分類號TP242.6密級公開UDC621.3編號102990607022碩士學位論文果樹采摘機器人控制與避障技術研究ResearchonControlandObstacleAvoidancetechnologiesofFruitHarvestingRobot

學位論文版權使用授權書本學位論文作者完全了解學校有關保留、使用學位論文的規定，同意學校保留并向國家有關部門或機構送交論文的復印件和電子版，允許論文被查閱和借閱。本人授權江蘇大學可以將本學位論文的全部內容或部分內容編入有關數據庫進行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復制手段保存和匯編本學位論文。保密□，在年解密后適用本授權書。本學位論文屬于不保密學位論文作者簽名：指導教師簽名：年月日年月日獨創性聲明本人鄭重聲明：所呈交的學位論文，是本人在導師的指導下，獨立進行研究工作所取得的成果。除文中已注明引用的內容以外，本論文不包含任何其他個人或集體已經發表或撰寫過的作品成果。對本文的研究做出重要貢獻的個人和集體，均已在文中以明確方式標明。本人完全意識到本聲明的法律結果由本人承擔。學位論文作者簽名：日期：年月日江蘇大學碩士學位論文.1.3數據采集卡果樹采摘機器人利用傳感器感知環境信息，在控制過程中需要實時的采集各傳感器的信號。傳感器輸出的信號為模擬信號，而計算機只能識別二進制的數字量，所以模擬信號在輸入計算機之前必須進行A/D轉換。數據采集卡是控制系統與外部環境的橋梁，一個典型的數據采集卡的功能有模擬輸入，模擬輸出，數字I/O，計數器/計時器等。模擬輸入是采集卡的最基本的功能。它一般由多路開關(MUX)，放大器(Amplifier)，采樣保持電路(S/H)以及模數轉換器(ADC)來實現。一個模擬信號通過上述各部分后可以轉化為數字信號。ADC的性能和參數直接影響著采集數據的質量，應根據實際測量所需要的精度來選擇合適的ADC。在控制系統設計中采集卡采用科日新KPCI-812F型號高可靠性能數據采集卡(如圖3-4所示)，它是一種基于PCI總線的數據采集卡，可直接插在IBM-PC/AT或與之兼容的計算機內任一PCI插槽中。裝有12Bit分辨率的轉換器和8入、8出的開關量接口芯片。提供雙16/單32的模擬輸入通道和8入、8出的開關量通道。A/D輸入信號范圍：、、。最高傳輸速率為132,轉換時間為，三種采樣觸發方式：定時觸發、軟件觸發和外觸發。圖3-4KPCI-812F型號高可靠性能數據采集卡3.1.4機械臂伺服電動機果樹采摘機器人機械臂主要選用以下類型伺服電機：表3-1電動機的配置方案電機額定扭矩(n.m)最大扭矩(n.m)轉速(r/s)重量(kg)伺服電機12.397.3630003伺服電機27.1621.620007.5減速器選配減速比為1：20。其承受負載范圍如圖3-5所示。11214.327.12重心位置m承重kg63.2承重kg重心位置m21.5242.9629.449.81伺服電機1伺服電機2圖3-5電機承受負載范圍3.1.5氣壓傳動裝置采摘機器人末端操作器的控制采用氣壓裝置，主要由氣泵、氣缸和活塞柱組成。氣壓傳動是利用壓縮氣體的壓力能來實現能量傳遞的一種傳動方式[23-24]，其介質主要是空氣，具有動作迅速，反應快的特點，適合于末端操作器的開合控制。典型的氣壓傳動系統有以下幾個部分組成(如圖3-6所示)：1、氣壓發生裝置氣壓發生裝置主要是空氣壓縮機，它將原動機提供的機械能轉變為氣體的壓力能。2、執行元件執行元件是以壓縮空氣為工作介質產生機械運動，并將氣體的壓力能轉變為機械能的能量轉換裝置。3、控制元件用來調節和控制壓縮空氣的壓力、流量和流動方向，使執行機構按要求的程序和性能工作。1、電動機；2、空氣壓縮機；3、氣罐；4、壓力控制閥；5、邏輯元件；6、方向控制閥；7、流量控制閥；8、行程閥；9、氣缸；10、消聲器；11、油霧器；12分水濾器氣圖3-6氣壓傳動系統的組成4、輔助元件輔助元件是使壓縮空氣凈化、潤滑、消聲以及用于元件間連接等所需要的一些裝置。3.2外部傳感器設計3.2.1末端操作器傳感器布局末端操作器通常由機械裝置和傳感器組成[26]，為了實現末端操作器快速、準確的抓取目標果實，根據簡單、有效、穩定的原則，在圖2-2所示的末端操作器實物圖上，分別安裝了位置定位傳感器、壓力傳感器、碰撞傳感器和視覺傳感器。其中位置定位傳感器采用紅外線對射開關構成；碰撞傳感器和壓力傳感器采用力敏電阻組成；視覺傳感器采用高像素的攝像頭。傳感器的安裝增強了機器人的感知外界環境信息的能力，為機器人的智能控制提供了條件。傳感器方式如圖3-7所示。圖3-7末端操作器中傳感器分布圖3.2.2位置傳感器設計機器人手爪在抓取物體前，需要知道物體的形狀特征，先進行可抓取性判別，才能進行自主操作[27-28]。農業機器人進行采摘作業中，采用視覺傳感器捕捉目標果實圖像，視覺傳感器采集圖像時，對近處的目標果實識別能力降低，不能準確提供目標果實相對于末端操作器的位置信息（雙目視覺傳感器在0-20cm處采集的圖像信息趨于模糊化）。目前，多采用在機械手爪上安裝定位裝置實現對果實的準確定位，如Monta等人設計的番茄采摘元件中應用電位器監測位置信息[29]。結合末端操作器機械結構，采用振蕩器、紅外線光電開關、和集成鎖相環路解碼器LM567[30]等器件，設計了一種能夠應用于機器人末端操作器的位置傳感器。(1)位置傳感器性質、特點末端操作器是機器人直接對目標水果進行操作的重要部件，可以利用傳感器準確確定作業對象在末端操作器中的位置，為控制器提供控制信息。因為末端操作器位于機器人手臂的最末端，它的重量、形狀對采摘作業過程存在影響，對于安裝于末端操作器上的器件應以小、輕、便于控制及準確提供果實位置信息為主要考慮因素，位置傳感器也應以此標準進行選擇、設計。本文利用光電開關作為定位裝置，只提供高、低電平兩種信號，便于實時處理。同時，光電開關選取直徑3mm的對射式紅外線發射、接收二極管，其突出優點是體積小，重量輕，安裝方便。(2)電路組成與分析在一些紅外線光電開關應用中，多使用如圖所示的電路，這種電路抗擾能力差，在光環境惡劣場合下，無法正常工作。因此，作業環境中，單純的按照圖所示的電路進行定位時不可避免的受到日光的干擾。為解決這個問題，采用振蕩器產生一定頻率的信號，作為光電開關發射端的驅動信號，使紅外線發射管發射一定頻率脈動波，同時接收端利用集成鎖相環路解碼器LM567對接收到的脈動波進行鑒相、鎖定，從而提高光電開關的抗干擾能力。發射端示意圖如圖所示，載波振蕩器由高速型四重二輸入“與非”門74HC00構成。在本電路中只利用74HC00的兩個反相器構成振蕩器，產生載波頻率的方波。經三極管放大后作為紅外線二極管的驅動信號，使紅外發射管發射頻率為的載波。圖3-8簡單的光電開關圖圖3-9發射端示意圖圖為紅外接收控制電路，圖中LM567為集成鎖相環路解碼器，采用8腳雙列直插封裝。其引腳通常分別通過一電容器接地，形成輸出濾波網絡和環路單級低通濾波網絡，2腳所接的電容決定鎖相環路的捕捉寬帶，電容越大，環路帶寬越窄，1腳所接的電容至少是2腳的電容的2倍。3腳是輸入端，要求輸入信號，腳外接的電阻、電容決定了內部壓控振蕩器的中心頻率。(3-1)8腳是邏輯輸出端，其內部是一個集電極開路的三極管，允許最大灌電流為100mA。LM567的工作電壓為4.75~9V，振蕩頻率從0.01KHz到500KHz，靜態工作電流約8mA。在本設計中我們利用LM567接收到相同頻率的載波信號后，8腳電壓由高電平變為低電平這一特性。圖3-10紅外接收控制電路位置傳感器的電路原理圖如圖所示。圖3-11位置傳感器電路原理圖工作原理：74HC00中的兩個與非門構成的振蕩器產生重復頻率約為2kHz的方波，經過三極管放大后加至紅外光電發射管，紅外光電發射管輸出固定頻率的脈動波。接收端為紅外接收三極管（兩管腳），接收到信號后經電容濾波、一級交流放大器放大后，送至LAM567鎖相環輸入端（3管腳）。調節滑動變阻器使≈2KHz，當鎖相環路解碼器輸入信號的幅度大于20mV(rms)且頻率落入鎖相環路的捕獲帶時，環路立即對輸入信號鎖定，經過LM567鑒相后，在輸出端輸出低電平。當接收端沒有接收到發射端的波形時，LM567輸入端沒有信號輸入，不能進行信號的鎖定，輸出端電壓為高電平。在實際應用中，末端操作器勺狀手柄上安裝了兩對位置傳感器，只有當兩個位置傳感器都動作時，才表示目標果實已完全進入末端操作器中，防止樹葉遮擋紅外線光電開關，而產生誤動作。3.2.3壓力傳感器設計壓力傳感器用于測量手抓抓取果實的力度，通過對力的控制達到水果采摘過程中的無損傷，在設計壓力傳感器時需注意以下問題：(1)壓力傳感器安裝于勺狀末端操作器的的內側，受水果的物理特性影響，壓力傳感器厚度不能太大，否則在抓取水果的時易損傷水果；(2)傳感器應足夠靈敏，且不受外界環境變化的影響。壓力傳感器種類繁多，考慮到將傳感器安裝到機器人手爪中，必須具有厚度小，反應迅速等特點，通過比較選用力敏電阻(FSR,forcesensingresistors)為主要器件設計壓力傳感器。力敏電阻是一種能將機械力轉換為電信號的特殊的厚高分子膜元件，它是利用半導體材料的壓力電阻效應制成的[31]。圖3-12為采用一個半球狀的(半徑10.0mm)橡皮作用在型號為FSR-402的力敏電阻(圓形有效面積直徑為12.7mm)時，器件所顯示的力-電阻特性。在低作用力時力敏電阻存在開關效應(電阻阻值從大于100KΩ突變到10KΩ)。突變隨著底層和頂層的厚度、作用力的大小、間隔裝置的厚度的增加而增加。在力-電阻特性動態范圍末端，響應特性又偏離了動力規則行為，即使力增加電阻也沒有發生太大的變化，最終飽和到一個點。圖3-13為力敏電阻的力與電壓特性曲線，從圖中可以看出，當RG的阻值選取4.7K時，力與電壓之間近似為線性關系。通過分析，力敏電阻能夠以電壓的形式反應出所受力的大小，適合用作機器人的壓力傳感器。圖3-12FSR力-電阻特性圖3-13 FSR力-電壓特性曲線在蘋果抓取過程中需設定基準抓取力，當機器人抓取力大于此力時，停止抓取工作。通過實際測量，在抓取過程中作用在蘋果上的力為4N400g時，末端操作器抓牢物體。由圖3-13知，RG=4.7K在400g作用力作用下，力敏電阻輸出電壓為2.9V，當作用力大于4N時，輸出的電壓值高于2.9V。則在應用電路中，設定基準電壓應在2.9V左右。實際應用電路圖如圖3-14所示，在電路中，FSR與RM相連組成電壓分配器，U1為電壓比較器，U1的輸出為高電平或低電平，U1同相輸入端的輸入電壓與FSR、RM組成的電壓比較器有關，當FSR所承受的力增大時，其上的輸出電壓增大。初始狀態沒有力作用時，比較器的輸出端為低電平，當比較器U1的同相輸入端的輸入電壓大于反相輸入端電壓時比較器U1輸出端觸發為高電平。這個力開關極限觸發電壓(即基準電壓)由反相輸入端的電阻R1進行設定，滑動變阻器R1構成的基準電壓也可以用兩個固定的電阻組成電壓分配器的形式代替。圖3-14實際應用電路3.2.4視覺傳感器選型視覺傳感器是機器人獲取工作環境、工作對象和機器人自身位置等信息的最基本的技術手段。相對于工業機器人而言，應用于農業作業的機器人其工作環境和工作對象更加復雜，需要更加高級的計算機視覺傳感系統與之匹配[32]。農業機器人視覺傳感器的主要任務包括1)確定機器人或末端操作器與作業對象之間相對距離；2)確定工作對象的品質、形狀和尺寸；3)機器人行走運動的視覺導航。視覺傳感器是將物景的光信號轉換成電信號的裝置。經常采用光導攝像管的電視攝像機，近年來開發了CCD和MOS器件等組成的固體攝像機。采摘機器人的機器視覺系統采用黑白CCD或彩色CCD作為視覺傳感器。為了增強檢測對象與背景的對比度，減少太陽陰影的干擾，通常采用人工光照或在CCD鏡頭前加裝不同波長的濾鏡。利用視覺傳感器，可以獲取2種不同類型的圖像：灰度圖像和彩色圖像。利用B/WCCD能獲取與檢測對象顏色無關的灰度圖像，而彩色CCD或B/WCCD加上某種波長的濾鏡則可獲得彩色圖像。無論灰度圖像還是彩色圖像都是二維圖像。對于采摘機器人視覺系統而言，不僅要探測到目標的存在，還要計算出采摘對象的空間坐標[4]。在控制系統中視覺傳感器采用高像素攝像頭，技術規格：視像解析度640(水平)×480(垂直)；鏡頭焦距為f=6.0mm；幀率軟件差值為130-300萬/幀；成像距離為20mm至無窮遠；視覺為。安裝方式為Eye-in-hand3.2.5碰撞傳感器設計(1)末端操作器用碰撞傳感器為防止末端操作器在進行采摘作業時受到障礙物的阻擋，在末端操作器的前端安裝碰撞傳感器感知障礙物信息。在使用中，碰撞傳感器只需給出障礙存在信息即可，如利用高、低電平表示障礙物的有、無。因此在設計時，采用與壓力傳感器相同的器件，型號選用力敏電阻中的FSR-408，碰撞傳感器實際應用電路為圖3-14所示電路。當碰撞傳感器碰到障礙物后給出高電平，數據采集卡采集到信號后送PC機處理，為機器人避障提供環境信息。在實際考察果樹生長環境時，有蘋果緊貼果枝生長的情況，在控制中按如下方法實現此類果實的采摘：當碰撞傳感器與前端第一個光電開關同時輸出高電平時，視為蘋果緊貼果枝生長且蘋果已進入末端操作器，可進行采摘作業。(2)采摘機器人機械手避障傳感器果樹采摘機器人工作于非結構性的、未知的和非確定的環境中，在采摘作業時對于出現的障礙物要具有實時感知的能力，以提高采摘機器人的智能程度。采用力敏電阻FSR-408型號制作碰撞傳感器用于機械臂避障中，將多個FSR-408作為碰撞傳感器安裝于機械手小臂上，實時感知采摘機器人在運作過程中的障礙物信息。安裝方式如圖3-15所示。采摘機器人運動過程中，主要控制大臂與小臂來實現果實的采摘。其中小臂的運動空間范圍較大，與障礙物相碰撞的機率較高，將碰撞傳感器安裝于小臂上能夠實現在控制運動過程中對障礙物的感知。碰撞傳感器電路采用圖3-14電路結構，工作原理如下：數據采集卡實時檢測傳感器輸出信號，對于不同方向的障礙物，觸碰相應方向的傳感器，當檢測到傳感器輸出高電平時，此方向存在障礙物，應進行避障。信號采集時，需要給各傳感器編號，以便在編程時對信號的處理。在此我們將4個碰撞傳感器按照所在位置與個數進行編號，四組傳感器按照其安裝的方位，依次編號為：CU、CR、CD、CL。圖3-15機械手碰撞傳感器安裝示意圖3.3本章小結本章根據果樹采摘機器人機械結構，采用開放式結構對機器人控制系統構成進行了選型設計。為了提高果樹采摘機器人智能水平和對外界環境信息的感知能力，設計了符合采摘機器人工作特性的傳感器，通過這些外圍傳感器，果樹采摘機器人具有圖像的獲取、果實定位、抓取力測量以及對障礙物感知等能力。第四章果樹采摘機器人控制方法研究本章首先介紹了視覺伺服控制系統的類型，然后提出了果樹采摘機器人控制方法，采用視覺伺服控制方法，建立PID運動控制器，實現機器人機械臂的控制。4.1視覺伺服控制系統分析視覺伺服是利用視覺信息控制機械手末端執行器與目標物體之間的相對位姿，或者是利用一組從圖像中提取的特征來控制機械手末端執行器與該組特征之間的相對位姿。視覺伺服控制是一門多學科交叉的研究領域，主要包括：數字圖像處理、數字信號處理、實時系統、控制理論、運動學、動力學、計算機視覺和機器人學等。常用的機器人視覺伺服控制方法一般分為基于位置的控制方式和基于圖像的控制方式[33-34]。基于位置的和基于圖像的伺服控制，它們分別包含了基于動態lookandmove的系統和直接視覺伺服系統。在基于位置的伺服控制中，從圖像中抽取特征點是在二維圖像平面上的坐標信息，并與物體和攝像機的幾何模型相結合，估計出物體與攝像機之間的位置關系，估計值與理想位置之間存在一定的誤差，用該誤差去計算機器人系統的控制信號，實現在3D任務空間內的機械手伺服控制。而在基于圖像的視覺伺服控制系統中，伺服控制直接根據目標物體特征點在像平面上的當前位置和理想位置之間的誤差而在圖像空間內進行的。動態時lookandmove控制結構中利用了關節角的實時反饋，而直接視覺伺服系統PBVS和IBVS則沒有利用關節反饋信息。因為大多數報道的視覺伺服系統是基于動態lookandmove系統結構的，而且沒有與直接視覺伺服系統之間加以區分，皆稱之為視覺伺服系統。各種控制系統的結構如圖4-1至4-4所示。圖4-1動態基于位置的lookandmove系統框架圖4-2動態基于圖像的lookandmove系統框架圖4-3基于位置的視覺伺服的系統框架圖4-4基于圖像的視覺伺服的系統框架基于位置的視覺伺服控制主要優點是直接在笛卡爾空間控制機械手的運動，另外它把視覺重構問題從機器人控制中分離出來，這樣可以分別對二者進行研究。但這種方法一般需要對視覺系統和機器人進行標定，要對圖像進行解釋。基于圖像的視覺伺服控制，其伺服誤差直接定義在圖像特征空間，即攝像機觀察到的特征信息直接用于反饋，不需要進行位姿估計，因此對攝像機標定誤差相對不敏感。基于圖像的控制系統的主要缺點為：計算圖像雅可比矩陣J需要估計目標深度，而深度估計一直是計算機視覺中的難點；攝像機位置可能收斂于局部最小點，而非理想值；跟蹤過程中，圖像雅可比矩陣可能存在奇異值，使系統不穩定。4.2采摘機器人控制策略圖4-5為3-D空間中的果實在攝像機中形成的透視投影，Oc為攝像機的光學中心，相應的攝像機坐標為，這個透視投影圖形描述了3-D坐標中的目標果實G（在空間坐標系中的表示）與其在圖像平面投影g(在圖像平面中的表示)之間的轉換關系，這個關系式可以由式(2-1)-(2-4)描述。攝像機捕捉的二維圖像中以右上角為原點，用、表示其橫、縱坐標，選定目標果實在圖像中投影中心坐標與圖像中心坐標(，)之差作為圖像的特征。從公式(2-4)、(2-13)-(2-15)以及圖4-5目標果實的投影關系可以看出，采摘機器人關節控制中關節角的變化引起目標果實圖像特征的變化，而關節角，的改變，將引起目標果實圖像特征的變化。圖4-53-D空間中的果實在攝像機中形成的透視投影示意圖在控制時，將果樹采摘機器人控制過程分為兩步：在作業的初始階段(采摘機器人尋找目標果實)，通過調整腰部、大臂、小臂關節角度，使得末端操作器正向于目標果實，完成初始定位任務；第二步，通過伸長棱柱關節，使末端操作器靠近目標果實，實現采摘。在初始階段中，主要控制機械臂的運動，使目標果實圖像質心與圖像中心重合，從而實現末端操作器正向于目標果實。具體按照如下步驟對果樹采摘機器人進行控制：首先，驅動履帶式平臺使機械手靠近果樹，利用攝像機捕捉環境信息，攝像機的作用是將外界三維環境信息轉換為二維平面圖像信息，將目標果實映射到二維圖像中，經圖像處理軟件進行處理得到目標果實在圖像中的質心坐標，并與圖像中心坐標(,)相比較，得出質心相對于圖像中心坐標的像素值之差，。其次，計算為使像素值之差ex，ey等于0，即使圖像中心與目標果實質心重合時，機器人關節所需要移動的角度。式(4-1)給出了目標定位控制過程中，腰部、大臂和小臂關節角度變化量與像素值之差，之間的換算關系。(4-1)其中，分別為腰部、大臂、小臂需要調節的關節量；為圖像中目標果實質心與圖像中心的誤差，單位為：；分別為大臂和小臂的關節控制參數；為運動一像素關節所需要走的角度，單位為：度/。4.3運動控制器設計PID控制是控制工程技術成熟、應用廣泛的一種控制策略，經過長期的工程實踐，已形成了一套完整的控制方法和典型的結構。它不僅適用于數學模型已知的控制系統，而且對于大多數數學模型難以確定的工業過程也可應用。PID控制參數整定方便，結構改變靈活，在眾多工業過程控制中取得了滿意的應用效果。所謂的PID控制，就是對偏差信號進行比例、積分和微分運算變化后形成的一種控制規律，即(4-2)式中：——比例控制項，為比例系數；——積分控制項，為積分時間常數；——微分控制項，為微分時間常數。4.3.1PID數字控制器設計原理在模擬控制系統中，系統的控制器是連續模擬環節，亦稱模擬調節器。而在數據控制系統中，則用數字控制器來代替模擬調節器。其控制過程是首先通過模擬量輸入通道對控制參數進行采樣，并將其轉換成數字量，然后計算機按一定控制算法進行運算處理，運算結果由模擬量輸出通道輸出，并通過執行機構去控制生產過程，以達到期望的效果。這里，計算機執行按某種算法編寫的計算機程序，實現對被控對象的控制和調節，被成為數字控制器。數字控制器的設計有兩種方法[35]。一種是在一定條件下，把計算機控制系統近似看成模擬系統，用連續系統的理論進行分析和設計，再將設計結果轉變為計算機控制算法，這種方法稱為模擬化設計方法，又稱間接設計方法。另一種是，把計算機控制系統進行適當的轉變，變成純粹的離散系統，用變換等工具進行分析設計，直接設計出控制算法，該方法稱為離散化設計方法，又稱直接設計方法。直接設計法完全根據采樣系統的特點進行分析與綜合，并得出相應的控制規律，所以它比模擬化設計更具有一般性。但要求明確采用系統的性能參數。間接法立足于連續系統的設計，并在計算機上采用數字模擬的方法來實現，其優點是可充分運用工程設計者熟悉的各種連續系統的設計方法和經驗。前提條件是系統采樣周期必須滿足采樣定理。系統采用的高速攝像頭，采集頻率為60fps，根據采樣定理，只要運動目標不做高于30Hz的震蕩運動，本系統就滿足該要求。4.3.2PID數字控制器程序設計模擬化設計方法的基本思路是，當系統采用頻率足夠高時，采用系統的特性接近于連續變化的模擬系統，因而可以將整個系統看作是連續變化的模擬系統，從而用域的方法設計校正裝置，再使用域到域的離散化方法求得離散傳遞函數。設計的實質是將一個模擬調節器離散化，用數字控制器取代模擬調節器。由于視覺伺服控制系統是一種采樣控制系統，它只能根據采樣時刻圖像數據計算當前目標位置偏差來得到控制量。因此，為了使該控制系統能實現式(4-2)，必須將其離散化。由于數字控制器是在線進行控制的，對實時性要求較高，所以必須采用簡單、可靠和足夠精確的方法。常用的方法有差分變換法、零階保持器法和雙線性變換法[35]。令：將式(4-2)離散化并整理得到(4-3)式中：——積分時間常數，——微分時間常數，——第次運動控制器誤差輸入值果樹采摘機器人PID控制器原理圖如圖4-6所示。圖4-6PID控制器原理圖果樹采摘機器人數字PID控制器輸出計算公式：(4-4)其中：——為控制器輸出值——第n個采樣時刻位置誤差——第n個采樣時刻目標位置——第n個采樣時刻實際位置——第n個采樣時刻累積誤差值——當前目標速度——當前目標加速度B——電機靜差補償4.3.3數字PID控制器參數整定法PID控制器的參數整定是控制系統設計的核心內容，它是根據被控過程的特性確定PID控制器的比例系數、積分時間和微分時間的大小。國內外關于PID參數整定方法已有很多論述文章[36-37]。PID控制器參數整定的方法很多，概括起來有兩大類：一是理論計算整定法，它是根據系統的數學模型，經過理論計算確定控制器的參數。這種方法得到的計算數據未必可以直接使用，還必須通過工程實際進行調整和修正。二是工程整定法，它主要依賴工程經驗，直接在控制系統的試驗中進行，且方法簡單、易于掌握，在工程中被廣泛采用。PID控制器參數的工程整定方法主要有臨界比例法、反應曲線法和衰減法。其共同特點都是通過試驗，然后按照工程經驗公式對控制器參數進行整定。但無論采用哪一種方法所得到的控制器參數，都需要在實際運行中進行最后調整與完善。本文采用了實驗湊試法對PID參數進行了整定。實驗湊試法也是常用的一種PID參數手動調整方法。實驗湊試法是通過閉環運行或模擬，觀察系統的響應曲線，然后根據各參數對系統的影響，反復湊試參數，直至出現滿意的響應，從而確定PID控制參數。實驗湊試法的整定步驟為“先比例，再積分，最后微分”。(1)整定比例控制將比例控制作用由小變到大，觀察各次響應，直至得到反應快、超調小的響應曲線。(2)整定積分環節若在比例控制下穩態誤差不能滿足要求，需加入積分控制。先將步驟(1)中選擇的比例系數減小為原來的50-80%，再將積分時間置一個較大值，觀測響應曲線。然后減小積分時間，加大積分作用，并相應調整比例系數，反復試湊至得到較滿意的響應，確定比例和積分的參數。(3)整定微分環節若經過步驟(2)，PI控制只能消除穩態誤差，而動態過程不能令人滿意，則應加入微分控制，構成PID控制。先置微分時間，逐漸加大，同時相應地改變比例系數和積分時間，反復試湊至獲得滿意的控制效果和PID控制參數。4.4控制系統軟件設計果樹采摘機器人控制系統的軟件設計主要考慮控制實時性和系統開放性兩個方面的問題。控制系統的操作平臺選用Windows2000，它具有良好的健壯性和安全性，(1)軟件結構圖4-7為我們所設計的與圖3-1相對應的果樹采摘機器人采摘系統的軟件結構。它由用戶操作平臺、圖像采集程序、圖像處理程序、用戶應用程序、VC++函數庫和GT運動函數庫組成。由于用戶操作平臺建立在工業控制計算機上，控制系統對用戶具有全開放性，用戶可以通過交互式平臺對機器人本體進行基本操作和在線調試，而且還可以通過常規VC++語言離線編程環境，進行各種控制算法以及圖像處理算法的研究。(2)控制程序流程圖根據采摘機器人工作過程、系統軟硬件構成，利用VC++軟件，編寫控制界面和控制程序。其中，運動控制函數直接調用GT運動函數庫中的函數，GT運動控制器提供了DOS下的運動函數庫和Windows下的運動函數動態鏈接庫。Windows下的動態鏈接庫共三個文件，ISA卡：GTDLL.h，GTDLL.lib，GTDLL.dll；PCI卡：GT400.h，GT400.lib，GT400.dll，這些文件是用VC++6.0編寫的。在本課題中我們采用固高PCI運動控制卡，在VC環境中進行編程。VC軟件中PCI卡的使用：圖4-7果樹采摘機器人采摘系統軟件結構框圖1、在用戶程序中加入：#include“GT400.h"2.在VC環境菜單中，選擇Project--Setting--Link，在Object/Librarymodules中輸入GT400.lib然后用戶即可在程序中調用動態鏈接庫中的函數，按照控制算法編寫相應的運動控制程序。控制程序流程圖如圖4-8所示。圖4-8果樹采摘機器人控制程序流程圖4.5本章小結本章分析了視覺伺服控制系統類型，結合果樹采摘機器人機械結構，采用兩步法控制機器人機械臂的運動，在初始位置采用調節腰部、大臂、小臂的關節運動精度，使末端執行器正向于目標果實；第二階段，通過棱柱關節的延伸，使末端操作器接近目標果實。介紹了數字PID控制器的設計方法，在視覺私服控制系統中建立PID數字控制器，應用于果樹采摘機器人機械臂的控制。第五章果實采摘機器人避障方法探討5.1引言路徑規劃即避障技術是機器人研究領域中的一個重要分支。所謂機器人的路徑規劃，就是依據某個或某些優化準則(如工作代價最小、行走路線最短、行走時間最短等)，在其工作空間中找到一條從起始狀態到目標狀態的能避開障礙物的最優路徑[38]。傳統避障方法有：1)C-空間法為了簡化問題，通常采用“結構空間”來描述機器人及其周圍的環境，這種方法將機器人縮小為點，將其周圍的障礙物及邊界按比例相應地擴大，使機器人點能夠在障礙物空間中移動到任意一點，而不與障礙物及邊界發生碰撞。2)圖搜索法圖搜索方法中的路徑圖由捕捉到的存在于機器人一維網絡曲線(稱為路徑圖)自由空間中的節點組成。建立起來的路徑圖可以看作是一系列的標準路徑。而路徑中的初始狀態和目標狀態同路徑圖中的點相對應，這樣避障的問題就演變成在這些點間搜索路徑的問題。3)人工勢場法傳統的人工勢場法把移動的機器人在環境中的運動視為一種在抽象的人造受力場中的運動，目標點對移動機器人產生“引力”，障礙物對移動機器人產生“斥力”，最后通過求合力來控制移動機器人的運動。但是，由于勢場法把所有信息壓縮為單個的合力，這樣就存在把有關障礙物分布的有價值的信息拋棄的缺陷，且易陷入局部最小值。目前避碰規劃方法主要還是基于上述方法展開的。當然，還有許多其他的方法，如：Voronoi圖、虛擬接觸力、基于運動學和動力學約束的避碰規劃、N對象樹、Wall-Following等[40-44]。但從文獻的數量上看，主要還是自由空間法和人工勢場法較多，因此，下面對這兩種方法進行詳細介紹。5.2C-空間法Lozano-Perez提出了基于C-空間的自由空間法[45-46]。以機械臂的關節軸為坐標系建立C-空間(ConfigurationSpace)，將障礙物映射到C空間，形成C空間障礙。那么，在C空間內C空間障礙的補集，就對應自由空間，自由空間內的點代表不與障礙干涉的機器人構形，而C空間障礙內的點代表與障礙干涉的機器人構形。這實際就是構造了一個虛擬的數據結構，把運動的物體，障礙物及幾何約束條件關系作了等效的變換，簡化了問題的求解。也就是說，在C-空間中，機器人手臂的每個位姿可以表示為一個點，C-空間中機器人手臂與障礙物發生碰撞位姿的集合構成C-空間障礙，求出C-空間障礙后，路徑規劃問題就轉化為求出從初始位姿點到目標位姿點的不與C-空間障礙發生碰撞的路徑問題。基于C-空間避碰規劃的自由空間法的一般步驟是：首先，要建立C-空間；其次，確定單元的連通性，建立搜索樹；然后，確定搜索方法；最后，進行路徑優化。自由空間法的優勢是：通過求解整個C-空間，使得自由空間、障礙空間一目了然，因而，可以按任何性能指標搜索路徑，且具有完備解。它存在的主要問題是：1)如何快速地建立C空間。在直角坐標空間中，障礙物的形狀、大小是不變的，而在C-空間中，隨障礙物的運動，C-空間障礙的形狀、大小是變化的。因而，對于運動的障礙物，需要在線建立C-空間，而這要花費大量的時間，這是自由空間法最大的限制因素。2)障礙的C空間只能通過離散化求得，而難以獲得C-空間障礙的解析表達式，因而，為了提高精度，要占用大量的內存。3)對于關節數較多的機械臂，C空間自由路徑的搜索也將花費較多的時間。對于多關節機器人，Gupta等提出順序求解法[47]。特點是在避碰規劃中，將N維連桿的避碰問題轉化為一個一維和個二維連桿的避碰問題，但這種方法不具有完備解。其思想是這樣的：首先，離散化關節角，并求取連桿從當前關節角到目標關節角無碰的運動區域；離散化關節角2，當連桿2的參考點(取連桿2上關節2轉軸與連桿1的交點為參考點)在其自由區域運動(在關節的無碰運動區域)時，確定連桿2從當前關節角運動到目標關節角的無碰軌跡，并修改連桿1的無碰軌跡；離散化關節角3，當連桿3的參考點(取連桿3上關節3轉軸與連桿2的交點為參考點)在其自由區域運動(在關節2的無碰運動區域)時，確定連桿3從當前關節角運動到目標關節角的無碰軌跡，并修改連桿1、和連桿2的無碰軌跡；……，如此順序求解各個連桿的無碰軌跡，并對當前連桿以前的關節角無碰軌跡進行修改，最后得到連接初始點與目標點各個連桿關節角的無碰區域，從中選取最佳的路徑。5.3人工勢場法人工勢場法[39]是Khatib于1986年提出的，其基本思想是構造這樣的人工勢場，使得在該勢場中運動的機器人受到其目標位姿引力場和障礙物周圍斥力場的共同作用，無碰撞路徑規劃可以通過搜索函數的下降方向來實現。人工勢場法雖然不能保證全局最優，但是其避障勢函數易于構造，計算時間短，便于實時控制，因而，自Khatib等人首次提出人工勢場法以來，基于人工勢場法的避障規劃的研究已取得了許多成果。從避障考慮，引力勢場作用的范圍較大，而排斥勢場只是作用在局部范圍內，距障礙較遠的區域不受障礙排斥勢場的影響，因而，這種方法也稱為局部方法，因為它只解決局部空間內的避障。勢函數法主要包括下述幾個關鍵部分：障礙的幾何模型描述；距離的計算；勢函數的定義；關節驅動力矩的求解。關節機器人進行“自運動”躲避障礙物時，最重要的是需要構造出其避障勢函數。Mohri等人提出的一種機器人避免與工作空間內的多個障礙物發生碰撞的避障勢函數構造法，其構造過程如下：假定機器人的連桿均為直桿，工作空間的每個障礙物都可以包含在一個球體中，則可利用機器人和障礙物之間的幾何關系(如圖5-1所示)來構造避障勢函數，連桿與障礙物之間的距離為：(5-1)式中：—障礙數；n—關節連桿數；—障礙物的位置矢量；—關節j的位置矢量。圖5-1機器人機械手與障礙物位置示意圖關節與障礙物之間的距離為：(5-2)避障勢函數為：(5-3)當且位于和之間時，，否則=0；當時，，否則=0；和為正的常數；為球體的半徑；為安全因子；為連桿j經過障礙物i的中心垂線的垂足。人工勢場函數的優勢在于相對于自由空間法而言更適合于動態環境，以及多關節機械臂的避碰路徑規劃。而其存在的主要問題是：1)缺乏全局信息，因此對局部最小值無法處理。當機器人處于局部最小值位姿時，將停止不前。2)障礙物的近似描述。為了簡化距離求解，用規則的幾何體來近似描述連桿和障礙物，因此，需要對多面體進行合理的分解和組合，并保證盡可能少地浪費自由空間。3)測試點的選擇。局部方法只考慮末端和控制點(離障礙最近點)，而控制點在移動機器人剛體姿態變化或關節式機械臂運動時是變化的，且控制點的個數也可能是變化的，因此，在求解總勢函數時，必須作出相應的調整。5.4果樹采摘機器人避障方法目前采摘機器人的自動化、智能化程度還沒有達到農業生產的要求[48]，特別是基于避障的路徑規劃算法并沒有很好解決，采摘成功率以及采摘速率難以達到實際要求，阻礙了采摘機器人在實際中的應用[49]。機器手與移動機器人不同，它是由桿件串連起來的，工作過程中桿件和末端執行器都需要避障。Perdereau提出的避障方法中，假想每個障礙物都有安全區域，當機械手靠近障礙物時，在安全區內有一彈簧-阻尼系統產生排斥機械手的虛擬力。隨著機械手移近障礙物而增加，當虛擬力達到預定值時。機械手便遠離障礙物作回退運動，機械手位置的控制轉化成力的控制問題[50]。Thomas采用人工勢函數或類似人工勢函數的方法進行實時自動避障控制，可以實現整個機械手的避障，為得到關節力矩，計算斥力必須將笛卡爾能量函數投影到關節空間[51]。避障方法還有如Gilbert等研究的計算機械手與障礙物之間歐幾里德距離的方法，這種方法對于形狀不規則的物體計算很復雜。SuIIChoi采用可避障指標進行避障，需要計算各關節的邊界力矩[52]。封岸松等采用偽逆矩陣法，以障礙物與機械手之間的距離作為性能指標，將障礙物包含在一個球體中，進行避障控制[53]。用球體來近似一個物體。這種方法會減少機械手的工作空間。另外，避障方法還有QP方法，遺傳算法等，算法較復雜，耗費時間，實時在線性差。在農業收獲機器人避障方法研究中，蔡建榮等采用基于概率地圖的路徑規劃方法，運用啟發式搜索算法對水果收獲機器人機械臂運動路徑進行實時規劃[54]。戈志勇等人將神經網絡方法應用于果樹采摘機器人的避障路徑規劃中，分析了采用神經網絡描述果樹收獲機器人工作環境的基本思路，對農業機器人工作環境的描述具有一定的參考價值[55]。實際上，避障并不需要計算障礙物與機械手桿件的最小距離。只要保證機械手上的點不在障礙物之內即可，為了實時感知障礙物信息，將碰撞傳感器裝置安裝于小臂上，通過小臂的運動感知障礙物信息。此種方法不用計算障礙物與小臂的距離，直接確定障礙物相對于手臂的位置，實時避障性能高，有利于采摘機器人避障性能的提高。本文采用將采摘工作空間中障礙物映射到關節空間(C-空間)的方法，結合果樹生長環境中障礙物的特點，通過計算機械手關節連桿與障礙碰撞的臨界角，由果樹生長環境中的障礙物均可由個、個或個點的臨界碰撞角表示的工作空間到C-空間轉換的計算方法，實現果樹采摘機器人的避障[56]。5.4.1采摘環境分析在果實采摘過程中，障礙物包括擋在目標果實前的未成熟的果實、莖稈、支撐桿、葉子等，葉子質量較小、柔度較高，對機械手避障路徑規劃的影響可以忽略不計。在此我們只考慮2種類別的障礙物：規則直線型莖稈和規則直線型撐桿。果實采摘機器人利用五自由度機械手進行采摘作業，其中第一個自由度為升降自由度，用來調節機械手相對于果樹高度位置，第二個自由度用于調整末端執行器在導航小車方向的位置，因這個位置可由導航小車完成，第五自由度為棱柱關節，通過它將末端操作器送達目標果實，故只需要考慮第三、第四個自由度的角度變化，即通過控制第三、四自由度的角度變化而使機械手將末端執行器順利朝向于目標位置。圖5-2為果實采摘機器人工作空間仿真圖，這個工作空間仿真圖是在2-1所示的機器人在蘋果樹一側的果園作業通道內移動2米，機械臂不產生干涉的情況下，運動相應角度得到的末端執行器的工作空間。綠色區域表示蘋果樹的生長范圍，是一個半徑為2.2米的半球體；灰色區域為機械手的運動空間。圖b所示為機器人靠近果樹進行采摘時的情況，對于果樹內部的果實，只需小臂進入果樹內部進行采摘作業，因此在進行避障時，只考慮小臂(a)(b)圖5-2果樹采摘機器人工作空間仿真圖5.4.2C-空間障礙邊界建模C-空間障礙的邊界是由簡單封閉曲線構成的，稱為C-邊界。機器人與障礙物的碰撞檢驗算法歸結為兩類：離散檢驗法和掃描體法，對于求解C-空間障礙來說，只需要碰撞區域的邊界，即一系列的臨界碰撞點。為此，作如下定義：設連桿L前面的關節值已定，關節的運動范圍為[-π，π]，連桿L與點P發生碰撞一般有兩個關節角：連桿逆時針轉動時與P接觸形成的關節角，稱為下臨界碰撞關節角，以表示；連桿順時針轉動時與點P接觸形成的關節角，稱為上臨界碰撞關節角，以表示；臨界碰撞關節角是指連桿與障礙接觸時形成的關節角。圖5-3所示為點P對于連桿形成的上臨界碰撞角和下臨界碰撞角。在圖5-4中，對于障礙物(線段)上端點P，是存在的，而實際上是不可能出現的。當連桿與障礙物發生碰撞時，有兩個撞點P和，碰撞點的或就是障礙的C-邊界點。因此對于圖5-4所示的情況，只需兩個碰撞點就可以確定其碰撞區間。圖5-3上下臨界角示意圖圖5-4有效臨界碰撞角如果能求得障礙與機器人的碰撞點，則由碰撞點的和就可求得C-邊界的上界點和下界點，這是求C-邊界的基礎[57]。5.4.3采摘機器人小臂C-空間障礙及計算果樹采摘機器人機械手在工作空間中障礙物主要為果樹枝桿和直線型撐桿，果樹枝桿按照果園種植方式不同而有所不同。在新式果園中，果樹的枝桿都經過統一的修剪，成垂直狀以不同的直徑自低向高處生長，果樹與果樹之間種植間隔要求為3m，因此提供的工作空間比較大能夠達到3m左右；在傳統式的果園中，果樹的枝桿形狀大小不一，分布沒有規律，一般底部枝干粗壯，頂部細小，果樹以平均6m的距離種植，而提供的工作空間距離僅為0.8m。相比較而言，新式種植方式較傳統型種植方式在避障上考慮的障礙物較少、難度較小，主要為細枝干，又從圖5-2果樹采摘機器人工作空間仿真可以看出，機器人對果樹內部果實的采摘，主要通過小臂和末端操作器進行作業；對于傳統型果樹而言，在采摘中需要考慮整個采摘機器人在果樹環境中的路徑規劃。本課題只考慮新式蘋果種植園的情況，因此在討論避障時以小臂避障為主。小臂避障時采用圖3-15所示的碰撞傳感器，實時感知障礙物，通過C-空間障礙算法進行實時避障。在研究C-空間障礙計算中，以點障礙物的C-空間計算為基礎，展開線段式障礙物算法的論述。(1)點C-空間障礙計算方法根據采摘機器人機械手的特點，其第二、第三關節可以看作是一個平面R-R型機械手。因此下面障礙物是指與采摘平面垂直的莖稈或撐桿，線段型障礙物是指位于采摘平面上的莖稈或撐桿。采摘機器人R-R機械手及其軸上點障礙物示意圖如圖5-5所示，為連桿長度，為連桿寬度。圖5-5平面R-R機械手及其軸上點障礙物示意圖這個機械手的工作空間是x-z平面以原點為中心的子集。先假設機械手沒有關節限制，因為2個關節能夠無限制地旋轉，所以在C空間應該是周期性的。對于x軸上的點，則點P對形成障礙，考慮點:，由圖5-5所示幾何關系，可得出其臨界碰撞角度公式為：(5-4)(5-5)在這里只考慮連接連桿與的關節2在軸上方的情況(上肘)，關節2在軸下方(下肘)的情況類似，只需要改變公式中的符號即可。其中為和的回轉中心到與軸碰撞點之間距離，須在區間內。對于平面內任一點空間的轉換，在這里采用極坐標系來表示平面上任一點的坐標。由坐標系的旋轉變換可得：(5-6)(5-7)由此可知，在半徑相等的情況下，角度的變化不改變空間障礙的形狀，僅改變在空間中的位置。(2)線段C-空間障礙計算方法設線段，其中、，線段方程為。設坐標圓點到線段所在直線的距離為，，。當，線段與機械手無碰撞。時，設機械手第二關節的關節角為(圖5-6中的)，這時機器人的“掃描”(運動)范圍最大。假設以這種方式順時針旋轉與線段相交，交點為，其中。現根據與、的大小關系來分析由點擴展到線段的C空間障礙的計算方法。圖5-6平面R-R機械手和線段型障礙示意圖(1)當時此時接觸點在線段型障礙物上，即機械手以最大掃描范圍順時針運動時，首先機械手末端點與圖中的點相接觸，如上圖5-6所示的情況(為了下面幾何分析方便，圖中并沒有取零值)。這時線段的C-空間障礙可以轉換為3個點的C空間障礙的計算：點的上臨界碰撞角、點的下臨界碰撞角和的下臨界碰撞角。其中點是與機器人的連桿相接觸，與上述的情形一樣，所以C-空間障礙的計算公式即為(5-4)、(5-5)的C-空間障礙計算公式。而由于與是與機械手的末端點相接觸，因此與點臨界碰撞角計算公式有些不同。根據圖5-6所示幾何關系，可以得到關節2臨界碰撞角：(5-8)(5-9)其中，。(2)z<z′或z′<z1時此時交點在線段型障礙物所在直線上，這時線段的C-空間障礙轉換為2個點的C-障礙的計算：點的上臨界碰撞角和點的下臨界碰撞角，且由于此時兩點均是與機器人連桿的邊相接觸，所以2個點的臨界碰撞角計算公式和(5-8)、(5-9)一樣。得到C-空間障礙后，對C-空間障礙進行柵格化，然后利用人工智能中的搜索算法、遺傳算法等啟發式搜索算法，搜索一條連接初始位姿和目標位姿而不與C-空間障礙碰撞的自由路徑，也即一組關節角的取值，機械手各關節選取此組關節角，采摘機械手可以將末端執行器從初始位置順利移動到目標位置，而不與采摘環境中的障礙物相碰。5.5本章小結本章主要討論了機器人常用的避障策略，根據果樹采摘機器人工作環境和特性，提出了采用C-空間法實現果樹采摘機器人避障，并進行了初步的探討。第六章實驗及結論本章首先建立了傳感器試驗平臺，對位置傳感器、壓力傳感器電路工作性能進行了驗證。其次，以固高兩維數控轉臺為實驗平臺，對控制方法進行了驗證。6.1傳感器實驗本部分主要對位置傳感器、壓力傳感器電路進行實驗，實驗平臺如圖6-1所示。包括電源、電路板、末端操作器(已安裝傳感器)、示波器等。圖6-1傳感器實驗平臺6.1.1位置傳感器實驗根據位置傳感器工作方式，進行末端操作器接近蘋果時的試驗。按照圖3-11搭建電路，接通電源后，在末端操作器沒有靠近蘋果時，用示波器檢測到紅外發射端發射固定頻率為的方波，如圖6-2所示，接收端接收到的波形如圖6-3所示，從圖中可以看出發射端發射的脈動波被接收端準確的接收到。波形經放大濾波之后接LM567輸入端，其波形如圖6-4所示。通過觀察，接收端、發射端及LM567輸入端的波形頻率皆相同。調節接收部分的滑動變阻器，使LM567自身頻率與輸入端頻率相同，這個頻率可通過測5管腳上的頻率得出，如圖6-5所示，其頻率與輸入端頻率相同。由集成鎖相環解碼器LM567接收到落入自身頻帶的信號后輸出低電平的特性，電路輸出端8引腳信號如圖6-6為低電平，此時可視為目標果實還沒有進入末端操作器。圖6-2發射端波形圖6-3接收端波形圖6-4LM567輸入端波形將末端操作器逐漸靠近蘋果，當蘋果進入末端操作器兩勺狀手柄之間時，使發射端發射的波形不能被接收端接收。使得LM567輸入端波形頻率不能落入環路帶寬中，這時8引腳給出高電平，如圖6-7所示。圖6-5LM567自身頻率圖6-6輸出端8引腳信號圖6-7輸出端高電平信號實驗結果表明，在末端操作器接近蘋果的過程中，位置傳感器能夠準確的判斷蘋果相對于末端操作器的位置。6.1.2壓力傳感器實驗首先，通過實驗選取基準電壓值。通過測量得到在蘋果抓取過程中，末端操作器抓牢果實時，力敏電阻上的電壓達到3.14V，設定基準電壓值稍小于此電壓值，通過實驗比較設定基準電壓值為2.94V。按照壓力傳感器的工作原理，當壓力傳感器上沒有承受作用力或承受的作用力較小時，比較器的正相輸入端電壓小于基準電壓值，傳感器輸出端為0V；當作用力作用于力敏電阻，使得力敏電阻輸出電壓大于比較器負相端基準電壓時，壓力傳感器對外輸出電壓值為0V，表示末端操作器已抓牢果實。力敏電阻選用FSR_416，按照圖3-14，搭建實驗電路，采用5V直流電壓源供電。首先，蘋果進入末端操作器，而沒有進行抓取，此時沒有力作用于力敏電阻上，力敏電阻上的電壓值為0V(如圖6-8所示)，壓力傳感器輸出值也為0V。在驅動末端操作器閉合的過程中，有較小的力作用于力敏電阻，力敏電阻兩端的電壓值為2.65V（如圖6-9所示），因為基準電壓為2.94V大于此時的電壓值，所以傳感器輸出為0V(如圖6-8所示)；繼續驅動末端操作器閉合，有較大作用力作用于力敏電阻上，力敏電阻對外輸出電壓，此時用力約為4N（約等于抓取果實時的適宜力），對外輸出電壓值達到3.14V（如圖6-10所示），此電壓值也是電壓比較器LM393的輸入端電壓值，此值大于基準電壓2.94V(圖6-11所示)，比較器輸出端輸出為5V，即傳感器的輸出電壓值（如圖6-12所示）。圖6-8無作用力時電壓值圖6-9較小作用力時電壓值圖6-10較大作用力時電壓值圖6-11基準電壓圖6-12傳感器輸出電壓值實驗結果證明壓力傳感器能夠準確檢測到末端操作器抓牢蘋果，給出穩定的電壓信號，其準確性能夠滿足實際的應用要求。在控制系統中，可以采用數據采集卡采集傳感器的輸出信號，作為控制系統控制信號，對末端操作器的開、合進行實時控制。6.2運動控制實驗在本課題的研究過程中，機器人機械臂沒有完成制作，因此在實驗階段采用固高公司生產的兩維數控轉臺作為實驗設備進行機械臂控制實驗。PAN&TILT兩維數控轉臺是一種能夠同時繞鉛垂軸和水平軸旋轉的機械工作臺，簡稱PT轉臺。在果樹采摘機器人初始定位作業中，可以將其視為腰部左、右旋轉，機械臂上、下旋轉的兩維轉臺。因此，可以采用PT轉臺進行果樹采摘機器人初始階段定位運動控制實驗。6.2.1運動控制方法驗證在4.2節中我們提出了果樹采摘機器人視覺伺服控制方法，本實驗通過控制固高PAN&TILT兩維數控轉臺的運動，來觀察相應關節軸的運動、圖像坐標系的變化與圖像中目標質心的變化之間的關系，達到驗證果樹采摘機器人控制方法準確性的目的。實驗設備如圖6-13所示。其中，在轉臺上安裝能夠采集彩色圖像的攝像頭，通過USB數據線與工控機相連，利用編寫的圖像捕捉程序驅動攝像頭捕捉環境信息，轉臺正對的圖像為實地考察果園時采集的蘋果圖像，將其作為實驗對象。圖6-13控制方法驗證實驗裝置具體實驗過程如下：1、利用VC++編寫的圖像處理程序對采集到的果樹圖像進行處理，根據所提出的控制方法編寫運動控制程序。控制程序運行后控制界面如圖6-14所示，右側為攝像頭捕獲的實時圖像，當程序開始運行時，左側方形區域顯示圖像中心向目標果實質心運動的過程以及完成定位任務后圖像中心與目標果實質心重合的結果。2、系統的標定基于位置的視覺伺服控制，坐標偏移量是坐標值，這個數值不能直接來當作控制量，要通過對系統的標定，轉換為實際移動角度，根據實際移動角度和各關節轉軸運動精度推導出各關節要轉動的脈沖數。本系統的標定，就是測出攝像機視野的實際尺寸，計算出每個象素對應的實際角度。文獻[58]提供了一種系統標定方法。本系統經過標定，測得每個象素對應。圖6-14實驗控制界面3、實驗結果在此實驗中，通過攝像機捕獲圖像，經過圖像處理得出目標圖像質心位置與圖像中心坐標的信息，并將這兩個量所得到的像素之差轉換為兩軸的運動量，通過控制兩轉軸的運動實現圖像中心位置趨向于圖像中目標質心坐標位置的運動，最終實現圖像的中心坐標運動至圖像質心坐標，從而論證了本文所提出的控制方法能夠實現末端操作器正向于目標果實。圖6-15所示為轉臺正向于第一個目標果實。其中，在圖像處理程序中將目標果實質心位置采用藍色十字標出，圖像中心位置采用紅色十字標出，以便于觀察。圖6-15目標定位1控制界面運行結果果樹采摘機器人在采摘過程中，完成第一個果實的采摘后應繼續對其他果實完成圖像捕捉、目標定位、果實采摘。在此將圖6-15中拿走第一次定位的果實(假設對其完成了采摘)，再次進行目標定位，定位后的結果如圖6-16所示。從圖6-16中可以看出，攝像頭捕捉到的圖像經過圖像處理后，給出了新的目標果實的位置信息，并且控制臺準確的完成了目標果實的定位任務。圖6-16目標定位2控制界面運行結果按照此步驟，遮住已定位的果實，再次進行目標定位，PT平臺依次對圖像中的所有蘋果完成了圖像的處理、定位任務，結果如圖6-17所示。(a)目標定位3控制界面運行結果(b)目標定位4控制界面運行結(d)目標定位5控制界面運行結果(e)目標定位6控制界面運行結果(f)目標定位7控制界面運行結果(g)目標定位8控制界面運行結果圖6-17目標果實定位結果通過以上實驗結果可以看出，按照本章提出的控制方法PT數控轉臺能夠準確實現果實定位任務，滿足控制要求。6.2.3給定輸入信號的(1)階躍信號輸入控制為了驗證數字PID控制器參數整定后，控制系統的性能，在完成果實定位實驗的基礎上，通過移動蘋果圖像的方式，給控制程序階躍輸入信號，通過測量控制平臺的運動過程和運動時間，觀察控制程序重新定位的能力以及控制系統的穩定性。首先，打開運動控制程序，在控制程序完成自動定位后，將蘋果圖像以盡可能快的速度向右移動5cm，測量控制平臺運動過程和運動時間，結果如圖6-18所示。由結果可知，對于給定的階躍信號(運動距離5cm)，PID控制器按照給定控制方法準確的實現了定位，并且超調量較小。圖6-18給定階躍控制信號試驗結果(2)勻速跟蹤控制在完成初始定位任務后，果實采摘機器人通過伸展小臂棱柱關節帶動末端操作器趨向于目標果實，以進行采摘作業。在棱柱關節伸展過程中，由于末端操作器和小臂自身的重量，不可避免的產生偏差；同時關節在運動過程中，還可能產生振動現象。因此，在這個過程中需要對機械臂進行及時的調整以便末端操作器準確的靠近目標果實。在實驗中將蘋果圖像按照不同的速度勻速運動，讓運動平臺進行跟蹤控制，驗證控制系統對于偏差校正能力。運動結果如圖6-19所示。(a)圖像速度為3cm(b)圖像速度為5cm(c)圖像速度為10cm/s時的運動結果圖6-19圖像以不同運動速度運動時控制轉臺跟蹤結果圖6-19實驗結果表明，當圖像以給定速度<=5cm/s運動時，運動控制程序能夠迅速的實現跟蹤定位功能。其中在圖(a)、(b)中，圖像開始勻速運動時，因需要圖像處理實現目標捕捉，兩維數控轉臺運動出現滯后。再捕獲到目標果實圖像后，轉臺能夠穩定的實現跟蹤與定位，但隨著速度的增加，定位任務需要的時間增多。當圖像運動速度大于5cm時，轉臺運動跟蹤過程中帶有明顯的滯后，圖(c)給出了這種滯后現象

6.3結論本章通過傳感器實驗驗證了果樹采摘機器人外圍傳感器的正確性，并利用PT兩維轉臺，對本課題所采用的機器人控制方法進行了初步驗證。從實驗結果看，傳感器能夠滿足果樹采摘機器人工作需要，控制方法能夠實現果樹采摘機器人初始階段的定位任務，取得了一定的研究成果。

第七章總結與展望7.1研究工作總結本課題為國家“863”高技術項目(2006AA10Z254)。本文對果樹采摘機器人控制系統的實現及控制進行了研究，主要工作總結如下：1、分析了果樹采摘機器人機械結構，根據自行設計的5自由度機械手機械特性，采用幾何結構算法，建立了果樹采摘機器人正、逆運動學方程。2、采用軟、硬件可擴展的開放式控制系統，詳細論述了系統軟、硬件組成。3、在分析果樹采摘機器人工作環境和工作特性的基礎上，設計了果樹采摘機器人的外圍傳感器。4、根據果樹采摘機器人機械結構，和控制系統軟硬件組成，提出了果樹采摘機器人控制方法。5、在詳細論述關節式機器人避障方法的基礎上，對果樹采摘機器人避障方法進行了初步的探討，采用C-空間法實現采摘機器人實時避障。6、建立了傳感器實驗平臺，通過實驗驗證了所設計的傳感器的正確性；利用固高PAN&TILT兩維數控轉臺對所提出的機器人控制方法作了初步的實驗論證。7.2工作展望果樹采摘機器人控制方法能初步實現，但要應用于實際的果樹采摘機器人上，還需在一些細節上進行完善：1、從控制方法上講，還要進一步驗證在空間三維中，控制方法的實現，尤其要對控制程序的編寫和控制精度的提高做更深入的研究。2、完善外圍傳感器在實際控制系統中的穩定性，完善傳感器電路板設計中涉及的工藝性處理及電子元器件相關參數的精確化，要進一步提高果樹采摘機器人感知外界環境的能力和其智能程度。3、需要進一步研究果樹采摘機器人避障控制實用方法，必須考慮果樹采摘機器人工作過程中對障礙物處理的實時性。參考文獻柳洪,宋偉剛.機器人技術基礎[M].北京冶金工業出版社,2002.杜青林.明確任務,突出重點實施“科教農”[R].杜青林部長在全國農業科技教育工作會議上的講話,2003.4.17.徐麗明,張鐵中.果蔬果實收獲機器人的研究現狀及關鍵問題和對策[J].農業工程學報,2004.20(5):38-42.方建軍.移動式采摘機器人研究現狀與進展[J].農業工程學報,2004.25(2):273-278.梁喜鳳,苗香雯,崔紹榮等.番茄收獲機器人技術研究進展[J].農機化研究,2003.10(4):1-4.曹其新,呂恬生.日本蔬菜和水果揀選機器人的發展狀況[J].機械設計與研究,1998,No4:9-11.HAYASHIS,GANNOK,ISHIIY.Machinevisionalgorithmofplantrecognitionforroboticharvesting[J].JSHITA,2002,12(1):38-46.MURAKAMIN,INOUEK,OTSUKAK.Selectiveharvestingrobotofcabbage.Pro-ceedingofinternationalsymposiumofautomationandroboticsinbioproductionandprocesssing[J].JSAM,1995,2:24-31.MONTAM,KONDON,SHIBANOY.Agriculturalrobotingrapeproductionsystem[C].IEEEinternationalConferenceonRoboticsandAutomation,1995:2504-2509.周增產,J.Bontsema,L.VanKollenburg-Crisan.荷蘭黃瓜收獲機器人的研究開發[J],農業工程學報,2001,Vol.17,No.6:77-80.REEDJN,MILESSJ,BUTLERJ,etal.Automaticmushroomharvesterdevelopment[J].JAgricEngngRes,2001,78(1):15-23.陸懷民.林木球果采摘機器人設計與試驗[J].農業機械學報,2001,32(6):52-58.曹其新,呂恬生,永田雅輝等.草莓揀選機器人的開發[J].上海交通大學學報,1999,33(7):880-884.周云山,李強,李紅英等.計算機視覺在蘑菇采摘機器人上的應用[J].農業工程學報,1995,11(4):27-32.湯修映,張鐵中.果蔬采摘機器人研究綜述[J].機器人,2005.27(1):90-95.BuemiF,MassaM,SandiniG,etal.Theagrobotproject[J].AdvancedSpaceResearch,1996,18(12):185-189.AchmadIrwanSetiawan,TomanariFurukawa,AdamPreston.Alow-costGripperforanApplePickingRobot[J].IEEEInternationalConferenceonRobotics&Automation.2004:4448-4453.N.Kondo.RoboticsforBio-productionSystems[M].[S.l.]:ASAEPublisher,1998.M.Monta.End-effectorsfortomatoharvestingrobot[J].ArtificialIntelligenceReview,1998(12):11-25.N.Kondo,YShibano,K.Mohri,etal.Requesttocultivationmethodfromtomatoharvestingrobot.ActaHorticulturae.1992,319:567-572.白井良明.機器人工程[M].北京科學出版社,2001.石玉秋,孫煒,孫洪淋.一種三關節機器人視覺伺服系統研究[J].裝備制造技術,2006(2):12-15.方建軍.采摘機器人開放式控制系統設計[J].農業機械學報,2005,36(5):83-86.朱錦春,蘇東海,張志偉.液壓與氣壓傳動[M].科學出版社,2006.清華大學流體傳動及控制研究室,上海工業大學流體傳動及控制研究室.氣壓傳動與控制[M].上海科學技術出版社,1985.任燁,蔣煥煜,申川.農業機器人末端執行件的研究發展[J].農機化研究.2007.3(3):201-203.姜力,蔡鶴皋,劉宏.多指靈巧手的位置/力矩控制[J].控制理論與應用,2005.22(3):364-368.喬兵,吳洪濤,朱劍英等.面向位控機器人的力/位混合控制[J].機器人,1999.21(3):217-222.M.Monta.End-effectorsfortomatoharvestingrobot[J].ArtificialIntelligenceReview.1998(12):11-25.來清民,張玉英.關于音頻解碼器LM567的使用[J].河南教育學院學報,2001.10(2)：17-18.趙凌燕,張立勛,王嵐.測力鞋墊系統在步態研究中的應用.測控技術,2006,25(11):38-41.祁廣利.農業機器人的視覺技術及其應用[J].陜西農業科學,2004(5):121-129.VincenzoL,BrunoS,LuigiV.Position-basedvisualservoinginindustrialmultirobotcellsusingahybridcameracon?guration[J].IEEEtransactionsonrobotics,2007,23(1):73-86.GianLM,GiuseppeO,DomenicoP.Image-basedvisualservoingfornonholonomicmobilerobotsusingepipolargeometry[J].IEEEtransactionsonrobotics,2007,23(1):87~100.賴壽宏.微型計算機控制技術[M].北京:機械工業出版社.1999:86-146.WangQG,ZouB,LeeTH,BiQ.AutotuningofmultivariablePIDcontrollersfromdecentralizedrelayfeedback.Automatica,1997,33(3):319-330.McCormackAS,GodfreyKR.Rule-basedauto-tuningbasedonfrequencydomainidentification.IEEETrans.onControlSyst.Tech,1998,6(1):43-61.黃獻龍,梁斌,吳宏鑫.機器人避碰規劃綜述[J].航天控制,2002(1):34-40.KhatibQ.Realtimeobstacleavoidanceformanipulatorsandmobilerobots[J].IntJRoboticsRes,1986.5(1):90-98.ChosetH,BurdickJW.Sensorusedmotionplanning:thehierarchicalgeneralizedVoronoigraph[J].WorkshoponAlgorithrnicFoundationsJRobotics,1996.ShafferCA,HerbGM.Areal-timerobotarmcollisionavoidancesystem[J].IEEETransactiononRoboticsandAutomation,1992,8(2):149-160.LavalleSM，KuffnerJ