計(jì)算機(jī)下割草機(jī)器人作業(yè)控制探究

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摘要:以割草機(jī)器人作業(yè)過(guò)程為研究對(duì)象，分析了機(jī)器人作業(yè)的環(huán)境特點(diǎn)，建立特定的環(huán)境參數(shù)模型，并運(yùn)用計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法進(jìn)行作業(yè)環(huán)境的自動(dòng)化識(shí)別。試驗(yàn)結(jié)果表明:割草機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)所包含的目標(biāo)識(shí)別算法和邊界特征導(dǎo)航算法，對(duì)割草機(jī)器人作業(yè)過(guò)程中的目標(biāo)識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到95%以上，控制指令發(fā)出至作業(yè)過(guò)程的平均反應(yīng)距離不大于20mm，能夠?qū)崟r(shí)準(zhǔn)確地進(jìn)行割草作業(yè)過(guò)程自動(dòng)控制。

關(guān)鍵詞:割草機(jī)器人;計(jì)算機(jī)視覺(jué);圖像采集;特征比對(duì)

0引言

目前，割草機(jī)器人朝向智能化發(fā)展，能夠?qū)h(huán)境信息的感知、機(jī)器人路徑規(guī)劃以及機(jī)器人動(dòng)作控制集成一體，實(shí)現(xiàn)作業(yè)過(guò)程的智能化控制［1］。割草機(jī)器人機(jī)械結(jié)構(gòu)組成、傳感采集系統(tǒng)以及機(jī)器人路徑規(guī)劃算法等發(fā)展已經(jīng)成熟，能夠促進(jìn)機(jī)器人自動(dòng)化作業(yè)過(guò)程的發(fā)展［2－3］。割草機(jī)器人作業(yè)環(huán)境復(fù)雜，在作業(yè)過(guò)程中會(huì)遇到多種障礙物，草地邊界位置會(huì)遇到形狀不規(guī)則的邊緣，在遇到不同的障礙物時(shí)割草機(jī)器人需要根據(jù)障礙物的類(lèi)型及形狀進(jìn)行不同行走路線(xiàn)的規(guī)劃，并根據(jù)環(huán)境信息進(jìn)行自身姿態(tài)的調(diào)整。因此，割草機(jī)器人需要對(duì)障礙物信息進(jìn)行正確的判斷［45］。筆者將計(jì)算機(jī)視覺(jué)與割草自動(dòng)化機(jī)器人進(jìn)行結(jié)合，有效地促進(jìn)割草機(jī)器人的智能化發(fā)展，使割草機(jī)器人能夠在作業(yè)過(guò)程中根據(jù)環(huán)境障礙和作業(yè)路徑進(jìn)行行走及動(dòng)作的自動(dòng)化控制，不斷適應(yīng)復(fù)雜作業(yè)環(huán)境，確保割草機(jī)器人能夠自主、可靠地進(jìn)行割草作業(yè)。

1割草機(jī)器人視覺(jué)控制系統(tǒng)

割草機(jī)器人在工作過(guò)程中對(duì)周?chē)h(huán)境不斷進(jìn)行圖像拍攝，并以此判斷割草作業(yè)環(huán)境。割草環(huán)境信息大致可以分為直線(xiàn)行走區(qū)域、草地邊界區(qū)域以及草地界外區(qū)域［6］。在直線(xiàn)行走區(qū)域，割草機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)拍攝到的圖像主要為綠色草地，軟件系統(tǒng)根據(jù)圖像進(jìn)行控制機(jī)器人直線(xiàn)行走，并進(jìn)行割草作業(yè)［7］。在草地邊界區(qū)域和界外區(qū)域結(jié)合處，計(jì)算機(jī)視覺(jué)采集系統(tǒng)所拍攝到的圖像信息一半為草地、一半為非草地，割草機(jī)器人根據(jù)草地與非草地交界位置進(jìn)行行走及割草動(dòng)作控制，保持在草地內(nèi)直線(xiàn)行走割草，到達(dá)交界位置時(shí)機(jī)器人后退并旋轉(zhuǎn)角度，保證割草作業(yè)過(guò)程的行進(jìn)安全［8－9］。基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)建立的割草機(jī)器人，能夠?qū)Νh(huán)境參數(shù)信息進(jìn)行圖像實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集。計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)能夠根據(jù)處理后的環(huán)境圖像生成不同的控制指令，進(jìn)行割草機(jī)器人行走過(guò)程及割草作業(yè)機(jī)構(gòu)的控制［10］。割草機(jī)器人視覺(jué)導(dǎo)航系統(tǒng)結(jié)構(gòu)組成如圖1所示。割草機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)硬件部分常用高清攝像頭作為計(jì)算機(jī)視覺(jué)傳感器，軟件系統(tǒng)一般為嵌入式操作系統(tǒng)，并搭載計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法處理軟件，對(duì)割草機(jī)器人計(jì)算機(jī)視覺(jué)傳感器采集到的圖像進(jìn)行分析處理;割草機(jī)器人控制系統(tǒng)根據(jù)計(jì)算機(jī)視覺(jué)處理結(jié)果進(jìn)行控制指令的生成，并傳輸至執(zhí)行機(jī)構(gòu)［11］。

2割草目標(biāo)識(shí)別算法

割草機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)根據(jù)拍攝到的圖像進(jìn)行二值化處理，并對(duì)圖像進(jìn)行過(guò)濾運(yùn)算，采取統(tǒng)計(jì)算法進(jìn)行圖像特征統(tǒng)計(jì)。圖像分析識(shí)別過(guò)程中，將整幅圖像劃分為3×3的小格，并與判斷識(shí)別標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行對(duì)比，計(jì)算圖像中綠色圖像所占比例［12］。當(dāng)9格中綠色圖像信息所占比例小于20%時(shí)，判斷當(dāng)前位置為草地界外環(huán)境，割草機(jī)器人進(jìn)行后退或旋轉(zhuǎn)角度，重新進(jìn)行圖像采集。割草機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)所采集的圖像為f(x，y)，圖像模板為ω(x，y)，則二者之間的相關(guān)度可表示為c(x，y)=∑s∑sω(x，t)f(x+s，y+t)圖2為割草機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)所采集的圖像模板。其大小為m×n，圖像中心位置為(x，y)。移動(dòng)圖像模板的中心，使模板ω(x，y)中心能夠?qū)D像f(x，y)中的每個(gè)像素進(jìn)行訪(fǎng)問(wèn)，尋找最大相關(guān)度，找出圖像最佳匹配特征。當(dāng)出現(xiàn)多個(gè)最大值時(shí)，表明圖像模板與目標(biāo)圖像之間存在多個(gè)匹配特征。割草機(jī)器人在進(jìn)行目標(biāo)圖像識(shí)別過(guò)程中，需要對(duì)草地圖像、圖像特征、圖像紋理以及圖像灰度值進(jìn)行相互匹配，匹配過(guò)程中可通過(guò)灰度值進(jìn)行匹配，或通過(guò)圖像特征值進(jìn)行匹配。利用圖像特征值進(jìn)行目標(biāo)圖像匹配時(shí)，主要通過(guò)顏色、紋理、形狀以及空間位置等不同角度進(jìn)行匹配。匹配過(guò)程中，首先對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，提取圖像的高階特征，建立原始圖像與對(duì)比圖像之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。特征匹配過(guò)程中所用到的算法主要包括矩陣運(yùn)算、梯度求解、傅里葉變換以及泰勒公式等。割草機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)進(jìn)行特征匹配時(shí)，首先進(jìn)行圖像顏色特征匹配，將綠色特征判斷為草地，將非綠色特征判斷為障礙物或者非草地。通過(guò)顏色特征進(jìn)行草地目標(biāo)識(shí)別通常會(huì)出現(xiàn)誤判斷現(xiàn)象，因此通常在顏色特征匹配的基礎(chǔ)上進(jìn)一步進(jìn)行形狀特征匹配。

3草地邊界區(qū)域?qū)Ш剿惴?/p>

割草機(jī)器人在進(jìn)行目標(biāo)邊界導(dǎo)航時(shí)，根據(jù)設(shè)定好的圖像灰度閾值進(jìn)行圖像二值化處理，并進(jìn)行圖像特征濾波，濾波過(guò)程中保持在一個(gè)像素點(diǎn)的相鄰域內(nèi)進(jìn)行綠色點(diǎn)尋找，從而得到二值化濾波處理后的邊界圖像信息。采用9格區(qū)域處理的方法進(jìn)行圖像信息比例識(shí)別(如綠色比例較大)，則判定為草地內(nèi)，非綠色區(qū)域判定為界外;當(dāng)存在結(jié)合區(qū)域時(shí)，對(duì)圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，得到圖像特征，從而對(duì)割草機(jī)器人進(jìn)行精確運(yùn)動(dòng)控制。圖3為割草機(jī)器人邊界導(dǎo)航算法流程。割草機(jī)器人完成邊界區(qū)域?qū)Ш胶?，?dǎo)航模板與草地區(qū)域圖像進(jìn)行比對(duì)，根據(jù)比對(duì)結(jié)果生成系統(tǒng)導(dǎo)航控制指令;割草機(jī)器人計(jì)算機(jī)視覺(jué)軟件系統(tǒng)將二值化圖像進(jìn)行濾波處理，尋找相鄰區(qū)域內(nèi)的紅色點(diǎn)，同時(shí)利用中心線(xiàn)算法判斷割草機(jī)器人位置，尋找相鄰兩個(gè)像素點(diǎn)之間的像素差，并與設(shè)定閾值進(jìn)行比對(duì)，確定導(dǎo)航模板中心線(xiàn)與割草區(qū)域圖像中心線(xiàn)之間的偏差，從而形成割草機(jī)器人的行走控制指令。圖4為割草機(jī)器人行走控制過(guò)程流程圖。

4系統(tǒng)測(cè)試

將所設(shè)計(jì)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)運(yùn)動(dòng)控制算法應(yīng)用于割草機(jī)器人，通過(guò)割草機(jī)器人的作業(yè)過(guò)程進(jìn)行控制可靠性驗(yàn)證。為驗(yàn)證計(jì)算機(jī)視覺(jué)割草機(jī)器人控制算法的準(zhǔn)確性，將普通割草機(jī)器人與計(jì)算機(jī)視覺(jué)控制系統(tǒng)割草機(jī)器人同時(shí)處于草地與路沿交界處，使割草機(jī)器人進(jìn)行100次運(yùn)動(dòng)指令驗(yàn)證，記錄指令驗(yàn)證成功次數(shù)，即表示割草機(jī)器人每100次實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)確率。為驗(yàn)證割草機(jī)器人控制指令的實(shí)時(shí)性，對(duì)普通割草機(jī)器人與計(jì)算機(jī)視覺(jué)控制系統(tǒng)割草機(jī)器人的作業(yè)過(guò)程反應(yīng)距離同時(shí)進(jìn)行驗(yàn)證，割草機(jī)器人在草地進(jìn)行隨機(jī)作業(yè)，當(dāng)面對(duì)不同障礙及草地邊界時(shí)能夠進(jìn)行運(yùn)動(dòng)及割草動(dòng)作的控制，記錄割草機(jī)器人控制指令發(fā)出至機(jī)器人動(dòng)作時(shí)的距離，即為割草機(jī)器人作業(yè)過(guò)程反應(yīng)距離。

5結(jié)論

通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法進(jìn)行割草機(jī)器人作業(yè)運(yùn)動(dòng)過(guò)程控制，利用圖像特征匹配的方式進(jìn)行智能化控制，有效提高了割草機(jī)器人的智能化視覺(jué)功能，使割草機(jī)器人能夠在不同環(huán)境條件中自主、可靠地完成割草任務(wù)。

作者:徐晨 單位:重慶工商職業(yè)學(xué)院