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    VR技術(shù)在農(nóng)業(yè)機(jī)器人操作上的應(yīng)用

    2019-05-27 08:56:36張新昌
    農(nóng)機(jī)化研究 2019年11期
    關(guān)鍵詞:動作作業(yè)農(nóng)業(yè)

    張新昌

    (南京鐵道職業(yè)技術(shù)學(xué)院,南京 210031)

    0 引言

    近年來,我國對于農(nóng)業(yè)領(lǐng)域智能控制的應(yīng)用加大了研發(fā)力度,尤其在農(nóng)業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用方面。同時,虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)(簡稱VR技術(shù))在國內(nèi)外的機(jī)械、設(shè)計、影視、建筑等行業(yè)均得到了迅速的發(fā)展,如利用VR仿真技術(shù)對采摘機(jī)器人進(jìn)行虛擬仿真,利用遠(yuǎn)程監(jiān)控方法對割草機(jī)器人進(jìn)行實(shí)時監(jiān)控,通過智能核心算法對圖像的識別與機(jī)器人準(zhǔn)確定位,利用核心工作原理實(shí)現(xiàn)VR場景裝配可視化及生產(chǎn)遙控等。圖1為某試驗(yàn)基地農(nóng)業(yè)機(jī)器人作用場景,為了充分發(fā)揮當(dāng)前計算機(jī)的虛擬技術(shù)水平,進(jìn)一步提高農(nóng)業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用廣泛性與便捷性,在當(dāng)前研究理論的基礎(chǔ)上,將VR技術(shù)與農(nóng)業(yè)機(jī)器人操作環(huán)節(jié)進(jìn)行結(jié)合,展開深層次的探討。

    1 機(jī)器人概述

    農(nóng)業(yè)機(jī)器人主要分為施肥機(jī)器人、除草機(jī)器人、采摘機(jī)器人及分揀果實(shí)機(jī)器人等,旨在提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)收益率,降低人工勞動率。其通過氣動機(jī)構(gòu)與電機(jī)旋轉(zhuǎn)機(jī)構(gòu)、CCD攝像頭等設(shè)備實(shí)現(xiàn)在保證蘑菇完好性的狀態(tài)下完成采摘作業(yè);在自然場景下通過R-G色差定位及約束算法實(shí)現(xiàn)蘋果目標(biāo)匹配,通過測試所需作業(yè)空間,配備壓力傳感器、光電傳感器等實(shí)現(xiàn)蘋果高效率采摘。這其中大多數(shù)采用了以圖像信息處理為基礎(chǔ)的模式識別技術(shù)和以適合運(yùn)動控制的智能算法為精準(zhǔn)動作技術(shù),關(guān)鍵核心技術(shù)集中在識別、定位、感應(yīng)與控制方向。圖2為VR技術(shù)在農(nóng)業(yè)機(jī)器人的核心應(yīng)用構(gòu)成,可表述為:通過用戶對農(nóng)業(yè)機(jī)器人進(jìn)行3D場景建模,建立與現(xiàn)實(shí)世界一致度為90%以上的虛擬作業(yè)環(huán)境,進(jìn)而在中心控制模塊、傳感器模塊的作用下進(jìn)行檢測與反饋動作,做出實(shí)時調(diào)整與同步控制。

    圖1 農(nóng)業(yè)機(jī)器人作業(yè)場景外觀圖Fig.1 Appearance diagram of the operation scene of the agricultural robot

    圖2 VR技術(shù)在農(nóng)業(yè)機(jī)器人上的核心應(yīng)用構(gòu)成Fig.2 Core application composition of VR technology in agricultural robots

    為實(shí)現(xiàn)VR技術(shù)與農(nóng)業(yè)機(jī)器人操作可靠銜接,設(shè)定基于VR技術(shù)的農(nóng)業(yè)機(jī)器人操作控制流程(見圖3),將這一應(yīng)用過程依據(jù)實(shí)際工作需求劃分為任務(wù)層、狀態(tài)層與綜合控制層3個層次。任務(wù)層主要從VR視覺與定位、農(nóng)業(yè)機(jī)器人靠近作物、進(jìn)行作業(yè)操作和返回至指定位置4個動作環(huán)節(jié)展開,狀態(tài)層針對運(yùn)動軌跡的生成與調(diào)節(jié)、算法與反應(yīng)等操作起到良好銜接的效果,綜合控制體現(xiàn)了VR特征與操作決策、數(shù)據(jù)處理與行為控制等指令。

    2 作業(yè)設(shè)計

    2.1 數(shù)學(xué)模型建立

    選定農(nóng)業(yè)機(jī)器人運(yùn)動的位姿,結(jié)合VR作業(yè)場景的特征,在農(nóng)業(yè)機(jī)器人執(zhí)行動作坐標(biāo)系(見圖4)下,設(shè)(X,Y,P)為農(nóng)業(yè)機(jī)器人運(yùn)動坐標(biāo)系,(x0,y0,o)為虛擬場景全局坐標(biāo)系,對其操作執(zhí)行核心環(huán)節(jié)建立運(yùn)動模型。

    圖3 基于VR技術(shù)的農(nóng)業(yè)機(jī)器人操作控制流程簡圖Fig.3 Brief diagram of operation control process of the agricultural robot based on the VR technology

    圖4 農(nóng)業(yè)機(jī)器人執(zhí)行動作坐標(biāo)系Fig.4 Coordinate system of the operating actions of the agricultural robot

    農(nóng)業(yè)機(jī)器人運(yùn)動臂沿直線運(yùn)動時,有

    (1)

    農(nóng)業(yè)機(jī)器人運(yùn)動臂有彎度運(yùn)動時,有

    (2)

    式中θ—農(nóng)業(yè)機(jī)器人運(yùn)動角度(rad);

    vL—農(nóng)業(yè)機(jī)器人運(yùn)動線速度(m/s);

    vR—農(nóng)業(yè)機(jī)器人運(yùn)動角速度(rad/s);

    l—農(nóng)業(yè)機(jī)器人運(yùn)動輪距離(m);

    t—農(nóng)業(yè)機(jī)器人動作時間(s)。

    利用圖像變換矩陣?yán)碚?,?/p>

    (3)

    (4)

    (5)

    (6)

    式中ai—農(nóng)業(yè)機(jī)器人運(yùn)動臂長度(m);

    di—農(nóng)業(yè)機(jī)器人關(guān)節(jié)偏移量(m);

    αi—農(nóng)業(yè)機(jī)器人運(yùn)動臂旋轉(zhuǎn)角度(rad);

    θi—農(nóng)業(yè)機(jī)器人關(guān)節(jié)彎曲角度(rad);

    i—農(nóng)業(yè)機(jī)器人運(yùn)動臂編號;

    C—余弦三角函數(shù);

    S—正弦三角函數(shù)。

    2.2 VR建模設(shè)計

    構(gòu)建VR環(huán)境,主要從農(nóng)業(yè)機(jī)器人本體和周圍場景兩大部分展開設(shè)計,首先通過三維繪圖軟件SolidWoks實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)機(jī)器人核心部件尺寸的精確測量與配合測定,然后通過3DMAX完成作業(yè)場景的真實(shí)渲染。

    建立如圖5所示的農(nóng)業(yè)機(jī)器人在VR場景下的物理模型,并給出主要關(guān)鍵設(shè)計步驟,通過動作建模與場景設(shè)置實(shí)現(xiàn)VR作業(yè)平臺的合理搭建,進(jìn)行應(yīng)用探討。VR場景農(nóng)業(yè)機(jī)器人操作建模設(shè)計如表1所示。

    2.3 VR軟件控制

    通過采用OpenGL實(shí)現(xiàn)硬件設(shè)置與軟件控制的準(zhǔn)確銜接,軟件控制程序主要依據(jù)VC++編程理論展開。通過對農(nóng)業(yè)機(jī)器人操作控制平臺進(jìn)行合理劃分,分別形成虛擬場景、控制操作、路徑規(guī)劃、碰撞檢測與智能通訊5個核心控制執(zhí)行程序,主要流程框圖如圖6所示。

    圖5 農(nóng)業(yè)機(jī)器人在虛擬場景下的物理模型Fig.5 Physical model of the agricultural robot in virtual scene表1 VR場景農(nóng)業(yè)機(jī)器人操作建模設(shè)計Table 1 Agricultural robot operation modeling design under the VR scene

    序號主要步驟設(shè)計名稱格式匹配主要實(shí)現(xiàn)功能1作業(yè)場景設(shè)置3DMAX建模obj.文件實(shí)現(xiàn)VR渲染效果2農(nóng)業(yè)機(jī)器人建模SolidWoks建模wrl.文件實(shí)現(xiàn)機(jī)器人尺寸精確度3VR作業(yè)平臺搭建農(nóng)業(yè)采摘操作執(zhí)行EON Studio環(huán)境實(shí)現(xiàn)完美融合

    圖6 VR技術(shù)下的農(nóng)業(yè)機(jī)器人操作軟件控制框圖Fig.6 Operating software control block diagram of the agricultural robot under VR technology

    VR技術(shù)路徑的規(guī)劃利用農(nóng)業(yè)機(jī)器人運(yùn)動函數(shù)庫、采集信息分析與傳遞、中心控制綜合決策與智能通訊模塊等功能實(shí)現(xiàn)VR技術(shù)路徑的規(guī)劃,此次給出部分程序代碼如下:

    Void Rotation::RMiddle(GLfloat array[ ])

    {

    for(int i = 0; i < MINSIZE; i++)

    {

    if(array[i]!= RMemberAngle[i])

    {

    RFreeN[i] = array[i] - RMemberAngle[i];

    If(RFreeN[i] >= 0.0f && RFreeN[i] <0.1f‖

    RFreeN[i] < 0.0f && RFreeN[i] > -0.1f)

    {

    RMemberAngle[i] = array[i];

    if(if continue == 1)rcontinuous = 1;

    }

    RMemberAngle[i] += RFreeN[i] 160.0f;

    }

    }

    }

    3 應(yīng)用試驗(yàn)

    3.1 場景設(shè)置

    進(jìn)行VR場景下的農(nóng)業(yè)機(jī)器人操作試驗(yàn),該平臺包括硬件連線與軟件調(diào)控系統(tǒng)。通過一系列的條件變換,獲取VR試驗(yàn)的目標(biāo)參數(shù),鑒于此,設(shè)置基礎(chǔ)條件為:

    1)將攝像頭、壓力傳感器、超聲波傳感器、運(yùn)動控制器及智能接口等調(diào)試好;

    2)圖像識別、傳輸信息、動作監(jiān)測等各環(huán)節(jié)的程序編制準(zhǔn)確;

    3)視頻捕捉與VR操作協(xié)調(diào)完整,整個VR作業(yè)場景連貫性好。

    圖7為VR場景下農(nóng)業(yè)機(jī)器人操作實(shí)現(xiàn)過程。將行為建模與運(yùn)動軌跡規(guī)劃同步輸入,在核心控制算法和指令動作反應(yīng)算法的信息融合之下,進(jìn)行機(jī)器人的運(yùn)動避障、移動、采摘、回歸原位等系列具體操作。

    3.2 試驗(yàn)分析

    進(jìn)行試驗(yàn),針對農(nóng)業(yè)機(jī)器人從移動-定位-抓取-歸位一整套操作流程進(jìn)行監(jiān)測并記錄數(shù)據(jù),共6次,如表2所示。由表2可知:基于此操作系統(tǒng)進(jìn)行的試驗(yàn),動作路徑長度控制在200~300cm范圍內(nèi),其間選取的監(jiān)測關(guān)鍵控制點(diǎn)數(shù)為35~45個范圍內(nèi),路徑的避障率可達(dá)83%以上,農(nóng)業(yè)機(jī)器人的動作執(zhí)行效果良好。

    圖7 VR場景下農(nóng)業(yè)機(jī)器人操作試驗(yàn)Fig.7 Operation test of the agricultural robot under the VR scene表2 VR場景下農(nóng)業(yè)機(jī)器人操作數(shù)據(jù)統(tǒng)計Table 2 Operation data statistics of agricultural robots in VR scene

    序號動作路徑長度/cm關(guān)鍵控制點(diǎn)數(shù)/個避障效果動作執(zhí)行效果1234.4636Y成功2282.1343Y成功3221.4934Y成功4278.1742Y成功5263.7840N失敗6253.8639Y成功

    試驗(yàn)過程選取關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行效果分析,形成如表3所示的農(nóng)業(yè)機(jī)器人VR試驗(yàn)效果表。由表3可知:在X向定位精度和Y向定位精度同時設(shè)定目標(biāo)值為95%的基礎(chǔ)上,經(jīng)換算處理的VR環(huán)境下指標(biāo)分別為97.25%和96.75%,滿足設(shè)計要求;選定農(nóng)業(yè)機(jī)器人的準(zhǔn)確避障率和路徑執(zhí)行準(zhǔn)確率均符合96%的設(shè)計要求;經(jīng)換算處理的VR環(huán)境下指標(biāo)分別為96.95%和97.05%,整體應(yīng)用效果滿足設(shè)計目標(biāo),表明對農(nóng)業(yè)機(jī)器人操作應(yīng)用VR技術(shù)的做法可行。

    表3 農(nóng)業(yè)機(jī)器人VR試驗(yàn)效果Table 3 Test results of the agricultural robot in VR scene %

    4 結(jié)論

    1)通過將VR技術(shù)與農(nóng)業(yè)機(jī)器人作業(yè)原理有效結(jié)合,對機(jī)器人操作場景進(jìn)行模擬,創(chuàng)造一個接近現(xiàn)實(shí)的逼真作業(yè)環(huán)境。

    2)根據(jù)農(nóng)業(yè)機(jī)器人操作機(jī)理,建立運(yùn)動部件的數(shù)學(xué)模型,通過SolidWorks形成三維建模并優(yōu)化處理后導(dǎo)入3DMax進(jìn)行場景加載與虛化,參數(shù)與核心算法進(jìn)行后臺控制,實(shí)現(xiàn)VR試驗(yàn)仿真。

    3)基于VR技術(shù)的農(nóng)業(yè)機(jī)器人操作過程平臺搭建,實(shí)現(xiàn)了機(jī)器人操作的可視化與準(zhǔn)確化,VR試驗(yàn)下的機(jī)器人避障率和路徑執(zhí)行準(zhǔn)確率均可達(dá)到95%以上。該應(yīng)用研究可為基于VR技術(shù)的其他智能設(shè)備改進(jìn)提供一定思路。

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