農業紙帶栽種機械的柔性機械臂姿態自動檢測方法研究

潘 林，劉克福

（西華大學機械工程學院，四川 成都 610039）

1 農業紙帶栽種機械的柔性機械臂姿態自動檢測方法設計

1.1 采集農業紙帶栽種機械的柔性機械臂姿態數據

農業紙帶栽種機械的柔性機械臂在運動過程中的可移動空間范圍較大[4]，為了確保完整采集柔性機械臂姿態數據[5]，使用姿態傳感器作為數據采集裝置。在采集過程中，在柔性臂的起點處安裝編碼器，末端點處安裝姿態傳感器，采用多點布置的方式對姿態傳感器的位置進行設置，構建以姿態為核心的三維網絡模型，安裝兩個對稱的姿態傳感器，并將其固定在待檢測的柔性機械臂上，通過姿態傳感器測量三個空間軸力，在三個空間軸上間接反饋柔性機械臂的不同姿態數據。姿態傳感器布設方式如圖1 所示。

圖1 姿態傳感器布設方式

考慮到姿態傳感器在重力加速度和載體線性加速度的疊加作用下，會使采集的信號數據存在漂移情況，而漂移使柔性機械臂姿態識別檢測結果存在較大誤差[6]。因此，需要選擇對力的剛度為5 000 N/mm 的姿態傳感器，在數據采集階段，姿態傳感器的準確度可以達到0.100，重復性和遲滯性為0.30%和0.100 0[7]。通過這樣的方式，確保能準確采集農業紙帶栽種機械柔性機械臂不同柔性姿態信息數據，為后續姿態檢測提供可靠數據。

1.2 計算農業紙帶栽種機械的柔性機械臂姿態自轉角

為了計算農業紙帶栽種機械的柔性機械臂姿態自轉角，需建立以下兩點假設：

1）柔性機械臂穩定運行，保證需要計算的自轉角度清晰；

2）使柔性機械臂根據控制指令到達期望位置，然后靜止不動，獲取該位置的姿態圖像。計算柔性機械臂姿態自轉角的流程為拍攝初始位置姿勢圖像—拍攝調整后姿勢圖像—提取姿勢圖像中位置點—對兩幅姿勢圖像進行位置點匹配—求出農業紙帶栽種機械的柔性機械臂姿態自轉角—取自轉角平均值，按照該流程獲取姿態自轉角。基于該流程，結合采集的姿態數據，首先建立相應的姿態圖像坐標系，根據柔性機械臂姿態在圖像中的隨動效應，僅在俯仰方位上進行姿態變化。

圖2 中p1 和p2 為柔性機械臂調整姿態前后獲得的姿態圖像中相互匹配的位置點，p1'為位置點p1 在調整姿勢后圖像中的位置，此時，水平線與圖像中匹配位置點的連線夾角即為農業紙帶栽種機械的柔性機械臂姿態自轉角B：

圖2 柔性機械臂調整姿態前后獲得的圖像

式中，?x表示位置點在x軸上的變化量；?y表示位置點在y軸上的變化量。

在實際計算過程中，為了減少隨機誤差，采用柔性機械臂調整不同姿態，產生多個不同位置點，得到的姿態圖像坐標進行計算，取多次平均值作為獲得的自轉角大小。至此成功計算出農業紙帶栽種機械的柔性機械臂姿態自轉角。

1.3 計算姿態變化過程中柔性機械臂末端變形量

在收集柔性機械臂的姿態數據的過程中，編碼器安裝在每個柔性臂的起點，姿態傳感器安裝在末端點，假設兩個編碼器實測的角度為和，兩個姿態角度傳感器實測的角度為和，、、和的計算公式為：

式中，q11表示臂1 的調整姿態前模態坐標；q12表示臂1 的調整姿態后模態坐標；q21表示臂2 的調整姿態前模態坐標；q22表示臂2 的調整姿態后模態坐標；θ1表示臂1 末端點姿態傳感器與x軸的夾角；θ2表示臂1 末端點姿態傳感器與對角線的夾角；α1表示臂1 的起點編碼器切線與柔性臂臂1 的夾角；β1表示對角線與臂1 柔性臂末端點切線夾角；β2表示臂2 末端切線與對角線的夾角。

當柔性臂1 和柔性臂2 受力平衡靜止時，根據力平衡和力矩平衡可得：

式中，g表示重力加速度，其他如圖3 所示。

圖3 柔性臂1 和柔性臂2 受力示意圖

根據圖3所示，在應變片1處臂受到的彎矩為：

而臂1 在該截面表面處的實際應變值可通過應變片測量得到：

同理，在應變片2處有：

由式（2）至式（10）可求解出未知量θ1、θ2和柔性機械臂姿態自轉角B。可以求出柔性機械臂末端在豎直方向的高度為：

其相對柔性臂在姿態變化過程中的末端[8]變形量為：

至此便計算出了姿態變化過程中柔性機械臂末端變形量。

1.4 實現農業紙帶栽種機械的柔性機械臂姿態自動檢測

為了實現本文設計方案中的柔性機械臂姿態自動檢測，就必須在姿態傳感器傳輸數據過程中添加一個從0起的標志位置。當柔性機械臂姿態發生變化后[9]，姿態傳感器每監測到一個姿勢的改變信息就會在該信息之后添加標記位，并使標記位數加1，當這些數據傳至上位機后，再由上位機通過標記位數確定兩個對稱的姿態傳感器之間所傳遞的信息是否為同一組姿態信息，隨后再進行姿態解算[10]。然后從姿態傳感器數據信息中任意選擇2 組變量，提取柔性機械臂姿態自轉角和柔性機械臂末端變形量作為關鍵變量，利用二者之間的相關性表示原始變量相關性的方式如下：

式中，P(x,y)表示待檢柔性機械臂姿態的位置信息；Px、Py分別表示在原始狀態下，待檢柔性機械臂姿態在x、y方向上的位置信息；Bx、By分別表示待檢柔性機械臂在x、y方向上的自轉角。

上位機界面如圖4 所示。當在上位機界面點擊開始按鈕時，上位機將實時接收待檢柔性機械臂姿態的位置信息，然后對標志姿態位置信息進行判斷。若位置信息相同，通過式（13）得到實時柔性機械臂姿態位置信息。若位置信息不同，故障燈會閃爍，此時需點擊重置按鈕使上位機及姿態傳感器內所有數據歸零，并以當前點作為初始點重新計算其姿態信息。至此成功實現農業紙帶栽種機械的柔性機械臂姿態自動檢測。

圖4 上位機界面

2 實驗

2.1 實驗準備

圖5 為本文設計的農業紙帶栽種機械的柔性機械臂姿態自動檢測方法的實驗裝置。柔性機械臂三維模型中的末端姿態傳感器，包括硬件部分機械結構、單片機和傳感器等，以及軟件部分舵機、傳感器控制和上位機程序等。

圖5 柔性機械臂三維模型

實驗時柔性機械臂參數如表1所示。

表1 實驗中機械臂參數

2.2 實驗說明

為了驗證本文設計的農業紙帶栽種機械的柔性機械臂姿態自動檢測方法，本文對上述方法進行了實驗分析。實驗結果則以文獻[3]中基于視覺的移動機器人室內定位和姿態檢測方法研究（方法1）、文獻[7]中一種低成本微型飛行器姿態角自動檢測方法（方法2），以及本文設計的方法進行對比的形式呈現。

實驗過程中，使用相機采集旋轉、底部、肘部、腕部四種柔性機械臂姿態的150 組彩色圖像及對應深度圖像，共計600 組實驗樣本。其中，每種柔性機械臂姿態采用50 組樣本進行姿態特征提取，取平均值構建柔性機械臂標準姿態模板庫。基于本文提出的農業紙帶栽種機械的柔性機械臂姿態自動檢測方法，對剩余400 組樣本提取姿態特征后與標準姿態模板庫中所有姿態模板進行匹配實驗。統計柔性機械臂姿態檢測錯誤次數，實驗結果如表2所示。

表2 柔性機械臂姿態檢測錯誤次數

2.3 實驗結果與討論

由表2 可以看出，其他兩種方法對于底部姿態的檢測錯誤次數較多，本文提出的農業紙帶栽種機械的柔性機械臂姿態自動檢測方法的錯誤次數明顯小于另外兩種方法，該方法的均值僅為5.25 次，平均錯誤次數小于6，而對比方法達到了10 次以上，相比于對比方法，該方法的柔性機械臂姿態檢測錯誤次數降低了4 次以上。因此，本文設計的自動檢測方法具有較高的精度，能夠實現自動控制，提供可靠的數據。

3 小結

本文提出了一種農業紙帶栽種機械的柔性機械臂姿態自動檢測方法，利用姿態傳感器實現對柔性機械臂姿態數據的全面采集，研究重點突出對于柔性機械臂姿態自轉角以及姿態變化過程中柔性機械臂末端變形量的計算，求解有效且耗時短，有更大的優勢，使得檢測方法更有序，從而為柔性機械臂自動檢測方法提供了新的設計思路和參考。本研究為今后柔性機械臂的相關研究奠定了基礎，能夠在更大范圍內得到有效應用。