精梳棉車間棉卷自動運輸系統開發

(西安工程大學 電子信息學院，陜西 西安 710048)

紡織業作為傳統勞動密集型行業的一個重要門類，面臨著向智能化生產深度轉型的任務。在勞動力成本上升、國際競爭日益激烈的條件下，國內大多數仍處于低端生產階段的紡織企業的轉型升級也必然要依靠智能化技術裝備的應用來實現。目前，紡織業中機器人一般被用來實現工序切換或者物料補給[1]。為減少精梳棉車間內棉卷由人工搬運的用工量，減輕工人勞動強度，企業在積極尋求棉卷自動搬運的解決方案[2-3]，一些企業開始采用傳統AGV(Automated Guided Vehicle,自動導引運輸)搬運物料。但傳統AGV的導航方式都有一定局限性[4-6]。電磁導航需要在預先設定的行駛路徑埋設導引金屬線，不但需要設備成本，而且提高了場地成本[7-9]；視覺導航方案對光照和陰影敏感、運算負荷大，實際應用效果不佳[10-11]。激光雷達的導航精度高、技術成熟，能夠適應多種現場環境[12-15]。

精梳棉車間因設備眾多、人員走動導致工作環境復雜。為適應精梳棉車間的生產工序，同時降低布線以及車間場地等成本，本文采用避障技術、路徑規劃技術以及視覺二維碼識別定位技術，研制了無軌自主導航式精梳棉車間運輸機器人。機器人在車間內實現路徑規劃以及避障，自主到達條并卷機前指定位置，等待條并卷機輸出棉卷后，自動將棉卷搬運到精梳棉機前預置位，代替人工實現了應用于生產工序棉卷搬運。在運輸工序中，移動機器人本體需要在5 cm的誤差范圍內精確定位于精梳棉機前，以確保棉卷能在精梳棉機的機械機構動作時安全、順利地被自動放置到移動機器人車體頂部，因此高精度的精梳棉機前定位是機器人完成棉卷運輸任務的關鍵。

1 精梳棉車間生產工序簡介

通常，精梳棉車間固定配備1臺條并卷聯合機與6臺精梳棉機。條并卷機每3 min輸出一個棉卷，一臺精梳棉機同時加工4個棉卷，因此要求車間里至少有2臺運輸機器人。1臺運輸機器人在條并卷機前等待輸出4個棉卷，共需要12 min，與此同時，另外1臺運輸機器人要把上一批4個棉卷運輸到需要棉卷的精梳棉機處，并保證在當前機器人離開時，回到條并卷機前。本棉卷自動運輸系統中，條并卷機為6臺精梳棉機供應加工棉卷，因而可以作為系統的上層調度設備。

為了準確識別每一臺設備，每臺設備前均配置搭載機位信息的二維碼。棉卷運輸移動機器人接受上位機調度指令，自主運行到條并卷機前，掃描二維碼，并停到指定位置，給條并卷機發送信號。條并卷機每生產1個棉卷的同時進行計數，計滿4個棉卷，發送信號給運輸機器人，運輸機器人根據調度指令，通過自主規劃合理的路徑到達精梳棉機處，通過掃描二維碼確認機臺以及位置信息，調整在精梳棉機前的精確位置，以便工人操縱精梳棉機上的相應機構，將運輸機器人裝載的4個棉卷放到精梳棉機上料處。卸料后的運輸機器人自主規劃路徑，回到條并卷機前開始下一輪搬運。

2 棉卷自動運輸系統結構

本棉卷自動運輸系統的硬件由監控調度顯示平臺、生產設備以及運輸移動機器人三部分組成，如圖1所示。調度顯示設備采用原條并卷機自帶的簡易電腦及其顯示屏，其帶有無線數據收發模塊，可接收6臺精梳棉機發送的棉卷需求信號并顯示。工人閱讀信息后，按下對應機臺號的按鈕，無線發送模塊將機臺號數據發送出去，運輸機器人接收數據信息后，將棉卷運輸到對應的精梳棉機臺處。

圖1 運輸系統整體結構

2.1 運輸移動機器人

運輸移動機器人(以下簡稱機器人)主要由主控制器系統模塊、傳感器模塊、運動控制模塊構成。圖2為運輸機器人結構示意圖。

圖2 運輸機器人結構圖

機器人搭載的Hokuyo URG-10LX激光傳感器，具有0.5°高角度分辨率，180°測量范圍，40 ms掃描時間，能夠滿足構建柵格地圖的精度要求。機器人底盤的兩個差分驅動輪上加裝增量光電編碼器，采用頻率/周期法檢測電機的轉速，可實時反饋機器人位姿信息。機器人底部搭載單目相機，用于掃描精梳棉機位的二維碼信息。傳感器模塊將采集到的環境信息通過以太網和RS458傳遞給核心控制模塊。

主控核心系統模塊由頂層控制器樹莓派和底層控制器STM32主板組成。樹莓派配備四核CPU處理器以及512 MB內存，可滿足機器人對運算性能的需求，安裝Ubuntu Mate操作系統，便于程序的二次開發與維護。STM32主板負責將頂層控制器傳來的指令進行判斷解析，轉化為對電機驅動器的PWM控制信號，進而控制機器人運動樹，莓派與STM32主板通過以太網進行數據的交互。

移動機器人底盤搭載左右兩個差分主動輪，輔以兩個前后萬向從動輪，方便控制。為增加機器人運輸棉卷的驅動力和靈活性，驅動差動輪采用轉動力矩大的伺服電機，減速箱的減速比采用1∶90。

2.2 條并卷機無線通信模塊

條并卷機將棉條加工成棉卷，其本身配備了功能簡單的電腦作為調度設備并實現人機交互。為原配電腦配置通信模塊，以無線通信方式與機器人通信。車間工人根據各精梳棉機加工進度，將最需要棉卷的精梳棉機的臺號數在人機界面上確定，此臺號數通過通信模塊傳遞給條并卷機前的機器人，機器人接收滿4個棉卷之后，自動規劃路徑，前往該精梳棉機處，通過掃描精梳棉機前二維碼識別機臺并完成精確定位。本系統采用WiFi無線模塊與移動通信網絡實現兩者數據的實時傳輸及信息通知功能。

3 棉卷自動運輸系統軟件

棉卷自動運輸系統的軟件系統由調度層、生產層、運輸層3個層次構成，如圖3所示。

圖3 棉卷自動運輸系統軟件結構圖

調度層軟件的功能由安裝于條并卷機上的電腦來實現。可根據機器人上傳的信息，確定機前運輸機器人裝載物料的進程以及下一步機器人的工作任務，調控移動機器人前往需要棉卷的精梳棉機前完成運輸任務。生產層應用條并卷機輸出棉卷的信號，采用時間延時控制移動機器人在條并卷機前的動作，完成裝貨任務；精梳棉機軟件用于統計不同工位的精梳機生產狀態，并允許手動向中央級上報需求任務。運輸層則實現基于ROS的地圖構建、路徑規劃、導航以及二維碼定位等功能，是機器人自主運輸的關鍵。

3.1 基于ROS的環境地圖構建

機器人通過配置的激光傳感器對周圍環境進行感知,獲取環境信息數據,并對這些數據進行處理和融合,將這些數據映射到環境地圖中去構成局部環境地圖。機器人的運動實現了對整個工作環境的感知,最終構建出完整的二維環境地圖，為機器人實時的路徑規劃提供全局環境信息。

本文在ROS中使用Gmapping 算法來構建車間地圖，如圖4所示。通過在ROS中編寫節點功能包代碼來實現構圖功能。Gmapping節點訂閱激光掃描信息、里程計信息和坐標變換信息，并結合靜態坐標信息實時輸出車間地圖。

圖4 ROS地圖創建框架

在構建地圖中，機器人使用激光傳感器節點與里程計節點采集車間環境特征點信息，Gmapping節點負責處理傳感器數據，節點之間通過發布、訂閱主題實現數據交互，以確保數據的實時更新與同步性。機器人的軌跡可由里程計數據以及激光傳感器觀測信息解出，通過已知機器人的運動軌跡和激光傳感器獲取車間環境下的全局地圖。

3.2 路徑規劃

針對精梳棉車間環境相對固定、存在堆放雜物和人員構成動態障礙物的情況，采用全局路徑規劃和局部路徑規劃融合的混合路徑規劃算法，使機器人在趨近目的地的同時能夠躲避障礙物，提高運輸任務的安全性。

本文混合路徑規劃的算法主要包含全局路徑規劃、局部路徑規劃、決策模塊以及路徑跟蹤4個部分。全局路徑規劃算法基于車間環境,考慮到車間環境的經濟成本,機器人采用最短路徑作為最優路徑,通過A*算法在環境地圖內搜索得到最優路徑。

局部路徑規劃采用人工勢場法，人工勢場法將車間環境抽象成勢場模型，目標點對機器人產生引力勢場，障礙物對機器人產生斥力勢場，通過兩個勢場合力引導機器人向目標點運動。

混合路徑規劃設計的具體步驟為：

① 構建精梳棉車間環境的柵格地圖。

② 使用A*算法搜索出全局最優路徑節點序列，并對相鄰序列節點內障礙物做決策判斷。若存在障礙物轉至步驟③，否則轉至步驟④。

③ 障礙物是否可繞行，若是則通過人工勢場法進行局部路徑規劃；否則更新鄰接矩陣并轉至步驟②。

④ 判斷路徑跟蹤是否為目標點，若是則路徑規劃任務結束，輸出最優路徑；否則進入步驟②。

應用混合路徑規劃算法，機器人在復雜的車間環境中自主到達精梳棉機前預置位。

3.3 自主導航定位

機器人采用自適應蒙特卡羅定位算法(Adaptive Monte Carlo Localization)實現定位功能，通過實時采集的激光掃描信號，應用地圖數據、坐標變換數據、里程計數據和初始位置數據來計算出機器人行進過程中的位姿。為提高代碼的復用率和易開發性，所有功能均以節點實現，進而封裝成功能包。

導航功能通過在ROS中配置Amcl與Move_base功能包實現。導航定位的節點關系如圖5所示。概率定位節點/amcl是整個定位算法的核心，根據需求調整其粒子數、粒子權重判定等參數。該節點訂閱激光節點/scan、地圖節點/map、坐標轉換節點/tf和初始位姿節點/initialpose的信息，通過粒子濾波后，估計出概率最大的位姿消息。地圖服務節點/map_server發布消息到地圖節點/map加載構建出的車間地圖。

圖5 ROS中導航定位節點關系圖

Move_base框架中綜合了構建完整的精梳棉車間地圖、定位系統、傳感器及里程計數據。全局代價地圖節點/global_costmap與局部代價地圖節點/local_costmap存儲車間環境障礙信息，分別用于全局路徑規劃和實時避障。全局規劃器節點/global_planner中聲明全局路徑規劃算法，用于規劃全局路徑。局部規劃器節點/local_planner聲明局部路徑規劃算法，根據機器人規格配置速度與加速度閾值參數，用于規劃當前位置到精梳棉機前的全局路徑，并將速度信息發布給機器人。

3.4 機前二維碼精確定位

二維碼圖像是一種特定的幾何圖形，用于儲存精梳棉機機位信息的數字信號，機位信息以字符串“00000001”格式儲存，X、Y軸坐標信息分別由前后4位數值表示。當機器人自主導航到達精梳棉機與條并卷機前二維碼處后，底部搭載的單目相機解析二維碼中包含的位置信息作為全局環境的一個標識，首先對相機進行標定，確定圖像坐標系相對世界坐標系位置；再通過位置探測圖形得到二維碼區域在圖像中的位置，對二維碼輪廓進行面積與比例過濾得到角點定位，由于二維碼中心位于對角角點位置的中心線上，從而建立二維碼中心在圖像坐標系下的坐標；最后通過坐標變換即可獲得機器人在全局環境下的位姿信息。如圖6所示。

在圖像坐標系下，二維碼中心與相機視野中心在u、v方向的偏移為du、dv，由于相機焦距存在，相機內參矩陣A可逆，因此可求出相機中心對于二維碼中心

圖6 坐標系關系示意圖

在世界坐標系下的偏移值為

(1)

單目相機安裝在機器人底部中心，因此相機中心與機器人中心近似重合，(dx,dy)為機器人中心相對于二維碼中心在世界坐標系下的偏移值。通過二維碼在世界坐標系下的坐標(x1,y1)可得到運輸機器人在世界坐標系下的坐標(x2,y2)：

x2=x1-dx
y2=y1-dx

(2)

因此，通過機器人在世界坐標系下的位置與方向角，確定機器人在車間內的位置，進而與光電編碼器反饋的機器人位置進行融合修正，得到修正后的位置定位估計，進一步提高機器人在機前的定位精度。

4 實驗測試

在本文所設計的自主運輸系統中，機器人自主規劃路徑功能以及精梳棉機前精確定位的精度是系統功能實現的關鍵，實驗著重在上述兩個方面進行。為減少人為因素造成的誤差，增加定位實驗的隨機性，實驗中，在隨機選取的機器人運輸路線中的4個精梳棉機位前放置輔助定位坐標紙。機器人底盤上4個邊界點作為相對參考點。機器人到達每個關鍵點后，使用信號筆將邊界點進行標記記錄。

概而言之，肝膽病變患者接受1.5T磁共振SWI序列診斷，因為病變不同因此SWI序列也會出現不同的特點，SWI序列在肝臟病變之中由一定的診斷，值得推廣。

4.1 導航避障測試

在構建車間地圖的過程中，由于障礙物的存在以及激光雷達的測距范圍等因素，需要手動遙控引導機器人遍歷精梳棉車間，確保地圖的完整性。

圖7為在樹莓派Rviz可視化界面中車間地圖構建的整體效果，構建的地圖能夠清晰地呈現車間物體以及環境中障礙物的特征信息。

圖7 完整的車間地圖構建效果

導航功能通過調用Navigation功能包來實現。效果如圖8所示。其中藍色為實際規劃路徑，綠色為障礙目標物。

圖8 機器人實際規劃效果

從圖8中可以看出，在實際的車間環境中，本文所提出的路徑規劃算法能夠實現機器人的自主導航功能，使機器人能有效地對障礙物進行判斷與避障，并選擇合理的路徑向前運動。

4.2 定位測試數據

當移動機器人向前運動至精梳棉機前二維碼處，采用Opencv中的Libdecodeqr 庫對二維碼進行輪廓發現并檢測角點定位，如圖9所示。機器人獲取二維碼位置信息并重新調整在精梳棉機前的位姿。

圖9 二維碼角點定位圖

考慮到車間安全要求，在低速情況下(<1m/s)考察重復定位的精度。通過多次對比測試平均位置誤差，單一采用編碼器機前定位誤差大，而輔助二維碼定位可以修正編碼器的累積誤差，定位精度得到了提高，相關實驗結果見圖10。

圖10 機前定位位置誤差對比

在此基礎上對二維碼輔助定位的性能做出評估，分別計算機器人邊界點的位置與航向偏差的平均絕對誤差(MAE)，相關數據評價如表1所示。

表1 導航定位數據評價

由表1可知，該控制系統能夠保證棉卷搬運機器人具有較高的定位精度，位置與航向偏差平均絕對誤差數值分別小于5 cm和0.8，標準差(SD)分別小于5 cm和0.7，完全滿足設計要求。

5 結束語

本文研制了基于樹莓派與STM32微控制器的自主棉卷運輸機器人系統，軟件設計采用ROS開源系統，各功能模塊相互獨立，代碼編寫簡便，便于后期維護與開發，基于二維碼的定位方法實現了生產設備前的精確定位。實驗驗證了所述機器人系統自主實現棉卷搬運的有效性。本系統對提高其他生產車間的生產自動化程度具有一定借鑒意義。