水果采摘機器人自主尋徑避障軌跡優化研究—基于啟發式智能算法

袁 鑄，申一歌

(河南工業職業技術學院，河南 南陽 473000)

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水果采摘機器人自主尋徑避障軌跡優化研究—基于啟發式智能算法

袁 鑄，申一歌

(河南工業職業技術學院，河南 南陽 473000)

尋徑避障是水果采摘機器人中一個重要的經典問題。隨著我國機械自動化、計算機控制系統和測試計量行業突飛猛進的發展，對水果采摘機器人自主尋徑避障有了更高的要求。為了更好地滿足現代農業種植生產的需要，啟發式智能學習型尋徑避障成為采摘機器人研究的熱點。為此，基于啟發性智能軌跡優化算法，采用傳感器檢測系統，設計和研究了水果采摘機器人自主尋徑避障系統，并利用MatLab仿真軟件進行了驗證分析。結果表明：在復雜路況環境下，針對不同目標和路徑要求，該采摘機器人能靈活避開作業途徑中障礙物，具有很強的學習和適應能力，且系統運行穩定、可靠性強。

采摘機器人；尋徑避障；智能軌跡優化；Matlab

0 引言

隨著集成電路、人工智能和自動化技術的快速發展，機器人研究獲得了巨大突破，工業機器人的研究獲得了很大成功，機器人在農業上的應用也有了很大進展。在機器人的研究設計中，尋徑避障是重要的環節之一，是機器人路徑優化的基礎。目前,對于機器人尋徑避障和軌跡優化的研究方法有很多，主要采用蟻群、Hopfield、差異演化、遺傳、BP網絡神經及人工勢場等算法。本文提出用啟發性智能軌跡優化方法解決水果采摘機器人尋徑避障的問題，采用傳感器系統感測周圍環境信息，通過歸一化信息處理技術，使采摘機器人具有在線學習和適應的能力，并為其提供路徑規劃及躲避障礙的策略。

1 啟發式智能軌跡優化算法

啟發式算法是基于直觀或者長期積累經驗構造的算法，可以根據具體問題，在條件允許的代價(時間、空間)下，給出一個解決問題的有效解。該有效解與最優解之間存在一定誤差值，且事先不一定可以預估。啟發式算法是一種技術，一般不能在可接受的計算支出內求出最優解。

啟發式智能軌跡優化算法是啟發式算法與自適應算法的結合，是自適應軌跡優化里一個基本擴展結構，其結構主要由執行網絡和判斷網絡組成。啟發式智能軌跡優化算法結構如圖1所示。

圖1 啟發式智能軌跡優化算法結構圖

系統的執行策略主要由執行網絡提供，判斷網絡則負責對當前執行策略實行判斷。啟發式智能軌跡優化算法具體原理：

1)執行和判斷兩者都有核心神經網絡，且該神經網絡為多層感知機；

2)執行網絡根據當前采集的狀態量X(t)，為感知機構提供一個執行量u(t)；

3)判斷機構根據X(t)和u(t)進行判斷，然后自適應系統根據強化信號r(t)，求出代價函數J(t)，并優化執行量；

4)自適應系統根據梯度下降法對執行和判斷兩個網絡實行反饋調節，優化執行量u(t)。

在t時刻，代價函數的公式為

(1)

其中，X(t)為系統當前值；u(t)為自適應系統信號輸出值；α為比例因子(0<α<1)。

執行網絡的誤差為

ea(t)=J(t)-Uc

(2)

(3)

為了盡量減少誤差Ea(t)，需迫使J(t)和Uc盡可能的接近。執行網絡中核心神經網絡的跟新原則為

wa(t+1)=wa(t)+Δwa(t)

(4)

(5)

(6)

其中，wa(t)為執行網絡的權值；la(t)為執行網絡的自適應能力值，la(t)是大于0的值。

在t時刻，判斷網絡中折扣累加值R(t)為

(7)

其中，r(t-1)為t-1時刻判斷網絡的強化信號值。

判斷網絡反饋調節系統采用J(t)近似R(t)，其誤差為

ec(t)=αJ(t)-[J(t-1)-r(t)]

(8)

(9)

為了盡量減少判斷誤差Ec(t)，執行網絡中核心神經網絡的跟新原則為

wc(t+1)=wc(t)+Δwc(t)

(10)

(11)

(12)

其中，wc(t)為判斷網絡的權值；lc(t)為判斷網絡的自適應能力值，lc(t)是大于0的值。

2 水果采摘機器人路徑規劃的數學分析

水果采摘機器人是一個沒有完整約束條件的系統，研究其尋徑、避障等路徑規劃問題需要建立一個完整數學模型，并對此進行數學分析。在現實生活中，很多控制系統不僅要考慮系統內部的參數因素，還要對非內部環境(即外部環境)進行考慮，這類統稱為非完整約束性系統。機器人工作環境復雜多變，影響因素多，是典型的非完整約束性系統。

對于非完整約束性系統，力學方程表達式為

B(q)T-AT(q)λ

(13)

其中，M(q)為n×n階的正定矩陣；q為狀態向量；Vm為哥氏向心力；B(q)為變化矩陣。

選擇一組零空間的向量基，可以得出

A(q)S(q)=0

(14)

令v=(v1,v2,…,vn-m)T帶入式(13)中，得

(15)

對等式(15)兩邊同時求導得到

(16)

簡化后有

(17)

對于驅動系統獨立的水果采摘機器人，機器人運動坐標如圖2所示。

圖2 機器人運動坐標圖

機器人以重心作為參考點的運動方程式為

(18)

動力學方程為

xsinθ-ysinθ=0

(19)

水果采摘機器人是否可控是解決尋徑、避障等路徑問題的重要因素，檢驗該系統可控的具體方程為rank[s1,s2,[s1,s2,]，[s1,[s1,s2,]]，[s2,[s1,s2,]]…]

=3

(20)

由機器人運動學方程

(21)

3 自主尋徑避障的設計

3.1 采摘機器人傳感器系統的設計

本水果采摘機器人采用啟發性智能軌跡優化方法解決其尋徑避障的問題，利用傳感器網絡組成的系統感測周圍環境信息，為機器人提供路徑規劃、躲避障礙的策略。采摘機器人傳感器系統框架圖，如圖3所示。

圖3 機器人傳感器系統框架圖

該機器人傳感器系統由6個傳感器設備組成，除目標傳感器外，其他5個都是測量距離的，主要用來判斷機器人與周邊環境的間隔狀態，其測量范圍均為10m。目標傳感器用來感知目標，感知機器人與目標的距離和角度，為系統提供目標物體的大致方位，以便其自主尋徑避障。

在機器人移動過程中，為了區分障礙物與目標，將障礙物和目標設置為不同物體，并用參數ρ表示檢測狀態：目標傳感器檢測到目標時，ρ=1，檢測到障礙物時ρ=-1，階段檢測過程中未搜索到目標和障礙物對ρ=0。

3.2 水果采摘機器人啟發式學習系統的設計

水果采摘機器人啟發式學習系統以傳感器檢測參數為判斷標準，將測量值作歸一化方法處理，并作為自適應學習的信號輸入。

傳感器系統測量障礙物距離為

(22)

檢測系統中測量的距離di用-1，0,1表示。其中，xi=1表示采摘機器人達到目的地；xi=0表示在階段檢測過程中未搜索到目標和障礙物；xi=-1表示采摘機器人在行進過程中碰到障礙物。

傳感器系統測量目標時，有

Δθ=θ1-θ2

(23)

(24)

其中，θ1為機器人移動方向與水平方向之間的偏移角度；θ2為機器人移動方向與目標物體方向之間的夾角。當θ=1時，說明機器人正在向目標物體靠近；θ=-1，說明機器人正在遠離目標物體。

執行網絡對機器人移動方向進行修改時，其決策動作根據u(t)的值來調整，當u(t)>0時，移動方向偏轉-5°(向左)；當u(t)<0時，移動方向偏轉-5°(向右)；當u(t)=0時；保持移動方向不變繼續前進。

設計強化信號時，要先區分檢測的物體是障礙物還是目標，用分析函數e(x)表示，有

(25)

由式(25)可以看出：當檢測到的是目標時，xi取最大值；當檢測到的是障礙物時，xi取最小值。

系統是優先規劃路徑還是優先躲避障礙物的決策問題，應先考慮障礙物，當檢測到障礙物時，優先考慮避開障礙物；當檢測范圍內沒有障礙物時優先考慮路徑規劃。

4 實驗與結果分析

為了驗證水果采摘機器人自主尋徑避障系統的學習能力及可靠性，本文對該系統進行了仿真實驗。仿真實驗在MatLab仿真平臺上進行，設置步長為0.03，啟發式智能軌跡優化算法的執行和判斷網絡的權值范圍為-1至1之間。實驗目的是，在復雜的作業環境中，該系統通過改變執行和判斷網絡的初始權值，驗證采摘機器人是否能夠通過自適應學習，躲避障礙物，成功到達目的地。因此，本文設計了目的地和起點都不同的兩種仿真實驗。

1)第1種實驗：在同一起點、不同目標的周邊環境下進行仿真實驗，機器人的起始點為(10,5)，3個目標分別為(20,45)、(42,46)、(43,30)，利用自主尋徑避障系統的學習方法，采摘機器人隨機選取移動方向，驗證是否可以達到對應終點。MatLab軟件進行仿真的結果如圖4所示。

圖4 同一起點、不同目標的仿真結果

采摘機器人在移動過程中，盡管目標地點不同，但仍可以成功繞過障礙物并到達終點，在整個實驗中，沒有發生碰撞行為。

2)第2種實驗：在4個不同起點、同一目標的周邊環境下進行仿真實驗，機器人的起始點為分別為(10,5)、(10,32)、(35,5)、(45,18)，目標為(42,45)。MatLab軟件進行仿真的結果如圖5所示。

圖5 不同起點、同一目標的仿真結果

盡管起始點地點不同，但仍可以成功繞過障礙物并到達終點，且無任何碰撞。

5 結論

針對水果采摘機器人在采摘作業過程中行走路徑過長、途中障礙物多的問題，以采摘機器人尋徑避障為研究對象，加入自適應學習方法，采用啟發式智能規劃算法對水果采摘機器人的路徑進行優化，并利用MatLab平臺進行仿真實驗，對機器人尋徑避障能力進行驗證。結果表明：在不同目標和路徑要求的情況下，該采摘機器人能靈活避開作業途徑中障礙物，并對行進軌跡進行有效優化，且路徑優化能力強，運動軌跡平滑，可靠性強、穩定性好。

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Research on Trajectory Optimization of Self-seeking Path and Obstacle Avoidance for Fruit-picking Robot Based on Heuristic Intelligent Algorithm

Yuan Zhu, Shen Yige

(Henan Polytechnic Institute, Nanyang 473000, China)

The path avoiding obstacle is an important classical problem in fruit picking robot.With the rapid development of mechanical automation, computer control system and testing industry in China, there is a higher requirement for the self-seeking and obstacle avoidance of fruit picking robot. In order to better meet the needs of modern agricultural production, it has become a hot spot for the heuristic intelligent learning algorithm to avoid obstacles in the research of picking robot. In this paper, based on the heuristic intelligent trajectory optimization algorithm, by using the sensor detection system, it designed the fruit picking robot to find the path of obstacle avoidance system,used Matlab simulation software to verify the analysis.The results show that under the complicated road environment, according to the requirements of different target and path, the picking robot can be flexible to avoid obstacles in the way, with a strong learning and adaptive ability and system operation is stable, and its reliability is strong.

picking robot; path avoiding obstacle; intelligent trajectory optimization; Matlab

2016-05-05

河南省自然科學基金項目(2015GZC155)；南陽市科技攻關項目(KJGG36)

袁 鑄(1982-)，男，河南南陽人，講師，碩士。

申一歌(1982-)，女，河南南陽人，講師，碩士研究生，(E-mail)yuanzhu1982@hnpi.cn。

TP242.6 ；S225.93

A

1003-188X(2017)07-0204-05