基于多維感知的玉米大田巡檢平臺設計與試驗

班 超 董乃希 黃修煉 馬悅琦 姜龍騰 遲瑞娟

(中國農業大學工學院,北京 100083)

0 引言

隨著農業生產方式的革新和農機作業能力的升級,全天候智能巡檢移動平臺成為無人智慧農業的重要支撐。玉米是保障國家糧食安全的重要大田作物[1-2],研制適用于玉米大田的智能巡檢平臺有利于解析作物葉面積[3-4]等指數,為作物生長動態[5]、干旱脅迫[6]和病蟲害[7]等狀態做出評估,同時有助于提取作物行距和株距,為植保和收獲等環節提供導航輔助[8]。靈活的移動底盤和多維度的環境感知系統是完成巡檢任務的核心技術,直接影響到巡檢平臺的智能巡檢監測能力[9-10]。

KAYACAN等[11]開發了一種在玉米行間冠下的巡檢平臺,集成全球導航衛星系統(Global navigation satellite system,GNSS)、激光雷達(Light detection and ranging,LiDAR)和視覺等系統,使平臺自動行駛于玉米行間并采集玉米生長信息。MUELLER-SIM等[12]設計了一種包含航姿參考系統(Attitude and heading reference system,AHRS)、GNSS、LiDAR和單目相機等傳感器的高粱巡檢平臺,能夠對大范圍作物進行自動表型實現三維重建。ROURE等[13]研制了一種集成GNSS、AHRS、LiDAR、雙目相機和多光譜相機等傳感器的葡萄園巡檢平臺,實現自主導航對作物健康狀態進行監測。

目前,國內軌道型巡檢平臺在煤礦[14]、工業園[15]和變電站[16]等工業領域的應用較為成熟,在預設導軌和射頻識別標簽的基礎上即可較好地完成任務。大田[17-18]和果園[19]等農業領域地表不平整且具有土壤保護性的要求,預設導軌等傳統方案受到限制[20],而GNSS/INS組合導航方案不能獲取平臺與作物的相對位置信息,容易在巡檢過程中損傷作物。因此,融入點云和圖像信息能夠為巡檢平臺自動駕駛提供導航輔助,同時為大田玉米智慧農業決策系統提供豐富的作物及環境參數。

鑒于此,本研究針對玉米大田環境,圍繞作物生長動態、干旱脅迫和病蟲害等方面的巡檢需求,設計一種搭載GNSS/INS組合導航系統、激光雷達和工業相機的移動式玉米大田巡檢平臺,并在田間進行行駛性能試驗和環境感知試驗。

1 總體方案設計

玉米大田巡檢平臺由底盤總成和感知系統兩部分組成。為適應農田環境的不平整地面,底盤采用基于阿克曼原理的前輪轉向、后輪驅動形式。具體地,底盤總成分為轉向系統、驅動系統和控制系統3部分。根據感知要求進行傳感器選型、時間同步配置,對信息采集的數據通信及處理軟件進行設計。底盤承載感知系統行駛于玉米大田,實現平臺對玉米田的智能巡檢監測。本平臺總體設計框架如圖1所示。

圖1 巡檢平臺總體設計方案

2 底盤總成設計

我國等行距種植玉米的行距一般為50～60 cm,華北地區實施寬窄行種植技術的玉米寬行行距為80～90 cm,為避免巡檢平臺在工作過程中對玉米作物造成損傷,底盤寬度應小于玉米寬行行距。本次設計的巡檢平臺面向寬窄行種植技術的玉米,因此底盤寬度選為60 cm。巡檢平臺通常以較低速度行駛于不平整的松軟路面,應保持良好的轉向和直線行駛性能。經過對玉米田環境分析,確定底盤總成按照表1所示的主要參數進行結構設計,總體結構如圖2所示。

表1 底盤總成設計參數

圖2 底盤總成結構圖

2.1 轉向系統設計

2.1.1轉向方案與選型

底盤總成轉向系統采用阿克曼轉向原理,其結構如圖3所示,主要由橡膠前輪、前軸、主銷、梯形臂、轉向電機、絲桿滑臺、轉向橫拉桿、轉向直拉桿和轉向節臂等組成。轉向電機驅動絲桿滑臺,帶動轉向直拉桿、轉向橫拉桿、梯形臂,從而使橡膠前輪繞主銷軸旋轉。轉向電機選用57HBP80AL4型步進電機,絲桿滑臺能夠在200 mm的有效行程內保證0.03 mm的移動精度,保證了轉向控制的精度。轉向前橋在完成轉向任務時,需要承載平臺重量和車輪與地面作用產生的阻力矩[21]。前橋中的前軸、主銷和梯形臂等結構采用碳素鋼制造,轉向橫拉桿和轉向直拉桿采用無縫鋼管加工,各部件均具有良好的結構強度,能夠應對不平整農田地面造成的顛簸與振動。

圖3 轉向系統結構圖

2.1.2轉向電機性能校核

前輪原地繞主銷旋轉時受到的阻力矩最大,故選取該工況對轉向電機進行校核。前輪轉向阻力矩計算式為[22]

(1)

式中Mr——轉向阻力矩,N·m

μ——車輪與土壤的靜摩擦因數,取0.7

G——巡檢平臺前橋負荷,N

p——輪胎氣壓,kPa

按照巡檢平臺最大總質量80 kg進行計算,假設質量前后均勻分布,橡膠輪胎氣壓充至240 kPa,將數據代入公式(1)可得平臺原地轉向阻力矩Mr為7.78 N·m。

絲桿傳動的推力計算式為

(2)

式中Fs——絲桿滑臺輸出推力,N

η——轉向電機傳動效率,取0.95

T——轉向電機輸出扭矩,N·m

L——絲桿螺距,m

已知轉向電機額定扭矩為2 N·m,絲桿螺距0.005 m,代入公式(2)得輸出推力約為2 387.6 N。轉向節臂長度約為0.14 m,經受力分析可知,對主銷處產生的驅動力矩為334.3 N·m,遠遠大于阻力矩,滿足使用要求。

2.2 驅動系統設計

2.2.1驅動方案與選型

巡檢平臺驅動系統采用兩后輪驅動,考慮到巡檢平臺通常以低速行駛于不平整農田地面,驅動輪選擇無刷有齒外轉子輪轂電機,內含傳動比為1∶4.4的行星齒輪減速結構,可以實現低轉速大扭矩輸出,具有不發熱和運轉噪聲小等優點,具體參數如表2所示。

表2 輪轂電機參數

輪轂電機的轉子布置在輪轂內部,省略了外部的安裝空間,僅有長度為45 mm的輪軸,分別通過鋼板與鋁型材車身連接,如圖4所示。兩個輪轂電機分布式驅動,為巡檢平臺提供動力。轉彎時,兩側后輪因轉彎半徑不同,需要有不同的轉速,因此對兩后輪進行電子差速控制,以提高巡檢平臺穩定性和靈活性,同時減輕輪胎磨損。

圖4 驅動系統結構圖

2.2.2輪轂電機性能校核

巡檢平臺通常處于勻速行駛狀態,而且迎風面積很小,可以忽略加速阻力和空氣阻力對平臺的影響,故本文僅對滾動阻力和坡度阻力進行分析。巡檢平臺受到的總阻力計算公式為[23]

F=Fp+Fi

(3)

其中

Fp=Wfcosi

(4)

Fi=Wsini

(5)

式中F——巡檢平臺受到的總阻力,N

Fp——巡檢平臺受到的滾動阻力,N

Fi——巡檢平臺受到的坡度阻力,N

W——巡檢平臺總重,N

f——滾動阻力系數

i——路面坡度角,(°)

巡檢平臺受到的滾動阻力是由輪胎和土壤變形產生的,在松軟玉米田行駛時較大,參考輪式玉米收獲機在工作時的滾動阻力系數,取f=0.1[24]。另外,適合作物種植的耕地坡度角一般不超過10°,將參數代入公式(3)～(5)可得巡檢平臺受到的總阻力為217.70 N。

所需單個輪轂電機的輸出功率為

(6)

式中Pe——輪轂電機輸出功率,W

Ft——車輪驅動力,N

v——巡檢平臺行駛速度,m/s

η′——輪轂電機傳動效率,取0.85

設計巡檢平臺田間工作時移動速度為0.5 m/s,代入公式(6)可得所需電機輸出功率為Pe=64 W<250 W,說明選擇的輪轂電機滿足使用需求。

2.3 控制系統設計

2.3.1控制系統硬件設計

控制系統硬件主要包括控制器、轉向電機驅動器、輪轂電機驅動器和遙控手柄模組。控制器是底盤總成的核心,影響巡檢平臺在行駛過程中的穩定性。選用搭載ATmega328P芯片的Arduino UNO控制器,其工作電壓5 V,時鐘頻率為16 MHz,包含32 KB Flash和14個數字I/O引腳,其中有6個引腳可以輸出脈寬調制(Pulse width modulation,PWM)信號。控制系統硬件及信號框架如圖5所示。

圖5 控制系統硬件及信號框架

為精確控制轉向電機,采用恒力矩細分型驅動器,其接收Arduino UNO控制器輸出的方向信號(DIV)和PWM配置的速度信號(PUL),進行功率放大后使轉向電機工作。為閉環控制輪轂電機轉速,通過兩個可以輸出霍爾信號的驅動器分別對兩個輪轂電機進行控制,根據控制信號使后輪正轉、反轉或制動。為應對巡檢平臺特殊或意外行駛工況,采用2.4 GHz無線傳輸遙控手柄模組對巡檢平臺底盤進行臨時接管控制。模組包括手柄信號接收模塊和遙控手柄兩部分,二者有效傳輸距離可達到15 m。手柄信號接收模塊與Arduino UNO控制器相連,采用SPI協議傳輸遙控手柄按鍵指令。

2.3.2控制系統軟件設計

使用Arduino語言對Arduino UNO控制器進行軟件設計與開發。基于ros_lib庫將Arduino UNO控制器部署為ROS節點,根據ROS通訊機制和串口通訊協議,接收上位機路徑規劃后的運動控制指令,再向轉向電機和輪轂電機輸出DIV、PUL信號。對于轉向電機,“左轉”對應DIV信號為低電平,“右轉”為高電平,PUL模擬數值為256;對于輪轂電機,“前進”對應DIV信號為高電平,“后退”對應DIV信號為低電平,PUL模擬數值根據標定關系確定。

絲桿滑臺定位精度和控制器的時鐘精度較高,在標定前輪0°位置的基礎上,使用電子量角器測量前輪在設定旋轉時間后的偏轉角度,擬合出二者關系如圖6所示,規定前輪0°位置向左旋轉的角度和時間為負,向右為正。根據擬合直線的表達式對轉向電機進行控制,旋轉角度控制精度優于1.7°。

圖6 前輪偏轉角度與旋轉時間關系曲線

通過調節PWM占空比改變輪轂電機平均電壓使電機低速轉動,在不平整農田地面具有較大扭矩。由于農田地面環境復雜,兩個驅動輪與地面的附著力差異很大,為了提高底盤直線行駛性能,控制器通過霍爾信號之間的時間間隔計算轉速,并分別對兩個驅動輪使用位置PID算法閉環控制轉速。僅通過電機廠家提供的參數無法建立電機在工作過程中的準確模型,本研究采集輪轂電機實際工作轉速,使用Matlab的System Identification工具箱和PID Tuner工具箱整定PID參數,得到如圖7所示的兩個驅動后輪動態特性曲線,左輪超調量為10.1%,右輪超調量7.6%,且動態響應時間接近。

圖7 驅動輪轉速動態響應曲線

如果在行駛過程中出現意外工況,可以由遙控手柄接管控制,其軟件流程圖如圖8所示,首先對控制器GPIO引腳和SPI協議進行初始化,等待并解析無線遙控手柄的按鍵信號,再根據指令向電機驅動器輸出控制信號。當控制器解析到手柄按下“前”或“后”的按鍵信號時,調整輪轂電機驅動器方向信號線的電平狀態,并輸出指定速度對應的PUL信號。當控制器解析到手柄按下“左”或“右”的按鍵信號時,調整轉向電機驅動器方向信號的電平狀態,同時輸出PUL信號使轉向電機以最大轉速工作。若控制器解析到手柄“停止”按鍵后,輸出信號使轉向電機和輪轂電機停止工作。

圖8 控制系統軟件流程圖

2.4 側向穩定性評價

為了降低巡檢平臺的質心,車載電源、控制器和電機驅動器等都安裝在底盤底部;采集系統(激光雷達、相機)質量較輕,安裝立柱為密度較小的鋁合金材質,對巡檢平臺質心高度影響較小。側翻臨界角φ是評價整機側向穩定性的重要指標,巡檢平臺行駛速度低、急轉彎工況少,忽略速度和側向加速度的影響,選取側翻臨界狀態進行受力分析,分別對兩側車輪接地點取矩,得到側翻臨界角φ的計算公式為[25]

φ=arctan(B/(2H))

(7)

式中B——巡檢平臺輪距,m

H——巡檢平臺質心高度,m

根據三維模型得到巡檢平臺質心高度約為0.40 m,輪距為0.50 m,根據式(7)計算得到側翻臨界角為32.01°,接近GB 16151.1—2008《農業機械運行安全技術條件 第1部分:拖拉機》對拖拉機全掛車運輸機組側翻臨界角大于35°的規定,一般情況下,巡檢平臺在工作過程中不會發生側翻現象,在復雜崎嶇的環境工作時,可在底盤增加配重塊以降低整機質心。

3 多維感知系統設計

3.1 傳感器選型

高精度位姿信息是巡檢平臺工作于玉米大田環境的基礎,為應對農田不平整路面,選用華測CGI610型內置高精度微機電系統(Micro-electro-mechanical system,MEMS)的GNSS/INS組合導航系統,支持多模多頻衛星定位技術,能夠實時、高頻地檢測姿態,包括航向角、俯仰角和橫滾角。監測玉米株高、行距和株距等信息需要高精度測距傳感器,采用速騰聚創32線車規級混合固態激光雷達RS-LiDAR-32發射的激光獲取周圍物體距離信息,點云測距精度優于3 cm。通常利用機器視覺技術識別作物干旱脅迫和病蟲害,本文使用支持外部硬件觸發的Basler acA1920-40gc工業相機配合Computar V0826-MPZ鏡頭采集二維彩色圖像。各傳感器工作性能穩定,能夠應對大田環境中沙塵、花粉和飛蟲等自然因素的干擾,主要參數如表3所示。

3.2 時間同步方案

各傳感器時間同步是非常重要的,如果每個傳感器按照自身內部時鐘源進行工作,采集到的異構數據之間存在較大時間偏差,不利于多維數據融合感知。雖然在啟動時對各傳感器同時進行初始化能夠在一定程度上對齊時間戳,但是由于各自時鐘源存在鐘漂,會導致時間戳隨著運行時間的增長而發生相互偏離[26]。

組合導航系統按照地面監控系統維護的高精度原子鐘時間進行工作,具有很高的時間精度,而且可以通過GPRMC格式報文和秒脈沖信號(Pulse per second,PPS)為其他設備進行授時。設置CGI610的PPS脈寬為20 ms,GPRMC串口波特率為9 600 b/s,且在PPS上升沿500 ms內完成,符合RS-LiDAR-32激光雷達外部授時要求,其原理如圖9所示。同時,將PPS信號接入一個單獨用來觸發相機拍攝圖像的Arduino UNO相機觸發器。相機觸發器在接收到PPS信號后向相機I/O口輸出10 Hz方波信號,實現相機外部硬觸發拍照。

圖9 時間同步原理示意圖

3.3 感知系統信息采集

3.3.1數據通信結構

上位機、組合導航系統、激光雷達、工業相機及觸發器構成感知系統,數據內容和通信結構如圖10所示。上位機采用便攜式計算機(Intel Core i5-7300處理器、8 GB DDR4內存、256 GB固態硬盤),Ubuntu 20.04系統安裝ROS Noetic,用于采集、處理和存儲傳感器數據。受限于Arduino UNO控制器的內存空間和計算能力,將組合導航系統經網絡差分后的位置信息和姿態信息由USB協議傳輸至上位機,以參與巡檢平臺路徑跟蹤的解算。激光雷達接駁盒接入組合導航系統GRPMC報文和PPS信號,再將激光雷達采集的點云由RJ45接口傳入上位機,傳輸過程采用UDP協議。工業相機在10 Hz頻率下拍攝圖像時,需要支持巨型幀的千兆以太網進行傳輸,而選用的上位機僅有一個RJ45接口,所以使用RTL8156外置網卡將一個USB3.0接口轉為千兆以太網接口RJ45,以接收數據。

圖10 數據通信示意圖

3.3.2信息采集軟件

使用C++編程語言編寫各傳感器的ROS功能包,并分別對應一個任務執行節點,由節點控制中心進行維護,以便于對數據進行統一處理。根據CGI610輸出的報文格式進行字段分割,解析數據中的位置和姿態信息,并分別寫入符合ROS格式的話題中。對于RS-LiDAR-32,根據驅動內核rs_driver將原始點云數據轉換為包含三維坐標、反射強度、掃描線序號和時間戳的XYZIRT格式,并調用點云庫PCL的接口將點云轉換為ROS消息類型。對于Basler acA1920-40gc,以pylon二次開發組件為基礎,基于OpenCV庫將獲取的圖像轉為ROS格式并發布。各傳感器節點對應的話題名稱及消息類型如表4所示。

表4 各傳感器話題信息

4 田間試驗

將上位機、組合導航系統接收機、4G天線、定位天線、定向天線、激光雷達和工業相機等設備安裝于巡檢平臺底盤總成,巡檢平臺整備狀態如圖11所示。

圖11 巡檢平臺整備狀態

4.1 底盤行駛性能試驗

4.1.1轉向性能試驗

于2022年10月在中國農業大學上莊實驗站(40°08′11″ N,116°10′45″ E)粗平整后的地面進行最小轉彎半徑試驗。分別將巡檢平臺前輪向左、向右轉到極限位置后,以速度0.4～0.7 m/s自轉一圈,在地面形成輪胎運動軌跡,如圖12所示。測量外側軌跡中心圓的直徑,可以得到單次運動的最小轉彎半徑。

由于松軟土壤會受到車輪影響發生變形,而且地表不平坦會導致測量誤差,本次試驗重復5次并記錄試驗結果如表5所示。求得向左平均最小轉彎半徑為2 922 mm,右轉平均最小轉彎半徑為2 736 mm,在農田環境中具有較好的轉向靈活性。

表5 最小轉彎半徑試驗結果

4.1.2最大爬坡度試驗

最大爬坡度是巡檢平臺田間通過性和動力性的重要考核指標,根據玉米田常見坡度,在農田機耕道邊緣堆積10°和15°斜坡進行試驗,試驗現場如圖13所示。

圖13 最大爬坡度試驗現場

試驗過程中,巡檢平臺能夠從坡底的農田行駛至機耕道,而且不發生傾翻現象,表明巡檢平臺最大爬坡度大于26.7%(爬坡角15°),滿足設計參數和農田行駛要求。

4.1.3行駛速度控制精度試驗

設定巡檢平臺目標行駛速度為0.5 m/s,分別在開環控制和PID速度閉環控制模式下行駛,上位機通過串口記錄組合導航系統輸出的速度信息。分別截取巡檢平臺在兩種控制模式下前30 s移動速度,變化過程如圖14所示,開環控制模式下平均移動速度為0.587 m/s,誤差為17.4%;PID速度閉環控制模式下平均速度為0.523 m/s,誤差為4.6%,表明PID閉環控制有效提升了底盤速度控制精度。

圖14 兩種控制模式下移動速度變化曲線

4.1.4直線行駛試驗

選取圖15所示農田進行直線行駛試驗,以拉直的線纜作為參考直線,取15 m長度并沿直線撒白面粉作為標識,在兩端地面插入紅色標志旗,同時垂直于參考直線放置鋁型材,作為巡檢平臺直線行駛的起止位置標志。巡檢平臺前方固定一個裝有白面粉的塑料瓶,使其在行駛過程中撒落面粉形成運動軌跡。設定兩個紅旗的位置分別為點A、B,量取距離點A、B各60 cm的兩點A′和B′作為巡檢平臺直線行駛的起止點,直線A′B′為導航線。

圖15 直線行駛試驗場地

使巡檢平臺在PID控制模式下沿導航線行駛后,測量運動軌跡終點到參考直線的橫向偏移量,重復5次試驗得0.603、0.726、0.652、0.585、0.613 m。結果顯示,巡檢平臺直線行駛15 m時,平均偏移量為0.636 m,單位距離平均偏移率為4.24 cm/m,偏移率較小。

4.2 感知系統環境感知試驗

4.2.1傳感器數據采集試驗

于2022年10月在中國農業大學上莊實驗站(40°07′57″ N,116°10′40″E)進行感知系統傳感器數據采集試驗。啟動感知系統各傳感器ROS功能包后,可以在圖16所示的界面實時顯示環境感知數據,包括組合導航系統串口輸出的融合位姿信息(a)、MEMS原始數據(b)、衛星定位數據(c)、RVIZ工具調取的相機圖像(d)和激光雷達點云(e)信息。

圖16 RVIZ可視化界面

4.2.2三維點云建圖試驗

試驗環境中玉米作物的果實已經收獲,植株和葉片干枯,但是依然保持原行距和株距立于玉米田中。根據A-LOAM算法對玉米田間道路環境進行建圖,利用數據集中前10 s點云數據(100幀)的建圖結果如圖17所示。可以清晰地看出巡檢平臺周圍的玉米植株生長高度(a)及作物行(b),也可以根據長條狀無點云區域(c)分辨出機耕道旁的灌溉渠。

圖17 三維點云地圖

5 結論

(1)設計了一種用于玉米大田的移動巡檢平臺。該平臺以Arduino UNO控制器協調轉向系統和驅動系統完成田間運動,搭載了包括上位機、GNSS/INS組合導航系統、激光雷達和工業相機的多維感知系統。

(2)田間行駛性能試驗表明:左轉平均最小轉彎半徑為2 922 mm,右轉平均最小轉彎半徑為2 736 mm,轉彎路徑無偏移現象,轉向可靠;最大爬坡度大于26.7%,動力性和通過性滿足一般行駛條件;PID控制下平均行駛速度為0.523 m/s,與期望速度0.5 m/s的誤差為4.6%;直線行駛15 m的平均偏移量為0.636 m,單位行駛距離平均偏移率為4.24 cm/m,偏移率較小。

(3)環境感知試驗表明:感知系統數據通信和數據采集軟件有效,能夠將各傳感器數據可視化顯示和保存。根據100幀激光點云數據建立的玉米田三維點云地圖可以較好地反映出玉米植株生長高度、行距、株距和溝渠等環境特征。