖3 激光雷達(dá)圖

（二）智能巡檢多足機(jī)器人系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

智能巡檢多足機(jī)器人的系統(tǒng)由車身主體部分、服務(wù)器和監(jiān)控客戶端組成，機(jī)器人將監(jiān)測的溫度、濕度、光照強(qiáng)度和位置信息傳輸給服務(wù)器?？蛻舳丝梢酝ㄟ^與服務(wù)器交互進(jìn)行查詢當(dāng)前農(nóng)作物生長環(huán)境情況，掌握農(nóng)作物的生長狀況；還可以對(duì)曾保存的農(nóng)作數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

（三）智能巡檢多足機(jī)器人腿結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

目前國內(nèi)的巡檢類機(jī)器人多為輪式移動(dòng)平臺(tái)，在復(fù)雜環(huán)境下其移動(dòng)和越障能力有限，且對(duì)環(huán)境適應(yīng)性不強(qiáng)。在自然中，節(jié)肢動(dòng)物在奔跑時(shí)對(duì)自然環(huán)境適應(yīng)能力強(qiáng)，對(duì)于仿生機(jī)器人的研究人員來說它們的身體結(jié)構(gòu)與運(yùn)動(dòng)步態(tài)具有重要的研究意義與價(jià)值［4］。特別是在崎嶇不平的道路上，腿式自動(dòng)化機(jī)器人也有著特殊的優(yōu)越性，根據(jù)這樣的優(yōu)越性，可設(shè)計(jì)出一款能在復(fù)雜環(huán)境下對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境巡檢的智能巡檢多足機(jī)器人。該智能巡檢多足機(jī)器人采用六條腿的多足機(jī)器人作為移動(dòng)平臺(tái)，并采用激光SLAM 的構(gòu)圖和導(dǎo)航。智能巡檢多足機(jī)器人的腿機(jī)械結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)參照了節(jié)肢動(dòng)物的關(guān)節(jié)，將六條腿通過對(duì)稱結(jié)構(gòu)布置于車身左右兩側(cè)，從而降低了在智能巡檢多足機(jī)器人巡檢行走過程中環(huán)境對(duì)行走的干擾。智能巡檢多足機(jī)器人每條腿有三個(gè)自由度，可以通過六條腿中的十八個(gè)自由轉(zhuǎn)動(dòng)副腳進(jìn)行靈活運(yùn)動(dòng)，在行進(jìn)過程中的平穩(wěn)性得到進(jìn)一步提高。根據(jù)蜘蛛等節(jié)肢動(dòng)物的腿部結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)為3 個(gè)關(guān)節(jié)（如圖4 所示），關(guān)節(jié)1 將機(jī)器人的機(jī)身與腿連接，并負(fù)責(zé)進(jìn)行腿部擺腿的動(dòng)態(tài)。為避免行走時(shí)腿與腿之間的干擾，第一個(gè)關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)動(dòng)范圍設(shè)置為120°，第二個(gè)關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)動(dòng)范圍設(shè)置為180°，第三個(gè)關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)動(dòng)范圍設(shè)置為150°。

圖4 多足機(jī)器人單腿結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)簡圖

二、智能巡檢多足機(jī)器人硬件結(jié)構(gòu)圖

智能巡檢多足機(jī)器人機(jī)械結(jié)構(gòu)采用6 條腿的蜘蛛式的底座，車架采用的是鋼結(jié)構(gòu)，采用24V 直流電源供電，保證了該機(jī)器人在面對(duì)復(fù)雜環(huán)境時(shí)能夠順利通過（如圖5 所示）。

圖5 智能巡檢多足機(jī)器人

智能巡檢多足機(jī)器人硬件電路部分選用主要包括電源系統(tǒng)、舵機(jī)驅(qū)動(dòng)板、IMU 傳感器、RBG 燈模塊、電量檢測模塊、藍(lán)牙模塊、樹莓派主控系統(tǒng)、激光雷達(dá)和攝像頭模塊。農(nóng)業(yè)用智慧巡查小車［5］使客戶端能夠在機(jī)器巡檢過程中遠(yuǎn)程查詢所采集到的各種數(shù)據(jù)，但該智慧車輛的軌跡追蹤系統(tǒng)使用的是傳統(tǒng)的黑色跟蹤路線，這對(duì)車輛的紅外線感應(yīng)器要求很高，且穩(wěn)定能力也不好。而智能巡檢多足機(jī)器人采用樹莓派的主控運(yùn)行ROS 操作系統(tǒng)，能夠根據(jù)激光雷達(dá)信號(hào)與IMU 傳感器信號(hào)實(shí)現(xiàn)SLAM 技術(shù)（Simultaneous Localization And Mapping）的實(shí)時(shí)自動(dòng)定位控制和版圖建立，進(jìn)行自動(dòng)化機(jī)器人巡檢時(shí)的自動(dòng)定位和導(dǎo)航。ROS 作為機(jī)器人開發(fā)的元操作系統(tǒng)，在智能巡檢多足機(jī)器人的設(shè)計(jì)開發(fā)中具有十分廣泛的應(yīng)用。在巡檢系統(tǒng)上，采用了固定式的農(nóng)產(chǎn)品日常巡檢系統(tǒng)，其好處是不但增加了穩(wěn)定性，同時(shí)也顯著增加了農(nóng)產(chǎn)品的總體經(jīng)濟(jì)效益，但必須在各種果園或耕地上配置感應(yīng)器，導(dǎo)致生產(chǎn)成本提高［6］。上海大學(xué)趙晨宇等人提出了一種基于模糊控制計(jì)算的農(nóng)產(chǎn)品車輛軌跡追蹤方法，并開展了模擬試驗(yàn)。他們發(fā)現(xiàn)該算法的運(yùn)算量較小，且計(jì)算速度快，能夠極大地提高車輛追蹤特性，但是由于模糊控制算法要求大規(guī)模的人類經(jīng)驗(yàn)來調(diào)整其特性，所以不適于大規(guī)模應(yīng)用［7］。我們?cè)O(shè)計(jì)的智能巡檢多足機(jī)器人結(jié)合對(duì)農(nóng)作物巡檢的需求，在ROS 操作平臺(tái)下進(jìn)行SLAM 開發(fā)，確保移動(dòng)機(jī)器人能夠在復(fù)雜的室外場景下工作，其中，ROS 主控依據(jù)導(dǎo)航信息做決策下發(fā)指令給STM32 舵機(jī)驅(qū)動(dòng)板驅(qū)動(dòng)機(jī)器人的相關(guān)腿執(zhí)行相關(guān)動(dòng)作，按照導(dǎo)航路線行走，攝像頭采集圖像并通過視頻ROS 節(jié)點(diǎn)由路由器網(wǎng)絡(luò)傳回PC 監(jiān)控端［8］。其結(jié)構(gòu)框圖如圖6 所示。

圖6 硬件電路結(jié)構(gòu)框圖

三、智能巡檢多足機(jī)器人SLAM 與自主導(dǎo)航系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

（一）SLAM 算法與自主導(dǎo)航

SLAM 研究方法主要是運(yùn)用于智能巡檢多足機(jī)器人的自主化移動(dòng)，即智能巡檢多足機(jī)器人可以從未知環(huán)境中的任意地點(diǎn)出發(fā)移動(dòng)，并在移動(dòng)過程中利用算法和地圖得到自身定位，從而實(shí)時(shí)形成增量型的地圖，以達(dá)到機(jī)器人的主動(dòng)定位與導(dǎo)航。激光雷達(dá)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行建圖與定位流程如圖7 所示。

圖7 激光雷達(dá)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行建圖與定位流程圖

SLAM 算法歷經(jīng)三十余年的發(fā)展，現(xiàn)已獲得了相當(dāng)突出的成績。其使用方式可以分成兩種：基于濾波器的方法和基于優(yōu)化的方法。Gmapping 算法是一個(gè)最常用的基于濾波器的算法［9］。Gmapping算法存在的問題有更新效率低、閉環(huán)感知不足等。所以，本文選擇了Cartographer 計(jì)算作為標(biāo)準(zhǔn)建圖的計(jì)算。Cartographer 算法使用了基于圖像質(zhì)量最大化的SLAM 理論架構(gòu)，包括局部SLAM（前端）和全局SLAM（后端）。局部SLAM 技術(shù)主要負(fù)責(zé)圖像掃描與閉環(huán)測量。將經(jīng)過圖像掃描的激光數(shù)據(jù)信息與子版圖加以匹配，進(jìn)而得到一種表達(dá)模式的柵格地圖的子圖。一旦子圖中仍未加入，新的數(shù)據(jù)幀則會(huì)開始閉環(huán)檢測。在形成子圖之后，就會(huì)找到與當(dāng)前所估算位姿相符的最優(yōu)預(yù)測結(jié)果，并將其加入到閉環(huán)約束中。全局SLAM 技術(shù)主要利用分支定界法和預(yù)先設(shè)計(jì)的網(wǎng)格減少在局部SLAM 中累積的偏差，并實(shí)現(xiàn)全局閉環(huán)檢測。

智能巡檢多足機(jī)器人在航行流程中也離不開位置和路線規(guī)劃。通常，Dijkstra 和A*算法主要用來針對(duì)完整地圖和給定目的地計(jì)算的機(jī)器人全局路線規(guī)劃，以達(dá)到全局最佳解。局部路線計(jì)劃是指巡檢自動(dòng)化機(jī)器人在全局路線運(yùn)行中隨時(shí)會(huì)遭遇障礙物，當(dāng)自動(dòng)化機(jī)器人在現(xiàn)場移動(dòng)時(shí)，就可以進(jìn)行主動(dòng)改變路線，防止與障礙物產(chǎn)生沖突。本文主要使用一個(gè)主move-base 功能包來進(jìn)行自動(dòng)化機(jī)器人位置規(guī)劃工作，在引導(dǎo)流程中可以使用蒙特卡洛定位算法進(jìn)行計(jì)算自動(dòng)化機(jī)器人位置圖上的位置。

（二）路徑規(guī)劃實(shí)驗(yàn)

本文以實(shí)驗(yàn)室附近綠地為基本環(huán)境，在其運(yùn)動(dòng)過程中，添加一些自然環(huán)境的障礙物，模擬田間的基本環(huán)境。通過使用ROS 中的Gmapping 功能包以及利用SLAM 算法，完成建圖工作，得到實(shí)驗(yàn)場地的二維環(huán)境地圖，使用Dijkstra 和A*算法來針對(duì)完整地圖和給定目的地計(jì)算的智能巡檢多足機(jī)器人全局路線規(guī)劃，圖8 為規(guī)劃出的全局路徑。局部代價(jià)地圖隨著智能巡檢多足機(jī)器人的移動(dòng)不斷更新，相應(yīng)地局部路徑也發(fā)生改變，智能巡檢多足機(jī)器人能夠順利避開障礙物。通過Dijkstra 和A*算法進(jìn)行路徑規(guī)劃工作，并在真實(shí)環(huán)境中進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，證明了采用該算法可以規(guī)劃出一條可以避開障礙且最優(yōu)的路徑。

圖8 實(shí)驗(yàn)環(huán)境及全局路徑規(guī)劃提取

四、結(jié)論

本文設(shè)計(jì)了一款基于SLAM 的構(gòu)圖和導(dǎo)航的智能巡檢多足機(jī)器人，能夠在復(fù)雜的農(nóng)業(yè)種植環(huán)境中，采用激光雷達(dá)SLAM 技術(shù)結(jié)合毫米波雷達(dá)方式完成自主執(zhí)行路徑規(guī)劃、自主探索、導(dǎo)航等任務(wù)，可按既定巡檢路線自主導(dǎo)航完成巡檢任務(wù)，也可采用地面遙控方式完成對(duì)農(nóng)作物的巡檢任務(wù)，探索了智能巡檢多足機(jī)器人在農(nóng)業(yè)種植場應(yīng)用的場景。后期將在激光雷達(dá)小型化、機(jī)器人步態(tài)控制算法優(yōu)化、智能巡檢多足機(jī)器人輕量化設(shè)計(jì)方面進(jìn)行改進(jìn)研究，研發(fā)適用可面對(duì)更復(fù)雜環(huán)境的農(nóng)作物巡檢機(jī)器人。