SLAM 技術(shù)及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）技術(shù)支持下的自動(dòng)修剪機(jī)器人設(shè)計(jì)*

劉 楊 ，林蘭珂 ，黃祖添 ，李映燁 ，莫瀟蓬 ，李婷婷 ，陳 皓

（桂林電子科技大學(xué)，廣西 桂林 541004）

0 引言

2021 年3 月15 日，習(xí)近平總書記在中央財(cái)經(jīng)委員會(huì)第九次會(huì)議中提出：我國力爭2030 年前實(shí)現(xiàn)“碳達(dá)峰”，2060 年前實(shí)現(xiàn)“碳中和”。隨著園藝文化在全球各國逐漸興起，園林機(jī)械產(chǎn)品進(jìn)入各個(gè)城市的千家萬戶，成為城市綠化和家庭園藝生活必不可少的好幫手[1]。目前市場上綠植外觀多樣，修剪設(shè)備種類也比較多，但在使用中需要較多的人工干預(yù)，修剪的效果對工人的技術(shù)水平要求也比較高。為實(shí)現(xiàn)修剪的精確性與智能化，機(jī)器人必須有能力在地圖上定位自己，并創(chuàng)建所需要修剪綠植的圖片形狀，同步定位與建圖需要應(yīng)時(shí)而生，主要包括實(shí)現(xiàn)自主定位與建圖算法兩個(gè)任務(wù)。這兩個(gè)任務(wù)的實(shí)現(xiàn)需要機(jī)器人具備SLAM技術(shù)和圖像邊緣檢測算法[2]，還需具備卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）算法和機(jī)器視覺YOLOv3-spp算法的能力。

使用SLAM 技術(shù)和圖像邊緣檢測算法，可以使機(jī)器人在不需要人為控制的情況下完成修剪任務(wù)，實(shí)現(xiàn)自主導(dǎo)航和定位；利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）算法和機(jī)器視覺YOLOv3-spp 算法，可以使機(jī)器人準(zhǔn)確識(shí)別花草、灌木等植物的形狀和位置，實(shí)現(xiàn)高精度修剪[3]；使用Canny 邊緣檢測算法可以有效提取圖像邊緣信息，進(jìn)一步提高機(jī)器人的修剪效率和精度[4]。

機(jī)器人是當(dāng)今最熱門的研究領(lǐng)域之一，需求巨大的自動(dòng)修剪類機(jī)器人更是極具可研究性的方向。本文在已有研究的基礎(chǔ)上提出一種基于SLAM 技術(shù)及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的自動(dòng)修剪機(jī)器人，以解決現(xiàn)行市場上園林修剪機(jī)器人存在的弊端[5]，更好地方便人們的生活。

1 自動(dòng)修剪機(jī)器人基本系統(tǒng)設(shè)計(jì)

自動(dòng)修剪機(jī)器人總體上的結(jié)構(gòu)需求分為以下兩個(gè)部分：1）硬件系統(tǒng)。一個(gè)機(jī)器人底盤、可伸縮機(jī)器臂、激光雷達(dá)、攝像頭、IMU 等傳感器以及一個(gè)可編程的微控制器和電池組。2）軟件系統(tǒng)。以樹莓派3B+（ROS Master）為主體，使用嵌入式技術(shù)為其安裝輕量級(jí)的、成熟的、易于控制的Linux 系統(tǒng)（如Ubuntu 18.04）。自動(dòng)修剪機(jī)器人工作流程如圖1所示。

圖1 自動(dòng)修剪機(jī)器人工作流程

硬件系統(tǒng)主要功能是接收遙控雷達(dá)信息、無線信號(hào)等，并且在Gmapping SLAM 技術(shù)的支持下引導(dǎo)機(jī)器人到達(dá)指定地點(diǎn)，使機(jī)器人在經(jīng)過多重深度的算法學(xué)習(xí)后，能夠按照給定指令對園林花草進(jìn)行精確工藝修剪，如圖2所示。

圖2 Gmapping SLAM自動(dòng)尋航示例

軟件系統(tǒng)主要功能是給機(jī)器人提供Gmapping SLAM 導(dǎo)航、機(jī)器人視覺學(xué)習(xí)（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）算法和機(jī)器視覺YOLOv3-spp 算法）、機(jī)器人動(dòng)力控制和安全控制技術(shù)，并提供更友好、更簡便的交互（GUI界面或者Terminal終端）。

2 自動(dòng)修剪機(jī)器人視覺系統(tǒng)設(shè)計(jì)

自動(dòng)修剪機(jī)器人主要采用深度學(xué)習(xí)算法對植物進(jìn)行識(shí)別。針對植物的不同部位，分別采用不同的視覺特征進(jìn)行檢測，保證精準(zhǔn)剪裁指定的區(qū)域與形狀，例如，分割算法中的邊緣檢測類Sobel 和Canny 兩種算法。Sobel 算子是一種常用的邊緣檢測算子，它基于圖像中像素值的梯度來識(shí)別邊緣；而Canny 邊緣檢測算法是在Sobel 算子的基礎(chǔ)上減少圖像噪聲，將像素分為強(qiáng)邊緣、弱邊緣和非邊緣三類，最終確定圖像中的邊緣。使用圖像邊緣檢測算法——Sobel 算子，來檢測植物的輪廓。結(jié)合深度學(xué)習(xí)和圖像分割算法進(jìn)行植物的精確分割，以便機(jī)器臂能夠更精確地定位到目標(biāo)位置[6]。Sobel算子示例與植物輪廓如圖3所示。

圖3 Sobel算子示例與植物輪廓

針對園藝植物初步的精確識(shí)別，保證了自動(dòng)修剪機(jī)器人的修剪功能后續(xù)得以更簡便地操作。Canny邊緣檢測算法示例與植物邊緣成像如圖4 所示。

圖4 邊緣檢測算法示意圖

自動(dòng)修剪機(jī)器人使用Canny 邊緣檢測算法將進(jìn)一步獲取到園藝植物的輪廓，為自動(dòng)修剪機(jī)器人主要功能——修剪功能的設(shè)計(jì)，提供進(jìn)一步的技術(shù)支持，使其能夠針對不同的園藝形狀進(jìn)行精確切割。

3 自動(dòng)修剪機(jī)器人機(jī)械臂設(shè)計(jì)

機(jī)械臂主要組成部分：筒狀三重旋轉(zhuǎn)切割器、機(jī)械小臂、機(jī)械中臂、機(jī)械大臂以及膠管。機(jī)械臂的動(dòng)力來自電動(dòng)機(jī)，這使得它更環(huán)保且操作安靜。動(dòng)力系統(tǒng)經(jīng)過精確控制，可以使機(jī)械臂在不同的園藝表面上平穩(wěn)運(yùn)行，確保剪切質(zhì)量?？赏ㄟ^遠(yuǎn)程控制或預(yù)設(shè)程序來操控機(jī)械臂。不僅可以通過智能手機(jī)或計(jì)算機(jī)來輕松控制它，也可以根據(jù)需要進(jìn)行編程，以滿足不同的剪切需求。機(jī)械臂還裝有多種傳感器，以感知周圍環(huán)境，從而能夠避開障礙物并確保操作安全[7]。安全性是設(shè)計(jì)的重要考慮因素之一。機(jī)械臂具備緊急停止按鈕，以應(yīng)對突發(fā)情況。此外，它的傳感器系統(tǒng)能夠感知障礙物，并自動(dòng)避免碰撞，確保使用過程中的安全性[8]。

機(jī)械臂的設(shè)計(jì)使得維護(hù)非常簡便，易于操作者進(jìn)行日常保養(yǎng)，如圖5 所示。零部件易于更換，因此維修和保養(yǎng)成本低廉[9]。建議定期檢查螺旋器和刀片等關(guān)鍵部件，以確保機(jī)械臂始終保持高效運(yùn)行。

圖5 機(jī)械臂設(shè)計(jì)

如圖6 所示，機(jī)械臂的設(shè)計(jì)符合相關(guān)國家法規(guī)和標(biāo)準(zhǔn)，包括機(jī)械設(shè)備和園藝工具的安全標(biāo)準(zhǔn)，可確保用戶的安全，且具有合法性。機(jī)械臂的顏色設(shè)計(jì)參考國家標(biāo)準(zhǔn)GB 2893—2008《安全色》，黃色通常用于表示警告或注意。這意味著黃色常被用來引起人們的警惕，提醒他們注意潛在的危險(xiǎn)或需要采取特別的安全措施。國家標(biāo)準(zhǔn)還規(guī)定了黃色的亮度和對比度要求，以確保黃色標(biāo)志在各種照明條件下都能夠引起人們的注意。

圖6 機(jī)械臂詳細(xì)構(gòu)造

4 技術(shù)推廣及應(yīng)用

4.1 市場機(jī)會(huì)

園林藝術(shù)既包括對自然生態(tài)的保護(hù)和恢復(fù)，也包括人類文化和審美的表達(dá)，隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，人們對園林藝術(shù)的需求也在不斷增長。這種需求不僅要不斷創(chuàng)新理念和表現(xiàn)方式，更需要高效和精準(zhǔn)的技術(shù)支持。而經(jīng)過智能技術(shù)融入的產(chǎn)品相比于傳統(tǒng)的園林設(shè)備會(huì)擁有更加高效和精準(zhǔn)的表現(xiàn)，例如通過人工智能技術(shù)對植物進(jìn)行智能化管理，達(dá)到更好的生長和美化效果；通過大數(shù)據(jù)和云計(jì)算技術(shù)對園林景觀數(shù)據(jù)進(jìn)行采集和分析，使得園林設(shè)計(jì)更加合理。

就目前而言，自動(dòng)化園林機(jī)器人行業(yè)在國內(nèi)市場相對空白，隨著政府對環(huán)境友好型社會(huì)和可持續(xù)發(fā)展的重視，消費(fèi)者也對機(jī)器人所帶來的智能化、便利性更加青睞，自動(dòng)化園林機(jī)器人的需求正在不斷增長，并且隨著科技的不斷進(jìn)步和成本的降低，真正實(shí)現(xiàn)走進(jìn)千家萬戶?，F(xiàn)行大數(shù)據(jù)背景下，智能技術(shù)的融入是必然趨勢，向著智能化發(fā)展將成為園林行業(yè)和園林設(shè)備行業(yè)的重要目標(biāo)方向。自動(dòng)化園林產(chǎn)業(yè)的發(fā)展與實(shí)現(xiàn)不僅可以滿足消費(fèi)者的要求，也可以提高此行業(yè)的競爭力。

4.2 市場應(yīng)用

根據(jù)不同的用戶需求和使用場景，機(jī)器人需要具備相應(yīng)的功能，如自動(dòng)澆水、植物生長監(jiān)測、草坪修剪等。因此，本產(chǎn)品基于機(jī)器人的安全性和穩(wěn)定性，在確保用戶使用體驗(yàn)的同時(shí)，致力于解決高危、高空景區(qū)或公路上高大樹木的安全隱患問題，提供優(yōu)質(zhì)的售后服務(wù)，保證機(jī)器人的長期穩(wěn)定運(yùn)行。

4.3 風(fēng)險(xiǎn)控制

前期通過建立完善的技術(shù)測試和驗(yàn)證機(jī)制，定期對產(chǎn)品進(jìn)行測試和驗(yàn)證，發(fā)現(xiàn)并解決技術(shù)問題。在實(shí)際應(yīng)用過程中，用加強(qiáng)對技術(shù)團(tuán)隊(duì)的培訓(xùn)和激勵(lì)、吸引和留住高端技術(shù)人才等方法不斷解決可能出現(xiàn)的機(jī)器人算法不夠穩(wěn)定、傳感器數(shù)據(jù)噪聲較大等問題，并且持續(xù)關(guān)注技術(shù)發(fā)展趨勢，及時(shí)調(diào)整技術(shù)路線，確保技術(shù)的領(lǐng)先性。

4.4 市場痛點(diǎn)與創(chuàng)新點(diǎn)

傳統(tǒng)的花草修剪方式效率較低、精度不一，在修剪過程中存在一定的安全隱患，并且隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，人工成本呈現(xiàn)逐年升高趨勢。使用SLAM技術(shù)和圖像邊緣檢測算法，可以使機(jī)器人在不需要人為控制的情況下完成修剪任務(wù)，實(shí)現(xiàn)自主導(dǎo)航和定位；根據(jù)使用者的指令或預(yù)設(shè)參數(shù)，自動(dòng)獲取花草樹木的生長狀態(tài)和修剪需要，實(shí)現(xiàn)定向的修剪，并通過攝像頭和傳感器等技術(shù)，自動(dòng)調(diào)節(jié)切割區(qū)域和切割深度。利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）算法和機(jī)器視覺YOLOv3-spp算法，可以使機(jī)器人準(zhǔn)確識(shí)別花草、灌木等植物的形狀和位置[10]，實(shí)現(xiàn)高精度修剪。使用Canny 邊緣檢測算法可以有效提取圖像邊緣信息，進(jìn)一步提高機(jī)器人的修剪效率和精度，減少人工操作和干預(yù)?？梢赃M(jìn)行無間斷工作，并且速度比人工修剪更快，提高了修剪效率，減少了修剪時(shí)間和工作量?？筛鶕?jù)使用者的需求和花草樹木的特性進(jìn)行個(gè)性化定制，調(diào)整修剪的方式和范圍，從而實(shí)現(xiàn)更精細(xì)的修剪效果。自動(dòng)修剪機(jī)器人可以使用清潔能源，避免人工修剪中使用的汽油或柴油等燃料對環(huán)境造成污染，同時(shí)也減少了人工修剪帶來的安全隱患。

5 結(jié)論

綜上所述，該機(jī)器人具有自動(dòng)導(dǎo)航、視覺系統(tǒng)判定、智能化修剪等優(yōu)點(diǎn)。項(xiàng)目組所研制的自動(dòng)修剪機(jī)器人可通過搭載的Gmapping SLAM 技術(shù)進(jìn)行地圖的柵格化探測與處理，并實(shí)時(shí)更新、保存一定范圍內(nèi)的地圖，是自動(dòng)化園藝機(jī)器人應(yīng)對復(fù)雜多變的城市道路的最優(yōu)解。機(jī)器人應(yīng)用了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）技術(shù)，搭配圖像邊緣檢測算法——Sobel 算子，可以有效地提高識(shí)別與判定植物的不同部位的能力，使機(jī)器人針對不同已知模塊進(jìn)行相對應(yīng)的處理，增強(qiáng)了該機(jī)器人園藝方面功能的豐富性及應(yīng)用的拓展性。