周紅宇，張學(xué)敏，趙金鍇，張瑤

（湖北工業(yè)大學(xué) 工業(yè)設(shè)計(jì)學(xué)院，武漢 430068）

智能割草機(jī)器人可在特定的使用環(huán)境中，根據(jù)智能算法以及人工智能技術(shù)自主實(shí)現(xiàn)戶外除草任務(wù)。與現(xiàn)有除草設(shè)備相比，其外形大有不同，多為小巧細(xì)致的類型，但基本功能與構(gòu)造一樣。相較于老式設(shè)備，它具有自動路徑規(guī)劃、自動行走、調(diào)節(jié)除草高度、及時避雨等功能，安全性與智能化水平較高[1]?？萍嫉陌l(fā)展使割草機(jī)也開始慢慢滲入農(nóng)業(yè)生產(chǎn)及其他領(lǐng)域中。與此同時，伴隨著園林、公園、高爾夫球場等草坪場地的大量涌現(xiàn)，現(xiàn)有設(shè)備受到更新迭代加快、耗費(fèi)人力物力以及具有安全隱患等各種因素的影響。除草任務(wù)的復(fù)雜性、老式割草機(jī)的繁重與危險(xiǎn)性以及現(xiàn)有割草設(shè)備智能化水平低等情況使除草設(shè)備在智能化領(lǐng)域需要更進(jìn)一步，從而提高自身競爭力[2]。

近幾年，層次分析法在安全科學(xué)、工業(yè)設(shè)計(jì)、經(jīng)濟(jì)管理以及生物學(xué)領(lǐng)域中的應(yīng)用越來越多[3-6]。層析分析法可以有效梳理出影響設(shè)計(jì)目標(biāo)的各種不確定性因素，并進(jìn)行定量分析，減小設(shè)計(jì)過程中人為因素以及其余客觀因素的影響，從而得出設(shè)計(jì)最優(yōu)解。

在國內(nèi)，許多學(xué)者將層次分析法應(yīng)用在案例評價(jià)以及設(shè)計(jì)體系中。耿金花等[7]利用該方法構(gòu)建出一種社區(qū)滿意度評價(jià)體系，從而對社區(qū)進(jìn)行量化評價(jià)。在工業(yè)設(shè)計(jì)領(lǐng)域內(nèi)，Yang等[8]將層次分析法應(yīng)用在瀝青路面便攜式溫度測試器設(shè)計(jì)中減少主觀因素的影響，提高了產(chǎn)品質(zhì)量。常瑜等[9]通過建立層次分析矩陣及模糊判斷矩陣，從安全、美觀、易用三個角度對掃地車進(jìn)行分析，構(gòu)建設(shè)計(jì)評價(jià)體系，獲取了掃地車的影響要素權(quán)重值。周紅宇等[10]集成AHP法和FBS模型，將用戶需求逐層映射到產(chǎn)品結(jié)構(gòu)上，獲得了理想的下肢固定工具設(shè)計(jì)方案。段金娟等[11]分析了影響紡織機(jī)造型的設(shè)計(jì)要素，通過穩(wěn)重感、科技感、安全感三個方面建立矩陣模型，得出最優(yōu)方案。由于，智能割草機(jī)器人的設(shè)計(jì)過程中存在著一定的模糊性與復(fù)雜性，無法有效判斷出影響設(shè)計(jì)方案最終呈現(xiàn)的關(guān)鍵性因素。因此，本文以用戶需求為設(shè)計(jì)出發(fā)點(diǎn)，結(jié)合層次分析法（AHP）與模糊綜合評價(jià)法，得到智能割草機(jī)器人設(shè)計(jì)評價(jià)模型，為設(shè)計(jì)方案提供數(shù)據(jù)以及理論支撐。提出新型智能割草機(jī)器人未來發(fā)展趨勢，同時為戶外移動機(jī)器人領(lǐng)域研究的發(fā)展提出一種理論參考。

1 層次分析法

1.1 層次分析法理論基礎(chǔ)

智能割草機(jī)器人設(shè)計(jì)研發(fā)過程中，受到環(huán)境、設(shè)計(jì)師、用戶等多種客觀因素影響，層次分析法可以降低設(shè)計(jì)過程中相關(guān)決策人員的人為因素與環(huán)境因素的影響，減少其主觀性與隨意性[12]。

在智能割草機(jī)器人的設(shè)計(jì)評價(jià)體系中，首先需要獲取用戶需求，得出設(shè)計(jì)影響因素，并按照層次分析模型，將涉及到的影響因素進(jìn)行層次劃分，建立智能割草機(jī)器人設(shè)計(jì)方案層次分析模型，并檢驗(yàn)其一致性指標(biāo)。輸出設(shè)計(jì)方案模型，進(jìn)行模糊評價(jià)，從而得到最優(yōu)的智能割草機(jī)器人設(shè)計(jì)方案模型，具體運(yùn)算步驟如圖1所示。

圖1 智能割草機(jī)器人整體設(shè)計(jì)評價(jià)流程Fig.1 Design and evaluation process of intelligent mowing robot

1.2 構(gòu)建智能割草機(jī)器人設(shè)計(jì)層次指標(biāo)體系

運(yùn)用層次分析法（AHP）對智能割草機(jī)器人進(jìn)行問題分析與決策時，應(yīng)盡可能將問題條理化、系統(tǒng)化。將智能割草機(jī)各因素對于整體設(shè)計(jì)影響的重要程度梳理清楚，從而構(gòu)建一個層次化的結(jié)構(gòu)分析模型。將問題梳理清楚后，可以更直觀地得到影響設(shè)計(jì)目標(biāo)的各因素重要度排序，使最終的設(shè)計(jì)結(jié)果更具客觀性與準(zhǔn)確性。

智能割草機(jī)器人種類較多，使用人群較少，調(diào)研具有相對復(fù)雜性。首先通過調(diào)研收集到目前智能割草機(jī)器人所存在的問題，根據(jù)實(shí)地訪談、網(wǎng)上聊天等調(diào)查方法進(jìn)行用戶研究，并制作調(diào)查問卷。本次用戶樣本共90個，去除掉重復(fù)部分，共收到有效問卷82份，樣本合格率為91.1%。為了使調(diào)研結(jié)果更加準(zhǔn)確，對收集到的問卷信息進(jìn)行歸納與總結(jié)，把使用場景確定為兩類：

1）高爾夫球場等大型草坪，草坪面積較大，任務(wù)量重，人為進(jìn)行除草任務(wù)時會有一定的困難。

2）家庭類院落式草坪，草坪整體面積不大，但修剪次數(shù)較為頻繁，任務(wù)煩瑣。

用親和圖法[13]（Affinity Diagram）對問卷獲取到的用戶需求進(jìn)行整理、匯總和分析，將大多數(shù)用戶所提出的較為頻繁的需求確定為設(shè)計(jì)過程中最終的用戶需求。用戶需求展開圖，如圖2所示。

圖2 用戶需求展開圖Fig.2 User requirements expansion diagram

結(jié)構(gòu)評價(jià)模型分為目標(biāo)層（想要實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)）、準(zhǔn)則層（基于目標(biāo)層下的二級體系，一般為問題分析過程中要遵循的準(zhǔn)則）以及因素層（基于準(zhǔn)則層下的二級體系，為影響準(zhǔn)則層的各要素）。分析獲取到的需求因子，建立最優(yōu)設(shè)計(jì)評價(jià)結(jié)構(gòu)模型。從美學(xué)因素、環(huán)境因素、人機(jī)因素以及功能因素四個角度建立如圖3所示的智能割草機(jī)器人評價(jià)體系。

圖3 智能割草機(jī)器人設(shè)計(jì)指標(biāo)評價(jià)體系Fig.3 Design index evaluation system of mowing robot

目標(biāo)層的要素只有一個，為智能割草機(jī)最優(yōu)設(shè)計(jì)方案。二級層次為準(zhǔn)則層，為智能割草機(jī)器人設(shè)計(jì)從概念到最優(yōu)設(shè)計(jì)方案過程中所要遵守的設(shè)計(jì)準(zhǔn)則。智能割草機(jī)器人的設(shè)計(jì)要符合用戶審美以及日常生活，從顏色、造型、材質(zhì)以及表面涂裝等角度進(jìn)行設(shè)計(jì)考量，使最終設(shè)計(jì)符合當(dāng)下主流審美趨勢。用戶與設(shè)備之間良好的人機(jī)交互過程可以大幅度提升用戶對產(chǎn)品的喜好程度。智能割草機(jī)器人的使用環(huán)境一般為室外草坪，因此，設(shè)計(jì)過程中需要考慮到設(shè)備對于不同區(qū)域環(huán)境的適用性，以及在雨天、夜晚等非正常環(huán)境下的適用性。智能割草機(jī)人是多功能的，而非單一功能的。從設(shè)備功能創(chuàng)新的角度進(jìn)行設(shè)計(jì)考量，提升設(shè)備為設(shè)備提供更多的可能性，為用戶提供便利。

從準(zhǔn)則層、因素層以及用戶需求中共梳理出13種影響智能割草機(jī)器人的設(shè)計(jì)要素，并對13種因素進(jìn)行評價(jià)。判斷13種基層設(shè)計(jì)因素對上級層次的影響，以及對最優(yōu)設(shè)計(jì)方案的影響，從而達(dá)到設(shè)計(jì)方案的最優(yōu)解。

1.3 構(gòu)建設(shè)計(jì)指標(biāo)評價(jià)體系的判斷矩陣

通過對比兩個層級之間各要素的重要程度，建立判斷矩陣。判斷矩陣構(gòu)建方式，如表1所示。

表1 判斷矩陣構(gòu)建方式Tab.1 Construction of judgment matrix

利用1—9標(biāo)度法[14]對智能割草機(jī)器人設(shè)計(jì)判斷矩陣進(jìn)行賦值，進(jìn)行智能割草機(jī)設(shè)計(jì)影響因素重要程度對比，如表2所示。

表2 判斷矩陣標(biāo)度Tab.2 Judgement matrix scale

本次選取目標(biāo)用戶20名，包括產(chǎn)品設(shè)計(jì)師4名，草坪清潔工10名，草坪擁有者3名，擁有割草機(jī)的用戶3名，對目標(biāo)層、準(zhǔn)則層、因素層中各影響要素，通過1—9標(biāo)度法進(jìn)行多輪打分，從而構(gòu)建出各影響要素的評價(jià)矩陣，如表3—7所示。

表3 最優(yōu)設(shè)計(jì)方案判斷矩陣及權(quán)重Tab.3 Judgment matrix and weight of optimal design scheme

表5 人機(jī)準(zhǔn)則判斷矩陣及權(quán)重Tab.5 Judgment matrix and weight of man-machine criteria

表6 環(huán)境準(zhǔn)則判斷矩陣及權(quán)重Tab.6 Judgment matrix and weight of environmental criteria

表7 功能準(zhǔn)則判斷矩陣及權(quán)重Tab.7 Judgment matrix and weight of functional criteria

構(gòu)建出判斷矩陣后，對矩陣中智能割草機(jī)器人設(shè)計(jì)影響要素進(jìn)行向量求解。本文采用算術(shù)平均法進(jìn)行各影響因素權(quán)重的計(jì)算[15-16]，具體如下：

1）將矩陣中的各元素按列歸一化，即求：

2）將歸一化之后的數(shù)值各列相加。

3）除以矩陣階數(shù)n，得到權(quán)重向量Wi。

1.4 一致性檢驗(yàn)

在計(jì)算出各矩陣的權(quán)重后，需要判斷矩陣是否具有一致性指標(biāo)。通過對一致性比率CR進(jìn)行檢驗(yàn)，公式為CR=CI/RI。若滿足CR＜0.1，則表示該矩陣具有一致性。RI的數(shù)值可以通過平均隨機(jī)一致性指標(biāo)表獲取，見表8。運(yùn)算結(jié)果見表9。

表8 平均隨機(jī)一致性指標(biāo)表Tab.8 Average random consistency index table

表9 一致性檢驗(yàn)結(jié)果Tab.9 Result statistics of consistency test

由表9可知，矩陣A、B1、B2、B3、B4的CR值分別為0.049 5、0.022 7、0.053 6、0、0.009，均小于0.1，因此通過檢驗(yàn)。對矩陣中所有影響因素的目標(biāo)權(quán)重進(jìn)行匯總，形成設(shè)計(jì)方案影響因素總體目標(biāo)權(quán)重排序，作為智能割草機(jī)方案的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，如表10所示。

表10 總體目標(biāo)權(quán)重排序Tab.10 Overall target weight ordering

如圖4所示，可以直觀地了解到影響智能割草機(jī)器人設(shè)計(jì)的各因素，以及其重要程度分布情況?？芍脩魧χ悄芨畈輽C(jī)器人最注重的是功能準(zhǔn)則部分以及環(huán)境準(zhǔn)則中的實(shí)時監(jiān)控、警報(bào)系統(tǒng)、云端儲備、操作便利、功能適用以及環(huán)境適用性部分。因此，在接下來的智能割草機(jī)器人設(shè)計(jì)過程中，將功能準(zhǔn)則以及環(huán)境準(zhǔn)則作為設(shè)計(jì)重點(diǎn)。

圖4 目標(biāo)權(quán)重分布圖Fig.4 Target weight distribution

2 實(shí)例分析

2.1 設(shè)計(jì)方案

2.1.1 設(shè)計(jì)考量

1）人機(jī)工學(xué)。為了用戶在使用設(shè)備時擁有更好的使用體驗(yàn)，設(shè)備在按鍵、零件位置的擺放以及色彩上參考了人機(jī)工程學(xué)的知識，如急停按鈕、警示燈位置的擺放與設(shè)備整體顏色特征等。

2）固有特征。為了使產(chǎn)品最大程度上保留割草機(jī)器人特征，在顏色以及材料上選擇暗色系、金屬件以及塑料的搭配。在視覺上體現(xiàn)割草機(jī)的特性。

3）環(huán)境適用性。因使用環(huán)境的不同，如高爾夫球場、室內(nèi)草坪等環(huán)境的特殊性讓設(shè)備在零件選擇上與普通割草機(jī)器人不同，可借鑒目前市面上使用場景較多的防爆機(jī)器人及特殊作業(yè)機(jī)器人。

2.1.2 設(shè)計(jì)方案

根據(jù)前期由層次分析法得出的權(quán)重向量排序結(jié)果，對智能割草機(jī)設(shè)計(jì)方案進(jìn)行模糊綜合評價(jià)。首先，進(jìn)行智能割草機(jī)器人設(shè)計(jì)方案輸出，最終確定3款不同的設(shè)計(jì)方案，如圖5所示。為匹配上述權(quán)重以及用戶對智能割草機(jī)器人的設(shè)計(jì)需求，設(shè)計(jì)方案從造型因素出發(fā)，改變現(xiàn)有智能割草機(jī)人的整體造型。從人機(jī)角度，規(guī)劃了功能分區(qū)，提升了用戶的使用體驗(yàn)。采用履帶式輪胎結(jié)構(gòu)，增加了設(shè)備的環(huán)境適用性。從功能創(chuàng)新角度出發(fā)，增加了警報(bào)系統(tǒng)、實(shí)時監(jiān)控，為用戶提供設(shè)備更多的可能性。

圖5 方案設(shè)計(jì)Fig.5 Design scheme

2.2 模糊綜合評價(jià)

模糊綜合評價(jià)法可有效解決智能割草機(jī)器人設(shè)計(jì)評價(jià)過程中由環(huán)境因素、設(shè)計(jì)者主觀因素產(chǎn)生的無法量化的復(fù)雜問題，模型簡單易理解[17]。模糊綜合評價(jià)過程如下：

1）將5名專家的評價(jià)作為設(shè)計(jì)評估要素的要素集。用x={y1，y2，y3，y4}表示，分別代表準(zhǔn)則層中美學(xué)準(zhǔn)則、人機(jī)準(zhǔn)則、環(huán)境準(zhǔn)則以及功能準(zhǔn)則。確定評估要素子集為qi={qij}（i，j=1，2，3，4）。

2）確定專家評語等級與對應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)。確定評語集I={I1,I2,I3,I4}={一級，二級，三級，四級}，對各評價(jià)指標(biāo)要素進(jìn)行評價(jià)。為各評語集賦值，賦值后的評語向量α=（90，80，60，40）T，分別代表一級、二級、三級、四級。

3）梳理表3—7的計(jì)算結(jié)果，可得目標(biāo)層WA=(0.133 4 0.300 8 0.102 6 0.462 1)、美學(xué)準(zhǔn)則WB1=(0.438 5 0.186 6 0.109 6 0.265 2)、人機(jī)準(zhǔn)則WB2=(0.174 4 0.137 2 0.265 6 0.422 8)、環(huán)境準(zhǔn)則WB3=(0.666 7 0.333 3)、功能準(zhǔn)則WB4=(0.297 0 0.539 6 0.163 4)。

4）針對設(shè)計(jì)方案1，5名專家對智能割草機(jī)評價(jià)矩陣因素層中的要素進(jìn)行打分及等級評定。D1—D4分別代表美學(xué)、人機(jī)、環(huán)境、功能準(zhǔn)則對設(shè)計(jì)方案1的模糊綜合評價(jià)矩陣。

根據(jù)各影響因素權(quán)重計(jì)算3款智能割草機(jī)設(shè)計(jì)方案的模糊評價(jià)結(jié)果：

按照結(jié)果，建立二級模糊評價(jià)矩陣：

5）計(jì)算三款智能割草機(jī)設(shè)計(jì)方案的百分制結(jié)果。

綜合評價(jià)權(quán)重向量為：W=WA×P= (0.444 7 0.316 2 0.237 9 0)。對方案1進(jìn)行百分制評價(jià)運(yùn)算，N=W× α= 79.59，因此方案1的最終得分為79.59。

以此類推方案2得分為76.87，方案3得分為76.93。結(jié)合用戶需求分析結(jié)果，選定方案1為最優(yōu)設(shè)計(jì)方案。

為了進(jìn)一步匹配準(zhǔn)則層的要求，實(shí)現(xiàn)提升產(chǎn)品安全性及智能化程度，對方案1進(jìn)行設(shè)計(jì)優(yōu)化，如圖6—8所示。為增加產(chǎn)品的環(huán)境適用性，選擇與現(xiàn)有設(shè)備不同的履帶式輪胎，可以更好地增加設(shè)備的爬坡能力以及不同地域環(huán)境下的環(huán)境適用性[18]。照明部件選用鹵素?zé)?，其成本較低，適合雨雪大霧天氣。在常見的霧霾天等能見度不高的情況下，鹵素?zé)舸┩感暂^好，照明效果優(yōu)良。為增加產(chǎn)品的安全性，設(shè)備添加攝像以及錄像儀器，智能割草機(jī)器人可以在24小時工作的同時完成視頻錄像以及環(huán)境記錄等行為，同時將錄像、設(shè)備信息上傳至云端，方便用戶查詢。當(dāng)發(fā)生意外時，可通過復(fù)查儲存在云端的數(shù)據(jù)，減少用戶損失。設(shè)備的整體材質(zhì)選擇ABS塑料以及PC塑料，其優(yōu)點(diǎn)在于流動性好，易加工成型，剛性效果良好，同時還具有低氣味、耐腐蝕性好等特點(diǎn)。在設(shè)備兩側(cè)添加警報(bào)燈以及喇叭，可以有效提醒用戶意外情況的發(fā)生，提升設(shè)備的可靠性。

圖6 效果圖展示Fig.6 Display of effects

圖7 爆炸圖Fig.7 Exploded view

圖8 使用場景圖Fig.8 Use scene graph

3 結(jié)語

本文將層次分析法與模糊綜合評價(jià)法運(yùn)用到智能割草機(jī)的設(shè)計(jì)流程中以及設(shè)計(jì)評價(jià)體系中，將用戶需求中所提取的13種設(shè)計(jì)影響因素，從美學(xué)、人機(jī)、環(huán)境、功能四個角度構(gòu)建模糊評價(jià)矩陣，通過計(jì)算權(quán)重值，得到設(shè)計(jì)影響因素排序，使設(shè)計(jì)流程更加清晰合理。以設(shè)計(jì)學(xué)、人機(jī)工程學(xué)等專業(yè)知識為基礎(chǔ)，結(jié)合用戶需求與設(shè)計(jì)影響因素排序，完成3款智能割草機(jī)設(shè)計(jì)方案，并對3款智能割草機(jī)設(shè)計(jì)方案進(jìn)模糊行評價(jià)，以此得出最優(yōu)設(shè)計(jì)方案，有效提升了現(xiàn)有設(shè)備的安全性、對不同環(huán)境的適用性以及智能化程度。

本文對于智能割草機(jī)器人的設(shè)計(jì)還處于概念設(shè)計(jì)階段，之后的研發(fā)方向還需要進(jìn)一步探討。整個設(shè)計(jì)流程中的模糊綜合評價(jià)環(huán)節(jié)由專家評價(jià)打分完成，增加了專家打分的個人主觀因素，此問題還需在后續(xù)的設(shè)計(jì)過程中進(jìn)一步解決。