樹莓派六足機器人實現(xiàn)智能分類搬運（二）

楊廣峰

在第8期的《用樹莓派機器人實現(xiàn)更智能的垃圾分類搬運》中，樹莓派六足機器人相繼實現(xiàn)了正對目標物體的識別搬運、任意位置目標物體的識別搬運。接下來，我們將考慮多個目標物體的識別問題，嘗試讓機器人完成多任務的識別和搬運工作。本文將在原來的程序中增加步驟判斷，實現(xiàn)一個任務完成后，自動進入下一個目標的搬運任務。

一、樹莓派實驗器材及連接

實驗器材：樹莓派六足機器人一套（六足機器人、樹莓派4B、古德微擴展板、電機驅動板、USB攝像頭），目標物體兩個（紅色、藍色海綿正方體各一個，邊長為10厘米）（如圖1）。

二、創(chuàng)建物體檢測模型

創(chuàng)建物體檢測模型的步驟與前例相同。

1.登錄網(wǎng)站，開始“物體檢測

登錄古德微機器人網(wǎng)站（www.gdwrobot.cn），選擇“物體分類”進入“遠程使用樹莓派攝像頭進行物體分類”頁面。

2.采集并標注，訓練與驗證

使用拍照功能，不斷變換機器人的位置與角度，進行目標圖片的添加，完成目標圖片的采集工作。這個過程目標圖片采集得越多，后期識別的效率和準確度就會越高。

然后，完成對采樣的目標圖片的物體的標注工作。接下來，使用“開始訓練”按鈕對采集的圖片進行訓練。最后對預覽圖片中的物體進行分類驗證，目標物體的分類識別置信度在80%以上，即說明訓練模型具有較高的應用價值。

3.下載訓練模型文件，保存至樹莓派中

完成拍照采集與訓練驗證后，點擊“下載樹莓派上使用的模型”，等到“模型轉換下載完成”提示。這時，文件下載到樹莓派的/home/pi/model/object_detection目錄下，模型文件為model.tflite，對應標簽文件為labels.txt。通過Windows的遠程桌面連接進入樹莓派進行查看，labels.txt的文件內(nèi)容包含兩行，依次對應訓練模型的分類名稱：“紅色、藍色”。

三、六足機器人實現(xiàn)搬運編程

本例中，機器人面向前方進行拍照，自動尋找并識別目標物體，讀取物體的位置數(shù)據(jù)，計算物體的位置偏差，根據(jù)情況進行相應的偏差處理，機器人自動轉向，按照步數(shù)前進至物體前方，并實施搬運，完成第一個任務后程序自動修改變量“步驟”值，開啟下一個任務。

1.程序初始化

首先，控制攝像頭兩個舵機，調整其最佳拍攝角度，設置機器人的最初姿態(tài)，將機器人任務的開關變量“步驟”設為1，創(chuàng)建“目標列表”，記錄需要完成的目標物體名稱，完成對機器人的初始化。這里設計了兩個任務，其目標物體的名稱為“紅色”和“藍色”，如需要更多的夾取任務，在列表追加項目即可（如圖2）。

2.拍照與檢測函數(shù)

使用機器人攝像頭對前方拍照，調用物體檢測模型對照片進行檢測，返回檢測結果列表（如圖3）。

3.讀取檢測結果函數(shù)

這個函數(shù)是從檢測結果列表中找到我們的目標（紅色物體）的名稱和置信度。

通過判斷檢測結果列表的長度是否大于0來區(qū)分有沒有檢測結果，沒有檢測結果則需要跳出判斷重新檢測；有結果，則對檢測結果進行下一步的處理。首先，循環(huán)讀取檢測結果列表中的每一個檢測結果字典，分別讀出這個檢測結果字典中的置信度和物體名稱。然后判斷物體名稱是否紅色物體，如果符合條件，則找到了我們的目標名稱和置信度，中斷循環(huán)，準備下一個環(huán)節(jié)（如圖4）。

4.計算位置偏差函數(shù)

首先，從檢測結果字典中獲取檢測框的位置列表，分別獲取檢測框的左上和右下兩個點的橫、縱坐標值。計算出檢測框的物體橫向像素位置（橫向中心），與圖片中心位置相比較獲取物體的位置偏差。這里使用的公式為：位置偏差=320-物體橫向位置。因為攝像頭拍出的照片是640×480，所以照片的橫向總寬度是640，照片的中心位置是320（如圖5）。

5.位置偏差處理函數(shù)

獲取了物體的位置偏差，接下來就需要控制機器人進行相應的旋轉，以實現(xiàn)機器人能夠鎖定目標物體進行前進。考慮到偏差較大的情況，我們還需要對位置偏差做偏差除以8進行縮放，并且對偏差值進行了一定范圍（從負10到正10）的限制。偏差處理結束后，機器人按照位置偏差的角度進行相應的旋轉，最后將置信度設為0，完成本次拍照的識別糾正工作（如圖6）。

6.計算距離與步數(shù)函數(shù)

首先，計算出檢測框的物體橫向像素大?。M向長度），根據(jù)計算公式得到機器人與目標物體之間的當前距離。然后，計算出機器人到達物體所需要的前進步數(shù)。最后，控制機器人按照步數(shù)前進。為使機器人更加準確地到達最佳夾取距離，這里對前進步數(shù)進行了限制，限制機器人每次識別后最少走1步，最多走10步，以實現(xiàn)反復拍照、識別和校正的目的（如圖7）。

7.智能搬運物體

首先，判斷機器人是否到達最佳夾取位置，如果條件滿足，開始夾取物體。然后，控制機器人先向后移動，再左轉90度，再向前，到達指定的投放位置。接著，控制機器人放下物體，后退9步，到達地圖的中央位置，完成第一個智能搬運工作。如果當前任務是最后一個任務，將變量“步驟”設為0，標志著整個搬運工作全部結束，否則將變量“步驟”加1，開啟下一個搬運任務（如圖8）。

8.主程序

首先，調用程序初始化函數(shù)。然后，建立一個重復當真的循環(huán)，實現(xiàn)根據(jù)任務反復拍照、識別、糾偏、前進，直至到達最佳夾取位置，實現(xiàn)夾取任務。根據(jù)多任務的要求，每次循環(huán)前需要根據(jù)步驟從目標列表中讀取當前目標，目標物體有效識別后，如果偏差較大，進行合適的偏差縮小，機器人自動旋轉至目標物體的正前方，根據(jù)距離計算出步數(shù)，并進行有限步數(shù)（1-10步）的前進，如果達到了最佳夾取距離，機器人完成夾取任務。最后，為了解決因為目標物體不在機器的前方而造成的識別為空的情況，我們給機器人設置了一個識別不成功時，原地自行旋轉30度的操作，自動尋找識別（如圖9）。

經(jīng)過多次測試，機器人在任意角度、任意位置時均能成功夾取目標物體，第一個任務結束后，能夠自動切換目標任務，繼續(xù)完成第二個目標的智能搬運工作，從而實現(xiàn)了任意目標、任意位置、多任務的智能搬運升級。在這個例子的基礎上，下一篇我們將為六足機器人添加更多的功能，如利用物聯(lián)網(wǎng)控件實現(xiàn)手機微信控制機器人，同時實現(xiàn)自動與手動切換控制機器人。