CN109955265A - 一种室内靶场智能弹壳清理机器人 - Google Patents

Abstract

本发明涉及智能机器人领域，提供一种室内靶场智能弹壳清理机器人，包括子弹壳拾取结构、四驱动来福轮底盘结构、摄像头、子弹壳收集箱和电控系统，所述底盘上布置有子弹壳拾取结构、摄像头和子弹壳收集箱，所述子弹壳拾取结构包括机械爪、机械臂和云台，所述机械臂为两自由度并行结构，机械臂末端连接有机械爪，机械臂下方通过云台架设于底盘上，在机械臂上设有机械爪伸缩舵机和机械爪起落舵机，在机械臂与机械爪连接处设有机械爪开合舵机，在云台上设有机械爪旋转舵机。本发明室内靶场智能弹壳清理机器人，灵活小巧、使用方便，可以自动、及时、迅速、准确的抓取散落在靶场内的子弹壳，省去人为清理子弹壳的麻烦。

Description

一种室内靶场智能弹壳清理机器人

技术领域

本发明涉及智能机器人领域，尤其是一种在室内靶场中通过视觉识别技术自主寻找弹壳，自动拾取子弹壳的智能弹壳清理机器人。

背景技术

室内射击运动已经逐渐成为了一项深受人们喜爱的运动，随着人们生活水平的提高，室内射击运动的参与者也越来越多，室内靶场的建设也越来越丰富。但是在射击运动的过程中，会有大量的子弹壳散落在射击运动者的周围，由于子弹壳这种物品容易被不法分子利用做一些非法之事，室内靶场必须及时清理子弹壳。

目前，室内靶场所采用的子弹壳清理方式还是仅停留在人工清理，简单通过人力使用扫把，或者直接用手拾取，这样的方式通常会导致子弹壳掉落后未能即使清理，被人拾取的现象。虽然有一些子弹壳清理的相关装置，但是依旧需要人为的操作，人提供动力源，仅仅做到了省力，但并不能做到自动化清理，并且清理装置通常体积过大，不能清理落到一些小角落的子弹壳。另外，还有一种清理子弹壳的方式是直接在枪上安装收集带，这种方式会极大影响到用户的射击体验。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术中的不足之处，提供一种室内靶场智能弹壳清理机器人，该弹壳收集机器人可实现自动在室内靶场按规定路径巡逻，以及视觉识别子弹壳，然后利用机械臂和机械爪抓取散落的子弹壳，灵活小巧，使用方便，不仅克服了人工难以做到及时清理子弹壳的问题，也解决了现有装置不能清理一些小角落弹壳的问题。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：一种室内靶场智能弹壳清理机器人，包括子弹壳拾取结构、四驱动来福轮底盘结构、摄像头、子弹壳收集箱和电控系统，所述四驱动来福轮底盘结构可自由横纵向移动，包括四个来福轮、底盘，四个来福轮使用电机支架与底盘相连，连接处分别安装有步进电机，以控制装置的横纵向移动，所述底盘上布置有子弹壳拾取结构、摄像头和子弹壳收集箱，所述子弹壳拾取结构包括机械爪、机械臂和云台，所述机械臂为两自由度并行结构，机械臂末端连接有机械爪，机械臂下方通过云台架设于底盘上，在机械臂上设有机械爪伸缩舵机和机械爪起落舵机，在机械臂与机械爪连接处设有机械爪开合舵机，在云台上设有机械爪旋转舵机。

在上述技术方案中，所述电控系统包括图像采集传感器、树莓派处理器和arduino单片机，所述摄像头采用CMOS作为图像采集传感器，将图像的基本信息提供给树莓派处理器，由树莓派处理图像，并识别子弹壳位置，将位置信息发送给下位机即arduino单片机，arduino单片机将需要控制的信号发送给四路步进电机和四路舵机，驱动四路步进电机和四路舵机，四路舵机控制端直接与arduino单片机相连接，舵机输出端直接连接至子弹壳拾取结构的四个关节，驱动机械爪进行子弹壳的抓取。

在上述技术方案中，所述电控系统的工作流程包括以下步骤：

（1）开始，硬件初始化；

（2）摄像头通过行中断、场中断将外界的环境以像素点的形式发送给树莓派；

（3）树莓派接受到摄像头传来的像素点形象，开始使用python-opencv处理图像，首先将RGB通道的图像转化为HSV图像，之后进行颜色识别，颜色识别的方法为：用遍历的方式将图片每个像素点的值与子弹颜色像素点值作对比，如果没有扫描到有与子弹颜色相近的点则继续进行图像捕捉并扫描，如果扫描到有较多与子弹颜色相近的像素值，则进行下一步，用inrang函数进行颜色过滤并二值化，将除与子弹壳颜色相近的物体都转化为黑色，与子弹壳颜色相近物体转化为白色，之后用腐蚀和膨胀进行降噪处理，最后将图像逐行扫描，扫描出由黑色跳变为白色或者白色跳变为黑色的点的坐标并记录下来，形成外轮廓，并与预设的子弹壳轮廓相似度进行对比，如果相似度相差太远，则滤除该物体后回到颜色识别，继续检测其他物体，如果相似度在设定的范围，再将原始的RGB图像转化为灰度图，利用灰度重心法求取这些点围成区域内的重心值，具体求解公式为

是由跳变点所围成区域内的所有点的坐标，的值为坐标处的像素点的灰度值；最后将求得的重心值数据发送给arduino单片机；

（4）arduino单片机收到子弹壳的重心坐标之后，传送PWM信号给步进电机驱动芯片，从而控制四个步进电机的旋转，带动整个机器人运动，在移动过程中，摄像头和树莓派实时反馈子弹壳现在的相对位置给arduino单片机，arduino单片机根据上位机发送的信号实时调整输送的PWM波对步进电机的控制，直至上位机发送的位置信号靠近机器人时，arduino单片机停止控制步进电机；

（5）arduino单片机通过控制子弹壳拾取结构上的四个舵机控制机械爪抓取子弹壳，并放入收集箱内，完成一次抓取。

本发明室内靶场智能弹壳清理机器人，灵活小巧、使用方便，可以自动、及时、迅速、准确的抓取散落在靶场内的子弹壳，省去人为清理子弹壳的麻烦。

附图说明

图1为本发明室内靶场智能弹壳清理机器人的整体示意图。

图2为本发明中子弹壳拾取结构的示意图。

图3为本发明中机械爪的示意图。

图4为本发明中四驱动来福轮底盘结构的示意图。

图5为本发明电控流程图。

其中：1.机械爪，2.子弹壳收集箱，3.步进电机，4.来福轮，5.摄像头，6.机械爪开合舵机，7.机械爪伸缩舵机，8.机械爪旋转舵机，9.机械爪起落舵机。

具体实施方式

下面将结合附图及实施例，对本发明的技术方案进行具体描述。

如图1所示，本发明实施例提供一种室内靶场智能弹壳清理机器人，包括子弹壳拾取结构、四驱动来福轮底盘结构、摄像头、子弹壳收集箱和电控系统。室内靶场智能弹壳清理机器人的长、宽、高分别为300mm，200mm，200mm-300mm，机器人整体结构不大，便于快速，自由的在室内靶场穿梭。

所述四驱动来福轮底盘结构，如图4所示，包括四个来福轮、底盘，四个来福轮使用电机支架与底盘相连，连接处分别安装有12V42步进电机，所述底盘上布置有子弹壳拾取结构、摄像头和子弹壳收集箱。

考虑到需要能够抓取贴近地面上的子弹壳，特地选用图2所示的子弹壳拾取结构，为了减少行进的路程，本装置选择了长度较长的并行结构机械臂，使得该机器人可以在同一个点实现对三个位置物块的抓取以及放置，大大减少了装置完成抓取放置任务所要行进的路径。

所述子弹壳拾取结构，如图2、3所示，包括机械爪、机械臂和云台，所述机械臂为两自由度并行结构，机械臂末端连接有机械爪，机械臂下方通过云台架设于底盘上，在机械臂上设有机械爪伸缩舵机和机械爪起落舵机，在机械臂与机械爪连接处设有机械爪开合舵机，在云台上设有机械爪旋转舵机。

机械臂设计为两自由度并行结构，为了方便控制，同时保证抓取时的定位精度，使用两个LD-27MG20g舵机（机械爪伸缩舵机和机械爪起落舵机）作为动力元件，通过三个平行四边形机构控制安装在机械臂末端的机械爪的前伸程度以及高度，从而满足对不同距离不同高度的抓取放置作业的要求。

机械臂下方安装有云台，云台由LD-27MG20g舵机（机械爪旋转舵机）驱动，使机器人可以实现对多个方向的物块的抓取和放置。

机械爪可以以车身为基准，绕Z轴360度旋转，可以从各个方向夹取子弹壳后放入子弹壳收集箱内部。

所述电控系统包括图像采集传感器、树莓派处理器和arduino单片机，所述摄像头采用CMOS作为图像采集传感器，将图像的基本信息提供给树莓派处理器，由树莓派处理图像，并识别子弹壳位置，将位置信息发送给下位机即arduino单片机，arduino单片机将需要控制的信号发送给四路步进电机和四路舵机，驱动四路步进电机和四路舵机，四路舵机控制端直接与arduino单片机相连接，舵机输出端直接连接至子弹壳拾取结构的四个关节，驱动机械爪进行子弹壳的抓取。

本实施例中，机器人的视觉识别算法使用树莓派+摄像头的形状匹配算法，因为室内靶场要给用户一个较好的体验，环境光线变化不大，而且子弹壳的形状相差无几，采用opencv的形状匹配能够满足要求，在机器人的横纵向移动和速度控制方面，因必须保持整个系统的运转稳定性，仍采用经典的PID控制算法，具体过程为：根据室内靶场的信息给定一个舵机的输出量，用编码器采集电机实际速度，再与预设速度作比较，算出差值，从而调节电机转速，实现电机的快速响应。

所述电控系统的具体工作流程如图5所示，包括以下步骤：

（1）开始，硬件初始化；

（2）摄像头通过行中断、场中断将外界的环境以像素点的形式发送给树莓派；

（3）树莓派接受到摄像头传来的像素点形象，开始使用python-opencv处理图像，首先将RGB通道的图像转化为HSV图像，之后进行颜色识别，颜色识别的方法为：用遍历的方式将图片每个像素点的值与子弹颜色像素点值作对比，如果没有扫描到有与子弹颜色相近的点则继续进行图像捕捉并扫描，如果扫描到有较多与子弹颜色相近的像素值，则进行下一步，用inrang函数进行颜色过滤并二值化，将除与子弹壳颜色相近的物体都转化为黑色，与子弹壳颜色相近物体转化为白色，之后用腐蚀和膨胀进行降噪处理，最后将图像逐行扫描，扫描出由黑色跳变为白色或者白色跳变为黑色的点的坐标并记录下来，形成外轮廓，并与预设的子弹壳轮廓相似度进行对比，如果相似度相差太远，则滤除该物体后回到颜色识别，则继续检测其他物体，如果相似度在设定的范围，再将原始的RGB图像转化为灰度图，利用灰度重心法求取这些点围成区域内的重心值，具体求解公式为

是由跳变点所围成区域内的所有点的坐标，的值为坐标处的像素点的灰度值；最后将求得的重心值数据发送给arduino单片机；

（4）arduino单片机收到子弹壳的重心坐标之后，传送PWM信号给步进电机驱动芯片，从而控制四个步进电机的旋转，带动整个机器人运动，在移动过程中，摄像头和树莓派实时反馈子弹壳现在的相对位置给arduino单片机，arduino单片机根据上位机发送的信号实时调整输送的PWM波对步进电机的控制，直至上位机发送的位置信号靠近机器人时，arduino单片机停止控制步进电机；

（5）arduino单片机通过控制子弹壳拾取结构上的四个舵机控制机械爪抓取子弹壳，并放入收集箱内，完成一次抓取。

本说明书中未作详细描述的内容，属于本专业技术人员公知的现有技术。

最后，应当指出，以上所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，不能以此来限定本发明之权利范围，依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。

Claims (3)

1.一种室内靶场智能弹壳清理机器人，其特征在于：包括子弹壳拾取结构、四驱动来福轮底盘结构、摄像头、子弹壳收集箱和电控系统，所述四驱动来福轮底盘结构包括四个来福轮、底盘，四个来福轮使用电机支架与底盘相连，连接处分别安装有步进电机，所述底盘上布置有子弹壳拾取结构、摄像头和子弹壳收集箱，所述子弹壳拾取结构包括机械爪、机械臂和云台，所述机械臂为两自由度并行结构，机械臂末端连接有机械爪，机械臂下方通过云台架设于底盘上，在机械臂上设有机械爪伸缩舵机和机械爪起落舵机，在机械臂与机械爪连接处设有机械爪开合舵机，在云台上设有机械爪旋转舵机。

2.根据权利要求1所述的室内靶场智能弹壳清理机器人，其特征在于：所述电控系统包括图像采集传感器、树莓派处理器和arduino单片机，所述摄像头采用CMOS作为图像采集传感器，将图像的基本信息提供给树莓派处理器，由树莓派处理图像，并识别子弹壳位置，将位置信息发送给下位机即arduino单片机，arduino单片机将需要控制的信号发送给四路步进电机和四路舵机，驱动四路步进电机和四路舵机，四路舵机控制端直接与arduino单片机相连接，舵机输出端直接连接至子弹壳拾取结构的四个关节，驱动机械爪进行子弹壳的抓取。

3.根据权利要求2所述的室内靶场智能弹壳清理机器人，其特征在于所述电控系统的工作流程包括以下步骤：

（1）开始，硬件初始化；

（2）摄像头通过行中断、场中断将外界的环境以像素点的形式发送给树莓派；

（3）树莓派接受到摄像头传来的像素点形象，开始使用python-opencv处理图像，首先将RGB通道的图像转化为HSV图像，之后进行颜色识别，颜色识别的方法为：用遍历的方式将图片每个像素点的值与子弹颜色像素点值作对比，如果没有扫描到有与子弹颜色相近的点则继续进行图像捕捉并扫描，如果扫描到有较多与子弹颜色相近的像素值，则进行下一步，用inrang函数进行颜色过滤并二值化，将除与子弹壳颜色相近的物体都转化为黑色，与子弹壳颜色相近物体转化为白色，之后用腐蚀和膨胀进行降噪处理，最后将图像逐行扫描，扫描出由黑色跳变为白色或者白色跳变为黑色的点的坐标并记录下来，形成外轮廓，并与预设的子弹壳轮廓相似度进行对比，如果相似度相差太远，则滤除该物体后回到颜色识别，则继续检测其他物体，如果相似度在设定的范围，再将原始的RGB图像转化为灰度图，利用灰度重心法求取这些点围成区域内的重心值，具体求解公式为

是由跳变点所围成区域内的所有点的坐标，的值为坐标处的像素点的灰度值；最后将求得的重心值数据发送给arduino单片机；

（4）arduino单片机收到子弹壳的重心坐标之后，传送PWM信号给步进电机驱动芯片，从而控制四个步进电机的旋转，带动整个机器人运动，在移动过程中，摄像头和树莓派实时反馈子弹壳现在的相对位置给arduino单片机，arduino单片机根据上位机发送的信号实时调整输送的PWM波对步进电机的控制，直至上位机发送的位置信号靠近机器人时，arduino单片机停止控制步进电机；

（5）arduino单片机通过控制子弹壳拾取结构上的四个舵机控制机械爪抓取子弹壳，并放入收集箱内，完成一次抓取。