黃軍輝，謝武濤

（廣東農(nóng)工商職業(yè)技術(shù)學院 智能工程學院，廣東 廣州 510507）

為了節(jié)省勞動力成本，提升農(nóng)業(yè)產(chǎn)出效益，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)正逐步向自動化、智能化方面發(fā)展［1］。當今世界，智能機器人正在逐漸取代傳統(tǒng)的勞動力，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)智能化已成為一種趨勢［2］。由于種植環(huán)境對農(nóng)作物的生長至關(guān)重要，種植人員必須實時監(jiān)測溫度、濕度、光照強度等與作物生長發(fā)育有關(guān)的環(huán)境信息數(shù)據(jù)，以保證農(nóng)作物的產(chǎn)量，因此研發(fā)現(xiàn)代智慧農(nóng)業(yè)智能巡檢多足機器人對協(xié)助農(nóng)作物的種植有著重要的作用［3］。為滿足栽培環(huán)境較為復雜的農(nóng)作物巡檢需求，本文設(shè)計出農(nóng)作物智能巡檢多足機器人，用于日常農(nóng)作物種植巡檢使用。

一、智能巡檢多足機器人系統(tǒng)總體設(shè)計

（一）智能巡檢多足機器人整體結(jié)構(gòu)設(shè)計

智能巡檢多足機器人移動平臺在原機體基礎(chǔ)上，其六條腿以上下、前后的分布式計算臺放置，在基礎(chǔ)內(nèi)設(shè)置有舵機控制驅(qū)動板、攝像機頭、LED 照明、IMU 姿態(tài)感應(yīng)器等，基本機構(gòu)設(shè)計簡圖如圖1所示。在智能巡檢多足機器人基礎(chǔ)的尾部設(shè)計有充電口、USB 電壓口和電源開關(guān)，原機體基座上預留有多孔板，方便安裝搭載樹莓派（見圖2）、激光雷達（見圖3）及其他傳感器等。智能巡檢多足機器人結(jié)構(gòu)件采用硬質(zhì)鋁合金、碳纖維板材和POM 多種材料有機組合，滿足結(jié)構(gòu)強度要求的同時保證智能巡檢多足機器人整體輕便。

圖1 多足機器人機構(gòu)設(shè)計簡圖

圖2 樹莓派Pi3 B+實物

圖3 激光雷達圖

（二）智能巡檢多足機器人系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計

智能巡檢多足機器人的系統(tǒng)由車身主體部分、服務(wù)器和監(jiān)控客戶端組成，機器人將監(jiān)測的溫度、濕度、光照強度和位置信息傳輸給服務(wù)器?？蛻舳丝梢酝ㄟ^與服務(wù)器交互進行查詢當前農(nóng)作物生長環(huán)境情況，掌握農(nóng)作物的生長狀況；還可以對曾保存的農(nóng)作數(shù)據(jù)進行分析。

（三）智能巡檢多足機器人腿結(jié)構(gòu)設(shè)計

目前國內(nèi)的巡檢類機器人多為輪式移動平臺，在復雜環(huán)境下其移動和越障能力有限，且對環(huán)境適應(yīng)性不強。在自然中，節(jié)肢動物在奔跑時對自然環(huán)境適應(yīng)能力強，對于仿生機器人的研究人員來說它們的身體結(jié)構(gòu)與運動步態(tài)具有重要的研究意義與價值［4］。特別是在崎嶇不平的道路上，腿式自動化機器人也有著特殊的優(yōu)越性，根據(jù)這樣的優(yōu)越性，可設(shè)計出一款能在復雜環(huán)境下對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境巡檢的智能巡檢多足機器人。該智能巡檢多足機器人采用六條腿的多足機器人作為移動平臺，并采用激光SLAM 的構(gòu)圖和導航。智能巡檢多足機器人的腿機械結(jié)構(gòu)設(shè)計參照了節(jié)肢動物的關(guān)節(jié)，將六條腿通過對稱結(jié)構(gòu)布置于車身左右兩側(cè)，從而降低了在智能巡檢多足機器人巡檢行走過程中環(huán)境對行走的干擾。智能巡檢多足機器人每條腿有三個自由度，可以通過六條腿中的十八個自由轉(zhuǎn)動副腳進行靈活運動，在行進過程中的平穩(wěn)性得到進一步提高。根據(jù)蜘蛛等節(jié)肢動物的腿部結(jié)構(gòu)設(shè)計為3 個關(guān)節(jié)（如圖4 所示），關(guān)節(jié)1 將機器人的機身與腿連接，并負責進行腿部擺腿的動態(tài)。為避免行走時腿與腿之間的干擾，第一個關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)動范圍設(shè)置為120°，第二個關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)動范圍設(shè)置為180°，第三個關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)動范圍設(shè)置為150°。

圖4 多足機器人單腿結(jié)構(gòu)設(shè)計簡圖

二、智能巡檢多足機器人硬件結(jié)構(gòu)圖

智能巡檢多足機器人機械結(jié)構(gòu)采用6 條腿的蜘蛛式的底座，車架采用的是鋼結(jié)構(gòu)，采用24V 直流電源供電，保證了該機器人在面對復雜環(huán)境時能夠順利通過（如圖5 所示）。

圖5 智能巡檢多足機器人

智能巡檢多足機器人硬件電路部分選用主要包括電源系統(tǒng)、舵機驅(qū)動板、IMU 傳感器、RBG 燈模塊、電量檢測模塊、藍牙模塊、樹莓派主控系統(tǒng)、激光雷達和攝像頭模塊。農(nóng)業(yè)用智慧巡查小車［5］使客戶端能夠在機器巡檢過程中遠程查詢所采集到的各種數(shù)據(jù)，但該智慧車輛的軌跡追蹤系統(tǒng)使用的是傳統(tǒng)的黑色跟蹤路線，這對車輛的紅外線感應(yīng)器要求很高，且穩(wěn)定能力也不好。而智能巡檢多足機器人采用樹莓派的主控運行ROS 操作系統(tǒng)，能夠根據(jù)激光雷達信號與IMU 傳感器信號實現(xiàn)SLAM 技術(shù)（Simultaneous Localization And Mapping）的實時自動定位控制和版圖建立，進行自動化機器人巡檢時的自動定位和導航。ROS 作為機器人開發(fā)的元操作系統(tǒng)，在智能巡檢多足機器人的設(shè)計開發(fā)中具有十分廣泛的應(yīng)用。在巡檢系統(tǒng)上，采用了固定式的農(nóng)產(chǎn)品日常巡檢系統(tǒng)，其好處是不但增加了穩(wěn)定性，同時也顯著增加了農(nóng)產(chǎn)品的總體經(jīng)濟效益，但必須在各種果園或耕地上配置感應(yīng)器，導致生產(chǎn)成本提高［6］。上海大學趙晨宇等人提出了一種基于模糊控制計算的農(nóng)產(chǎn)品車輛軌跡追蹤方法，并開展了模擬試驗。他們發(fā)現(xiàn)該算法的運算量較小，且計算速度快，能夠極大地提高車輛追蹤特性，但是由于模糊控制算法要求大規(guī)模的人類經(jīng)驗來調(diào)整其特性，所以不適于大規(guī)模應(yīng)用［7］。我們設(shè)計的智能巡檢多足機器人結(jié)合對農(nóng)作物巡檢的需求，在ROS 操作平臺下進行SLAM 開發(fā)，確保移動機器人能夠在復雜的室外場景下工作，其中，ROS 主控依據(jù)導航信息做決策下發(fā)指令給STM32 舵機驅(qū)動板驅(qū)動機器人的相關(guān)腿執(zhí)行相關(guān)動作，按照導航路線行走，攝像頭采集圖像并通過視頻ROS 節(jié)點由路由器網(wǎng)絡(luò)傳回PC 監(jiān)控端［8］。其結(jié)構(gòu)框圖如圖6 所示。

圖6 硬件電路結(jié)構(gòu)框圖

三、智能巡檢多足機器人SLAM 與自主導航系統(tǒng)實現(xiàn)

（一）SLAM 算法與自主導航

SLAM 研究方法主要是運用于智能巡檢多足機器人的自主化移動，即智能巡檢多足機器人可以從未知環(huán)境中的任意地點出發(fā)移動，并在移動過程中利用算法和地圖得到自身定位，從而實時形成增量型的地圖，以達到機器人的主動定位與導航。激光雷達采集的數(shù)據(jù)進行建圖與定位流程如圖7 所示。

圖7 激光雷達采集的數(shù)據(jù)進行建圖與定位流程圖

SLAM 算法歷經(jīng)三十余年的發(fā)展，現(xiàn)已獲得了相當突出的成績。其使用方式可以分成兩種：基于濾波器的方法和基于優(yōu)化的方法。Gmapping 算法是一個最常用的基于濾波器的算法［9］。Gmapping算法存在的問題有更新效率低、閉環(huán)感知不足等。所以，本文選擇了Cartographer 計算作為標準建圖的計算。Cartographer 算法使用了基于圖像質(zhì)量最大化的SLAM 理論架構(gòu)，包括局部SLAM（前端）和全局SLAM（后端）。局部SLAM 技術(shù)主要負責圖像掃描與閉環(huán)測量。將經(jīng)過圖像掃描的激光數(shù)據(jù)信息與子版圖加以匹配，進而得到一種表達模式的柵格地圖的子圖。一旦子圖中仍未加入，新的數(shù)據(jù)幀則會開始閉環(huán)檢測。在形成子圖之后，就會找到與當前所估算位姿相符的最優(yōu)預測結(jié)果，并將其加入到閉環(huán)約束中。全局SLAM 技術(shù)主要利用分支定界法和預先設(shè)計的網(wǎng)格減少在局部SLAM 中累積的偏差，并實現(xiàn)全局閉環(huán)檢測。

智能巡檢多足機器人在航行流程中也離不開位置和路線規(guī)劃。通常，Dijkstra 和A*算法主要用來針對完整地圖和給定目的地計算的機器人全局路線規(guī)劃，以達到全局最佳解。局部路線計劃是指巡檢自動化機器人在全局路線運行中隨時會遭遇障礙物，當自動化機器人在現(xiàn)場移動時，就可以進行主動改變路線，防止與障礙物產(chǎn)生沖突。本文主要使用一個主move-base 功能包來進行自動化機器人位置規(guī)劃工作，在引導流程中可以使用蒙特卡洛定位算法進行計算自動化機器人位置圖上的位置。

（二）路徑規(guī)劃實驗

本文以實驗室附近綠地為基本環(huán)境，在其運動過程中，添加一些自然環(huán)境的障礙物，模擬田間的基本環(huán)境。通過使用ROS 中的Gmapping 功能包以及利用SLAM 算法，完成建圖工作，得到實驗場地的二維環(huán)境地圖，使用Dijkstra 和A*算法來針對完整地圖和給定目的地計算的智能巡檢多足機器人全局路線規(guī)劃，圖8 為規(guī)劃出的全局路徑。局部代價地圖隨著智能巡檢多足機器人的移動不斷更新，相應(yīng)地局部路徑也發(fā)生改變，智能巡檢多足機器人能夠順利避開障礙物。通過Dijkstra 和A*算法進行路徑規(guī)劃工作，并在真實環(huán)境中進行實驗驗證，證明了采用該算法可以規(guī)劃出一條可以避開障礙且最優(yōu)的路徑。

圖8 實驗環(huán)境及全局路徑規(guī)劃提取

四、結(jié)論

本文設(shè)計了一款基于SLAM 的構(gòu)圖和導航的智能巡檢多足機器人，能夠在復雜的農(nóng)業(yè)種植環(huán)境中，采用激光雷達SLAM 技術(shù)結(jié)合毫米波雷達方式完成自主執(zhí)行路徑規(guī)劃、自主探索、導航等任務(wù)，可按既定巡檢路線自主導航完成巡檢任務(wù)，也可采用地面遙控方式完成對農(nóng)作物的巡檢任務(wù)，探索了智能巡檢多足機器人在農(nóng)業(yè)種植場應(yīng)用的場景。后期將在激光雷達小型化、機器人步態(tài)控制算法優(yōu)化、智能巡檢多足機器人輕量化設(shè)計方面進行改進研究，研發(fā)適用可面對更復雜環(huán)境的農(nóng)作物巡檢機器人。