智能識別紅球及路徑規劃機器人設計

陳奎　韋東　夏彬瀚　劉冬冬　熊永　霍鳳財

摘要：針對目前很多球場沒有智能撿球機的空白，設計一款能應用于球場的智能撿球機器人。該機器人識別紅球是基于顏色識別的，首先通過攝像頭來明晰機器人周圍的環境，然后把視頻流截取為一幀一幀的圖片并且對圖片進行處理，包括膨脹與腐蝕、將 RGB 空間轉換為 HSI 空間；然后在場景中識別出紅球，并標記出紅色區域的中心，之后機器人原地轉動將機器人周圍的各個紅球的中心位子值返回到控制器，通過采用蟻群算法的思想規劃好路徑；最后通過驅動機器人的舵機使其到達紅球前面并通過安裝在前面的兩個舵機操縱機械手完成收球，同時在找球的過程中使用紅外接近傳感器進行避障。

Abstract： In view of the fact that there are no intelligent ball pick-up machines in many ball parks， an intelligent ball pick-up robot is designed in this paper. This robot indentifies red balls by their color. First， the robot observes the surrounds with the camera， then cuts the video flowing into image frames and processes the images， including expansion and corrosion， converting RGB space to HSI space. Then it recognizes the red ball in the scene， and marks the center of the red area. Then the robot rotates on the spot to transfer the center position value of the red balls to the controller and then plans the route by ant colony algorithm. Finally， drive the steering engine robot to make it reach the red ball and operate the manipulator to pick up the ball. In the process， the infrared proximity sensor is used to avoid obstacle.

關鍵詞：機器人；智能識別；路徑規劃

Key words： robot；intelligent identification；route planning

中圖分類號：TP242.6 文獻標識碼：A 文章編號：1006-4311（2016）06-0243-02

0 引言

智能撿球機器人作為移動機器人應用的一方面，現今的各種球類設施中，發球機鱗次櫛比，然而智能撿球機卻比較少，市場上盡管有撿球機，但它們普遍有一些明顯的缺點。首先需人為操控；其次目前市場上的撿球機體積較為龐大，無法在室內工作，也大大降低了它的靈活度，顯得較為笨重；最后當前的撿球機一般造價較為昂貴，維護和保養成本較高，只適合大型運動場所使用，其目標群體較小，不適合大眾消費。為了克服以上撿球機的不足，本文基于紅球識別及路徑規劃的智能機器人設計，通過對它周圍環境中的目標球信息的獲取，以及排除周圍環境的圖像干擾，然后對各傳感器數據進行融合分析處理[1]，由控制器規劃好路徑，繼而發出各項指令，以完成機器人自動識別紅球[2]、路徑規劃、收集紅球的一系列動作指令。由于它相對來說體積較小，因此在室內外都可以進行工作，無需人為操控就能完成人們的任務要求，且因為它的機械部分s簡似兒童的玩具小車，體積較小，行動靈活，能夠較輕松的避開各種障礙。目前該應用領域還處于空白，市場前景和價值很可觀。

1 系統方案

本智能撿球機器人采用AVR系列ATmega128單片機為控制核心的MultiFLEX 2-PXA270控制器[3]，使用紅外接近傳感器進行避障，視覺傳感器采用Vimicro 301攝像頭，驅動和撿球部分采用CDS55xx舵機，電源采用7.2V的鋰聚合物電池組，通過編寫程序控制各個外設模塊，構成整體機器人架構[4]。系統總體設計圖如圖1所示。本智能撿球機器人為多模塊系統，由圖像檢測模塊、速度控制模塊、方向控制模塊、避障模塊、舵機驅動和最小控制系統、電源管理模塊組成。

2 技術原理

2.1 圖像處理

首先MultiFLEX 2-PXA270控制器通過底層接口獲得一幀圖像，圖像數據其實是一個一維的數組，RGB24格式（R、G、B顏色各占一個字節，共24位），每3字節一個像素。需要注意的是，圖像數據中每個像素對應的3字節是按B（Blue）、G（Green）、R（Red）的順序存放的，而不是按R、G、B的順序存放。其次，將圖像數據從RGB空間轉化到HSI空間。因為在RGB顏色空間下很難排除光照的影響，所以不適合用來做顏色區分。在HSI空間，可以用Hue（色度）來對顏色進行劃分。再次，進行顏色區域分割。循環遍歷一副圖像中的每個像素，將每個像素轉換后的H值和目標閾值進行比較，符合范圍要求的就作為有效點，否則視為無效點。遍歷完整幅圖像后，對所有的x和y求平均值，得到ave_x和ave_y，則（ave_x，ave_y）為目標區域在畫面中的質心的坐標。在顏色干擾不是很嚴重的情況下，可以認為目標區域的質心就是目標物體的中心。最后，保存計算得到的目標區域的質心坐標ave_x和ave_y，以及有效像素個數（目標面積）。用戶可以通過MFCapGetCenterX函數獲取ave_x值，通過MFCapGetCenterY獲取ave_y值，通過MFCapGetSum（）獲取目標面積。

在視頻圖像平面中，橫向為x軸，縱向為y軸，通過目標球質心橫坐標值可以判斷出球相對于機器人正前方是偏左還是偏右，球質心橫坐標小于畫面中心橫坐標（當攝像頭分辨率是320*240時，畫面中心坐標為（160，120）），說明球在機器人的左前方；反之亦然。通過球質心縱坐標可以判斷球與機器人的距離，需要注意的是，球和機器人的距離與球中心縱坐標不是嚴格的線性關系，但是遵循這樣的規律：球離機器人越遠，球質心在畫面中縱坐標就越大。因此，根據獲取到的球質心縱坐標，就可以判斷出球相對于機器人的方位以及球和機器人的距離，可以根據球質心坐標調整機器人的運動狀態。

2.2 路徑規劃

路徑規劃研究包括環境表達、規劃算法和路徑執行三個方面。目前，已經存在大量組合優化算法來處理機器人路徑規劃問題，但很多算法都存在一定的局限性。而蟻群算法具有正反饋、靈活性和協同性等特點，順應路徑規劃算法的研究現狀和向智能化、仿生化發展的動向。因此，采用蟻群算法的思想對機器人路徑進行規劃。本文設計的機器人環境為靜態全局環境已知，通過柵格法對已知環境進行抽象，建立機器人工作空間模型，并采用蟻群算法，仿照螞蟻覓食行為，根據優化條件尋找出一條從指定起點到終點的最優或者近似最優路徑，即全局路徑規劃。該智能機器人使用自身視覺傳感器按照規劃好的最優路徑自動導航，無碰撞地移動到目標點。算法流程如圖2所示。

3 整體設計

本文中采用的MultiFLEX 2-PXA270控制器為小型智能機器人的理想選擇，使用NorthStar圖形化集成開發環境，可以簡單、快捷地開發程序，無需理會交叉編譯、程序下載等復雜過程。以CDS55xx舵機作為執行機構，CDS系列機器人舵機屬于一種集電機、伺服驅動、總線式通信接口為一體的集成伺服單元，它可以工作在舵機模式和電機模式。舵機模式時，它可以在零到三百度的范圍內擺動，因此將收球的機械臂設為舵機模式；電機模式時，它可以像電機一樣整周旋轉，因此把舵機設為電機模式驅動全向輪。為了保證機器人能向任意方向前進，采用全向輪。驅動輪在一個方向上具有主動驅動能力的同時，另外一個方向也具有自由移動的運動特性。當電機驅動車輪旋轉時，車輪以普通方式沿著垂直與驅動軸的方向前進，同時車輪周邊的輥子沿著各自的軸線只由旋轉。機器人的“眼睛”采用Vimicro 301攝像頭。同時在機器人的前方安裝兩個紅外接近傳感器，紅外接近傳感器是開關量傳感器，用來判斷在測量距離內有無障礙物，不能給出障礙物的實際距離。但是該傳感器帶有一個靈敏度調節按鈕，可以調節傳感器觸發的距離。由于機器人本身體積小，所以只需要兩個紅外測距傳感器就可以滿足避障要求，有障礙物時返回1，沒有檢測到時返回0。機器人撿球過程中的漫游流程圖3所示。

4 結語

本文設計的智能撿球機器人系統是采用AVR單片機控制，由視覺系統、運動機構，撿球裝置和中央處理器組成，能夠檢測到地面上的紅球及對紅球進行準確的定位，并能精準到達球的面前，最終完成撿球動作。在整個撿球過程中，智能撿球撿機器人獨立完成尋球、行走、撿球動作，不需要人的參與。這樣既節省了運動員的時間、體力與不必要的人力資源，又實現了撿球過程的高效、快捷。符合當今各領域產品智能化、自動化的趨勢。本文融合了圖像采集與處理技術，采用蟻群算法的思想進行路徑規劃，利用模糊PID控制算法調節舵機轉角及舵機在電機模式下的速度，確保了機器人高速、穩定執行一系列動作指令。經過在實驗室中調試，具有能及時識別紅球并收集紅球，未來在各種球場的應用有較好的前景。

參考文獻：

[1]徐春梅，等.基于機器視覺系統的顏色識別[J].機械設計與制造，2011（8）：257-258.

[2]陳興峰，等.基于FPGA的色彩空間RGB與HSI的相互轉換算法[J].真空電子技術，2008（5）：18-21.

[3]徐玉，韓波，李平.基于AVR的舵機控制器設計[J].工業控制計算機，2004，17（11）：38-39，42.

[4]博創科技.博創科技教學科研機器人產品介紹及實驗室建設方案[Z].北京博創興盛機器人技術有限公司，2007.