基于模糊控制的除草机器人自主导航

第 32卷第 2期 2010年 3月 机器人 ROBOT Vol.32, No.2Mar., 2010 文章编号：1002-0446(2010)-02-0204-06 基于模糊控制的除草机器人自主导航 郭伟斌 1,2,3，陈 勇 1 （1.南京林业大学机械电子工程学院，江苏 南京 210037； 2.中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室，辽宁 沈阳 110016； 3.中国科学院研究生院，北京 100049） 摘 要：研究了基于机器视觉导航的田间自主移动除草机器人．采用模糊控制 方法 快递客服问题件处理详细方法山木方法pdf计算方法pdf华与华方法下载八字理论方法下载 引导除草机器人沿着农作物 行自动行走．根据导航角和导航距的参数特性选择了隶属函数，建立了两种控制规则库，并探讨了两种控制效果． 试验 表 关于同志近三年现实表现材料材料类招标技术评分表图表与交易pdf视力表打印pdf用图表说话 pdf 明，模糊控制方法能够使机器人平稳运动．在直行阶段，控制规则 1有较高的控制精度．控制规则 2能使机 器人更好地通过弯道，对 42.2◦ 的弯道，机器人的行走准确率达到 74.58%． 关键词：除草机器人；视觉导航；模糊控制；算法 设计 领导形象设计圆作业设计ao工艺污水处理厂设计附属工程施工组织设计清扫机器人结构设计 中图分类号：TP242.6+2，S451.1 文献标识码：A Fuzzy Control Based Autonomous Navigation for a Weeding Robot GUO Weibin1,2,3，CHEN Yong1 (1. College of Mechanical and Electronic Engineering, Nanjing Forestry University, Nanjing 210037, China; 2. State Key Laboratory of Robotics, Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Shenyang 110016, China; 3. Graduate School of the Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China) Abstract: A machine vision navigation based autonomous weeding robot in the agricultural fields is developed. Fuzzy control is employed to guide the robot to move along the crop line. Membership functions are chosen according to the properties of navigation angle and navigation distance. Two control rule banks are constructed and their control results are discussed. Experiments show that the fuzzy control could make the robot move steadily. The rule 1 makes the robot move accurately along a straight line. The rule 2 makes the robot move smoothly along a curve line; when the robot moves along a 42.2◦ curve line, the accuracy is 74.58%. Keywords: weeding robot; vision navigation; fuzzy control; algorithm design 1 引言（Introduction） 农业机器人广泛采用机器视觉进行自动导航， 或者将 GPS 与机器视觉组合进行导航．在国外， Gerrish 研究了基于机器视觉的拖拉机自动导航的 可行性 [1]，Pinto 和 Reid 利用机器视觉检测出农作 物行，并计算出机器人相对于农作物行的偏移角和 偏移距 [2] 作为表征机器人当前位置和姿态的参数． Benson等开发了基于机器视觉的联合收割机导航系 统 [3]，并进行了室内和室外试验．在国内，周俊等研 究了基于机器视觉的农用轮式移动机器人导航 [4]， 杨为民等建立了仿真模型 [5]，并建立试验系统对图 像处理和控制算法进行验证． 田间除草是相当耗费劳动力的工作，欧洲、美 国等较早开展除草机器人的研制．美国加州大学戴 维思分校生物与农业工程系 Slaughter 教授等研制 出除草机器人原型 [6]．Astrand 和 Baerveldt 开发了 利用机械方法除草的机器人 [7]，丹麦 Sørensen等详 细论证了除草机器人开发的经济及技术可行性 [8 -9]． 国内，南京林业大学较早开展了基于直接施药方法 的除草机器人研究 [10]．江苏大学 [11] 开展了割草机 器人避障行为以及组合导航研究． 2 机器人构成（Robot construction） 本文研制了一种除草机器人，主要用于控制玉 米行间杂草．如图 1(a)所示，它由本体、多关节机械 臂、末端执行器、杂草识别摄像头和导航摄像头组 成，矩形区域表示机器人除草范围．图 1(b)为机器 人控制信息功能框图．利用两个摄像头分别采集包 含作物行及行间区域的图像，利用色彩特征完成杂 草识别，并用 Hough变换提取机器人姿态特征 [12]． 基于杂草识别，实现了机械臂的自动控制．基于提 基金项目：江苏省科学技术厅国际科技合作项目（BZ2005044）；教育部留学人员科技活动项目． 通讯作者：陈勇，chenyongnj@sohu.com 收稿／录用／修回：2009-03-16/2009-06-01/2009-11-25 204 第 32卷第 2期 郭伟斌等：基于模糊控制的除草机器人自主导航 205 取的机器人位姿数据，采用模糊控制方法，研究了 除草机器人的视觉导航．机器人能实现行间自主行 走、自动除草． (a) (b) 图 1 机器人系统结构与功能框图 Fig.1 Configuration and function analysis for the weeding robot system 3 模糊控制算法设计（Fuzzy control algo- rithm design） 导航控制的目标是使除草机器人沿两作物行自 主前进，将机器人当前位姿数据作为输入，机器人 姿态调整量作为输出，考虑机器视觉的敏感性和田 间环境的复杂性，采用模糊控制方法． 模糊导航控制 流程 快递问题件怎么处理流程河南自建厂房流程下载关于规范招聘需求审批流程制作流程表下载邮件下载流程设计 如图 2所示，用 λ0 和 θr0 = 0 表示机器人的期望位置和姿态．导航角 θr(t)（单位： rad）表示机器人轴线与两作物行中线的偏角．导航 距 λ (t)（单位：mm）表示机器人导航摄像头光心在 地面的投影点到左侧导航线的距离．差动量 u(t)（单 位：r/min）表示两侧驱动轮的转速差． 图 2 模糊导航控制框图 Fig.2 Block diagram for fuzzy control based navigation (1)确定隶属函数、模糊集进行模糊化 直线函数能快速调整较大误差，钟形和 Bell型 函数变化平滑，有利于控制的平稳性．如图 3(a)所 示，在误差较大时，主要考虑调整的速度，采用三角 形隶属函数，保证机器人避障要求；在误差允许范 围内，主要考虑平稳性，采用曲线型隶属函数． (a)输入变量隶属函数 (b)输出变量隶属函数 图 3 模糊变量的隶属函数 Fig.3 Membership functions of input and output variables 取 θr、λ 和 u的模糊子集，在各自论域中均划 分为 7个集合“左大（LB）”、“左中（LM）”、“左小 （LS）”、“零（ZE）”、“右小（RS）”、“右中（RM）”、 “右大（RB）”；通过试验得到参数的有效论域：θr 为 [−0.22, 0.27]，λ 为 [138, 328]，u为 [−60, 60]． 输入变量 θr 和 λ 具有相似的变化特性，均设置 相同的隶属函数，如图 3(a)所示；输出变量 u的隶 属函数如图 3(b)所示．详细的隶属函数关系参见文 [13]． (2)建立控制规则，用模糊条件语句来描述 控制规则：Ri：if Q1 is Ai and Q2 is Bi，then u is Ci； Ri 表示第 i条控制规则，Q1 表示导航角语言变 量，Q2 表示导航距语言变量，u表示差动量语言变 量．它们的语言值在相应论域中的模糊子集分别为 Ai、Bi、Ci．例如：若 Q1 为 LB、Q2 为 LB，则机器人 206 机 器 人 2010年 3月 表 1 模糊控制规则 1 Tab.1 The rule 1 of the fuzzy control u Q1 −3(LB) −2(LM) −1(LS) 0(ZE) 1(RS) 2(RM) 3(RB) Q2 −3(LB) 3(RB) 3(RB) 3(RB) 3(RB) 2(RM) 1(RS) 0(ZE) −2(LM) 3(RB) 2(RM) 2(RM) 2(RM) 1(RS) 0(ZE) −1(LS) −1(LS) 3(RB) 2(RM) 1(RS) 1(RS) 0(ZE) −1(LS) −2(LM) 0(ZE) 3(RB) 2(RM) 1(RS) 0(ZE) −1(LS) −2(LM) −3(LB) 1(RS) 2(RM) 1(RS) 0(ZE) −1(LS) −1(LS) −2(LM) −3(LB) 2(RM) 1(RS) 0(ZE) −1(LS) −2(LM) −2(LM) −2(LM) −3(LB) 3(RB) 0(ZE) −1(LS) −2(LM) −3(LB) −3(LB) −3(LB) −3(LB) 表 2 模糊控制规则 2 Tab.2 The rule 2 of the fuzzy control u Q1 −3(LB) −2(LM) −1(LS) 0(ZE) 1(RS) 2(RM) 3(RB) Q2 −3(LB) 3(RB) 3(RB) 3(RB) 3(RB) 2(RM) 0(ZE) 0(ZE) −2(LM) 3(RB) 3(RB) 3(RB) 3(RB) 2(RM) 0(ZE) 0(ZE) −1(LS) 2(RM) 2(RM) 2(RM) 2(RM) 0(ZE) −1(LS) −1(LS) 0(ZE) 2(RM) 2(RM) 1(RS) 0(ZE) −1(LS) −2(LM) −2(LM) 1(RS) 1(RS) 1(RS) 0(ZE) −2(LM) −2(LM) −2(LM) −2(LM) 2(RM) 0(ZE) 0(ZE) −2(LM) −3(LB) −3(LB) −3(LB) −3(LB) 3(RB) 0(ZE) 0(ZE) −2(LM) −3(LB) −3(LB) −3(LB) −3(LB) 当前位于目标姿态的左侧，同时机器人当前导航偏 向角也偏向机器人左侧，此时应加大差动量，因此 u 取 RB．控制规则如表 1和表 2所示，规则 1对变化 比较敏感，规则 2相对比较宽松． (3)解模糊及稳定性分析 经过逻辑判断，利用重心法（COG）解模糊化， 解模糊化的原理 [14]如图 4所示． 图 4 输出量重心法解模糊示意图 Fig.4 The COG defuzzy method of the output parameter 裁决公式： ucrisp = ∑i bi w u(i) ∑i w u(i) = 6 ∑ i=0 bi ·w · (h− h 2 2 ) 6 ∑ i=0 w · (h− h 2 2 ) (1) ucrisp 为输出的控制差动量（精确值），w为各区 间隶属三角形底边长，h为隶属度，解模糊采用的输 出差动量隶属函数变量与实际论域一致． 对于由规则描述的模糊控制系统的稳定性问 题，可以利用模糊集理论，通过关系矩阵来分析其 稳定性．即对于任意初始状态，经关系矩阵进行有 限次状态转换后，若系统能稳定于平衡状态，则它 是稳定的． 4 算法的程序实现（Programme implemen- tation of the algorithm） 利用 Microsoft Visual C++ 6.0软件平台开发了 基于机器视觉的模糊导航控制算法，算法流程和控 制器结构如图 5所示． 算法流程： (1) 导航摄像头拍摄图片经计算机处理得到误 差 θr 和 λ 的实际值． (2)对误差 θr 和 λ 进行论域变换 xλ = 14 C−B(λ − B+C 2 ) xθr = 14 45− (−45)(θr−0) , xλ ,xθr ∈ [−7,7] (2) B和 C分别表示机器人在左侧和右侧极限位置 时，中轴线距离左侧作物中心线的导航距离，如图 第 32卷第 2期 郭伟斌等：基于模糊控制的除草机器人自主导航 207 (a)控制算法框图 (b)模糊控制器结构图 图 5 控制器结构和算法框图 Fig.5 Controller structure and algorithm diagram 1(a)所示，两侧的细线表示作物行中心线，中间粗线 代表机器人位于 3种位置时的中轴线． (3)分别求取 xλ 和 xθr 对应模糊子集区间及隶属 度，用顺序数组对 [Θ ,∆ ]存放． Θ 表示隶属的模糊子集区间，∆ 表示隶属该子 集区间的程度，即 λ → [Θ ,∆ ]λθr → [Θ ,∆ ]θr． (4)模糊推理（事先存储推理规则）：if Θ(λ ) = Ai and Θ(θr) = Bi, then Θ(u) =Ci∆(λ )×∆(θr)→ ∆(u) = min{∆(λ ),∆(θr)} 得到 u→ [Θ ,∆ ]u． (5)解模糊求出控制差动量，裁决公式如式 (1) 所示，经模糊决策得到 u，求出控制量：vL = vL +ucrispvR = vR−ucrisp vL、vR 分别表示左轮和右轮的速度． 5 机器人控制试验（Robot control experi- ment） 5.1 试验系统 根据移动本体部分的尺寸，试验中设定行间距 为 700 mm．选用美国 3Com 公司的 Model 0776 型 USB接口摄像头，安装在机器人前部中心线上作为 导航摄像头．输出图像为 RGB格式，分辨率设置为 320×240像素，光心离地面高约 1500 mm．选用环宇 飞扬（北京）公司生产的 USB接口摄像头识别杂草， 图像分辨率设置为 320×240 像素，光轴垂直地面， 光心位于机械臂工作区域中心正上方，离地面高为 400 mm．移动平台采用博创 UP-Voyager II机器人， 图像处理器计算机配置：Pentium 4，2.93G，256M． 设计了多关节机械臂进行杂草定位． 设计了试验，对模糊控制的有效性进行检验．把 导航角和导航距参数的论域各划分为 3个区域：① 目标区域，即机器人实际工作的有效区域；②导航 角或导航距超出有效工作区域左侧到各自论域左极 限的区域；③导航角或导航距超出有效工作区域右 侧到各自论域右极限的区域．在这 3个区域中，再将 导航角和导航距细化为{LB,LM,LS,ZE,RS,RM,RB} 7个模糊区域．试验针对不同的论域变换、不同的控 制规则和不同的光照条件测试模糊算法的有效性． 5.2 试验结果 机器人在左侧作物行附近容许边界时，稳定的 工作范围为 10◦ ～ −10◦，主要干扰因素为作物行直 线度、噪声干扰、作物太矮、摄像头识别效果较差． 当处于右侧时，稳定工作范围为 14◦～ −4◦，主要干 扰因素是噪声干扰． 机器人在行中心线附近，较稳定的偏角范围为 16◦～ −13◦．当偏角略超过 16◦时，比较稳定，但与 作物行拟合较差，主要是像素值较大点所占权重太 大的缘故．当偏角小于 −13◦时，首先经历一段畸变 区域，此后导航角准确度较高，导航识别效果跟光 强有很大关系． 控制规则 1调节作用较强，在直行区域具有较 高的精度；控制规则 2控制较平稳，在曲率较大的 区域容错能力很强，适合于弯道区域行走．试验中 测得弯角为 42.2◦时，规则 1和规则 2通过率分别约 36.7%和 74.58%．在作物行间杂草等噪声的干扰下， 导航线识别率为 98%． 图 6中，(a)为导航线的提取受阴影等噪声干扰 严重的情况，(b) 为机器人正常行驶的情况，(c) 为 由于像素值大点引起导航线与作物行拟合关系变 差的情况，(d)为机器人在弯道行驶的情况．试验表 明，在绝大多数情况下，机器人能很好地完成导航 任务． 通过分析导航参数的特性及其分布规律，总结 出模糊控制规律：左边参数（导航距和导航角）正确 的概率大，右边参数错误的概率大，但导航角参数 208 机 器 人 2010年 3月 (a) (b) (c) (d) 图 6 模糊导航控制器几种典型的导航控制轨迹 Fig.6 Some typical trajectories of the fuzzy navigation controller 较准确．导航距是控制的关键因素，辅助导航角进 行平稳控制． 6 结束语（Conclusion） 通过试验，分析了导航角 θr、导航距 λ 在各自 论域中的分布规律及其与机器人当前位姿的关系， 分析了机器人前进速度与位姿调整转速差之间的关 系，得到了机器人的控制规律，改进了机器人的模 糊控制算法．结果显示，模糊控制能有效地提高导 航控制的抗干扰能力、稳定性和可靠性． 参考文献（References） [1] Gerrish J B, Surbrook T C. 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Reading, MA, USA: Addison-Wesley, 1997. 作者简介： 郭伟斌（1982 –），男，博士生．研究领域：机器人技术． 陈 勇（1965 –），男，博士，教授，博士生导师．研究领域： 机电一体化． 中国自动化学会第二十五届青年学术年会（YAC2010）征文 通知 关于发布提成方案的通知关于xx通知关于成立公司筹建组的通知关于红头文件的使用公开通知关于计发全勤奖的通知 中国自动化学会青年学术年会是由中国自动化学会主办，中国自动化学会青年工作委员会组织召开的 全国性年度学术会议．第 25届青年学术年会由辽宁石油化工大学承办，将于 2010年 8月 20～ 22日在辽宁 省抚顺市召开．借此机会，热烈欢迎全国各高等院校、科研院所和企事业单位的青年教师、青年科技工作者 及博士生、硕士生积极参加．会议录用的论文编入中国自动化学会青年学术年会系列论文集，由东北大学出 版社出版，优秀论文可推荐到《石油化工高等学校学报》等期刊上发表． 一 征文范围 1．系统与控制理论、大系统、非线性系统、稳定性与镇定 2．自适应、预测、变结构控制、优化控制、鲁棒控制与 H∞ 控制 3．模糊系统与控制、神经网络与控制、人工智能与专家系统、学习控制 4．机器视觉、图像处理、模式识别 5．智能机器人与机器人控制 6．智能仪表、过程控制系统 7．传感器与检测技术 8．数据融合与软测量 9．系统建模、辨识与估计 10．仿真与控制系统 CAD 11．故障诊断与容错控制 12．分布式控制系统 13．CIMS与制造系统 14．自动化指挥系统 15．电力系统及其自动化 16．电机驱动与运动控制 17．系统工程理论与方法 18．复杂系统与复杂网络 19．混杂系统与 DEDS、调度与决策 20．智能演化计算 21．生物系统的建模、控制与仿真 22．电动车辆与智能交通 23．社会经济系统与控制 24．其他 二 征文要求 1．论文应具有一定的学术或实用价值，未在国内外学术期刊或会议发表过 2．来稿中英文皆可，请用Word编排，格式参考自动化学报 3．论文第一作者的年龄一般不超过 40岁 4．投稿邮箱：YAC2010@lnpu.edu.cn 5．未尽事宜见 http://sice.lnpu.edu.cn/ 三 重要日期 论文提交截止日期：2010年 5月 31日 论文录用通知日期：2010年 7月 1日 四 联系方式 辽宁省抚顺市辽宁石油化工大学信息与控制工程学院，邮编：113001 马丽丽：13104130346，0413-6860726，2006maliliabcd@163.com 张吉明：13841372186，0413-6860726，zjm6860726@163.com