果蔬采摘機器人自主定位與導航設計
——基于RFID和WSN信息融合

熊 瓊

(武漢工商學院 信息工程學院，武漢 430065)

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果蔬采摘機器人自主定位與導航設計
——基于RFID和WSN信息融合

熊 瓊

(武漢工商學院 信息工程學院，武漢 430065)

將RFID與WSN技術的信息融合后應用于采摘機器人的自主定位與導航中，結合兩者的優勢，使采摘機器人在與外界交互上更加精準快速。RFID射頻識別技術是一項新興技術，對于采摘機器人在復雜及障礙物比較多的環境，采用RFID模塊對物體的識別具有使用壽命長、識別標簽多等優點，但同時也存在抗干擾性差、通信距離過短、過于依賴讀寫器采集信號且成本高等缺點。WSN技術能感應周圍各種的信號，具有輻射范圍廣、可無人值守且成本低等優點，但對于識別傳感器標節點、使用壽命及能耗上不太理想。兩項技術之間的完美互補使智能識別與定位更上一個臺階，必將推動RFID和WSN在智能采摘機器人方面的應用和發展。

果蔬；采摘機器人；定位；導航；自動識別

0 引言

隨著科技的發展，智能機器人已成為未來發展的一種趨勢，在人類的日常生活及某些特定的場合已體現出了重要價值。其中，采摘機器人作為具有代表性的應用，由于其工作環境非常復雜且需要隨時規劃行程和應對周圍環境的變化，所以智能采摘機器人的關鍵技術在于智能識別和導航定位的精準及速度，這兩點對于采摘機器人智能水平應用技術的發展具有非常重要的理論意義和實際價值。目前，智能機器人一直是科學研究的焦點。本文所述的采摘機器人主要應用于現代化農業，可為減小農民負擔、提高生產效率做出偉大的貢獻。本文通過融合RFID與WSN技術的新思路，使采摘機器人的應用更加可靠、實用，更加靈活地服務于人類，具有非常高的商業價值。為了保證采摘機器人較高的可靠性和精準性，本文基于RFID和WSN信息融合自主定位方式驗證了其可行性。

1 RFID定位算法設計

1.1 RFID射頻識別技術

RFID射頻識別技術由物體標簽、讀寫系統和無線通信網絡等3部分組成，結構框架如圖1所示。

圖1 RFID結構框架圖

標簽是系統的核心部分，主要分為被動、半被動、主動3種，一般由耦合元件及芯片組成，且每個標簽都是唯一的電子編碼信息，通常附載在需要被識別的物品上，以便系統主動識別目標或存儲其相關的信息，操作快捷方便。閱讀器一般利用RFID系統以非接觸方式識別物品標簽信息，同時也能夠通過該設備將信息寫入到標簽。無線通信網絡采取無線傳輸的方式實現對數據信息的管理和傳輸。

本文的射頻識別系統中采用有源RFID，結構如圖2所示。閱讀器通過射頻天線向外發射載波信息；在系統發射區，若標簽被讀取時，可以通過調制、解碼、解密對信號進行操作，進而對信號采取密碼、權限等工作，然后由天線將載波信息發射出去；閱讀器收到標簽傳送過來的信號，并對其進行調制解調，最后發給計算機；計算機對信息進行處理判斷，然后根據設計發出指令進行控制。系統之間的連接主要是通過無線通信網絡，根據需要設計軟件，實現相應的功能。

圖2 RFID系統框架圖

1.2 RFID定位算法估計理論

定位算法估計主要包括極大似然估計法和最小二乘估計法兩種。本文研究設計RFID定位算法采用極大似然估計法，該算法式是建立在極大似然原理上的統計方法。其原理如下：

(1)

L=L(Zk,X)=L(Z(1),Z(2),...,Z(k),X)

(2)

圖3 極大似然定位法結構圖

如圖3所示，各坐標到未知點T的距離分別為d1,d2,d3,d4,…,dn，則各點到距離T的距離公式為

(3)

變換后可以得到

(4)

將式(4)表示為線性方程AX=b，則有

(5)

(6)

(7)

因此，可以得到所需求解T點的坐標為

(8)

2 WSN定位算法設計

定位是機器人自主導航的根本，將WSN作為機器人導航的移動節點，首先要使其具備定位功能，各無線傳感節點既要通過附近節點給自身定位，又要為采摘機器人路徑規劃提供判斷。根據定位需求不同，WSN的定位算法分類不同。目前，在WSN研究中已經提出的測距技術主要包括RSSI、TDOA、AOA和TOA這4種算法，這幾種算法各具優點。RRSI算法的工作原理是：在知道節點發射功率的狀態下，通過無線傳感測量節點信號強度，系統根據算法將信號傳播衰減強度化為距離信息。在系統節點確定時，采用RSSI算法是最佳的測距方法。采摘機器人工作的環境復雜多變，外界不確定因素多，系統易受外界影響。

針對上述問題綜合考慮，選用RSSI作為WSN定位算法設計，利用RSSI表示采摘機器人位置信息和導航模式，能夠最大程度降低數值信息轉換過程中引入的模型誤差。假設Bi,Bi+1,…,Bi+m為通信節點，Aj(xj,yi)為空間一點，各通信節點的信號在Aj(xj,yi)處的強度分別為Pi,Pi+1,…,Pi+m，可以表示為

(9)

那么，Ajp在Aj點的RRSI空間坐標的映射，可記為

(10)

在采摘機器人作業環境比較大時，在點Aj與各通信節點的強度值是固定的，Φ是一個唯一值。反過來，Ajp到Aj的映射函數Φ卻不是一個唯一的。如圖4所示，當只有一個通信節點時，Ajp的映射只是一條封閉的環形曲線；當有2個通信節點時，Ajp的映射則有2個點；而當有3個通信節點時，Ajp的映射就只有1個唯一的點。此時，兩者之間的映射關系可以表示為

(11)

圖4 不同節點對空間坐標映射的影響

通信節點有3個，即映射Φ-1唯一的情況下，采摘機器人的空間狀態信息可以用RSSI值表示。信號強度等勢線如圖5所示。

圖5 等勢線的理論值(左)與實際值

等勢線可看成節點向空間傳遞的信號強度值，機器人在t時刻相對于某一節點M的狀態為

(12)

其中，Vit是機器人靠近M的速度；Dk是機器人移動方向。

機器人的定位和導航參數信息就可表示為

(13)

機器人移動位置目標G可以表示為

(14)

對于機器人自主定位與導航系統的控制中，首要問題是控制機器人的移動方向，每個通信節點也是為了判斷決策控制輸出量，從而引入到相應信號強度的等勢線上。在這個過程中，通信節點可以提高系統檢測周邊環境的靈活性，為機器人導航提供可靠依據。

3 采摘機器人自主定位與導航設計

采摘機器人自主定位與導航系統包括自主定位平臺、導航平臺、環境事物識別系統和機器人主體。

3.1 建立WSN環境平臺

采摘機器人在自主定位和導航過程中，對周邊環境的感知和判斷都需要WSN平臺的支撐。通過WSN平臺，采摘機器人節點可以通過無線通信網絡與其他環境節點進行信息的傳輸與交互，進而獲取自身位置狀態和環境信息。本設計中，建立WSN平臺是研究的重要環節，對采摘機器人自主定位和導航的成功與否起著決定性作用。該平臺的建立采用GAINZ節點技術，主要包括信標、移動和普通3種節點。

移動節點主要是搭載在采摘機器人上，而信標節點和普通節點則根據環境狀況分布在作業區域，且能夠裝備傳感器板以方便全局環境信息的采集。采摘機器人作業區域WSN平臺結構如圖6所示。

圖6 采摘機器人作業區域WSN平臺結構圖

3.2 RFID射頻識別設備布置

RFID射頻識別閱讀器設備安裝在采摘機器人上，隨著機器人在作業區域的移動，可以讀取環境標簽的信息。由于閱讀器信息場智能識別距離有限，因此機器人讀取范圍僅被限制在機器人正前方的橢圓形范圍內。在作業區域，RFID標簽與普通節點布放物理位置一致，標簽與普通節點一一對應，這些射頻標簽用來方便機器人識別障礙和目標。

載有閱讀器的采摘機器人在移動過程中可以根據電子標簽獲取障礙或者目標的狀態信息，RFID的應用及其信息的成功獲得，給采摘機器人提供了有效的避障和導航規劃，大大提高了自主性和靈活度。本文中，由于閱讀器安置形式及其信息場特征因素，采摘機器人只能夠采集到其正前方橢球型范圍內的電子標簽信息，成功讀取的距離約為10m。

3.3 控制系統的設計

3.3.1 控制系統硬件設計

自主定位和導航控制系統硬件設計是采摘機器人的核心，主要涉及控制器芯片、驅動電機的選擇、運動控制電路、接口模塊及傳感器網絡等。控制系統硬件框架如圖7所示。

圖7 控制系統硬件框架圖

自主定位和導航控制系統硬件平臺包括S3C2440處理器、GAINZ節點網絡、RFID閱讀器、驅動電機、電子羅盤運動控制、碰撞開關和顯示電路等。

3.3.2 控制系統軟件設計

自主定位和導航控制軟件系統包括應用軟件，內核、系統服務及驅動程序。軟件構成如圖8所示。

圖8 軟件構成示意圖

4 試驗結果與分析

機器人自主定位和避障，是采摘機器人設計的重要部分。為了驗證該機器人定位和避障系統是否能夠滿足設計需要，在機器人自主運行的情況下，在作業區域隨機布置了20個信標節點，對導航系統進行了試驗。首先，根據RSSI算法手動控制對采摘機器人進行路徑導航，驗證導航算法的準確性；然后將采摘機器人置于手動控制的初始位置，啟動自主導航模式，根據機器人是否可以成功跟蹤預先設定的期望路徑判斷其導航性能。試驗結果如圖9所示。圖9中，虛線表示手動控制時機器人運動路徑，實線表示自動導航時機器人運動路徑。從圖9可以看出：機器人能夠成功導航并跟蹤預先設定的路徑，且誤差系數小。由此證明了自主定位和導航系統的有效性和可行性。

圖9 采摘機器人實驗結果

5 結論

分析了RFID射頻識別技術和WSN的原理及其優越性，根據實際需求，設計研究了一種基于RFID和WSN信息融合的采摘機器人自主定位與導航系統。系統將應用非常廣泛的RFID和WSN技術相結合，應用于機器人的自主定位與導航，具有重要現實意義和寬廣的應用前景。同時，為了驗證該機器人定位和避障系統的準確性和可行性，進行了試驗驗證，結果表明：機器人能成功導航并跟蹤預先設定的路徑，且誤差系數小。由此證明了本自主定位和導航系統的可行性和可靠性。

[1] 胡偉華.基于RFID和WSN的室內移動機器人避障與導航研究[D]. 武漢：武漢理工大學,2009.

[2] 馬玉林.基于ARM Cortex-A8平臺的雙頻RFID臺式讀寫器設計與實現[D].成都：電子科技大學,2014.

[3] 郭志強,徐麗娜. 基于ARM Cortex-M3的RFID軟硬件系統研制[J].硅谷,2011(13):87,128.

[4] 江帆.基于BIM和RFID技術的建設項目安全管理研究[D].哈爾濱:哈爾濱工業大學,2014.

[5] 尹琳琳.基于智能手機的家用機器人遠程控制系統的設計與實現[D]. 哈爾濱：哈爾濱工業大學,2013.

[6] 黃鵬躍.全區域覆蓋自主移動機器人多傳感器信息融合技術與算法研究[D].南京：南京理工大學,2009.

[7] 李占坤.果樹采摘機器人控制系統研究與設計[D].鎮江：江蘇大學,2010.

[8] 宋威.基于信息素的群體移動機器人控制系統研究[D].武漢：武漢理工大學,2010.

[9] 何佳嘉.基于WLAN的RFID技術在電子商務應用中的研究[D].廣州：廣東工業大學,2005.

[10] 梁飛.射頻卡及其讀寫設備內核技術的研究與應用開發[D].武漢：武漢理工大學,2006.

[11] 孫文彬.基于Linux的多功能RFID手持式讀寫器軟件設計與實現[D].成都：電子科技大學,2012.

[12] 曹超.基于ARM的移動機器人嵌入式組合導航系統研究[D].重慶：西南交通大學,2013.

[13] 肖又正.基于RFID無線通信系統的防碰撞算法設計與研究[D].長沙:中南大學,2010.

[14] 郝昕玉.自主移動農業機器人導航系統的故障診斷技術研究[D].南京：南京農業大學,2009.

[15] 張貴艷.基于ISO15693協議的遠距離RFID讀寫器的研究[D].沈陽：沈陽理工大學,2010.

[16] 陳紅亮.室內無線傳感器網絡環境下移動機器人路徑跟蹤的研究[D].武漢：武漢理工大學,2008.

[17] 曹大衛,王仁波.基于ARM9的智能機器人控制系統的設計[J].電子質量,2013(6):28-30,36.

[18] 王中云.基于RFID的機器人控制與定位系統研究[D].武漢：武漢理工大學,2007.

[19] 馮肖維.基于多傳感器信息融合的移動機器人位姿計算方法研究[D].上海：上海大學,2011.

[20] 張秀華.基于WLAN/RFID信息融合的移動機器人自主定位算法研究[D].哈爾濱：哈爾濱理工大學,2013.

[21] 強敏利.基于多傳感器信息融合的移動機器人自定位算法研究[D].西安：西北大學,2013.

[22] 邢偉.基于GPS/INS的自主移動機器人定位和路徑規劃的設計與實現[D].哈爾濱：東北農業大學,2015.

[23] 王鴻鵬.復雜環境下輪式自主移動機器人定位與運動控制研究[D].天津：南開大學,2009.

[24] 羅雨.基于多信息融合的輪式移動機器人定位導航技術研究[D].北京：北京理工大學,2011.

[25] 王文山.基于CAN總線的農業機器人平臺控制系統的設計與實現[D].泰安：山東農業大學,2012.

[26] 趙開新,王東署,徐立新.蟻群遺傳算法在移動機器人路徑規劃中的綜合應用研究[J].制造業自動化,2014(17):70-72,84.

Autonomous Positioning and Navigation Design of Fruit and Vegetable Picking Robot—Based on Information Fusion of RFID and WSN

Xiong Qiong

(School of Information Engineering,Wuhan Technology and Business University,Wuhan 430065, China)

The RFID and WSN technology of information fusion to together used in picking robot self localization and navigation, by combining their advantages, the picking robot in and outside interaction of more accurate and rapid. Radio frequency identification (RFID) is an emerging technology, for picking robot in the environment more complex and obstacles, the RFID module of object recognition is the use of long life, identification tags, etc.. But there are also poor anti-interference, communication distance is too short, too dependent on the read and write device signal acquisition and cost advantages and shortcomings. WSN technology can sense a wide range of signals, with a wide range of radiation, no one on duty and low cost advantages, but for the identification of sensor nodes, the use of life and energy consumption is not ideal. The perfect complementarity between the two technologies enables intelligent recognition and positioning of a higher level, and will certainly promote the application and development of RFID and WSN in the intelligent picking robot.

fruit and vegetable; picking robot; location; navigation; automatic identification

2016-07-06

武漢工商學院科學研究項目(A2016010)

熊 瓊(1981-)，女，湖北鄂州人，講師，碩士，(E-mail)joanxiong@foxmail.com。

S225.911

A

1003-188X(2017)10-0223-05