基于嵌入式云計(jì)算平臺(tái)的采棉機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)

張微微，王　政，楊靜宜，余良俊

(1.河北工程技術(shù)學(xué)院，石家莊　050091;2.中國地質(zhì)大學(xué) 機(jī)械與電子信息學(xué)院，武漢　430074)

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基于嵌入式云計(jì)算平臺(tái)的采棉機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)

張微微1，王政1，楊靜宜1，余良俊2

(1.河北工程技術(shù)學(xué)院，石家莊050091;2.中國地質(zhì)大學(xué) 機(jī)械與電子信息學(xué)院，武漢430074)

摘要：為了提高采棉機(jī)的自主導(dǎo)航能力，實(shí)現(xiàn)采棉機(jī)路徑規(guī)劃的在線控制，對(duì)采棉機(jī)的智能監(jiān)控系統(tǒng)進(jìn)行了設(shè)計(jì)研究，并將多嵌入式平臺(tái)引入到了智能控制系統(tǒng)中，采用云處理計(jì)算方式對(duì)多平臺(tái)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行連接，實(shí)現(xiàn)了采棉地塊視頻采集和處理的實(shí)時(shí)性和智能化。為了驗(yàn)證智能監(jiān)控系統(tǒng)的可靠性，在棉田對(duì)采棉機(jī)的智能監(jiān)控系統(tǒng)進(jìn)行了實(shí)地測(cè)試和功能驗(yàn)證。通過測(cè)試表明：該監(jiān)控系統(tǒng)可使采棉機(jī)完成路徑規(guī)劃，能夠高精度地完成路徑在線追蹤，其采凈率高、落地棉率和含雜率較低，符合大型機(jī)械采棉自動(dòng)化設(shè)計(jì)的需求。本次研究為云處理技術(shù)在嵌入式平臺(tái)上的應(yīng)用提供了有效解決方法，對(duì)于大型智能機(jī)械裝備自動(dòng)化和信息化監(jiān)控儀器開發(fā)具有指導(dǎo)和借鑒意義。

關(guān)鍵詞：智能監(jiān)控；自主導(dǎo)航；路徑規(guī)劃；嵌入式；云計(jì)算；采棉機(jī)

0引言

近年來，隨著智能監(jiān)控技術(shù)的不斷發(fā)展，在線監(jiān)控和圖像實(shí)時(shí)處理技術(shù)被應(yīng)用到了農(nóng)機(jī)裝備的開發(fā)設(shè)計(jì)過程中，使得大型智能農(nóng)業(yè)機(jī)械裝備不僅可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)監(jiān)控，完成工程參數(shù)的采集和狀態(tài)報(bào)警，而且可以實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的閉環(huán)控制和智能維護(hù)，實(shí)現(xiàn)農(nóng)機(jī)的多信息融合和故障診斷。但目前國內(nèi)僅有的少數(shù)車載監(jiān)控系統(tǒng)大都基于微型單片機(jī)，不僅可靠性與自動(dòng)化程度低、二次開發(fā)困難，且無法完成視頻處理和路徑規(guī)劃等大型計(jì)算。為此，提出了一種基于云計(jì)算的多嵌入式平臺(tái)開發(fā)，對(duì)于采棉機(jī)智能監(jiān)控的在線監(jiān)控和實(shí)時(shí)路徑規(guī)劃研究具有重要的參考價(jià)值。

1采棉機(jī)智能監(jiān)控系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

云計(jì)算平臺(tái)集成了一個(gè)巨大的云數(shù)據(jù)處理網(wǎng)絡(luò)，可以提供大量的并行的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間的計(jì)算和服務(wù)；用戶可以利用虛擬化技術(shù)對(duì)每個(gè)服務(wù)器進(jìn)行擴(kuò)展，并將每個(gè)服務(wù)器的資源通過云計(jì)算平臺(tái)進(jìn)行整合，從而提供超級(jí)的計(jì)算能力和存儲(chǔ)能力。通用的云計(jì)算體系結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1　通用云計(jì)算體系結(jié)構(gòu)

云計(jì)算體系結(jié)構(gòu)主要部分為計(jì)算資源管理系統(tǒng)和服務(wù)器集群。其中，計(jì)算資源管理系統(tǒng)可有效地調(diào)度計(jì)算資源；動(dòng)態(tài)地部署、配置、調(diào)度和回收資源，服務(wù)器集群負(fù)責(zé)高并發(fā)量的用戶請(qǐng)求處理、大運(yùn)算量的計(jì)算處理，為了滿足大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的需求，使用相關(guān)數(shù)據(jù)分割算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，使用并行計(jì)算的方式上傳和下載數(shù)據(jù)。采棉機(jī)的云處理數(shù)據(jù)平臺(tái)主要使用在駕駛室，設(shè)計(jì)采用階梯式的結(jié)構(gòu)，如圖2所示。

圖2　智能云處理系統(tǒng)階梯結(jié)構(gòu)

為了實(shí)現(xiàn)智能監(jiān)控系統(tǒng)的云處理計(jì)算功能，采用階梯式的結(jié)構(gòu)對(duì)云處理計(jì)算平臺(tái)進(jìn)行開發(fā)。其中，全局監(jiān)控服務(wù)器負(fù)責(zé)整合局部監(jiān)控服務(wù)器的信息，局部監(jiān)控負(fù)責(zé)監(jiān)控代理數(shù)據(jù)的整合，從而完成多嵌入式平臺(tái)系統(tǒng)數(shù)據(jù)資源的整合，實(shí)現(xiàn)并行計(jì)算的數(shù)據(jù)處理方式。利用云數(shù)據(jù)處理計(jì)算方法可以有效地提高計(jì)算速度，實(shí)現(xiàn)路徑的實(shí)時(shí)規(guī)劃，具體流程如圖3所示。

圖3　自主導(dǎo)航智能監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)

2智能監(jiān)控采棉機(jī)結(jié)構(gòu)和機(jī)器視覺設(shè)計(jì)

采棉機(jī)樣機(jī)利用其風(fēng)力輸送、液壓傳動(dòng)、棉箱等部件與梳脫式采摘臺(tái)掛接，智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)在駕駛室，利用多嵌入式平臺(tái)實(shí)現(xiàn)監(jiān)控系統(tǒng)的實(shí)時(shí)采集和圖像處理。采棉機(jī)的總體結(jié)構(gòu)示意圖，如圖4所示。

1.棉箱　2.底盤　3.液壓系統(tǒng)　4.風(fēng)力輸送系統(tǒng)

本次研究以梳脫式采棉機(jī)作為研究對(duì)象，梳脫式采摘臺(tái)是該采棉機(jī)的核心工作部件，直接影響整機(jī)的性能和采摘質(zhì)量，其三維模型如圖5所示。

其采棉過程主要分為3步，包括采集棉鈴、清理和集棉，3步分別由不同的工作單元來完成，其結(jié)構(gòu)示意圖如圖6所示。其中，采集棉鈴的工作由采摘臺(tái)完成，采摘臺(tái)負(fù)責(zé)棉鈴的采集，其梳脫式采摘臺(tái)結(jié)構(gòu)如圖6所示。

圖5　采棉機(jī)采摘臺(tái)三維模型

1.梳齒總成　2.刮棉總成　3.輸棉絞龍

采摘臺(tái)主要由1組梳齒型的棉鈴剝離器組成，在采摘過程中，棉鈴主要由梳齒剝離器來剝落，被剝落的棉鈴聚集后被送到清理工作單元。

(1)

由式(1)可知：如果實(shí)際坐標(biāo)和圖像坐標(biāo)已知，將投影坐標(biāo)可做未知數(shù)，則可以得8個(gè)未知數(shù)。所以，已知4個(gè)點(diǎn)的圖像坐標(biāo)便可以構(gòu)成8個(gè)方程組成的方程組，其矩陣形式可以表示為

(2)

NM=U

(3)

利用最小二乘的方法可以求出矩陣M為

M=(NTN)-1NTU

(4)

此時(shí)，投影矩陣已被求出，于是公式可以寫成

(5)

HX=C

(6)

當(dāng)矩陣H的逆矩陣存在時(shí)，有

X=H-1C

(7)

根據(jù)式(7)可以得到圖像處理后的坐標(biāo)在實(shí)際采棉地塊中的坐標(biāo)，然后可以通過規(guī)劃路徑的方式對(duì)坐標(biāo)點(diǎn)進(jìn)行追蹤，達(dá)到采棉機(jī)自主導(dǎo)航的目的。

3采棉機(jī)智能監(jiān)控系統(tǒng)測(cè)試

為了驗(yàn)證設(shè)計(jì)的采棉機(jī)智能監(jiān)控系統(tǒng)的有效性和可靠性，在新疆棉田對(duì)采棉機(jī)的智能監(jiān)控系統(tǒng)進(jìn)行了實(shí)地測(cè)試和功能驗(yàn)證，測(cè)試項(xiàng)目包括路徑規(guī)劃、路徑追蹤和采棉指標(biāo)。

圖7表示采棉機(jī)測(cè)試作業(yè)過程的場(chǎng)景。測(cè)試使用梳脫式采摘臺(tái)的采棉機(jī)，在駕駛室安裝了多嵌入式平臺(tái)的云處理計(jì)算系統(tǒng)，可以完成復(fù)雜大數(shù)據(jù)視頻的處理。圖8表示采集得到的視頻圖。

圖7　采棉機(jī)作業(yè)測(cè)試過程圖

圖8　具有干擾信號(hào)的圖像信息

受實(shí)際地塊的影響，實(shí)時(shí)采集到的信息會(huì)存在一定的噪聲干擾，使圖像的冗余量較大；而采用云處理平臺(tái)可以加快數(shù)據(jù)的處理速度，通過計(jì)算得到了如圖9所示的邊緣接觸結(jié)果。

圖9　邊緣檢測(cè)結(jié)果

由圖9可以看出：采用云計(jì)算進(jìn)行邊緣檢測(cè)得到的邊緣定位準(zhǔn)確、連續(xù)性較好，同時(shí)不會(huì)引入過多的無用信息，而且檢測(cè)速度快，能夠滿足后續(xù)處理要求。

圖10表示采棉地塊采集圖像的實(shí)際標(biāo)定。在圖10中，按照區(qū)塊劃分的方式度地塊進(jìn)行劃分并進(jìn)行標(biāo)記，然后計(jì)算其在圖像中的坐標(biāo)，通過投影矩陣M，得到實(shí)際地塊中的坐標(biāo)。圖像處理時(shí)間耗時(shí)如表1所示。

圖10　采棉地塊圖像標(biāo)定

ms

由表1可以看出:采棉機(jī)的智能監(jiān)控系統(tǒng)采用云處理計(jì)算技術(shù)后，耗時(shí)非常低，最短耗時(shí)僅為11.98ms/幀，路徑規(guī)劃時(shí)間也非?？?，可滿足智能監(jiān)控系統(tǒng)實(shí)時(shí)處理數(shù)據(jù)的需要。

圖11表示采棉機(jī)在實(shí)際采棉地塊中的軌跡追蹤示意圖。從圖 11可以看出：采棉機(jī)追蹤過程中，距離規(guī)劃路徑的距離在不斷縮小，可以準(zhǔn)確地跟蹤到規(guī)劃路徑。由此可見，采棉機(jī)可以有效的實(shí)現(xiàn)規(guī)劃路徑的追蹤功能。

表2表示實(shí)際采棉的效果。通過測(cè)試分析知，采收后的棉花仍然保持了原來棉瓣形狀，棉團(tuán)形狀完整，并且采棉機(jī)對(duì)棉花纖維的破壞很小，采凈率可以達(dá)到98.2%，落地棉率和含雜率都較低，各項(xiàng)設(shè)計(jì)性能均達(dá)到設(shè)計(jì)要求。

圖11　采棉地塊路徑跟蹤軌跡圖

%

4結(jié)論

利用多嵌入式虛擬儀器技術(shù)方法，對(duì)采棉機(jī)智能監(jiān)控系統(tǒng)的性能進(jìn)行了測(cè)試。通過棉田實(shí)地測(cè)試和功能驗(yàn)證發(fā)現(xiàn)：利用云處理計(jì)算可以有效地提高計(jì)算速度，且可以處理干擾信號(hào)線的圖像，完成路徑規(guī)劃。對(duì)其進(jìn)行路徑追蹤測(cè)試發(fā)現(xiàn)：其路徑追蹤能力較強(qiáng)，在2m范圍內(nèi)便可以追蹤到路徑，采棉效果較好，采凈率高、落地棉率和含雜率較低，符合采棉機(jī)的各項(xiàng)性能設(shè)計(jì)要求。

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The Monitoring System Design of Cotton Picker Based on Embedded Cloud Computing Platform

Zhang Weiwei1, Wang Zheng1, Yang Jingyi1, Yu Liangjun2

(1.Hebei Polytechnic Institute,Shijiazhuang 050091, China; 2.Faculty of Mechanical & Electronic Information,China University of Geosciences,Wuhan 430074,China)

Abstract：In order to improve the autonomous navigation capabilities of the cotton picker, realize the path planning of online control, the cotton production of intelligent monitoring system were studied to design an embedded platform. With introducing intelligent control system, it adopts cloud computing method of multi platform nodes to connect the cotton plots by video acquisition and the real-time and intelligent processing. In order to validate the reliability of intelligent monitoring system,we have tested many functional verification in intelligent monitoring system for cotton in cotton fields.According to the test result, the monitoring system can effectively make the cotton picker complete path planning, to finish line path tracking with high precision,the high mining net rate, lower landing cotton rate and impurity rate. In line with the large machinery demand for picking cotton automation design,the study for cloud processing technology in the embedded platform provides an effective solution for large-scale intelligent machinery and equipment automation and information monitoring instrument development with guidance and reference significance.

Key words：intelligent monitoring; autonomous navigation; path planning; embedded; cloud computing; cotton picker

文章編號(hào)：1003-188X(2016)07-0050-05

中圖分類號(hào)：S225.91+1

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

作者簡(jiǎn)介：張微微(1980-)，女，河北邯鄲人，講師，碩士。通訊作者：余良俊(1984-)，女，武漢人，副教授，博士研究生，(E-mail)yuliangjun1984@126.com。

基金項(xiàng)目：湖北省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(2014CFC1079);湖北省自然科學(xué)基金計(jì)劃面上項(xiàng)目(2013CFB418)

收稿日期：2015-07-05