CN114700969A - 基于xy工型滑台并联柔性机械手的除草机器人及控制方法 - Google Patents

基于xy工型滑台并联柔性机械手的除草机器人及控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于XY工型滑台并联柔性机械手的除草机器人及控制方法，涉及智能农机技术领域，包括：智能控制器、装置搭载平台、太阳能储能供能系统、编码电机、麦克纳姆轮、平台升降支架、摄像头组、XY工型滑台并联机构平台、光源组、执行器位置姿态调节机构、除草执行结构，解决了现有大部分的除草机器人仅仅能拔除杂草，在自由度、效率、绕过植株等方面受限，存在无法实现精确除草的问题。

Description

基于XY工型滑台并联柔性机械手的除草机器人及控制方法
技术领域
本发明涉及智能农机技术领域，具体为一种基于XY工型滑台并联柔性机械手的除草机器人及控制方法。
背景技术
我国是农业生产大国，而在生产过程中如何精确、高效的除去林间杂草始终是无法避免的问题。农田杂草对植物生长有着长期影响，一直干扰农作物健康成长。杂草重复的在农田中生长，而农田中水肥条件较好，为杂草生长提供了优良条件，因为杂草生长速度快，环境适应能力强，导致原有农作物生长养分与空间受到严重挤压。在我国的农田作物种植面积常常因为杂草受到严重危害，不仅影响了农作物产量而且对农民的经济回报产生消极影响。
目前我国农业除草上依旧是以耗费大量人力为代价的人工喷洒农药或机械除草方式和大型农药喷洒车为主；一则耗费大量时间金钱等代价，二是杂草作为极有可能伴随作物存在，且杂草种类位置常常不同，需要不断重复类似但又不完全相同的操作，三是杂草识别精度低且是不论何种方式进行都会过量使用农药对农作物和当地环境造成一定破坏。另外农药喷洒车运输等调度使用成本高，降低了粮食生产的经济性。
机械除草是继化学药剂除草后的一种广泛被人们接受的除草方法，具有重要的研究意义和广泛的应用前景。目前，我国正大力推广智慧农业，随着现代科学技术和人工智能的不断发展，现有大部分的除草机器人仅仅能拔除杂草，在自由度、效率、绕过植株等方面受限，存在无法实现精确除草的问题。
发明内容
(一)解决的技术问题
针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于XY工型滑台并联柔性机械手的除草机器人，解决了上述背景技术中提出现有大部分的除草机器人仅仅能拔除杂草，在自由度、效率、绕过植株等方面受限，存在无法实现精确除草的问题。
(二)技术方案
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种基于XY工型滑台并联柔性机械手的除草机器人，包括：智能控制器、装置搭载平台、太阳能储能供能系统、编码电机、麦克纳姆轮、平台升降支架、摄像头组、XY工型滑台并联机构平台、光源组、执行器位置姿态调节机构、除草执行结构；
所述智能控制器安装在所述装置搭载平台前方；
所述装置搭载平台的四角底部分别安装有四根平台升降支架；
所述每根平台升降支架底部安装有一个麦克纳姆轮，每个麦克纳姆轮由一个编码电机驱动控制；
所述摄像头组安装在所述智能控制器下方以及所述除草执行结构侧面；
所述太阳能储能供能系统安装在所述装置搭载平台上方；
所述XY工型滑台并联机构平台安装于所述装置搭载平台下方；
所述执行器位置姿态调节机构安装在所述XY工型滑台并联机构平台的滑台上；
所述除草执行结构安装在所述执行器位置姿态调节机构末端。
优选地，所述XY工型滑台并联机构平台，包括：两根平行设置的横向直线导轨、一根设置在两根横向直线导轨之间的纵向直线导轨；
所述纵向直线导轨上设置由滑台；
所述XY工型滑台并联机构平台通过工型平台支架安装在装置搭载平台上；
所述横向直线导轨、纵向直线导轨上都设置一个电机，所述电机被所述智能控制器控制。
优选地，所述摄像头组与所述智能控制器连接。
优选地，所述执行器位置姿态调节机构，包括：三个结构相同位置横纵首尾排列的柔性关节元件、两个终端固定元件、四个碳素钢丝绳；
所述终端固定元件上关于轴心对称的四点上设置有限位孔，供碳素钢丝绳穿引通过。
优选地，所述除草执行结构，包括：刀头转向电机、除草执行装置、刀具、执行器摄像头；
刀头转向电机控制刀具旋转运动，并调节刀面法向；
所述除草执行装置固定安装刀具；
所述执行器摄像头与所述智能控制器通讯，控制刀头转向电机转动。
优选地，所述装置搭载平台下方还安装有包含多个LED灯珠的光源组；LED灯珠所述均匀分布在装置搭载平台。
优选地，所述太阳能储能供能系统包括：太阳能板、光源转换器、传感器、升压稳压电路和透镜耦合系统；所述太阳能板收集的电能经控制器向所述蓄电池充电；所述蓄电池的电能通过逆变器向除草机器人的各个部件提供电源。
本发明还提供一种基于XY工型滑台并联柔性机械手的除草机器人控制方法，基于如前任一所述的除草机器人，所述方法包括：
基于深度神经网络识别技术构建杂草识别系统；
在除草机器人操作系统中开启实时定位和地图构建；
获取除草机器人的除草执行部件当前的位置、距离、环境信息数据；
在除草机器人操作系统中绘制栅格地图，并利用SLAM算法和RGB-D的深度摄像头的视觉里程计进行环境感知，融合生成三维点云地图；
基于RTK-GNSS技术在路径构成回路时对所述三维点云地图进行矫正，计算所述机器人路径；
计算除草机器人当前位置并匹配三维点云地图中的坐标，根据给定的目标点位置，控制智能除草机器人运动至目标位置；
除草机器人在行走过程中，所述摄像头组采集实时数据并传输到智能控制器，智能控制器捕捉到与所述杂草识别系统特征相符的杂草时，确定杂草所在位置，并将所述杂草所在位置数据回传至智能控制器；
智能控制器发布控制指令给所述XY工型滑台、执行器位置姿态调节机构、除草执行结构，将所述除草执行器移动到除草工作需要的工作位置，并执行除草操作，同时智能控制器控制所述编码电机停止转动以使得麦克纳姆轮停止转动，机器人静止，至除草动作完成；
当一处的除草动作完成时，所述XY工型滑台、执行器位置姿态调节机构、除草执行结构回到初始位置，除草机器人继续行进，继续采集下一处杂草数据。
优选地，所述基于深度神经网络识别技术构建杂草识别系统，包括：
获取初始检测图像数据集，实时拍摄杂草图片或从网上获取不同种类、不同颜色、不同大小的各式杂草图片，每张图像均包含杂草目标，背景可各不相同；
对所述初始检测图像数据集进行数据预处理得到目标检测的训练图像，对所需识别的杂草进行标记，创建不同杂草类别用作最终图像对比识别；
对所述初始检测图像数据集中的图像进行随机旋转，随机剪裁，水平翻转，垂直翻转，变形缩放，颜色变换，并将图像进行重新组合，以得到目标组合图像；
基于所述训练图像对预设的神经网络模型进行训练，所述神经网络训练提取到训练图像的多个特征图，得到对应的目标检测模型。
有益效果
本发明提供了一种基于XY工型滑台并联柔性机械手的除草机器人及控制方法。具备以下有益效果：
一种基于XY工型滑台并联柔性机械手的除草机器人，结合所装载平台上的智能控制器，便可通过XY工型滑台并联柔性机械手实现在绕过植株的前提下，进行多自由度精准除草工作，使用方便，效率高，并且充分利用太阳能储能功能模块，使得机器人功耗大大降低，基本实现零排放。
附图说明
图1为本发明提供的一种基于XY工型滑台并联柔性机械手的除草机器人结构立体图；
图2为本发明提供的一种基于XY工型滑台并联柔性机械手的除草机器人仰视结构主视图；
图3为本发明提供的一种基于XY工型滑台并联柔性机械手的除草机器人俯视结构主视图；
图4为本发明提供的一种基于XY工型滑台并联柔性机械手的除草机器人的执行器位置姿态调节机构及除草执行结构的结构示意图；
图5为本发明提供的一种基于XY工型滑台并联柔性机械手的除草机器人的XY工型滑台并联机构平台的立体结构示意图；
图6为发明提供的一种基于XY工型滑台并联柔性机械手的除草机器人控制方法流程图；
图中：执行器位置姿态调节机构1、装置搭载平台2、太阳能储能供能系统3、第一横向直线导轨4、平台升降支架5、工型平台支架6、纵向直线导轨7、麦克纳姆轮8、滑台9、编码电机10、第一柔性关节元件11、第二柔性关节元件12、第三柔性关节元件13、终端固定元件14、刀头转向电机15、除草执行装置16、执行器摄像头17、刀具18、碳素钢丝绳19、第二横向直线导轨20、限位孔21、直线导轨电机22，23，24、摄像头25、智能控制器26。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
一种基于XY工型滑台并联柔性机械手的除草机器人，包括：智能控制器26、装置搭载平台2、太阳能储能供能系统3、编码电机10、麦克纳姆轮8、平台升降支架5、摄像头组、XY工型滑台并联机构平台、光源组、执行器位置姿态调节机构1、除草执行结构；
所述智能控制器26安装在所述装置搭载平台2前方；
所述装置搭载平台2的四角底部分别安装有四根平台升降支架5；
所述每根平台升降支架5底部安装有一个麦克纳姆轮8，每个麦克纳姆轮由一个编码电机10驱动控制；
所述摄像头组安装在所述智能控制器26下方以及所述除草执行结构侧面；所述摄像头组包括摄像头25、执行器摄像头17；
所述太阳能储能供能系统3安装在所述装置搭载2平台上方；
所述XY工型滑台并联机构平台安装于所述装置搭载2平台下方；
所述执行器位置姿态调节机构1安装在所述XY工型滑台并联机构平台的滑台上；
所述除草执行结构安装在所述执行器位置姿态调节机构1末端。
优选地，所述XY工型滑台并联机构平台，包括：两根平行设置的横向直线导轨(第一横向直线导轨4、第二横向直线导轨20)、一根设置在两根横向直线导轨之间的纵向直线导轨(纵向直线导轨7)；
所述纵向直线导轨上设置由滑台9；所述滑台9上安装有四组电机与电机转换装置；
在执行机构搭载平台移动到合适位置后，安装在滑台9的四组电机与电机转换装置牵引对应的在限位孔的四根碳素钢钢丝绳19，再次调整执行器指向姿态，完全避开可能存在的农作物植株遮挡；
所述XY工型滑台并联机构平台通过工型平台支架6安装在装置搭载平台2上；
所述横向直线导轨、纵向直线导轨上都设置一个电机(直线导轨电机22，23，24)，所述电机被所述智能控制器26控制。
优选地，所述摄像头组与所述智能控制器26连接。
优选地，所述执行器位置姿态调节机构1，包括：三个结构相同位置横纵首尾排列的柔性关节元件(第一柔性关节元件11、第二柔性关节元件12、第三柔性关节元件13)、两个终端固定元件14、四个碳素钢丝绳19；
所述终端固定元件14上关于轴心对称的四点上设置有限位孔21，供碳素钢丝绳19穿引通过。
优选地，所述除草执行结构，包括：刀头转向电机15、除草执行装置16、刀具18、执行器摄像头17；
刀头转向电机15控制刀具18旋转运动，并调节刀面法向；
所述除草执行装置16固定安装刀具18；
所述执行器摄像头17与所述智能控制器26通讯，控制刀头转向电机15转动。
优选地，所述装置搭载平台2下方还安装有包含多个LED灯珠的光源组；LED灯珠所述均匀分布在装置搭载平台。
优选地，所述太阳能储能供能系统3包括：太阳能板、光源转换器、传感器、升压稳压电路和透镜耦合系统；所述太阳能板收集的电能经控制器向所述蓄电池充电；所述蓄电池的电能通过逆变器向除草机器人的各个部件提供电源。
工作原理：一种基于XY工型滑台并联柔性机械手的除草机器人工作时，四个编码电机带动对应的麦克纳姆轮旋转，使机构在田间移动；行于工作区域时，智能控制器通过摄像头组识别杂草，并向智能控制器发送杂草位置信息与其周边农作物相对姿态信息；
智能控制器通过对图像的分析控制直线电机带动横向直线导轨和纵向直线导轨内部的传动轴将直线导轨及其上的滑块移动到合适的位置；
在执行机构搭载平台移动到合适位置后，安装在滑台的四组电机与电机转换装置牵引对应的在限位孔的四根碳素钢钢丝绳，再次调整执行器指向姿态，完全避开可能存在的农作物植株遮挡；
随后执行机构上的摄像机实时将图像传输到智能控制器，控制到刀头转向电机旋转，使除草执行装置转动；当转动到刀面与杂草茎的法平面平行时，刀头转向电机停止工作。
摄像机25和17再次将图像数据传输给智能控制器，确保刀头位置和角度合适并对其进行二次微调；除草执行装置工作，通过电机夹紧刀头，执行除草动作，将杂草去除；除草机器人继续工作，识别下一处杂草植株；
当工作时处于晚上或是光照强度较弱时，智能控制器根据处理光敏传感器对外界的反馈并分析后发布控制指令给固定在装置搭载平台下的光源组，控制LED灯亮起的数量，为杂草识别系统提供补充光源。
当指定区域内的所有除草工作都完成后，机器人将会进入休眠状态，以减少能耗，最大程度的节省电能。
本发明实施例还提供一种基于XY工型滑台并联柔性机械手的除草机器人控制方法，基于如前任一所述的除草机器人，所述方法包括：
S1基于深度神经网络识别技术构建杂草识别系统；
S2在除草机器人操作系统中开启实时定位和地图构建；
S3获取除草机器人的除草执行部件当前的位置、距离、环境信息数据；
S4在除草机器人操作系统中绘制栅格地图，并利用SLAM算法和RGB-D的深度摄像头的视觉里程计进行环境感知，融合生成三维点云地图；
S5基于RTK-GNSS技术在路径构成回路时对所述三维点云地图进行矫正，计算所述机器人路径；
S6计算除草机器人当前位置并匹配三维点云地图中的坐标，根据给定的目标点位置，控制智能除草机器人运动至目标位置；
S7除草机器人在行走过程中，所述摄像头组采集实时数据并传输到智能控制器，智能控制器捕捉到与所述杂草识别系统特征相符的杂草时，确定杂草所在位置，并将所述杂草所在位置数据回传至智能控制器；
S8智能控制器发布控制指令给所述XY工型滑台、执行器位置姿态调节机构、除草执行结构，将所述除草执行器移动到除草工作需要的工作位置，并执行除草操作，同时智能控制器控制所述编码电机停止转动以使得麦克纳姆轮停止转动，机器人静止，至除草动作完成；
S9当一处的除草动作完成时，所述XY工型滑台、执行器位置姿态调节机构、除草执行结构回到初始位置，除草机器人继续行进，继续采集下一处杂草数据。
优选地，所述基于深度神经网络识别技术构建杂草识别系统，包括：
获取初始检测图像数据集，实时拍摄杂草图片或从网上获取不同种类、不同颜色、不同大小的各式杂草图片，每张图像均包含杂草目标，背景可各不相同；
对所述初始检测图像数据集进行数据预处理得到目标检测的训练图像，对所需识别的杂草进行标记，创建不同杂草类别用作最终图像对比识别；
对所述初始检测图像数据集中的图像进行随机旋转，随机剪裁，水平翻转，垂直翻转，变形缩放，颜色变换，并将图像进行重新组合，以得到目标组合图像；
基于所述训练图像对预设的神经网络模型进行训练，所述神经网络训练提取到训练图像的多个特征图，得到对应的目标检测模型。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (9)

1.一种基于XY工型滑台并联柔性机械手的除草机器人，其特征在于，包括：智能控制器、装置搭载平台、太阳能储能供能系统、编码电机、麦克纳姆轮、平台升降支架、摄像头组、XY工型滑台并联机构平台、光源组、执行器位置姿态调节机构、除草执行结构；
所述智能控制器安装在所述装置搭载平台前方；
所述装置搭载平台的四角底部分别安装有四根平台升降支架；
所述每根平台升降支架底部安装有一个麦克纳姆轮，每个麦克纳姆轮由一个编码电机驱动控制；
所述摄像头组安装在所述智能控制器下方以及所述除草执行结构侧面；
所述太阳能储能供能系统安装在所述装置搭载平台上方；
所述XY工型滑台并联机构平台安装于所述装置搭载平台下方；
所述执行器位置姿态调节机构安装在所述XY工型滑台并联机构平台的滑台上；
所述除草执行结构安装在所述执行器位置姿态调节机构末端。
2.根据权利要求1所述的一种基于XY工型滑台并联柔性机械手的除草机器人，其特征在于：所述XY工型滑台并联机构平台，包括：两根平行设置的横向直线导轨、一根设置在两根横向直线导轨之间的纵向直线导轨；
所述纵向直线导轨上设置由滑台；
所述XY工型滑台并联机构平台通过工型平台支架安装在装置搭载平台上；
所述横向直线导轨、纵向直线导轨上都设置一个电机，所述电机被所述智能控制器控制。
3.根据权利要求1所述的一种基于XY工型滑台并联柔性机械手的除草机器人，其特征在于：所述摄像头组与所述智能控制器连接。
4.根据权利要求1所述的一种基于XY工型滑台并联柔性机械手的除草机器人，其特征在于：所述执行器位置姿态调节机构，包括：三个结构相同、位置横纵首尾排列的柔性关节元件、两个终端固定元件、四个碳素钢丝绳；
所述终端固定元件上关于轴心对称的四点上设置有限位孔，供碳素钢丝绳穿引通过。
5.根据权利要求1所述的一种基于XY工型滑台并联柔性机械手的除草机器人，其特征在于：所述除草执行结构，包括：刀头转向电机、除草执行装置、刀具、执行器摄像头；
刀头转向电机控制刀具旋转运动，并调节刀面法向；
所述除草执行装置固定安装刀具；
所述执行器摄像头与所述智能控制器通讯，控制刀头转向电机转动。
6.根据权利要求1所述的一种基于XY工型滑台并联柔性机械手的除草机器人，其特征在于：所述装置搭载平台下方还安装有包含多个LED灯珠的光源组；LED灯珠所述均匀分布在装置搭载平台。
7.根据权利要求1所述的一种基于XY工型滑台并联柔性机械手的除草机器人，其特征在于：所述太阳能储能供能系统包括：太阳能板、光源转换器、传感器、升压稳压电路和透镜耦合系统；所述太阳能板收集的电能经控制器向所述蓄电池充电；所述蓄电池的电能通过逆变器向除草机器人的各个部件提供电源。
8.一种基于XY工型滑台并联柔性机械手的除草机器人控制方法，基于如权利要求1-7任一所述的除草机器人，其特征在于，所述方法包括：
基于深度神经网络识别技术构建杂草识别系统；
在除草机器人操作系统中开启实时定位和地图构建；
获取除草机器人的除草执行部件当前的位置、距离、环境信息数据；
在除草机器人操作系统中绘制栅格地图，并利用SLAM算法和RGB-D的深度摄像头的视觉里程计进行环境感知，融合生成三维点云地图；
基于RTK-GNSS技术在路径构成回路时对所述三维点云地图进行矫正，计算所述机器人路径；
计算除草机器人当前位置并匹配三维点云地图中的坐标，根据给定的目标点位置，控制智能除草机器人运动至目标位置；
除草机器人在行走过程中，所述摄像头组采集实时数据并传输到智能控制器，智能控制器捕捉到与所述杂草识别系统特征相符的杂草时，确定杂草所在位置，并将所述杂草所在位置数据回传至智能控制器；
智能控制器发布控制指令给所述XY工型滑台、执行器位置姿态调节机构、除草执行结构，将所述除草执行器移动到除草工作需要的工作位置，并执行除草操作，同时智能控制器控制所述编码电机停止转动以使得麦克纳姆轮停止转动，机器人静止，至除草动作完成；
当一处的除草动作完成时，所述XY工型滑台、执行器位置姿态调节机构、除草执行结构回到初始位置，除草机器人继续行进，继续采集下一处杂草数据。
9.根据权利要求8所述的一种基于XY工型滑台并联柔性机械手的除草机器人控制方法，其特征在于，所述基于深度神经网络识别技术构建杂草识别系统，包括：
获取初始检测图像数据集，实时拍摄杂草图片或从网上获取不同种类、不同颜色、不同大小的各式杂草图片，每张图像均包含杂草目标，背景可各不相同；
对所述初始检测图像数据集进行数据预处理得到目标检测的训练图像，对所需识别的杂草进行标记，创建不同杂草类别用作最终图像对比识别；
对所述初始检测图像数据集中的图像进行随机旋转，随机剪裁，水平翻转，垂直翻转，变形缩放，颜色变换，并将图像进行重新组合，以得到目标组合图像；
基于所述训练图像对预设的神经网络模型进行训练，所述神经网络训练提取到训练图像的多个特征图，得到对应的目标检测模型。
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