淺析網(wǎng)球收集的智能機(jī)器人系統(tǒng)設(shè)計

王爽　袁浩　王治媛　馬鵬　張婧怡　王秀萍

摘要：本文從結(jié)構(gòu)、視覺、無線、避障以及葉輪等方面，設(shè)計了一種網(wǎng)球收集機(jī)器人，通過自動與手動兩種控制模式對大范圍的網(wǎng)球進(jìn)行自主收集，并且可以通過APP對機(jī)器人進(jìn)行遠(yuǎn)程操控。該網(wǎng)球收集機(jī)器人不僅可以做到成功收集，還具有較快的收集速度，且出現(xiàn)故障的幾率較低，在樣品測試中取得了良好的應(yīng)用效果。

關(guān)鍵詞：網(wǎng)球收集;智能機(jī)器人;機(jī)器視覺;目標(biāo)跟蹤

隨著社會經(jīng)濟(jì)的蓬勃發(fā)展，我國的科學(xué)技術(shù)也逐漸成長壯大起來，智能機(jī)器人作為一種全新的自助機(jī)器人應(yīng)運(yùn)而生，并在軍用、娛樂以及水下作業(yè)等領(lǐng)域中發(fā)揮著越來越重要的作用。網(wǎng)球收集智能機(jī)器人是通過嵌入式系統(tǒng)開發(fā)，將機(jī)器視覺與精準(zhǔn)定位技術(shù)融為一體，實(shí)現(xiàn)對機(jī)器人的智能控制、路徑規(guī)劃以及目標(biāo)識別的一種智能化系統(tǒng)。提取網(wǎng)球的顏色與輪廓特征作為目標(biāo)識別的基礎(chǔ)，同時利用算法實(shí)現(xiàn)網(wǎng)球的目標(biāo)定位，將網(wǎng)球收集工作更加智能化，效率得到了大大提升。

一、硬件設(shè)計

1、整體方案

機(jī)器人的組成分為兩部分，前端主要是機(jī)器人的目標(biāo)識別系統(tǒng)與收集系統(tǒng)，后端設(shè)計為一個長方體收集箱，用來容納收集的網(wǎng)球。最前端由鍬角擋板組成，主要目的是增加網(wǎng)球收秋面積。頂部搭載攝像頭，用來進(jìn)行圖像采集，并將攝像頭與主控板進(jìn)行連接，以便于傳輸采集到的網(wǎng)球圓心坐標(biāo)與中心差值等信息數(shù)據(jù)。機(jī)器人的電機(jī)驅(qū)動采用ARMcontex-M3內(nèi)核的STM32F103主板，通過差值處理為機(jī)器人底盤的四輪進(jìn)行供能。在機(jī)器人工作時，高速旋轉(zhuǎn)的葉輪接觸到目標(biāo)網(wǎng)球，使網(wǎng)球由于葉輪的內(nèi)旋效果向后產(chǎn)生慣性，上升后落入后方收集箱。在遇到障礙的時候，車前的雙邊超聲波會對左右距離進(jìn)行計算從而完成避障工作。智能操作主要依靠藍(lán)牙裝置與手機(jī)進(jìn)行連接，通過APP實(shí)現(xiàn)對機(jī)器人的四輪控制。

2、機(jī)器人工作步驟

首先是車輪驅(qū)動，在驅(qū)動輪的選擇上，采用集成方案，使用了科沃斯掃地機(jī)器人的驅(qū)動輪，不僅安裝速度較快，同時也具備較高的兼容性。車輪調(diào)速方面，雙邊輪速度差值決定了車體的前進(jìn)與轉(zhuǎn)彎，將電機(jī)驅(qū)動芯片與控制板的PWM輸出口相連接，通過調(diào)節(jié)兩邊的PWM數(shù)值對車體進(jìn)行直行與轉(zhuǎn)彎等功能。葉輪收集工作主要由電機(jī)、左右葉輪、同步帶以及軸承組成。采用直流減速電機(jī)對左右葉輪進(jìn)行牽拉，使其進(jìn)行相反方向的旋轉(zhuǎn)，完成對網(wǎng)球的收集工作。避障功能是智能機(jī)器人的設(shè)計中最常見的技術(shù)。將超聲儀器安裝在車體頂部，采用超聲波對障礙物左右兩側(cè)的距離進(jìn)行測量，從而完成車體的避障工作。

二、系統(tǒng)軟件設(shè)計

1、圖像采集與處理

利用int open函數(shù)打開攝像頭，將分辨率等參數(shù)初始化，獲取圖像并進(jìn)行存儲。

不同的自然環(huán)境會對獲取到的圖像存在一定影響，圖像往往會存在大量的噪聲，可以利用高斯濾波的方法將單幀圖像進(jìn)行平滑濾波，高斯濾波在色彩識別上，能夠大大提升工作效率。同時，利用find-blob函數(shù)查找顏色閾值，將正常光線下的綠色網(wǎng)球顏色閾值進(jìn)行設(shè)置。

2、前景目標(biāo)提取

HSV顏色模型中的H分量，也就是色調(diào)，更加貼近網(wǎng)球的真實(shí)色彩，能夠更好的將網(wǎng)球顏色與場地背景顏色進(jìn)行區(qū)分，但對于場地的白色標(biāo)線與網(wǎng)球顏色做不到精準(zhǔn)區(qū)分，而RGB中的B分量能夠?qū)龅匕咨珮?biāo)線與網(wǎng)球顏色進(jìn)行區(qū)分。因此，可以將HSV中的H分量與RGB中的B分量進(jìn)行結(jié)合，完成閾值的分割工作，可以取得良好的應(yīng)用效果。

3、網(wǎng)球輪廓識別

雖然在前景目標(biāo)的識別中，通過顏色區(qū)分可以對網(wǎng)球進(jìn)行目標(biāo)識別，但由于光照變化等自然因素的影響，前景目標(biāo)的提取中常常會受到邊界線、場地中各種物品等因素的影響，因此進(jìn)行網(wǎng)球的特征識別十分必要。特征提取是一種根據(jù)目標(biāo)特征對目標(biāo)物的提取圖像進(jìn)行分類并識別的技術(shù)，通過函數(shù)算法對網(wǎng)球的圓形輪廓特征進(jìn)行邊緣檢測，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)球的精準(zhǔn)識別。

4、網(wǎng)球定位

可以通過形態(tài)學(xué)運(yùn)算中的連通分量提取，對各區(qū)域的網(wǎng)球進(jìn)行標(biāo)記，計算出各個網(wǎng)球的像素坐標(biāo)，再對每個區(qū)域的質(zhì)心位置進(jìn)行計算，就得到了區(qū)域的質(zhì)心定位。

5、優(yōu)先收集

在機(jī)器人的收集過程中，要設(shè)置添加取最大目標(biāo)值的函數(shù)，防止機(jī)器人程序進(jìn)入死循環(huán)狀態(tài)。當(dāng)機(jī)器人的視野范圍內(nèi)出現(xiàn)多個網(wǎng)球目標(biāo)時，計算所有目標(biāo)的矩形框面積，利用取最大目標(biāo)值函數(shù)，選取面積最大的目標(biāo)，即為距離最近的目標(biāo)。

6、目標(biāo)追蹤

在機(jī)器人移動式，針對當(dāng)前識別到的球體進(jìn)行后續(xù)的搜索定位工作即為目標(biāo)追蹤，隨著機(jī)器人不斷接近網(wǎng)球，機(jī)器人會自動識別距離最近的網(wǎng)球目標(biāo)，在移動中基于網(wǎng)球的顏色與輪廓對網(wǎng)球目標(biāo)進(jìn)行二次識別定位，計算最近網(wǎng)球的坐標(biāo)，從而控制機(jī)器人完成網(wǎng)球收集工作。

三、調(diào)試與安裝

設(shè)計階段、組裝階段與運(yùn)行階段會出現(xiàn)一些數(shù)值上的偏差，硬件主要表現(xiàn)為驅(qū)動輪的三角穩(wěn)定關(guān)系，導(dǎo)致驅(qū)動失效的問題，原因?yàn)轵?qū)動輪直徑小于從動輪，在調(diào)試后選擇了履帶驅(qū)動輪。軟件偏差主要表現(xiàn)為廣角攝像頭在取景過程中常常會受到上方物體的干擾，調(diào)試后將取景范圍垂直方向的三分之一進(jìn)行了裁剪，減少了干擾。同時，PID函數(shù)作為機(jī)器人驅(qū)動輪的速度定義與差值處理功能函數(shù)，需要進(jìn)行多次調(diào)整才能確保機(jī)器人正常行駛，將P數(shù)值調(diào)大可以增加機(jī)器人對目標(biāo)網(wǎng)球的反應(yīng)速度，但P數(shù)值過大也會導(dǎo)致機(jī)體產(chǎn)生劇烈抖動，因此在調(diào)試階段需要反復(fù)調(diào)整P數(shù)值，加快機(jī)器人反應(yīng)速度的同時保證機(jī)體無抖動情況的發(fā)生、

四、總結(jié)

本文通過將網(wǎng)球的顏色特征與輪廓特征進(jìn)行識別并定位，實(shí)現(xiàn)了在一定范圍內(nèi)機(jī)器人對網(wǎng)球的定位跟蹤與精準(zhǔn)收集，在后續(xù)的調(diào)試過程中也進(jìn)行了不斷的完善優(yōu)化，使得系統(tǒng)運(yùn)行更加高效穩(wěn)定。智能機(jī)器人作為全新的科技領(lǐng)域，需要我們不斷探索未知，將智能系統(tǒng)越來越多的運(yùn)用到日常生活中，實(shí)現(xiàn)科技與生活的共同進(jìn)步，同時也能夠促進(jìn)我國的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，為祖國的科技水平貢獻(xiàn)力量。

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作者簡介：王爽，女，漢 湖北老河口，2000.09，本科，研究方向 電子信息工程。