CN113503839A - 一种植被参数自主测量机器人 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种植被参数自主测量机器人，将履带式移动底盘与机械臂相结合，其中，履带式移动底盘由四个带编码器的行星减速电机驱动，机械臂由三个步进电机以及三根连杆组成的机械臂，固定在履带式移动底盘上表面，通过控制三个步进电机的旋转，调整防抖云台高度，便于鱼眼摄像头对植被冠层进行图像采集；此外，采用GPS+IMU结合的导航方式，使机器人移动到不同位置，同时，远程控制客户端通过无线传输方式对机器人进行控制并获取采集的植被冠层图像，并计算得到叶面积指数，这样可以在不同位置、不同地形环境测量不同的植被参数，节省人力，提高数据采集效率。

Description

一种植被参数自主测量机器人
技术领域
本发明属于植被参数测量技术领域，更为具体地讲，涉及一种植物参数自主测量机器人。
背景技术
生态是统一的自然系统，是相互依存、紧密联系的有机链条。生态文明是人民群众共同参与共同建设共同享有的事业，因此，要把建设美丽中国转化为全体人民自觉行动。
在植被生态系统中有许多很重要的指数，其中最为典型的有叶面积指数(LAI)，它是表征植被冠层光合作用和判断植被生长状况的重要参数，也是农业科学、生态科学、遥感科学中众多数学模型的基本参数。监测作物的叶面积指数可以知道农作物的生长状况，比如是否有病虫害，是否需要施肥等等，进而对其进行相应的管理，也可以通过作物的叶面积指数估算作物的产量等。
目前，叶面积指数测量设备主要是国外采购但是价格昂贵，且操作复杂。国内用于叶面积指数测量的成熟的设备少之又少，而且在实际使用中存在局限性和不具灵活性的问题。
如2019年03月01日公布、公布号为CN109405769A的发明专利申请《植被冠层叶面积指数测量装置》。如图1所示，该植被冠层叶面积指数测量装置包括测量支架、第一光强度传感器011和第二光强度传感器012；第一光强度传感器011安装于测量支架的顶部，用于采集植被冠层顶部的阳光辐射强度；第二光强度传感器012设置于测量支架的底部，用于采集阳光透过植被冠层后的辐射强度。具体地，使用该装置来测量草地冠层叶面积指数，将测量支架固定到待测区域，测量支架从冠层的下方延伸至上方，从而使第一光强度传感器011位于冠层的上方，第二光强度传感器012位于冠层的下方。第一光强度传感器011测得冠层顶部的阳光辐射强度值，第二光强度传感器012测得冠层底部的阳光辐射强度值，进而可以得到冠层间隙率值；在一天中多次测量，可以得到冠层叶面积指数。该装置，将第一光强度传感器011和第二光强度传感器012分别设置到冠层的顶部和底部，实现在同一时刻对冠层顶部和底部的阳光辐射强度进行同时测量，从而得到该测量时刻的准确的冠层间隙率值。
然而，该植被冠层叶面积指数测量装置安装复杂，虽然可以进行长时间的多次测量，但是测量位置固定，测量数据单一，故此装置不具灵活性。
又如2021年02月12日公布的、公布号为CN112361998A的发明专利申请《基于智能手机的植物叶面积指数测定方法及应用》，如图2所示，将手机拍摄的冠层投影面积计算得到投影面积真实值，所得投影面积真实值与所拍摄地面积的比值即是LAI值。使用智能手机拍摄植被冠层投影面积的进而计算得到叶面积指数的方法，也是需要人工手持手机去测量，而且仅仅适用于大田环境下生长良好，排列规则的植物，有很大的局限性，存在需要大量人力，且数据采集效率低下的问题。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种植被参数自主测量机器人，可以在不同位置、不同地形环境测量不同的植被参数，节省人力，提高数据采集效率。
为实现上述发明目的，本发明植被参数自主测量机器人，其特征在于，包括：
机器人移动底盘，为履带式移动底盘，由四个带编码器的行星减速电机(左右个两个)驱动；
差分GPS模块、IMU(Inertial Measurement Unit，惯性测量单元)传感器组成导航定位系统，安装在机器人移动底盘上，用于获取差分GPS数据、IMU传感器数据；
激光雷达，安装在机器人移动底盘上；
防抖云台、鱼眼摄像头以及前置摄像头，鱼眼摄像头固定在防抖云台上表面，前置摄像头固定在机器人移动底盘前方；
由三个步进电机以及三根连杆组成的机械臂，其中，第一步进电机固定在移动底盘上表面，然后通过一根连杆连接第二步进电机，第二进电机再通过一根连杆连接第三步进电机，第三进电机再通过一根连杆连接防抖云台下表面；通过控制三个步进电机的旋转，调整防抖云台高度，便于鱼眼摄像头对植被冠层进行图像采集；
由上位机和下位机组成的控制系统，下位机、差分GPS模块以及激光雷达通过串口通信与上位机连接，前置摄像头、鱼眼摄像头与上位机通过USB直接连接；下位机用于控制四个带编码器的行星减速电机、三个步进电机，同时读取IMU传感器数据并通过串口通信发送到上位机；
远程控制客户端通过无线传输方式，将机器人的目标位置即经纬度坐标下发到控制系统的上位机，上位机结合差分GPS模块获取差分GPS数据即自身所在坐标位置并计算到目标位置的距离和相对于机器人自身的方位，然后通过下位机控制四个带编码器的行星减速电机，调整自身方位并朝目标位置移动，移动的同时通过GPS模块实时获取差分GPS数据即自身坐标，计算相对于机器人自身的方位并实时调整机器人自身方位以保证一直朝目标方位移动，同时在机器人移动的过程中，激光雷达实时扫描周围障碍物信息如果机器人前方有障碍物，机器人将调整自身方位使其避开障碍物，之后在慢慢调整自身方位使其朝目标方位移动，达到避障效果；
当机器人移动到目标位置时，上位机通过下位机控制三个步进电机旋转，调整防抖云台高度，然后，鱼眼摄像头对植被冠层进行图像采集，获取植被冠层图像，并根据植被冠层图像计算得到叶面积指数；
同时，前置摄像头用于实时获取机器人前方图像，发回上位机；
上位机将植被冠层图像、所计算的叶面积指数、前方图像通过无线网络发回远程控制客户端，同时，根据前方图像实时看到机器人周围的情况。
本发明的目的是这样实现的：
本发明植被参数自主测量机器人，将履带式移动底盘与机械臂相结合，其中，履带式移动底盘由四个带编码器的行星减速电机驱动，这样可以使机器人移动到不同位置、不同地形环境，机械臂由三个步进电机以及三根连杆组成的机械臂，固定在履带式移动底盘上表面，通过控制三个步进电机的旋转，调整防抖云台高度，便于鱼眼摄像头对植被冠层进行图像采集；此外，采用GPS+IMU结合的导航方式，使机器人移动到不同位置，同时，远程控制客户端通过无线传输方式对机器人进行控制并获取采集的植被冠层图像，并计算得到叶面积指数，这样可以在不同位置、不同地形环境测量不同的植被参数，节省人力，提高数据采集效率，解决了传统植被参数装置只能固定测量的问题，同时也解决了人工测量时需要大量的工作量和测量效率底下的问题。
此外，本发明还具有以下技术效果：
1、通过采用植本参数测量机器人，可以在不同地形测量植被参数，尤其是人工不方便测量的低矮灌木丛，机器人则可以进入测量；
2、将鱼眼摄像头固定在防抖云台上，可以有效防止鱼眼摄像头采集到模糊的植被冠层图像；
3、通过采用本植被参数测量机器人的机械臂，可以采集到低矮植被的冠层图像，进而根据植被冠层图像计算得到叶面积指数，适应植被种类范围广；
4、通过远程控制客户端，机器人搭载的前置摄像头和鱼眼摄像头采集的图像可以实时回传，远程操控时可以实时看到机器人周围的情况，同时鱼眼摄像头图像实时回传，方便实时分析测量回传的叶面积指数的值。
附图说明
图1是现有技术中植被冠层叶面积指数测量装置的结构示意图；
图2是现有技术中一种基于智能手机的植物叶面积指数测定方法及其应用的试验场景示意图；
图3是本发明植被参数自主测量机器人一种具体实施方式的结构示意正视图；
图4是图3所示植被参数自主测量机器人的结构示意俯视图；
图5是图3所示植被参数自主测量机器人的结构示意立体图；
图3、4、5中，1、激光雷达，2、差分GPS模块，3、带编码器的行星减速电机，4、鱼眼摄像头，5、防抖云台，6、机械臂连杆，7、第三步进电机3，8、第二步进电机，9、第一步进电机，10、上位机，11、下位机，12、IMU传感器，13、前置摄像头，14、机械臂；
图6是图3所示植被参数自主测量机器人控制原理图；
图7是二次定位示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式进行描述，以便本领域的技术人员更好地理解本发明。需要特别提醒注意的是，在以下的描述中，当已知功能和设计的详细描述也许会淡化本发明的主要内容时，这些描述在这里将被忽略。
结合图3、4、5、6，本发明植被参数自主测量机器人包括：机器人移动底盘、导航定位系统、防抖云台5、鱼眼摄像头4以及前置摄像头13、由三个步进电机7、8、9以及三根连杆6组成的机械臂14、由上位机10和下位机11组成的控制系统。
机器人移动底盘为履带式移动底盘，由四个带编码器的行星减速电机3(左右个两个)驱动，以适用野外复杂地形，具有较高的稳定性。
差分GPS模块2、IMU(Inertial Measurement Unit，惯性测量单元)传感器3组成导航定位系统，安装在机器人移动底盘上，用于获取差分GPS数据、IMU传感器数据。在本实施中，机器人移动底盘上还安装有激光雷达1，用于二次定位。
鱼眼摄像头4固定在防抖云台5上表面，前置摄像头13固定在机器人移动底盘前方。
第一步进电机9固定在移动底盘上表面，然后通过一根连杆6连接第二步进电机8，第二进电机再通过一根连杆6连接第三步进电机7，第三进电机7再通过一根连杆6连接防抖云台5下表面；通过控制三个步进电机7、8、9的旋转，调整防抖云台5高度，便于鱼眼摄像头4对植被冠层进行图像采集。在本实施例中，步进电机7、8、9为57步步进电机。防抖云台5有效提高鱼眼镜头4采集植被冠层图像的质量。
机械臂14的使用使得本发明植被参数测量机器人测量植被种类覆盖范围更广，当测量高植被时机械臂14处于原始状态，测量矮植被时机械臂14的姿态可以伸入矮植被下方采集植被冠层图像。
下位机11、差分GPS模块2以及激光雷达1通过串口通信与上位机10连接，前置摄像头13、鱼眼摄像头4与上位机10通过USB直接连接；下位机11用于控制四个带编码器的行星减速电机3、三个步进电机7、8、9，同时读取IMU传感器数据并通过串口通信发送到上位机10。
在本实施例中，基于NVIDIA Jetson TX2处理器构建上位机10和基于ARM Cortex-M4的STM32单片机构建下位机11。
上位机10安装了Ubuntu操作系统同时也安装了ROS机器人操作系统，通过融合差分GPS数据、IMU信息实现路径规划、导航。
远程控制客户端通过无线传输方式，将机器人的目标位置即经纬度坐标下发到控制系统的上位机，上位机结合差分GPS模块获取差分GPS数据即自身所在坐标位置并计算到目标位置的距离和相对于机器人自身的方位，然后通过下位机控制四个带编码器的行星减速电机，调整自身方位并朝目标位置移动，移动的同时通过GPS模块实时获取差分GPS数据即自身坐标，计算相对于机器人自身的方位并实时调整机器人自身方位以保证一直朝目标方位移动，同时在机器人移动的过程中，激光雷达实时扫描周围障碍物信息如果机器人前方有障碍物，机器人将调整自身方位使其避开障碍物，之后在慢慢调整自身方位使其朝目标方位移动，达到避障效果；
当机器人移动到目标位置时，上位机通过下位机控制三个步进电机旋转，调整防抖云台高度，然后，鱼眼摄像头对植被冠层进行图像采集，获取植被冠层图像，并根据植被冠层图像计算得到叶面积指数；
同时，前置摄像头用于实时获取机器人前方图像，发回上位机；
上位机将植被冠层图像、所计算的叶面积指数、前方图像通过无线网络发回远程控制客户端，同时，根据前方图像实时看到机器人周围的情况。
在本实施例中，当机器人接近目标位置即机器人到目标位置的距离ld小于距离阈值Lt时，机器人利用激光雷达扫描信息判断目标方位附近是否有反射激光束，如没有，直接将机器人移动到目标位置，如有，则进一步判断机器人到反射点的距离lr和机器人到目标点的距离ld，若：
ld-ls<lr<ld+ls
则认为目标位置或其附近有植被机器人不能到达且距离植被位置较近时植被的树干将影响植被参数的测量，这时机器人就开始利用激光雷达扫描信息重新调整姿态位置进行二次定位，以到达合适测量位置；否则，直接将机器人移动到目标位置；其中，距离阈值Lt根据具体实施情况确定，在本实施例中，距离阈值Lt为3m，范围阈值ls的0.6m。
所述二次定位为：
步骤1：首先利用激光雷达发射激光束，同时采集由树木遮挡反射回来的激光束，可以得到树木相对于机器人的距离和方向信息，以机器人为原点，机器人正方向和y方向为坐标轴建立直角坐标系；
利用激光雷达发射激光束找到以机器人为圆心、Rmax为半径的范围内距离机器人最近的两个树A、B；如在此范围内只有一棵树，则机器人只需移动到距离此树大于测量距离阈值d即可；此时树干对植被参数测量的影响可忽略不计。在本实施例中，Rmax为5m，d为0.6m；
步骤2：根据树木相对与机器人的距离和方向信息得到两棵树在机器人为原点，机器人正方向和y方向为坐标轴的坐标系中的坐标，如图7所示，根据树木A到机器人的距离OA和方向θ1可以得出树木A的坐标(x1,y1)，根据树木B到机器人的距离OB和方向θ2可以得出树木B的坐标(x2,y2)；
步骤3：A，B坐标计算出AB直接距离LAB，如果LAB<2d，则说明AB两树木之间距离较近，机器人移动到AB树木中间树干仍会影响叶面积指数测量。则重新寻找次最近的两棵树，重复步骤2，直到满足LAB≥2d；
步骤4：由A，B坐标可以计算出AB的中点坐标M(x3,y3)，
其中
Figure BDA0003160333800000071
此中点就是适合测量叶面积指数的位置点，移动机器人到中点坐标M(x3,y3)位置，其中，移动的方向为θ3。
尽管上面对本发明说明性的具体实施方式进行了描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。

Claims (2)

1.一种植被参数自主测量机器人，其特征在于，包括：
机器人移动底盘，为履带式移动底盘，由四个带编码器的行星减速电机(左右各两个)驱动；
差分GPS模块、IMU(Inertial Measurement Unit，惯性测量单元)传感器组成导航定位系统，安装在机器人移动底盘上，用于获取差分GPS数据、IMU传感器数据；
激光雷达，安装在机器人移动底盘上；
防抖云台、鱼眼摄像头以及前置摄像头，鱼眼摄像头固定在防抖云台上表面，前置摄像头固定在机器人移动底盘前方；
由三个步进电机以及三根连杆组成的机械臂，其中，第一步进电机固定在移动底盘上表面，然后通过一根连杆连接第二步进电机，第二进电机再通过一根连杆连接第三步进电机，第三进电机再通过一根连杆连接防抖云台下表面；通过控制三个步进电机的旋转，调整防抖云台高度，便于鱼眼摄像头对植被冠层进行图像采集；
由上位机和下位机组成的控制系统，下位机、差分GPS模块以及激光雷达通过串口通信与上位机连接，前置摄像头、鱼眼摄像头与上位机通过USB直接连接；下位机用于控制四个带编码器的行星减速电机、三个步进电机，同时读取IMU传感器数据并通过串口通信发送到上位机；
远程控制客户端通过无线传输方式，将机器人的目标位置即经纬度坐标下发到控制系统的上位机，上位机结合差分GPS模块获取差分GPS数据即自身所在坐标位置并计算到目标位置的距离和相对于机器人自身的方位，然后通过下位机控制四个带编码器的行星减速电机，调整自身方位并朝目标位置移动，移动的同时通过GPS模块实时获取差分GPS数据即自身坐标，计算相对于机器人自身的方位并实时调整机器人自身方位以保证一直朝目标方位移动；同时在机器人移动的过程中，激光雷达实时扫描周围障碍物信息如果机器人前方有障碍物，机器人将调整自身方位使其避开障碍物，之后在慢慢调整自身方位使其朝目标方位移动，达到避障效果；
当机器人移动到目标位置时，上位机通过下位机控制三个步进电机旋转，调整防抖云台高度，然后，鱼眼摄像头对植被冠层进行图像采集，获取植被冠层图像，并根据植被冠层图像计算得到叶面积指数；
同时，前置摄像头用于实时获取机器人前方图像，发回上位机；
上位机将植被冠层图像、所计算的叶面积指数、前方图像通过无线网络发回远程控制客户端，，同时，根据前方图像实时看到机器人周围的情况。
2.根据权利要求1所述的植被参数自主测量机器人，其特征在于，当机器人接近目标位置即机器人到目标位置的距离ld小于距离阈值Lt时，机器人利用激光雷达扫描信息判断目标方位附近是否有反射激光束，如没有，直接将机器人移动到目标位置，如有，则进一步判断机器人到反射点的距离lr和机器人到目标点的距离ld，若：
ld-ls<lr<ld+ls
则认为目标位置或其附近有植被机器人不能到达且距离植被位置较近时植被的树干将影响植被参数的测量，这时机器人就开始利用激光雷达扫描信息重新调整姿态位置进行二次定位，以到达合适测量位置；否则，直接将机器人移动到目标位置；其中，距离阈值Lt根据具体实施情况确定；
所述二次定位为：
步骤1：首先利用激光雷达发射激光束，同时采集由树木遮挡反射回来的激光束，可以得到树木相对于机器人的距离和方向信息，以机器人为原点，机器人正方向和y方向为坐标轴建立直角坐标系；
利用激光雷达发射激光束找到以机器人为圆心、Rmax为半径的范围内距离机器人最近的两个树A、B；如在此范围内只有一棵树，则机器人只需移动到距离此树大于测量距离阈值d即可；
步骤2：根据树木相对与机器人的距离和方向信息得到两棵树在机器人为原点，机器人正方向和y方向为坐标轴的坐标系中的坐标，根据树木A到机器人的距离OA和方向θ1得出树木A的坐标(x1,y1)，根据树木B到机器人的距离OB和方向θ2得出树木B的坐标(x2,y2)；
步骤3：A，B坐标计算出AB直接距离LAB，如果LAB<2d，则说明AB两树木之间距离较近，机器人移动到AB树木中间树干仍会影响叶面积指数测量，则重新寻找次最近的两棵树，重复步骤2，直到满足LAB≥2d；
步骤4：由A、B坐标计算出AB的中点坐标M(x3,y3)，其中：
Figure FDA0003160333790000031
此中点就是适合测量叶面积指数的位置点，移动机器人到中点坐标M(x3,y3)位置。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116625254A (zh) * 2023-07-18 2023-08-22 中国农业大学 一种草地灌丛实时多角度监测装置

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103158148A (zh) * 2013-03-23 2013-06-19 长源动力（北京）科技有限公司 一种机械臂
US20140031977A1 (en) * 2012-07-27 2014-01-30 Engineering Services Inc. Modular mobile robot
WO2014122800A1 (ja) * 2013-02-05 2014-08-14 国立大学法人千葉大学 魚眼画像データ作成プログラム及びｌａｉ算出プログラム
CN107782259A (zh) * 2017-09-21 2018-03-09 电子科技大学 一种基于无线传感器网络的叶面积指数测量系统
CN108303043A (zh) * 2017-12-29 2018-07-20 华南农业大学 多传感器信息融合的植物叶面积指数检测方法及系统
CN108858122A (zh) * 2018-08-13 2018-11-23 中国农业大学 一种温室植物病害巡检机器人及巡检方法
CN109373937A (zh) * 2018-12-10 2019-02-22 中国气象局兰州干旱气象研究所 植被冠层叶面积指数测量方法
CN211293749U (zh) * 2019-12-03 2020-08-18 西北农林科技大学 一种用于育种小区测产的田间自行走机器人
CN111982114A (zh) * 2020-07-30 2020-11-24 广东工业大学 一种采用imu数据融合估计三维位姿的救援机器人
CN112857269A (zh) * 2021-03-15 2021-05-28 南宁师范大学 一种新型的叶面积指数仪及其叶面积指数测量方法

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20140031977A1 (en) * 2012-07-27 2014-01-30 Engineering Services Inc. Modular mobile robot
WO2014122800A1 (ja) * 2013-02-05 2014-08-14 国立大学法人千葉大学 魚眼画像データ作成プログラム及びｌａｉ算出プログラム
CN103158148A (zh) * 2013-03-23 2013-06-19 长源动力（北京）科技有限公司 一种机械臂
CN107782259A (zh) * 2017-09-21 2018-03-09 电子科技大学 一种基于无线传感器网络的叶面积指数测量系统
CN108303043A (zh) * 2017-12-29 2018-07-20 华南农业大学 多传感器信息融合的植物叶面积指数检测方法及系统
CN108858122A (zh) * 2018-08-13 2018-11-23 中国农业大学 一种温室植物病害巡检机器人及巡检方法
CN109373937A (zh) * 2018-12-10 2019-02-22 中国气象局兰州干旱气象研究所 植被冠层叶面积指数测量方法
CN211293749U (zh) * 2019-12-03 2020-08-18 西北农林科技大学 一种用于育种小区测产的田间自行走机器人
CN111982114A (zh) * 2020-07-30 2020-11-24 广东工业大学 一种采用imu数据融合估计三维位姿的救援机器人
CN112857269A (zh) * 2021-03-15 2021-05-28 南宁师范大学 一种新型的叶面积指数仪及其叶面积指数测量方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
陈云坪 等: "基于半球摄影法的便携式叶面积指数测量仪研制", 《实验室研究与探索》 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116625254A (zh) * 2023-07-18 2023-08-22 中国农业大学 一种草地灌丛实时多角度监测装置
CN116625254B (zh) * 2023-07-18 2023-09-15 中国农业大学 一种草地灌丛实时多角度监测装置

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