袁 鑄，申一歌

(河南工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院，河南 南陽 473000)

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水果采摘機(jī)器人自主尋徑避障軌跡優(yōu)化研究—基于啟發(fā)式智能算法

袁 鑄，申一歌

(河南工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院，河南 南陽 473000)

尋徑避障是水果采摘機(jī)器人中一個(gè)重要的經(jīng)典問題。隨著我國機(jī)械自動(dòng)化、計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)和測(cè)試計(jì)量行業(yè)突飛猛進(jìn)的發(fā)展，對(duì)水果采摘機(jī)器人自主尋徑避障有了更高的要求。為了更好地滿足現(xiàn)代農(nóng)業(yè)種植生產(chǎn)的需要，啟發(fā)式智能學(xué)習(xí)型尋徑避障成為采摘機(jī)器人研究的熱點(diǎn)。為此，基于啟發(fā)性智能軌跡優(yōu)化算法，采用傳感器檢測(cè)系統(tǒng)，設(shè)計(jì)和研究了水果采摘機(jī)器人自主尋徑避障系統(tǒng)，并利用MatLab仿真軟件進(jìn)行了驗(yàn)證分析。結(jié)果表明：在復(fù)雜路況環(huán)境下，針對(duì)不同目標(biāo)和路徑要求，該采摘機(jī)器人能靈活避開作業(yè)途徑中障礙物，具有很強(qiáng)的學(xué)習(xí)和適應(yīng)能力，且系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定、可靠性強(qiáng)。

采摘機(jī)器人；尋徑避障；智能軌跡優(yōu)化；Matlab

0 引言

隨著集成電路、人工智能和自動(dòng)化技術(shù)的快速發(fā)展，機(jī)器人研究獲得了巨大突破，工業(yè)機(jī)器人的研究獲得了很大成功，機(jī)器人在農(nóng)業(yè)上的應(yīng)用也有了很大進(jìn)展。在機(jī)器人的研究設(shè)計(jì)中，尋徑避障是重要的環(huán)節(jié)之一，是機(jī)器人路徑優(yōu)化的基礎(chǔ)。目前,對(duì)于機(jī)器人尋徑避障和軌跡優(yōu)化的研究方法有很多，主要采用蟻群、Hopfield、差異演化、遺傳、BP網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)及人工勢(shì)場(chǎng)等算法。本文提出用啟發(fā)性智能軌跡優(yōu)化方法解決水果采摘機(jī)器人尋徑避障的問題，采用傳感器系統(tǒng)感測(cè)周圍環(huán)境信息，通過歸一化信息處理技術(shù)，使采摘機(jī)器人具有在線學(xué)習(xí)和適應(yīng)的能力，并為其提供路徑規(guī)劃及躲避障礙的策略。

1 啟發(fā)式智能軌跡優(yōu)化算法

啟發(fā)式算法是基于直觀或者長(zhǎng)期積累經(jīng)驗(yàn)構(gòu)造的算法，可以根據(jù)具體問題，在條件允許的代價(jià)(時(shí)間、空間)下，給出一個(gè)解決問題的有效解。該有效解與最優(yōu)解之間存在一定誤差值，且事先不一定可以預(yù)估。啟發(fā)式算法是一種技術(shù)，一般不能在可接受的計(jì)算支出內(nèi)求出最優(yōu)解。

啟發(fā)式智能軌跡優(yōu)化算法是啟發(fā)式算法與自適應(yīng)算法的結(jié)合，是自適應(yīng)軌跡優(yōu)化里一個(gè)基本擴(kuò)展結(jié)構(gòu)，其結(jié)構(gòu)主要由執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)和判斷網(wǎng)絡(luò)組成。啟發(fā)式智能軌跡優(yōu)化算法結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 啟發(fā)式智能軌跡優(yōu)化算法結(jié)構(gòu)圖

系統(tǒng)的執(zhí)行策略主要由執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)提供，判斷網(wǎng)絡(luò)則負(fù)責(zé)對(duì)當(dāng)前執(zhí)行策略實(shí)行判斷。啟發(fā)式智能軌跡優(yōu)化算法具體原理：

1)執(zhí)行和判斷兩者都有核心神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，且該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為多層感知機(jī)；

2)執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)根據(jù)當(dāng)前采集的狀態(tài)量X(t)，為感知機(jī)構(gòu)提供一個(gè)執(zhí)行量u(t)；

3)判斷機(jī)構(gòu)根據(jù)X(t)和u(t)進(jìn)行判斷，然后自適應(yīng)系統(tǒng)根據(jù)強(qiáng)化信號(hào)r(t)，求出代價(jià)函數(shù)J(t)，并優(yōu)化執(zhí)行量；

4)自適應(yīng)系統(tǒng)根據(jù)梯度下降法對(duì)執(zhí)行和判斷兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)實(shí)行反饋調(diào)節(jié)，優(yōu)化執(zhí)行量u(t)。

在t時(shí)刻，代價(jià)函數(shù)的公式為

(1)

其中，X(t)為系統(tǒng)當(dāng)前值；u(t)為自適應(yīng)系統(tǒng)信號(hào)輸出值；α為比例因子(0<α<1)。

執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)的誤差為

ea(t)=J(t)-Uc

(2)

(3)

為了盡量減少誤差Ea(t)，需迫使J(t)和Uc盡可能的接近。執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)中核心神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的跟新原則為

wa(t+1)=wa(t)+Δwa(t)

(4)

(5)

(6)

其中，wa(t)為執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值；la(t)為執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)能力值，la(t)是大于0的值。

在t時(shí)刻，判斷網(wǎng)絡(luò)中折扣累加值R(t)為

(7)

其中，r(t-1)為t-1時(shí)刻判斷網(wǎng)絡(luò)的強(qiáng)化信號(hào)值。

判斷網(wǎng)絡(luò)反饋調(diào)節(jié)系統(tǒng)采用J(t)近似R(t)，其誤差為

ec(t)=αJ(t)-[J(t-1)-r(t)]

(8)

(9)

為了盡量減少判斷誤差Ec(t)，執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)中核心神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的跟新原則為

wc(t+1)=wc(t)+Δwc(t)

(10)

(11)

(12)

其中，wc(t)為判斷網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值；lc(t)為判斷網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)能力值，lc(t)是大于0的值。

2 水果采摘機(jī)器人路徑規(guī)劃的數(shù)學(xué)分析

水果采摘機(jī)器人是一個(gè)沒有完整約束條件的系統(tǒng)，研究其尋徑、避障等路徑規(guī)劃問題需要建立一個(gè)完整數(shù)學(xué)模型，并對(duì)此進(jìn)行數(shù)學(xué)分析。在現(xiàn)實(shí)生活中，很多控制系統(tǒng)不僅要考慮系統(tǒng)內(nèi)部的參數(shù)因素，還要對(duì)非內(nèi)部環(huán)境(即外部環(huán)境)進(jìn)行考慮，這類統(tǒng)稱為非完整約束性系統(tǒng)。機(jī)器人工作環(huán)境復(fù)雜多變，影響因素多，是典型的非完整約束性系統(tǒng)。

對(duì)于非完整約束性系統(tǒng)，力學(xué)方程表達(dá)式為

B(q)T-AT(q)λ

(13)

其中，M(q)為n×n階的正定矩陣；q為狀態(tài)向量；Vm為哥氏向心力；B(q)為變化矩陣。

選擇一組零空間的向量基，可以得出

A(q)S(q)=0

(14)

令v=(v1,v2,…,vn-m)T帶入式(13)中，得

(15)

對(duì)等式(15)兩邊同時(shí)求導(dǎo)得到

(16)

簡(jiǎn)化后有

(17)

對(duì)于驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)獨(dú)立的水果采摘機(jī)器人，機(jī)器人運(yùn)動(dòng)坐標(biāo)如圖2所示。

圖2 機(jī)器人運(yùn)動(dòng)坐標(biāo)圖

機(jī)器人以重心作為參考點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)方程式為

(18)

動(dòng)力學(xué)方程為

xsinθ-ysinθ=0

(19)

水果采摘機(jī)器人是否可控是解決尋徑、避障等路徑問題的重要因素，檢驗(yàn)該系統(tǒng)可控的具體方程為rank[s1,s2,[s1,s2,]，[s1,[s1,s2,]]，[s2,[s1,s2,]]…]

=3

(20)

由機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)方程

(21)

3 自主尋徑避障的設(shè)計(jì)

3.1 采摘機(jī)器人傳感器系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

本水果采摘機(jī)器人采用啟發(fā)性智能軌跡優(yōu)化方法解決其尋徑避障的問題，利用傳感器網(wǎng)絡(luò)組成的系統(tǒng)感測(cè)周圍環(huán)境信息，為機(jī)器人提供路徑規(guī)劃、躲避障礙的策略。采摘機(jī)器人傳感器系統(tǒng)框架圖，如圖3所示。

圖3 機(jī)器人傳感器系統(tǒng)框架圖

該機(jī)器人傳感器系統(tǒng)由6個(gè)傳感器設(shè)備組成，除目標(biāo)傳感器外，其他5個(gè)都是測(cè)量距離的，主要用來判斷機(jī)器人與周邊環(huán)境的間隔狀態(tài)，其測(cè)量范圍均為10m。目標(biāo)傳感器用來感知目標(biāo)，感知機(jī)器人與目標(biāo)的距離和角度，為系統(tǒng)提供目標(biāo)物體的大致方位，以便其自主尋徑避障。

在機(jī)器人移動(dòng)過程中，為了區(qū)分障礙物與目標(biāo)，將障礙物和目標(biāo)設(shè)置為不同物體，并用參數(shù)ρ表示檢測(cè)狀態(tài)：目標(biāo)傳感器檢測(cè)到目標(biāo)時(shí)，ρ=1，檢測(cè)到障礙物時(shí)ρ=-1，階段檢測(cè)過程中未搜索到目標(biāo)和障礙物對(duì)ρ=0。

3.2 水果采摘機(jī)器人啟發(fā)式學(xué)習(xí)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

水果采摘機(jī)器人啟發(fā)式學(xué)習(xí)系統(tǒng)以傳感器檢測(cè)參數(shù)為判斷標(biāo)準(zhǔn)，將測(cè)量值作歸一化方法處理，并作為自適應(yīng)學(xué)習(xí)的信號(hào)輸入。

傳感器系統(tǒng)測(cè)量障礙物距離為

(22)

檢測(cè)系統(tǒng)中測(cè)量的距離di用-1，0,1表示。其中，xi=1表示采摘機(jī)器人達(dá)到目的地；xi=0表示在階段檢測(cè)過程中未搜索到目標(biāo)和障礙物；xi=-1表示采摘機(jī)器人在行進(jìn)過程中碰到障礙物。

傳感器系統(tǒng)測(cè)量目標(biāo)時(shí)，有

Δθ=θ1-θ2

(23)

(24)

其中，θ1為機(jī)器人移動(dòng)方向與水平方向之間的偏移角度；θ2為機(jī)器人移動(dòng)方向與目標(biāo)物體方向之間的夾角。當(dāng)θ=1時(shí)，說明機(jī)器人正在向目標(biāo)物體靠近；θ=-1，說明機(jī)器人正在遠(yuǎn)離目標(biāo)物體。

執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)對(duì)機(jī)器人移動(dòng)方向進(jìn)行修改時(shí)，其決策動(dòng)作根據(jù)u(t)的值來調(diào)整，當(dāng)u(t)>0時(shí)，移動(dòng)方向偏轉(zhuǎn)-5°(向左)；當(dāng)u(t)<0時(shí)，移動(dòng)方向偏轉(zhuǎn)-5°(向右)；當(dāng)u(t)=0時(shí)；保持移動(dòng)方向不變繼續(xù)前進(jìn)。

設(shè)計(jì)強(qiáng)化信號(hào)時(shí)，要先區(qū)分檢測(cè)的物體是障礙物還是目標(biāo)，用分析函數(shù)e(x)表示，有

(25)

由式(25)可以看出：當(dāng)檢測(cè)到的是目標(biāo)時(shí)，xi取最大值；當(dāng)檢測(cè)到的是障礙物時(shí)，xi取最小值。

系統(tǒng)是優(yōu)先規(guī)劃路徑還是優(yōu)先躲避障礙物的決策問題，應(yīng)先考慮障礙物，當(dāng)檢測(cè)到障礙物時(shí)，優(yōu)先考慮避開障礙物；當(dāng)檢測(cè)范圍內(nèi)沒有障礙物時(shí)優(yōu)先考慮路徑規(guī)劃。

4 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

為了驗(yàn)證水果采摘機(jī)器人自主尋徑避障系統(tǒng)的學(xué)習(xí)能力及可靠性，本文對(duì)該系統(tǒng)進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)。仿真實(shí)驗(yàn)在MatLab仿真平臺(tái)上進(jìn)行，設(shè)置步長(zhǎng)為0.03，啟發(fā)式智能軌跡優(yōu)化算法的執(zhí)行和判斷網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值范圍為-1至1之間。實(shí)驗(yàn)?zāi)康氖牵趶?fù)雜的作業(yè)環(huán)境中，該系統(tǒng)通過改變執(zhí)行和判斷網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值，驗(yàn)證采摘機(jī)器人是否能夠通過自適應(yīng)學(xué)習(xí)，躲避障礙物，成功到達(dá)目的地。因此，本文設(shè)計(jì)了目的地和起點(diǎn)都不同的兩種仿真實(shí)驗(yàn)。

1)第1種實(shí)驗(yàn)：在同一起點(diǎn)、不同目標(biāo)的周邊環(huán)境下進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，機(jī)器人的起始點(diǎn)為(10,5)，3個(gè)目標(biāo)分別為(20,45)、(42,46)、(43,30)，利用自主尋徑避障系統(tǒng)的學(xué)習(xí)方法，采摘機(jī)器人隨機(jī)選取移動(dòng)方向，驗(yàn)證是否可以達(dá)到對(duì)應(yīng)終點(diǎn)。MatLab軟件進(jìn)行仿真的結(jié)果如圖4所示。

圖4 同一起點(diǎn)、不同目標(biāo)的仿真結(jié)果

采摘機(jī)器人在移動(dòng)過程中，盡管目標(biāo)地點(diǎn)不同，但仍可以成功繞過障礙物并到達(dá)終點(diǎn)，在整個(gè)實(shí)驗(yàn)中，沒有發(fā)生碰撞行為。

2)第2種實(shí)驗(yàn)：在4個(gè)不同起點(diǎn)、同一目標(biāo)的周邊環(huán)境下進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，機(jī)器人的起始點(diǎn)為分別為(10,5)、(10,32)、(35,5)、(45,18)，目標(biāo)為(42,45)。MatLab軟件進(jìn)行仿真的結(jié)果如圖5所示。

圖5 不同起點(diǎn)、同一目標(biāo)的仿真結(jié)果

盡管起始點(diǎn)地點(diǎn)不同，但仍可以成功繞過障礙物并到達(dá)終點(diǎn)，且無任何碰撞。

5 結(jié)論

針對(duì)水果采摘機(jī)器人在采摘作業(yè)過程中行走路徑過長(zhǎng)、途中障礙物多的問題，以采摘機(jī)器人尋徑避障為研究對(duì)象，加入自適應(yīng)學(xué)習(xí)方法，采用啟發(fā)式智能規(guī)劃算法對(duì)水果采摘機(jī)器人的路徑進(jìn)行優(yōu)化，并利用MatLab平臺(tái)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，對(duì)機(jī)器人尋徑避障能力進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果表明：在不同目標(biāo)和路徑要求的情況下，該采摘機(jī)器人能靈活避開作業(yè)途徑中障礙物，并對(duì)行進(jìn)軌跡進(jìn)行有效優(yōu)化，且路徑優(yōu)化能力強(qiáng)，運(yùn)動(dòng)軌跡平滑，可靠性強(qiáng)、穩(wěn)定性好。

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Research on Trajectory Optimization of Self-seeking Path and Obstacle Avoidance for Fruit-picking Robot Based on Heuristic Intelligent Algorithm

Yuan Zhu, Shen Yige

(Henan Polytechnic Institute, Nanyang 473000, China)

The path avoiding obstacle is an important classical problem in fruit picking robot.With the rapid development of mechanical automation, computer control system and testing industry in China, there is a higher requirement for the self-seeking and obstacle avoidance of fruit picking robot. In order to better meet the needs of modern agricultural production, it has become a hot spot for the heuristic intelligent learning algorithm to avoid obstacles in the research of picking robot. In this paper, based on the heuristic intelligent trajectory optimization algorithm, by using the sensor detection system, it designed the fruit picking robot to find the path of obstacle avoidance system,used Matlab simulation software to verify the analysis.The results show that under the complicated road environment, according to the requirements of different target and path, the picking robot can be flexible to avoid obstacles in the way, with a strong learning and adaptive ability and system operation is stable, and its reliability is strong.

picking robot; path avoiding obstacle; intelligent trajectory optimization; Matlab

2016-05-05

河南省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(2015GZC155)；南陽市科技攻關(guān)項(xiàng)目(KJGG36)

袁 鑄(1982-)，男，河南南陽人，講師，碩士。

申一歌(1982-)，女，河南南陽人，講師，碩士研究生，(E-mail)yuanzhu1982@hnpi.cn。

TP242.6 ；S225.93

A

1003-188X(2017)07-0204-05