基于大數據和WiFi的采摘機器人遠程操作系統研究

楊英華

(長沙環境保護職業技術學院 繼續教育部,長沙 410004)

0 引言

21世紀以來,隨著科技水平的提高,全球的各個角落每個行業都在迅速發展,經濟水平也在逐漸提高,農民們也正慢慢地富裕起來,農機設備市場逐漸火熱起來。農產品種植不斷發展,從以前所有的都是勞動力培育發展到現在的機械化,大大減輕了農民朋友的負擔;但是很多機械化的設備還是需要人力去操作,主要原因是大多數農機無法實現自主駕駛和導航。為此,結合大數據和嵌入式技術,設計了一套基于大數據和WiFi的采摘機器人遠程操作系統,能夠實現對采摘機器人的導航和遠程控制。

1 大數據簡介

隨著移動互聯網技術的快速發展,人工智能、大數據技術站在了發展的風口上,越來越多的的大數據應用服務涌現。美國Google公司于2006年提出了谷歌服務包(Google Server Framework,GSF)概念,隨之提出了Hadoop技術。Hadoop是一個開源的框架,采用Java編程語言編寫,允許在并行/分布式計算環境中處理大型數據集。HDFS和MapReduce(MR)是Apache Hadoop的兩個核心組件:HDFS是Hadoop的分布式文件系統,可提供對數據的高吞吐量訪問,具有高可用性和容錯性;MapReduce是一個軟件框架,其允許編寫的應用程序,可以在由幾臺機器到幾千臺機器組成的集群上執行,主要負責所有集群維護任務和作業調度操作,并允許程序員專注于編寫應用程序的邏輯。使用過程中,將MapReduce作業提交到主節點會導致將輸入“文件”拆分為多個塊,這些塊由并行的Map和Reduce任務處理。由于HDFS的塊復制,任務被安排在已經存在所需數據塊的節點上運行,從而最大限度地減少了這些數據的不必要傳輸。

大數據Hadoop技術要實現的關鍵功能是Map和Reduce。MapReduce框架在鍵值對上運行,每個Map任務處理輸入分割塊,生成鍵值對格式的中間數據;然后,這些數據按密鑰進行排序和分區,并會在Reduce階段將相同密鑰的鍵值對聚合到同一個Reducer以進行下一步處理。Hadoop的數據流和主節點設計如圖1和圖2所示。

圖1 Hadoop的數據流

2 采摘機器人定位導航模型以及算法實現

2.1 采摘機器人運動模型

定位和導航是采摘機器人的核心問題,主要涉及采摘機器人遠程運動控制的研究。本文研究的采摘機器人采用兩電機驅動三輪結構,如圖3所示。

圖2 Hadoop主節點設計

圖3 采摘機器人結構模型

圖3中,采摘機器人由兩個同軸的后輪驅動,而前輪為萬向輪,可以沿任何方向移動。采摘機器人運動學公式為

(1)

其中,x、y為采摘機器人在參考坐標系(xc,yc)中坐標點;v為機器人在點處的線速度;ω為機器人在點處的角速度。

2.2 采摘機器人定位導航模型

Xk=ΦXk-1+Γwk

(2)

其中,φ和Γ分別為狀態和噪聲抑制矩陣;T為采摘時間間隔;wk為噪聲。

(3)

Zk=h(Xk)+Vk

(4)

其中,Vk為觀測平臺的噪聲。

2.3 采摘機器人定位導航算法的實現

在Hadoop模型中,常常需要對數據進行處理。卡爾曼濾波算法是常使用的一種非線性濾波方法,其利用非線性函數實現一階變換,然后建立線性模型,并根據該算法的逐級遞推,實現采摘機器運動狀態的估計。主要的流程如下:

1) 采摘機器運動狀態和協方差進行分析,具體操作表達式為

(5)

其中,Qk為協方差矩陣。

2)對卡爾曼濾波算法的增益進行分析計算,具體操作表達式為

(6)

其中,Hk為雅克比矩陣。

3)更新采摘機器人運動狀態和協方差為

(7)

(8)

采用這種方式對采摘機器人觀測方程非線性函數進行修正,并對采摘機器人運動狀態和協方差進行更新,具體操作表達式為

(9)

(10)

3 采摘機器人遠程操作系統

3.1 采摘機器人遠程操作系統總體方案

考慮了用于采摘機器人監視和控制系統的多種通信網絡配置之后,采用不同硬件架構的異構通信系統,即采用WiFi模塊實現后臺PC機和采摘機器人終端的通信。WiFi模塊可以工作在AP模式和STA模式,其可以連接到該采摘機器人的控制電路板上,并在STA模式下工作。WiFi模塊需要與局域網建立套接字網絡連接,以實現采摘機器人與PC機之間的通信。采摘機器人遠程操作系統總體方案如圖4所示。

圖4 采摘機器人遠程操作系統總體方案

3.2 系統硬件設計

采摘機器人遠程操作系統主要負責采摘機器人平臺的移動及數據傳輸等操作,該系統的硬件部分主要包括嵌入式控制模塊、電機驅動模塊和WiFi模塊等,如圖5所示。

系統硬件各個模塊的功能描述如下:

1)嵌入式控制模塊。嵌入式控制模塊為美國TI公司的C2000處理器,其采用專有的32位C28x內核,可提供外單周期操作和高達300MIPS的速度,外加經高度優化的外設和中斷管理總線,可以最短的延遲感應反饋、處理響應及驅動控制系統,能夠實現對采摘機器人電機的準確驅動控制。

2)伺服驅動模塊。獲取C2000處理器發送過來的指令信息,產生PWM脈沖去驅動控制電機。

3)WIFI模塊為采摘機器人和后臺PC機提供交互的平臺,實現采摘機器人的遠程操作控制。

圖5 定量配種系統硬件框架圖

4 試驗與分析

采摘機器人遠程操作系統,主要功能是由采摘機器人收集其地理位置和運動狀態信息,然后通過WiFi無線通信方式,發送給后臺PC機;由后臺PC利用大數據Hadoop技術,分析采摘機器人的運動狀態,實現對采摘機器人的實時定位,并為采摘機器人的導航提供信息指導;另外,還開發了手機終端遠程操控應用APP,可以通過手機控制采摘機器人的移動。為了驗證基于大數據和WiFi的采摘機器人遠程操作系統的穩定性和可行性,對該系統進行了驗證。系統遠程操控應用界面示意圖如圖6所示,采摘機器人的運動軌跡如圖7所示。

由圖6可以看出:遠程操控應用APP可以實現對采摘機器人的左轉向、右轉向、向前加速及后退的控制,該應用發出的控制指令通過局域網和WiFi傳送給采摘機器人,采摘機器人接收到控制指令解析后,驅動控制電機進行轉向和前行等動作。由圖7可以看出:遠程操控應用APP,可以準確控制采摘機器人沿著果樹中間道路移動,以順利完成采摘作業,符合設計需求。

圖6 遠程操控應用界面示意圖

圖7 采摘機器人的運動軌跡

5 結論

結合大數據、無線WIFI和嵌入式控制等技術,設計了一套基于大數據和WiFi的采摘機器人遠程操作系統,實現了PC機和采摘機器人之間的相互通信。工作時,采摘機器人將自身位置和運動信息發送給后臺PC機,PC機利用大數據Hadoop技術分析采摘機器人的運行狀態,對采摘機器人的遠程控制提供參考信息。試驗結果表明:遠程操控系統通過對采摘機器人的轉向和移動控制,可以準確地控制采摘機器人沿著果樹中間道路移動,順利完成采摘作業,符合設計需求。