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    基于云臺(tái)相機(jī)的番茄主莖跟蹤控制方法*

    2022-08-04 08:53:10張萬豪張文愛馮青春成偉王博文
    關(guān)鍵詞:主莖參考點(diǎn)云臺(tái)

    張萬豪, 張文愛, 馮青春, 成偉, 王博文

    1. 太原理工大學(xué) 信息與計(jì)算機(jī)學(xué)院, 山西 晉中 030600;2. 北京農(nóng)業(yè)智能裝備技術(shù)研究中心, 北京100097; 3. 國家農(nóng)業(yè)智能裝備工程技術(shù)研究中心, 北京100097

    中國是世界上番茄栽培面積最大、 生產(chǎn)總量最多的國家, 常年產(chǎn)量在5 000 t以上, 并呈現(xiàn)增長趨勢(shì)[1]. 目前, 番茄已經(jīng)成為我國種植面積和產(chǎn)量最大的蔬菜品種之一, 2020年番茄產(chǎn)量為6 515萬t, 占全國蔬菜總產(chǎn)量的7.1%[2]. 在番茄種植周期中, 整枝打葉、 授粉、 采摘以及噴藥等環(huán)節(jié)人工作業(yè)頻次高、 勞動(dòng)強(qiáng)度大. 近年來, 隨著從業(yè)勞動(dòng)力的流失, 番茄種植管理的人工費(fèi)用已達(dá)到總生產(chǎn)成本的35%以上, 成為制約番茄種植產(chǎn)業(yè)效益增長的重要因素[3]. 因此, 研發(fā)替代或者輔助人工作業(yè)的番茄機(jī)器人, 對(duì)于我國番茄安全供應(yīng)、 種植產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展具有重要意義.

    由于種植管理作業(yè)對(duì)象(果、 葉、 花)都是交錯(cuò)生長在番茄主莖上[4], 這類作業(yè)有著相似的作業(yè)路徑, 都是沿著番茄主莖的生長方向進(jìn)行作業(yè). 因此對(duì)番茄植株主莖視覺信息的獲取是實(shí)現(xiàn)對(duì)番茄智能化管理作業(yè)的重要前提, 針對(duì)這類作業(yè)環(huán)節(jié), 借鑒人工作業(yè)方式, 沿著番茄主莖生長方向自下而上主動(dòng)搜索作業(yè)目標(biāo), 是提高對(duì)作業(yè)對(duì)象定位效率和識(shí)別精度的有效方法.

    國內(nèi)外學(xué)者針對(duì)果蔬的莖稈形態(tài)跟蹤定位問題做了很多研究. Botterill等[5]設(shè)計(jì)的葡萄藤修剪機(jī)器人采用3個(gè)圍繞葡萄藤固定安裝在箱體內(nèi)部的立體相機(jī)獲取葡萄藤的視覺信息以實(shí)現(xiàn)修剪工作. 黃彪[6]設(shè)計(jì)的枇杷剪枝機(jī)器人采用2個(gè)超廣角相機(jī)在3個(gè)固定高度對(duì)枇杷樹做3輪掃描獲取枇杷枝條的視覺信息, 攝像頭的畸變導(dǎo)致采集的圖像存在較大失真. Cuevas等[7]設(shè)計(jì)的玫瑰整枝機(jī)器人采用立體相機(jī)在9個(gè)固定位姿對(duì)玫瑰灌木進(jìn)行掃描獲取整株玫瑰的點(diǎn)云圖, 根據(jù)相鄰作業(yè)點(diǎn)的實(shí)時(shí)更新實(shí)現(xiàn)對(duì)整株玫瑰的作業(yè). 馮青春等[8]提出的離散小視場(chǎng)番茄主莖測(cè)量方法, 實(shí)現(xiàn)了對(duì)番茄主莖的測(cè)量和信息獲取. 荷蘭Tomas[9]團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)的Kompano Deleaf-Line機(jī)器人采用可控的Chameleon 3相機(jī)實(shí)現(xiàn)了對(duì)番茄側(cè)枝的修剪. Jon等[10]借助安裝于機(jī)械手末端的深度相機(jī)獲取視覺信息設(shè)計(jì)了一款番茄采摘機(jī)器人 . Arad等[11]設(shè)計(jì)的甜椒收獲機(jī)器人采用隨末端移動(dòng)的深度相機(jī)識(shí)別目標(biāo)和果梗. 這些研究極大促進(jìn)了玫瑰、 番茄和果樹等作物整枝和收獲技術(shù)的進(jìn)步, 但這些研究中, 以固定視角被動(dòng)搜索目標(biāo)的設(shè)計(jì)方案使得設(shè)備的體積過大, 得到大量的冗余信息; 以可控視角主動(dòng)搜索的方式, 設(shè)備輕巧靈活, 獲取信息可用性更大, 可以提高信息的處理效率.

    針對(duì)番茄智能化作業(yè)需要, 本文設(shè)計(jì)了基于云臺(tái)相機(jī)的番茄主莖形態(tài)視覺信息獲取系統(tǒng), 提出了對(duì)番茄主莖的視覺跟蹤控制方法. 根據(jù)攝像機(jī)視場(chǎng)內(nèi)的番茄主莖形態(tài), 實(shí)時(shí)調(diào)整云臺(tái)姿態(tài)使番茄主莖上的跟蹤參考點(diǎn)始終位于相機(jī)視場(chǎng)中心. 該研究可以為番茄整枝、 授粉、 噴藥和采摘等智能化作業(yè)環(huán)節(jié)提供技術(shù)支撐.

    1 溫室環(huán)境與跟蹤原理

    1.1 溫室番茄栽培環(huán)境

    溫室番茄栽培逐漸趨于工廠化和標(biāo)準(zhǔn)化, 這將有利于機(jī)器人的智能作業(yè). 選擇試驗(yàn)的溫室栽培環(huán)境如圖1所示. 番茄栽培在離地面600 mm高的培養(yǎng)槽中, 番茄種植行間距約為1 200 mm, 株距為300 mm. 距地面600~1 500 mm的區(qū)域?yàn)榉颜Α?打葉、 授粉和收獲的作業(yè)區(qū)域. 隨著番茄植株的生長, 通過釋放纏繞于主莖的吊線進(jìn)行落蔓, 使得作業(yè)區(qū)域相對(duì)地面高度保持不變, 因此本文以此高度區(qū)域內(nèi)的番茄植株為跟蹤的對(duì)象.

    圖1 溫室番茄栽培環(huán)境

    1.2 主莖跟蹤原理

    如圖2所示, 果實(shí)和側(cè)枝是番茄整枝和采摘環(huán)節(jié)的作業(yè)對(duì)象. 番茄的側(cè)枝和果實(shí)是沿著主莖生長的, 由于作業(yè)對(duì)象交錯(cuò)生長在番茄主莖兩側(cè), 大視場(chǎng)下會(huì)出現(xiàn)信息冗余和遮擋, 采用離散小視場(chǎng)的方法可以獲取更加精確的信息. 借鑒人工作業(yè)方式, 沿著番茄主莖自下而上地搜索可以提高作業(yè)對(duì)象(花、 果和側(cè)枝)的探測(cè)效率. 主動(dòng)跟蹤就是不斷調(diào)整相機(jī)姿態(tài)使番茄主莖上變化的跟蹤參考點(diǎn)始終位于視場(chǎng)中心進(jìn)而實(shí)現(xiàn)模仿人工作業(yè)時(shí)獲取視覺信息的一種目標(biāo)跟蹤方法.

    圖2 目標(biāo)生長規(guī)律

    2 云臺(tái)視覺系統(tǒng)設(shè)計(jì)

    2.1 硬件構(gòu)成

    視覺信息是支撐機(jī)器人作業(yè)的重要依據(jù), 為了避免大視場(chǎng)帶來的信息冗余以及對(duì)目標(biāo)定位和識(shí)別精度的影響, 采用離散小視場(chǎng)方式采集信息. 本次試驗(yàn)設(shè)計(jì)的視覺獲取系統(tǒng)如圖3所示.

    ① Realsense D435i相機(jī); ② 俯仰機(jī)構(gòu); ③ 擺動(dòng)機(jī)構(gòu); ④ 控制模塊與電源.圖3 視覺獲取系統(tǒng)

    視覺獲取系統(tǒng)主要由一個(gè)二自由度的云臺(tái)和Intel公司的Realsense D435i深度相機(jī)組成. 云臺(tái)有左右擺動(dòng)和上下俯仰兩個(gè)自由度, 其范圍分別為(-75°~+75°)和(-30°~+60°), 其精度均為0.01°. Realsense D435i相機(jī)是一款深度相機(jī), 采用即用型USB供電形式, 搭載Intel公司的D400系列深度模塊, 具備完整的深度光學(xué)解決方案. 它主要由兩個(gè)紅外傳感器、 一個(gè)1 080 P的色彩傳感器和一個(gè)紅外激光投射器3個(gè)部分組成[12]. D435i模仿人眼的視覺成像原理, 通過兩個(gè)紅外傳感器同時(shí)追蹤由紅外激光投射器發(fā)出的紅外光位置, 然后利用三角定位原理計(jì)算得到圖像中的深度信息. 主要參數(shù)[13]如表1所示.

    表1 Realsense D435i相機(jī)參數(shù)

    2.2 結(jié)構(gòu)參數(shù)標(biāo)定

    明確云臺(tái)與相機(jī)的結(jié)構(gòu)位置關(guān)系是根據(jù)圖像信息控制云臺(tái)姿態(tài)的重要依據(jù)[14]. 通過D435i相機(jī)可以直接得到目標(biāo)點(diǎn)在相機(jī)坐標(biāo)系下的坐標(biāo), 但為了實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的跟蹤和云臺(tái)的控制, 必須將其坐標(biāo)轉(zhuǎn)換到云臺(tái)坐標(biāo)系下. 如圖3所示, 云臺(tái)坐標(biāo)系為OT-XTYTZT, 相機(jī)坐標(biāo)系為OC-XCYCZC, 則云臺(tái)坐標(biāo)與相機(jī)坐標(biāo)存在式(1)的轉(zhuǎn)換關(guān)系[15].

    (1)

    T為云臺(tái)與相機(jī)坐標(biāo)系之間的轉(zhuǎn)換矩陣. 由式(1)可知, 對(duì)云臺(tái)相機(jī)做標(biāo)定就是求解旋轉(zhuǎn)矩陣R和平移分量t.

    如圖3所示, 以云臺(tái)垂直自由度的轉(zhuǎn)軸與云臺(tái)上平面的交點(diǎn)O0為原點(diǎn), 并以左右擺動(dòng)轉(zhuǎn)軸向上的方向作為Z軸的正方向, 以水平指向目標(biāo)的方向作為X軸正方向, 建立基坐標(biāo)系O0-X0Y0Z0. 以云臺(tái)兩個(gè)旋轉(zhuǎn)軸的交點(diǎn)OT為原點(diǎn), 以俯仰旋轉(zhuǎn)軸為Y軸, 以與相機(jī)光軸平行的方向?yàn)閄軸, 建立云臺(tái)坐標(biāo)系OT-XTYTZT. 以左紅外相機(jī)的光心為原點(diǎn)OC建立相機(jī)坐標(biāo)系OC-XCYCZC,ZC軸與光軸重合. 根據(jù)坐標(biāo)系建立規(guī)則, 基坐標(biāo)系O0-X0Y0Z0與云臺(tái)坐標(biāo)系OT-XTYTZT的原點(diǎn)共線.

    已知, 坐標(biāo)系繞X軸和Z軸旋轉(zhuǎn)具有式(2)的旋轉(zhuǎn)矩陣關(guān)系[16].

    (2)

    θ,γ分別是坐標(biāo)系繞X軸和Z軸的旋轉(zhuǎn)角度.

    (3)

    設(shè)空間中一點(diǎn)q在基坐標(biāo)系下為q0, 在云臺(tái)坐標(biāo)系下為qT, 根據(jù)坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換原理可得式(4)的關(guān)系.

    (4)

    (5)

    Δθ和Δγ分別是云臺(tái)左右擺動(dòng)和上下俯仰兩個(gè)自由度的增量.

    (6)

    (7)

    (8)

    采用Tsai兩步法[17]求解式(8); 已知矩陣A和H的旋轉(zhuǎn)軸和旋轉(zhuǎn)角可以求出轉(zhuǎn)換矩陣T的旋轉(zhuǎn)矩陣R, 再將R代入式(8)則可求出平移分量t, 最后求得相機(jī)坐標(biāo)系與云臺(tái)坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換矩陣T.

    3 主莖跟蹤控制算法

    3.1 跟蹤參考點(diǎn)坐標(biāo)轉(zhuǎn)化

    根據(jù)番茄主莖生長趨勢(shì)實(shí)時(shí)調(diào)整云臺(tái)姿態(tài)使番茄主莖上的跟蹤參考點(diǎn)始終位于視場(chǎng)中心, 是實(shí)現(xiàn)對(duì)番茄主莖主動(dòng)跟蹤的基本思路. 如何確定跟蹤參考點(diǎn)BC,i和跟蹤點(diǎn)的期望位置BC,i+1是實(shí)現(xiàn)對(duì)番茄主莖主動(dòng)跟蹤的關(guān)鍵. 在番茄工廠化種植中, 番茄主莖都做了吊繩落蔓處理, 根據(jù)實(shí)地考察后發(fā)現(xiàn), 這些番茄植株除在根部有較大彎曲外, 主莖其他部分生長趨勢(shì)比較規(guī)則, 在較小視場(chǎng)下可近似為一條空間曲線. 依據(jù)這些, 提出了跟蹤參考點(diǎn)BC,i和跟蹤點(diǎn)期望位置BC,i+1的確定方法.

    (9)

    式中, 向量l(m,n,p)為直線L的單位方向向量.

    (10)

    根據(jù)式(10)可以求得期望點(diǎn)BC,i+1(0, 0,zc,i+1)在相機(jī)坐標(biāo)系下的三維坐標(biāo).

    根據(jù)圖4的跟蹤方案, 已經(jīng)確定了跟蹤參考點(diǎn)BC,i和期望點(diǎn)BC,i+1在相機(jī)坐標(biāo)系下的空間坐標(biāo).

    圖4 番茄主莖主動(dòng)跟蹤原理

    3.2 云臺(tái)姿態(tài)伺服控制

    (11)

    將式(11)求得的云臺(tái)坐標(biāo)點(diǎn)代入到式(6)并作齊次化處理可得:

    (12)

    將參考點(diǎn)BT,i和BT,i+1的坐標(biāo)代入到式(12)并化簡(jiǎn)可得:

    (13)

    其中c代表cos函數(shù),s代表sin函數(shù).

    方程(13)中包含的未知數(shù)Δθ,Δγ是云臺(tái)依次繞X軸和Z軸旋轉(zhuǎn)的角度增量. 解得:

    (14)

    θ是每一次位姿變換前云臺(tái)坐標(biāo)系OT-XTYTZT相對(duì)于基坐標(biāo)系O0-X0Y0Z0的上下俯仰角度, 可以通過云臺(tái)驅(qū)動(dòng)電機(jī)編碼器實(shí)時(shí)反饋得到.

    4 試驗(yàn)與結(jié)果分析

    4.1 現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)

    為了驗(yàn)證對(duì)番茄主莖主動(dòng)跟蹤算法的實(shí)際效果, 在北京大興區(qū)宏福國際農(nóng)業(yè)生產(chǎn)基地番茄工廠化溫室內(nèi)開展了現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn). 選擇5株番茄植株, 分別在跟蹤步長Δl為50 mm, 100 mm, 150 mm和200 mm下完成一次跟蹤試驗(yàn). 將安裝有相機(jī)的云臺(tái)固定在與番茄植株種植槽等高的可移動(dòng)工作臺(tái)上, 云臺(tái)與試驗(yàn)對(duì)象的水平距離為400~600 mm, 跟蹤的番茄主莖區(qū)域?yàn)殡x地600~1 500 mm高度范圍內(nèi). 根據(jù)相機(jī)視場(chǎng)大小和試驗(yàn)對(duì)象的高度, 需要調(diào)整云臺(tái)姿態(tài)4~5次以完成對(duì)單株番茄主莖的跟蹤. 為了避免引入主莖識(shí)別誤差, 本文以人眼對(duì)攝像機(jī)視場(chǎng)主莖的實(shí)時(shí)識(shí)別結(jié)果為依據(jù), 在主莖中心線上選擇跟蹤起始點(diǎn). 基于python 3開發(fā)了云臺(tái)相機(jī)的跟蹤交互程序, 將相機(jī)的視頻流實(shí)時(shí)顯示在界面上, 如圖5所示, 人工通過鼠標(biāo)在靠近視場(chǎng)中心的番茄主莖上選擇一個(gè)點(diǎn)AC,i作為跟蹤起始點(diǎn), 沿著主莖的中心線在視場(chǎng)上邊緣主莖上再次選取一個(gè)點(diǎn)AC,i+1. 由深度相機(jī)可得點(diǎn)AC,i,AC,i+1空間坐標(biāo), 以兩點(diǎn)連線AC,iAC,i+1的立體單位向量作為當(dāng)前視場(chǎng)主莖的單位方向向量l. 設(shè)定跟蹤步長Δl下, 根據(jù)式(9)可以求得跟蹤參考點(diǎn)BC,i在當(dāng)前視場(chǎng)下的坐標(biāo). 求解云臺(tái)轉(zhuǎn)角位移, 調(diào)整云臺(tái)相機(jī)的姿態(tài)后, 比較相機(jī)的視場(chǎng)中心點(diǎn)與跟蹤期望點(diǎn)的像素偏差.

    圖5 人工選取主莖跟蹤起始點(diǎn)

    4.2 結(jié)果分析

    (15)

    式(15)中,D0為番茄主莖的像素寬度, 根據(jù)試驗(yàn)環(huán)境測(cè)得番茄主莖像素寬度平均為15個(gè)像素.

    跟蹤結(jié)果如圖6所示, 是同一植株在相同姿態(tài)下不同跟蹤步長的跟蹤結(jié)果. 當(dāng)跟蹤步長Δl=200 mm時(shí), 跟蹤參考點(diǎn)不在當(dāng)前視場(chǎng), 為了直觀體現(xiàn)誤差, 試驗(yàn)中可人為標(biāo)記.

    圖6 同一姿態(tài)下不同步長跟蹤結(jié)果

    表2 跟蹤偏差

    圖7和圖8分別是不同跟蹤步長下平均水平偏差和平均垂直偏差. 觀察每組跟蹤步長下的跟蹤偏差, 隨著云臺(tái)姿態(tài)調(diào)整次數(shù)的增加, 跟蹤的平均偏差也在變大, 這是由于隨著跟蹤的進(jìn)行, 跟蹤對(duì)象與云臺(tái)相機(jī)的距離在變大, 相機(jī)的畸變變大, 導(dǎo)致相機(jī)測(cè)距產(chǎn)生偏差. 比較同一次云臺(tái)姿態(tài)調(diào)整后的跟蹤偏差可以發(fā)現(xiàn), 隨著跟蹤步長的增加, 同等姿態(tài)下跟蹤偏差也在變大, 因?yàn)殡S著跟蹤步長的變大, 對(duì)擬合的主莖直線L的準(zhǔn)確率要求增加. 但是番茄主莖客觀上不是一條規(guī)則的空間直線, 隨著跟蹤步長的增加, 依賴于擬合直線確定的跟蹤參考點(diǎn)誤差增大, 導(dǎo)致跟蹤的偏差也會(huì)變大. 比較每一組數(shù)據(jù)的跟蹤偏差變化曲線可以發(fā)現(xiàn)在云臺(tái)姿態(tài)第4次調(diào)整后, 跟蹤偏差較前3次有明顯的增加, 這是由于第4次姿態(tài)調(diào)整后, 跟蹤距離變化較大, 相機(jī)畸變變大, 導(dǎo)致跟蹤效果變差.

    圖7 不同步長跟蹤平均水平偏差

    圖8 不同步長跟蹤平均垂直偏差

    圖9是同一株番茄植株在不同跟蹤步長下的跟蹤偏差, 在跟蹤步長為50 mm, 100 mm, 150 mm時(shí), 跟蹤偏差增加幅度較小, 但在跟蹤步長為200 mm時(shí), 跟蹤偏差增加幅度較大. 說明跟蹤步長在不超過150 mm時(shí)可以保證跟蹤精度, 當(dāng)跟蹤步長達(dá)到或超過200 mm時(shí), 跟蹤效果變差, 精度下降嚴(yán)重.

    圖9 同一植株不同步長跟蹤結(jié)果

    圖10是不同跟蹤步長下, 水平平均偏差占番茄主莖像素寬度的多少, 20組數(shù)據(jù)的最大水平平均偏差占主莖像寬的46.7%. 在跟蹤步長為150 mm時(shí), 最大水平平均偏差占主莖像寬的40%; 在跟蹤步長為200 mm時(shí), 最大水平平均偏差占主莖像寬的74.7%, 遠(yuǎn)高于平均水平; 說明當(dāng)跟蹤步長Δl超過200 mm時(shí)該算法不適合跟蹤番茄主莖. 可以發(fā)現(xiàn)當(dāng)跟蹤步長越小時(shí), 跟蹤的精度就越高, 但是跟蹤的效率也會(huì)降低, 綜合考慮將跟蹤步長Δl設(shè)置為100 mm到150 mm之間最為合適.

    圖10 不同步長水平偏差與主莖像寬之比

    5 結(jié)論

    為了提高對(duì)番茄智能管理作業(yè)對(duì)象的探測(cè)效率, 本研究提出了一種基于云臺(tái)相機(jī)的番茄主莖主動(dòng)跟蹤控制方法. 采用二自由度云臺(tái)相機(jī), 實(shí)現(xiàn)了對(duì)主莖水平和垂直方向的跟蹤; 通過視覺系統(tǒng)結(jié)構(gòu)參數(shù)標(biāo)定, 建立了云臺(tái)與攝像機(jī)坐標(biāo)之間的關(guān)系; 提出了以主莖形態(tài)為引導(dǎo)的主莖跟蹤控制方法, 實(shí)現(xiàn)了攝像機(jī)視場(chǎng)中心對(duì)主莖的定向跟蹤. 試驗(yàn)結(jié)果表明, 在番茄植株離地600~1 500 mm高度范圍內(nèi), 當(dāng)跟蹤步長Δl≤150 mm時(shí), 平均水平偏差和平均垂直偏差不超過6個(gè)像素, 水平偏差占番茄主莖像寬不超過40%; 當(dāng)跟蹤步長Δl≥200 mm時(shí), 跟蹤偏差變大, 水平偏差占番茄主莖像寬超過70%. 綜合考慮跟蹤精度和跟蹤效率, 將跟蹤步長設(shè)置為100~150 mm可以滿足對(duì)番茄主莖的跟蹤. 本研究可以為番茄的收獲、 打葉和授粉提供視覺信息參考.

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