基于機器視覺的農(nóng)業(yè)智能運輸小車設計與開發(fā)*

宋 雷，李浩欣，郭 順，徐 航，陳龍崇，韓鈺綿

（廣東技術(shù)師范大學 機電學院，廣東 廣州 510635）

現(xiàn)代科學技術(shù)飛速發(fā)展，人工智能技術(shù)在農(nóng)業(yè)中也得到了大量的應用。在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中對物資進行短距離運輸?shù)男枨筝^多，目前仍然以傳統(tǒng)的機電設備或人力作為運輸方式，采用人工智能技術(shù)解決農(nóng)業(yè)短距離運輸?shù)膯栴}將對農(nóng)業(yè)的發(fā)展提供有效的技術(shù)支撐。

目前智能運輸設備已有一定的研究進展，例如AGV（自動引導運輸車）[1]在設定好的路徑上通過自動引導裝置自動行駛，在物流倉儲中的應用可以提高貨物的流動性和靈活性；王蕾[2]等人設計的智能物流小車中應用了A3C算法，使小車擁有較高的避障能力；盧忠亮[3]等人開發(fā)的智能物流小車結(jié)合射頻識別技術(shù)對線路或物件的電子標簽進行識別，提高了物流小車在運輸過程的路徑識別和定位能力，大幅度節(jié)省了運輸?shù)某杀尽纳鲜鑫墨I可以發(fā)現(xiàn)人工智能技術(shù)可以較好地解決短距離運輸問題，設計開發(fā)基于人工智能農(nóng)業(yè)智能運輸小車必將大幅度提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。

本文基于圖像識別，運動控制等技術(shù)開發(fā)設計了一款應用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的短距離運輸智能運輸小車。該小車以Arduino作為控制核心、OpenMV作為機器視覺模塊、LM298作為驅(qū)動模塊、JQ8900-16P作為語音播報模塊、同時采用麥克納姆輪作為運動機構(gòu)，通過以上元器件的共同合作下從而實現(xiàn)智能運輸小車的二維碼識別、顏色識別、路徑規(guī)劃、全向運動等智能運輸要求。能夠在復雜的環(huán)境條件中快速達到運輸目的。

1 總體方案

該智能小車的總體方案如下圖1所示。

本系統(tǒng)主要由Arduino控制模塊、攝像頭模塊、電機底盤模塊、驅(qū)動模塊、電源模塊、語音播報模塊、舵機及平板機械支架構(gòu)成組成。Arduino作為本系統(tǒng)的控制核心，利用攝像頭采集過來的數(shù)據(jù)通過黑白二值化，以此判別障礙物位置，交通燈情況，最終區(qū)域等關(guān)鍵數(shù)據(jù)。攝像頭對障礙物準確定位，確定其坐標位置，同時判別規(guī)定的各功能區(qū)域坐標，單片機通過返回的坐標位置結(jié)合PID算法，給定LM298驅(qū)動PWM輸出形成閉環(huán)控制系統(tǒng)，從而控制小車躲避障礙物行駛。同時，可通過修改算法中各區(qū)域的顏色閾值對現(xiàn)場環(huán)境作出適應。

1.1 智能小車的機械結(jié)構(gòu)設計

小車的總體結(jié)構(gòu)分為三大部分：底盤承載與運動機構(gòu)、貨倉結(jié)構(gòu)設計、攝像頭固定調(diào)節(jié)機構(gòu)。小車通過攝像頭識別二維碼之后打開相應的倉門，發(fā)出語音提醒，裝入貨物，關(guān)閉倉門，小車規(guī)劃路徑走到相應的收貨地點。在小車行駛的過程中自動識別障礙物，交通燈等，遵守交通規(guī)則。小車到達終點后發(fā)出語音提醒，識別二維碼取出貨物，自主規(guī)劃路徑返回出發(fā)區(qū)域。

圖2 智能小車的總體結(jié)構(gòu)

（1）智能小車的底盤承載運動機構(gòu)設計

小車的車體采用了矩形的四輪機構(gòu)。車輪采用了瑞典麥克納姆公司的專利——麥克納姆輪[4]（如圖3）。麥克納姆輪的結(jié)構(gòu)組成與全向輪相似，都是由輪轂和輥子組成，輪轂是整個輪子的支架，輥子則是安裝在輪轂上的鼓狀物。但是全向輪的輪轂和輥子的轉(zhuǎn)軸相互垂直，麥克納姆輪的輪轂和輥子的轉(zhuǎn)軸成45°角[5]。同時麥克納姆輪可分為左旋輪以及右旋輪。

圖3 麥克納姆輪實物圖

小車車體通過4個電機的精確調(diào)速控制4個麥克納姆輪[6]不同的旋轉(zhuǎn)方向?qū)崿F(xiàn)小車的全向運動。四個車輪朝著同一個方向旋轉(zhuǎn)，便可使小車前進或者后退；對角的車輪旋轉(zhuǎn)方向相同，對角間的車輪旋轉(zhuǎn)方向不同，便可使左平移或者右平移；同側(cè)的車輪旋轉(zhuǎn)方向相同，而不同側(cè)的車輪旋轉(zhuǎn)方向不同，即可實現(xiàn)小車在原地360°旋轉(zhuǎn)；若只是驅(qū)動對角的兩個車輪即可實現(xiàn)小車在45°方向上斜進。

由于小車的整體車身重量為2kg～3kg，底盤和驅(qū)動輪受力較大，因此采用重量輕強度高的鋁合金板做底盤。

原底盤輔助連接結(jié)構(gòu)采用軸承式連接（如圖4），該結(jié)構(gòu)可以通過改變底盤形狀和角度在較復雜地形行進，但是軸承式有連接穩(wěn)定性差，受力易變形，結(jié)構(gòu)不可靠等缺點。由于底盤需要承受較大載荷，故對此輔助連接結(jié)構(gòu)進行一些改進。

圖4 底盤的軸承連接

采用小鋼板（如圖5）進行連接，通過8個螺栓與底盤螺孔對應連接，鋼板結(jié)構(gòu)受力面大，不容易發(fā)生旋轉(zhuǎn)和變形。改進后，小車底盤結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性提高了，可靠性也有提升，小車在行進中，底盤不會發(fā)生變形，麥克納姆輪靈活性和穩(wěn)定性也得到提高。

圖5 底盤的小鋼板連接

（2）攝像頭固定調(diào)節(jié)機構(gòu)設計

攝像頭固定結(jié)構(gòu)、攝像頭高度調(diào)節(jié)結(jié)構(gòu)和攝像頭支架為自主設計，鋁合金板材加工。攝像頭高度和角度調(diào)節(jié)螺母的松緊程度使攝像頭上下移動，擰緊螺母后固定（如圖6）。

圖6 圖像采集結(jié)構(gòu)裝配圖

1.2 主要元器件的選型

（1）主控制器的選型

采用Arduino mega-2560作為主控器。Arduino是一款開源硬件，庫函數(shù)封裝完全，資料齊全，接口豐富，擴展性高，開發(fā)簡單，適合開源項目以及原型機的快速開發(fā)。完全可以實現(xiàn)本系統(tǒng)的各個設計任務，具有良好的響應速度。

（2）視覺采集裝置選型

OpenMV是比較適合本項目的一個機器視覺模塊，成本低，功能強大[7]。OpenMV具有眾多硬件接口，能夠高效率地實現(xiàn)機器視覺的算法。而且可用USB接口用于連接電腦上的集成開發(fā)環(huán)境OpenMV IDE，提供Python編程接口[8]，協(xié)助完成編程、調(diào)試和更新固件等工作。

圖7 圖像識別流程圖

2 智能小車的PID控制

自動控制原理是近年來在各個行業(yè)都比較受歡迎的一項技術(shù)。隨著直流電機制作工藝的提高，在電氣領域被應用的也越來越廣泛。尤其是在近幾年來的機器人競賽中，其中傳統(tǒng)的PID控制是最受歡迎的[9]。PID控制簡單地說，是根據(jù)理想的運動和實際運動的差別構(gòu)建一個偏差量，將偏差按比例、積分和微分通過線性組合構(gòu)成控制量，對被控對象進行控制。除此之外PID還可以采用增量式表達式，對于機械部件來說，計算機每次只輸出控制增量即可，從而減少了機器人故障發(fā)生時的過沖誤差累積等影響，并能實現(xiàn)無擾切換，同時PID控制也變得更加靈活了[10]。連續(xù)的PID控制，它根據(jù)給定值r（t）與實際輸出值c（t）構(gòu)成偏差：e（t）=r（t）-c（t）。將偏差的比例（P）、積分（I）和微分（D）通過線性組合構(gòu)成控制量，對受控對象進行控制。其控制規(guī)律為：

傳遞函數(shù)為：

根據(jù)控制規(guī)律，得到n-1時刻的控制量：

可簡化為：

式中，Kp為比例系數(shù)，Ti為積分時間常數(shù)，Td為微分時間常數(shù)；Ki=Kp/Ti，為積分系數(shù)；Kd=Kp*Td，為微分系數(shù)。

在本文的智能小車設計中，智能小車需要多次啟停，故采用增量式PID控制用于對小車速度調(diào)節(jié)和姿態(tài)控制。

3 OpenMV圖像識別

通過OpenMV攝像頭進行二維碼圖像識別，識別出需要運輸?shù)奈锪虾托≤囆旭偟穆肪€，通過軟串口通訊將信息傳輸給Arduino。在小車行駛的過程中，識別道路上的紅綠燈以及障礙物，將紅綠燈與障礙物的信息發(fā)送給小車，最后識別出終點區(qū)域，將終點區(qū)域信息發(fā)送給小車。

采用OpenMV進行圖像識別過程中需要先對OpenMV中的一些相機參數(shù)進行設置，首先是采用sensor.reset（）對感光元件初始化；第二需要選擇合適的分辨率和像素的模式，分辨率一般通過采用sensor.QVGA選擇320*240的QVGA模式，像素模式在OpenMV有灰度模式和色彩模式，本文研究的智能小車需要進行顏色識別，故通過sensor.RGB565采用色彩模式；第三需要通過sensor.set_auto_gain （False）、sensor.set_au －to_whitebal（False）關(guān)閉白平衡，便于獲得穩(wěn)定的圖像。

圖8 程序流程圖

圖9 智能小車整機測試

4 智能小車的系統(tǒng)集成及測試

4.1 控制程序總體結(jié)構(gòu)

系統(tǒng)上電，運行程序，進行自檢。自檢完成，由OpenMV識別二維碼，將識別后的信息發(fā)送到Arduino，Arduino控制語音播報模塊以及倉門做出相對應的要求，其次控制麥克納姆輪底盤行駛到指定的地點。在行駛過程中，OpenMV將識別到的障礙物以及交通燈的信息發(fā)送給Arduino，Arduino控制麥克納姆輪底盤避開障礙物，并在相應的區(qū)域等待交通燈。到達指定的收貨區(qū)域后，進行語音播報并且控制相應的倉門，取出物料。最后通過Arduino控制麥克納姆輪底盤自主規(guī)劃路徑回到出發(fā)區(qū)域。

4.2 圖像識別子程序

OpenMV M7攝像頭上電，進入程序，初始化攝像頭，設置攝像頭的時間等參數(shù)，初始進行二維碼的識別，將識別出來的信息通過串口發(fā)送到Arduino，Arduino控制舵機打開相對應的倉門以及在指定的道路上行駛。行駛過程中進行對障礙物的識別，在每一幀的圖片中用矩形框住障礙物，用函數(shù)獲取矩形的中心x，y坐標發(fā)送給Arduino，Arduino控制小車躲避障礙物行駛，并且在行駛過程中對紅綠燈進行識別，將識別到的紅綠燈信息傳輸?shù)紸rduino中，如果是紅燈時，Arduino控制小車停止，綠燈時控制小車正常行駛，通過了有紅綠燈的道路后，再次進行障礙物的識別，控制小車躲避障礙物行駛，最后在行駛中進行終點區(qū)域的識別，控制小車到達指定的終點區(qū)域。

4.3 智能小車的測試

將智能小車全部組裝好放入模擬環(huán)境中測試智能小車的運轉(zhuǎn)情況，在測試過程中智能小車能夠正確發(fā)出對應的語音提醒以及打開對應的貨倉，正確的識別二維碼、交通信號燈，準確地識別障礙物并自主進行路徑規(guī)劃，到達指定收貨地點并發(fā)出相應的語音提醒，待掃描二維碼取出貨物后自主規(guī)劃路徑回到出發(fā)區(qū)域。

5 結(jié)束語

本文設計開發(fā)一種農(nóng)業(yè)智能運輸小車，該小車利用OpenMV進行圖像識別，能夠精準地對二維碼、障礙物等進行識別；采用麥克納姆輪作為移動機構(gòu)，通過Arduino進行運動控制，使農(nóng)業(yè)智能運輸車能夠全向移動，快速將農(nóng)業(yè)物資送至指定地點。本文設計開發(fā)的農(nóng)業(yè)智能運輸小車具有較高的運輸效率，實現(xiàn)了人工智能技術(shù)與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)裝備的有效集成，可以大幅度提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。