自动行走机器人视觉导航系统仿真及行走控制系统设计

论文摘要

目前国内的田间蔬菜水果采摘作业基本上还是依靠手工完成,近年来人口老龄化、城市化速度的加快导致了农业劳动力减少、农业生产成本提高和劳动生产率降低,为了解决这些问题,农业机械自动化的程度势必要有所提高。与工业机器人特定的工作环境不同,农业机器人主要在自然场景下工作,要面对更为复杂多变的情况,有更多的问题需要解决。非结构化的农田场景给农业采摘机器人的行走运动增加了难度,本实验旨在针对田间采摘机器人进行田间工作环境识别和行走控制。根据实现功能的不同可将系统分为两个部分:视觉导航和行走控制。诸多研究表明:视觉导航方式具有信号探测范围宽,获取信息完整等优点,将成为未来机器人导航的一个主要发展方向。在视觉导航方式中,应用最多的还是在机器人上安装车载摄像头的基于局部视觉的导航方式。因此本实验采用局部视觉这种导航方式,所有的计算设备和传感器都装载在机器人车体上。行走控制系统根据视觉导航的判断结果,选择嵌入式Linux作为平台的操作系统,并将其移植到嵌入式处理器的硬件平台,采用嵌入式系统的结构设计方法,构建了嵌入式Linux交叉开发环境。针对Linux驱动程序构架的特点编写了在嵌入式Linux系统下的图像采集、保存、显示和电机驱动程序。本论文具体研究内容如下:1)图像采集:将摄像头安装到机器人车体上,在实验室环境下通过摄像头采集方向标识图像,在农田环境下通过数码相机采集田间垄沟图像,为图像预处理操作做准备;2)图像预处理:采集到的图像信息不能满足实验要求,因此需要在MATLAB环境下对采集到的图像进行阈值分割、中值滤波、边缘检测、膨胀、腐蚀等一系列图像预处理操作,为判断标识图像的方向、垄沟延伸路径等奠定基础;3)实验仿真:提取标识图像的形状特征作为BP神经网络训练模型的输入,在PC机MATLAB环境下进行仿真实验,判断出标识图像的方向、垄沟延伸路径,从而作为机器人运动的依据;4)嵌入式系统硬件和底层设计:控制系统硬件部分由摄像头、嵌入式主控板和二轮驱动车构成。在连接好各硬件组成部分后,搭建嵌入式Linux交叉开发环境; 5)嵌入式系统软件设计:根据图像处理的功能和特点,针对Linux操作系统的程序构架编写图像采集、保存、显示程序以及电机驱动程序;6)系统调试:MATLAB实验仿真结果表明,自动行走机器人能够根据标识图像方向信息自动调用电机驱动程序模块,从而实现控制对象的运动。本论文完成了上述所有实验内容,实现了在PC机MATLAB环境下对车载摄像头采集到的原始图像进行相应的图像预处理操作从而提取到实验所需的图像信息;通过搭建BP神经网络训练模型在MATLAB环境下实验仿真出方向判别结果;对在田间采集到的垄沟图像进行处理后,得到清晰的垄沟延伸路径,可以作为农业机器人循迹行走路径的依据;在嵌入式Linux交叉编译环境下编写图像采集、保存、显示程序以及电机驱动程序。经过实验调试最终可以实现自动行走机器人根据标识图像方向运动的功能,使得自动行走机器人的实时性和智能化水平得到了很大的提高。该控制系统硬件体积小、易扩展、软件实时性强,在Linux操作系统下添加了图像处理算法任务,硬件平台提供了大量的应用开发接口,可以针对不同的任务扩展一些需要的外设,为农业机器人的进一步研究打下坚实的基础。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 引言
• 1.1 研究的目的与意义
• 1.2 国内外研究现状及趋势
• 1.2.1 机器人发展现状及趋势
• 1.2.2 移动机器人发展现状及趋势
• 1.2.3 数字图像处理概述
• 1.2.4 嵌入式系统概述
• 1.2.5 Linux 操作系统概述
• 1.3 研究主要内容
• 1.4 本章小结
• 2 系统总体结构分析
• 2.1 系统实现功能
• 2.2 控制系统视觉导航
• 2.3 行走控制系统
• 2.4 本章小结
• 3 视觉导航仿真实验
• 3.1 标识图像预处理
• 3.1.1 标识图像阈值分割
• 3.1.2 标识图像中值滤波
• 3.1.3 标识图像边缘检测
• 3.2 标识图像特征提取
• 3.2.1 形状特征提取
• 3.2.2 方向图标特征提取
• 3.3 BP 神经网络模型建立
• 3.3.1 BP 神经网络概述
• 3.3.2 图标识别系统BP 神经网络模型建立
• 3.4 本章小结
• 4 运动控制硬件和软件设计
• 4.1 控制系统硬件总体设计
• 4.2 控制系统硬件组成及功能
• 4.2.1 摄像头
• 4.2.2 主控板
• 4.2.3 二轮驱动车
• 4.3 控制系统软件设计
• 4.3.1 主程序设计
• 4.3.2 Linux 系统软件设计平台搭建
• 4.3.3 电机驱动程序设计
• 4.4 本章小结
• 5 实验结果
• 5.1 视觉导航仿真实验结果
• 5.2 行走控制系统调试结果
• 5.3 本章小结
• 6 结论
• 致谢
• 参考文献
• 附录
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文