河北農(nóng)業(yè)大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院 王佳琪
當(dāng)今社會中,機(jī)器人在工業(yè)、醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)、航空航天以及生活服務(wù)等領(lǐng)域中得到了廣泛的應(yīng)用。但是其核心部件和技術(shù)還是差異不大的,包括自主行走、路徑規(guī)劃、機(jī)械臂的運(yùn)動規(guī)劃和控制、機(jī)器視覺識別和圖像處理等關(guān)鍵技術(shù)。其中,路徑規(guī)劃技術(shù)是專門為機(jī)器人規(guī)劃出一條從起始到目標(biāo)點(diǎn)的無障礙路徑,同時還能夠?qū)β窂介L度、工作時間、安全性等性能指標(biāo)進(jìn)行相應(yīng)地優(yōu)化,保證機(jī)器人能夠順利實(shí)現(xiàn)其復(fù)雜功能和開展完成各項(xiàng)工作任務(wù)。
機(jī)器人的路徑規(guī)劃方法在國內(nèi)外都有著許多研究,并提出像A*算法、蟻群算法、群智能算法等的路徑方法。他們都具有各自的優(yōu)勢之處,但也存在著一些問題等待解決,因此研究農(nóng)業(yè)機(jī)器人的自主導(dǎo)航行走和空間作業(yè)路徑規(guī)劃方法具有重要意義[1]。
機(jī)器人作業(yè)路徑規(guī)劃的定義是:在滿足一定的物理約束條件或在某種環(huán)境中,為機(jī)器人完成設(shè)定任務(wù)和動作所設(shè)計的運(yùn)動序列安排,簡單點(diǎn)說,是使機(jī)器人在工作時能夠自主迅速準(zhǔn)確地找出一條能夠避開障礙物的從起始到目標(biāo)點(diǎn)的最短安全路徑。
本文中主要從全局和局部機(jī)器人路徑規(guī)劃以及機(jī)械臂空間作業(yè)局部避障路徑規(guī)劃這三個方面來進(jìn)行介紹。
根據(jù)機(jī)器人作業(yè)環(huán)境的不同,可將其劃分為兩種形式—全局覆蓋路徑規(guī)劃和全局點(diǎn)到點(diǎn)路徑規(guī)劃,這兩種形式類型都能夠使機(jī)器人在作業(yè)時幫助其找尋安全、高效的作業(yè)路徑,從而提高機(jī)器作業(yè)質(zhì)量,降低作業(yè)的成本。
1.1.1 全局覆蓋路徑規(guī)劃
(1)邊界地塊規(guī)則的全覆蓋路徑規(guī)劃
邊界地塊比較規(guī)則的路徑規(guī)劃方法主要有兩種,第一種是基于基準(zhǔn)線進(jìn)行平移的辦法,這種方法是按照作業(yè)幅寬等間距利用和地塊邊線平行的基準(zhǔn)線進(jìn)行平移,最后生成許多條直線的作業(yè)路徑直至直線的作業(yè)路徑能夠覆蓋整個地塊,之后根據(jù)農(nóng)業(yè)機(jī)器人實(shí)際作業(yè)的環(huán)境信息和作業(yè)狀況去選擇合適的機(jī)器地頭轉(zhuǎn)彎的措施。這種方法比較簡單,只需要事先測量完成基準(zhǔn)線的兩點(diǎn)的坐標(biāo),但是當(dāng)機(jī)器人作業(yè)至地頭需要轉(zhuǎn)彎時就需要借助外援如傳感器進(jìn)行一個地頭距離檢測或者是作業(yè)中有人員參與進(jìn)行輔助轉(zhuǎn)彎,從而保證農(nóng)業(yè)機(jī)器人作業(yè)的正常進(jìn)行。而第二種方法采用的是建立局部的坐標(biāo)系的方法,首先測量記錄作業(yè)地塊中的四個頂點(diǎn)的坐標(biāo),然后按照已經(jīng)規(guī)劃好的機(jī)器人地頭轉(zhuǎn)彎方式和其作業(yè)方式去計算機(jī)器人從起始點(diǎn)到目標(biāo)地的路徑中的所有特征點(diǎn),之后依據(jù)機(jī)器人作業(yè)的順序規(guī)劃出出完整的覆蓋整個作業(yè)地塊的作業(yè)路徑[3]。
(2)邊界地塊不規(guī)則的全覆蓋路徑規(guī)劃
邊界地塊不規(guī)則的情況還是比較普遍的,遇到這種情況時,一般會把即將作業(yè)的地塊進(jìn)行人為分割處理,把地塊分成許多個機(jī)器人容易作業(yè)的小地塊,對這些分好的小地塊進(jìn)行一個路徑規(guī)劃,從而使機(jī)器人能夠正常進(jìn)行作業(yè),同時也保證了作業(yè)質(zhì)量,可以減少遺漏地塊,因此邊界或地頭需要進(jìn)行轉(zhuǎn)彎時要進(jìn)行特別的路徑規(guī)劃,避免機(jī)器人作業(yè)過程中遺漏死區(qū),對整個作業(yè)質(zhì)量造成一些影響。國內(nèi)外對于不規(guī)則的地塊路徑規(guī)劃都有著許多研究,其中美國的FREITAS[4]等提出了LKH算法,這種方法拓寬了作業(yè)地塊的不規(guī)則程度,對不同程度的不規(guī)則地塊都可以做出全覆蓋的路徑規(guī)劃,增加作業(yè)覆蓋面積,大大提高了機(jī)器作業(yè)的質(zhì)量和效率。法國的HAMEED[5]等人提出來一種三維形式的路徑規(guī)劃算法,通過對機(jī)器人作業(yè)過程中的不規(guī)則邊界地塊的多余覆蓋區(qū)域進(jìn)行估算,從而確定其作業(yè)方向,有效減少了農(nóng)業(yè)機(jī)器人作業(yè)中的多余區(qū)域。國內(nèi)的王宇等人把不規(guī)則邊界地塊進(jìn)行柵格化,建立一個三維的作業(yè)環(huán)境模型,并對其進(jìn)行三維的路徑規(guī)劃,應(yīng)用引力搜索的算法完成選擇合適的返航點(diǎn)的任務(wù),使農(nóng)業(yè)機(jī)器作業(yè)更加精準(zhǔn)高效[3]。
1.1.2 全局點(diǎn)到點(diǎn)路徑規(guī)劃
全局點(diǎn)到點(diǎn)路徑規(guī)劃是在已知機(jī)器作業(yè)區(qū)域的環(huán)境情況下去規(guī)劃出一條從起始到目的地的合適的避障路徑,在我國農(nóng)業(yè)機(jī)器人作業(yè)領(lǐng)域中應(yīng)用廣泛。目前發(fā)展比較成熟的算法包括A*算法、蟻群優(yōu)化算法、模擬退火算法、遺傳算法以及粒子群優(yōu)化算法等等,這里只敘述A*算法和蟻群優(yōu)化算法。
(1)A*算法
A*算法是一種“點(diǎn)對點(diǎn)”的全局路徑規(guī)劃算法,通常適用于已知環(huán)境條件下,這種算法是根據(jù)估價函數(shù)去探索出最小代價節(jié)點(diǎn),這樣便能夠確定最優(yōu)路徑,估價函數(shù)是
A*算法主要應(yīng)用于靜態(tài)作業(yè)場景中,可以精確規(guī)劃出最優(yōu)的作業(yè)路徑,經(jīng)過人們不斷的改進(jìn)和優(yōu)化,A*算法在農(nóng)業(yè)機(jī)械導(dǎo)航的領(lǐng)域中得到廣泛應(yīng)用。例如,張文[6]等人根據(jù)在復(fù)雜作業(yè)環(huán)境中溫室機(jī)器人的作業(yè)路徑規(guī)劃的問題,為實(shí)現(xiàn)路徑平滑、減少發(fā)生碰撞的概率以及提高該算法的效率等目標(biāo),提出一種方向A*算法,它是通過“圓弧直線圓弧”轉(zhuǎn)彎、“視野線”平滑和二叉堆數(shù)據(jù)存儲方法來實(shí)現(xiàn)上述目的。如圖1所示。李靖[7]等人的研究中,他們針對的是植保無人機(jī)在含有障礙物的作業(yè)區(qū)域進(jìn)行作業(yè),通過研究無人機(jī)的軌跡一步一步去應(yīng)用A*算法去修正無人機(jī)通過的作業(yè)軌跡,從而使無人機(jī)能夠通過更大的有效面積,提高作業(yè)質(zhì)量。
圖1 方向A*算法路徑規(guī)劃
而A*算法雖然有效規(guī)劃出最優(yōu)的作業(yè)路徑,但是在遇到較大的作業(yè)環(huán)境并且要求較高導(dǎo)航精度時,由法建立的地圖柵格節(jié)點(diǎn)的數(shù)量有些龐大,這樣會導(dǎo)致通過算法去計算時因?yàn)樗阉骱臅r太長,還會占用較大的計算機(jī)內(nèi)存資源,未來可以充分利用圖像識別以及圖像處理技術(shù)去輔助規(guī)劃機(jī)器人作業(yè)路徑,減少因?yàn)樗惴ㄏ牡臅r間,提高整體作業(yè)效率。
(2)蟻群優(yōu)化算法
蟻群優(yōu)化算法主要是借助模擬蟻群之間的成員進(jìn)行信息正反饋交流去搜索食物的過程,最終找到比較合適的路徑的一種算法,這種算法相較于A*算法,其搜索能力較強(qiáng)且求解性能也相對較好,但是其收斂的速度緩慢。蟻群優(yōu)化算法作為目前被廣泛研究的算法之一,國內(nèi)外學(xué)者們在不同作業(yè)環(huán)境下對蟻群優(yōu)化算法進(jìn)行深入探究并不斷對其進(jìn)行優(yōu)化改進(jìn)。EBADINEZHAD[8]等經(jīng)過智能選擇去探索空間節(jié)點(diǎn)以及改進(jìn)優(yōu)化信息素矩陣,從而能夠進(jìn)一步減少計算時間,也可以避免出現(xiàn)局部最優(yōu)的情況;國內(nèi)的王宇[9]等提出基于改進(jìn)蟻群優(yōu)化算法的植保無人機(jī)的路徑規(guī)劃辦法,他提到對許多個作業(yè)區(qū)域的作業(yè)順序進(jìn)行合理的排序,從而達(dá)到減少無人機(jī)飛行總路徑的長度;景云鵬[10]等運(yùn)用改進(jìn)蟻群優(yōu)化算法找尋到一種適合平整農(nóng)田的局部路徑規(guī)劃方法,可以用于農(nóng)田作業(yè)平整的三維路徑規(guī)劃;張強(qiáng)[11]等人選擇改進(jìn)信息素更新的策略,依據(jù)收斂次數(shù)的變化進(jìn)而調(diào)整信息素更新的速度,提高了該算法的收斂速度,使其與搜索速度保持一致。
信息處理速度加快,傳感器技術(shù)也發(fā)展得越來越快,對其研究也更加深入,在我們的生活中應(yīng)用領(lǐng)域越來越廣泛,農(nóng)業(yè)機(jī)器人上也常常會裝有能夠?qū)崿F(xiàn)相應(yīng)功能的傳感器,使得農(nóng)業(yè)機(jī)械對于環(huán)境感知能力逐漸變得敏感。而實(shí)現(xiàn)機(jī)器人局部路徑規(guī)劃使得農(nóng)業(yè)機(jī)器人在作業(yè)時能夠變得更加自主,減少了人力的輔助功能。局部機(jī)器人路徑規(guī)劃是一種對機(jī)器人作業(yè)環(huán)境進(jìn)行實(shí)時檢測,并及時反饋至機(jī)器中做出相應(yīng)指令,順利走到目標(biāo)點(diǎn)的方法,要想實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)機(jī)器的實(shí)時路徑規(guī)劃,靠單一的傳感器是比較難實(shí)現(xiàn)的,因?yàn)闄C(jī)器人的作業(yè)場景并不是平坦無障礙的,而是非常隨機(jī)的,作業(yè)環(huán)境相對復(fù)雜,難以通過單一的傳感器就完成了機(jī)器的作業(yè)任務(wù),因此需選擇多種有著不同功能的傳感器來對農(nóng)業(yè)作業(yè)環(huán)境的信息感知并反饋至農(nóng)業(yè)機(jī)器人,從而順利完成既定任務(wù),提高使用農(nóng)業(yè)機(jī)器人作業(yè)的可靠性。目前局部機(jī)器人路徑規(guī)劃常有的包括避障路徑規(guī)劃和局部跟蹤路徑規(guī)劃[3]。
1.2.1 避障路徑規(guī)劃
農(nóng)業(yè)機(jī)器人實(shí)現(xiàn)自主智能的基本要求就是需要實(shí)現(xiàn)自主避障,這樣可以保證農(nóng)業(yè)機(jī)器在田間作業(yè)時的安全性,機(jī)器人上裝的傳感器可以幫助獲取作業(yè)環(huán)境信息,分析出其有無障礙物,從而能夠?qū)崿F(xiàn)機(jī)器人行走中避障的功能,目前較為成熟的避障路徑規(guī)劃方法包括人工勢場法、模糊邏輯法、動態(tài)窗口法以及幾何法,本次只重點(diǎn)闡述模糊邏輯法。
(1)模糊邏輯法
模糊邏輯法主要應(yīng)用的是專家們的豐富知識經(jīng)驗(yàn)去制訂了一些控制規(guī)則,建立輸入輸出之間的關(guān)系,同時結(jié)合機(jī)器人上裝有的傳感器對環(huán)境進(jìn)行感知,能夠做到實(shí)時規(guī)劃機(jī)器人作業(yè)路徑,控制機(jī)器人按照正確路徑完成既定任務(wù)?;谀:壿嫹ㄒ灿性S多學(xué)者進(jìn)行了深入研究,周俊[12]等人的研究是采用雙目立體視覺傳感器采集信息結(jié)合模糊邏輯法設(shè)計了一款自主導(dǎo)航移動機(jī)器人,這款機(jī)器人利用傳感器獲取機(jī)器人作業(yè)過程中障礙物相對于移動機(jī)器人的方向和距離等信息,還具有自主學(xué)習(xí)能力,可以在未知的復(fù)雜作業(yè)環(huán)境中不斷積累經(jīng)驗(yàn),自主去適應(yīng)不同作業(yè)環(huán)境條件下的工作;謝守勇[13]等的研究主要是針對溫室機(jī)器人的移動避障問題,運(yùn)用紅外測距傳感器實(shí)現(xiàn)對機(jī)器人與障礙物之間的距離測量,通過實(shí)時感知兩者之間的距離和角度變化,能夠使機(jī)器人選擇合適的前進(jìn)路徑。
1.2.2 局部跟蹤路徑規(guī)劃
局部跟蹤路徑規(guī)劃是農(nóng)業(yè)機(jī)器人在進(jìn)行路徑跟蹤過程中,從當(dāng)前位置逐步向預(yù)先設(shè)計規(guī)劃好的路徑靠近的局部路徑規(guī)劃策略,在較大程度上決定著自動導(dǎo)航的跟蹤精度。目前重點(diǎn)研究的是依據(jù)速度、橫向偏差以及航向偏差來實(shí)現(xiàn)對前視距離的動態(tài)調(diào)整,進(jìn)而規(guī)劃出合適的局部跟蹤路徑。其中魏爽[14]等建立了適用于直線與曲線預(yù)設(shè)路徑的局部機(jī)器人路徑規(guī)劃,是一種以預(yù)瞄點(diǎn)搜索為基礎(chǔ)加以改進(jìn)優(yōu)化的純追蹤模型,如圖2所示。
圖2 基于預(yù)瞄點(diǎn)搜索的純追蹤模型
1.3.1 應(yīng)用目的
隨著科學(xué)技術(shù)的深入研究,農(nóng)業(yè)機(jī)械也朝著自動化、智能化的方向不斷發(fā)展且越來越多地應(yīng)用到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中去。以農(nóng)業(yè)果實(shí)采摘機(jī)器人的作業(yè)為例,其作業(yè)工況比較復(fù)雜,因?yàn)楣麡涞母叨炔⒉唤y(tǒng)一,對于果實(shí)采摘工作來說,實(shí)現(xiàn)實(shí)時根據(jù)果實(shí)位置進(jìn)行采摘有著重要意義,不僅可以提高采摘效率,確定果實(shí)位置還可以減少采摘過程中對果實(shí)的損傷率。因此機(jī)械臂作為核心部件,需要對其采摘的路徑進(jìn)行準(zhǔn)確規(guī)劃才能盡量減少對果實(shí)的損傷率[15]。
1.3.2 路徑規(guī)劃方法
(1)張廣超[16]等采用三次三角Bezier樣條函數(shù)對機(jī)械臂進(jìn)行了插值計算,通過約束條件來求出函數(shù)的一些系數(shù),之后等分時間,從而可以求出位移量、對應(yīng)位移量的軌跡點(diǎn)坐標(biāo)。這樣能夠?qū)崿F(xiàn)對機(jī)械臂運(yùn)動路徑的精確規(guī)劃。
(2)李劍光[17]等采取的是對原來RRT*算法進(jìn)行改進(jìn)的機(jī)械臂路徑規(guī)劃,RRT算法是一種以隨機(jī)采樣為基礎(chǔ)的增量式增長全局規(guī)劃算法,更加適合高維空間的路徑規(guī)劃,但是其缺點(diǎn)是隨機(jī)性高,沒有確定方向,從而導(dǎo)致收斂速度比較緩慢,作業(yè)中遇到多數(shù)障礙物時也容易陷入局部極小值的問題。而李劍光等針對其隨機(jī)性進(jìn)行改進(jìn),加入目標(biāo)偏置策略使得隨機(jī)點(diǎn)具有一定方向性,并且也加快了其收斂速度,縮短了路徑規(guī)劃的時間。RRT*算法可以對得到的不同路徑不斷進(jìn)行改進(jìn)最后達(dá)到最優(yōu),獲得更加光滑、優(yōu)化的路徑規(guī)劃,同時還解決了之前RRT*算法路徑拐角過大的問題。
隨著農(nóng)業(yè)機(jī)械的普遍應(yīng)用,農(nóng)業(yè)自動化、智能化的技術(shù)也在不斷地進(jìn)行深入研究,本文從全局機(jī)器人路徑規(guī)劃、局部機(jī)器人路徑規(guī)劃和機(jī)械臂空間作業(yè)運(yùn)動路徑規(guī)劃三個方面對農(nóng)業(yè)機(jī)器人作業(yè)路徑規(guī)劃的方法進(jìn)行相關(guān)內(nèi)容介紹,方法也都是在不斷發(fā)展的,每種方法都有其優(yōu)缺點(diǎn),之后都會出現(xiàn)其改進(jìn)版的方法,幫助實(shí)現(xiàn)機(jī)器人更加自主、智能、高效地完成作業(yè)任務(wù)。未來的農(nóng)業(yè)機(jī)械可以向著這個目標(biāo)去做更加深入優(yōu)化的研究,能夠生產(chǎn)出適用于多種作業(yè)環(huán)境的高效作業(yè)農(nóng)業(yè)機(jī)器人。