溫室移動機器人復(fù)合柵格地圖構(gòu)建方法研究 _.pdf
<p> 溫室移動 機器人 復(fù)合柵格 地圖構(gòu) 建方法研 究 作者 史兵， 段鎖 林， 李菊 ，王 朋，朱 益飛 機構(gòu) 常州大 學(xué) 城市 軌道 交通 學(xué) 院；常 州大 學(xué) 機器 人研 究 所 基金項 目 國家自 然科 學(xué)基 金資 助項 目 （51405039 ） ； 江 蘇省 科 技支撐 項目 （BE2013671 ） ； 江蘇 省高 校 優(yōu)秀中 青年 教師 和校 長海 外研修 計劃 資助 項目 預(yù)排期 卷 計算 機應(yīng) 用研 究 2019 年第 36 卷第 3 期 摘要 針對溫 室環(huán) 境中 機器 人依 靠自身 攜帶 的傳 感器 無法 獲取全 面的 環(huán)境 信息 ， 從 而常導(dǎo) 致路 徑規(guī) 劃錯誤 的問 題， 提 出了 一 種結(jié)合 外部 傳感 器系 統(tǒng)獲 取溫室 環(huán)境 信息， 構(gòu)建 復(fù) 合柵格 地圖 的方 法。 首 先， 利用無 線傳 感 器網(wǎng)絡(luò) 定時 采集 對機 器人 通過性 有影 響的 溫度 、 濕 度環(huán)境 信息 ， 并 發(fā)送給 機器 人 ； 其 次 ， 當(dāng) 溫度或 濕度 數(shù)據(jù) 的變 化率 達到設(shè) 定閾 值時 ， 機器 人 利用閾 值分 割和 插值法 分別 建立 溫度 和濕 度柵格 地圖 ； 最后 ， 將溫 度柵格 地圖 、 濕度 柵格 地 圖和室 內(nèi)障 礙物 物柵格 地圖 相結(jié) 合， 構(gòu)建 動態(tài)更 新的 復(fù)合 柵格 地圖 。經(jīng)測 試， 采用 常 規(guī) A* 算 法規(guī)劃 路徑 時 ， 基于環(huán) 境數(shù) 據(jù)變 化率 閾值 設(shè)定為 ±10% 的復(fù) 合柵 格地 圖的成 功率 和完 成時 間 ， 分別是 基于 普通 柵格地 圖成 功率 的 2.5 倍 ，和 1.05 倍 。結(jié) 果表 明， 復(fù)合柵 格地 圖能 提高 路徑 規(guī)劃的 成功 率 ， 并且不 會由 于動 態(tài)更 新復(fù) 合柵格 地圖 ， 導(dǎo) 致 機器 人 響應(yīng)時 間明 顯增 加， 實 時 性能滿 足系 統(tǒng)的 實際需 求。 關(guān)鍵詞 溫室； 移動 機器 人； 柵格 地圖； 閾值 分割 ；無 線傳 感器網(wǎng) 絡(luò) 作者簡 介 史兵 （1976- ） ， 男 ， 江蘇 宿遷人 ， 副教 授 ， 博 士， 主要研 究方 向為 無線 傳感 器網(wǎng)絡(luò) 、 移動 機 器人等 （shibingcczu.edu.cn ） ； 段 鎖林 （1956-） ， 男， 山西岐 山人 ， 教 授 ， 博士 ， 主要 研究 方向為 智能 機器 人、 控制 工程等 ； 李菊 （1981-） ， 女， 江蘇 無錫 人， 副教 授 ， 博 士， 主要 研 究方向 為機 器人 控制 、 智 能自動 化等 ； 王朋 （1992- ） ， 男， 江蘇 睢寧 人 ， 碩 士 研究生 ， 主要 研究方 向為 機器 視覺 ； 朱 益飛 （1992-） ， 男， 江蘇 常州人 ， 碩 士研 究生， 主 要研究 方向 為智 能機器 人 中圖分 類號 訪問地 址 http:/www.arocmag.com/article/02-2019-03-060.html 溫室移 動機 器人 復(fù)合 柵格 地圖構(gòu) 建方 法研 究 發(fā)布日 期 2018 年 2 月 2 日 引用格 式 史兵, 段鎖 林, 李菊, 王朋, 朱益 飛. 溫 室移 動機 器人 復(fù)合柵 格地 圖構(gòu) 建方 法研 究J/OL. 2019, 36(3). 2018-02-02. http:/www.arocmag.com/article/02-2019-03-060.html. 第 36 卷第 3 期 計算機 應(yīng)用 研究 V ol. 36 No. 3 優(yōu)先出 版 Application Research of Computers Online Publication 基 金項 目： 國家 自然 科學(xué) 基金 資 助項目 （51405039 ） ； 江蘇 省科 技支 撐項目 （BE2013671 ） ；江 蘇省 高校 優(yōu) 秀中青 年教 師和 校長 海外 研修 計劃 資 助項目 作 者簡 介： 史兵 （1976- ） ， 男， 江蘇宿 遷人 ， 副 教授 ， 博 士， 主要 研 究方向 為無 線傳 感器 網(wǎng)絡(luò) 、 移 動機 器 人等 （shibingcczu.edu.cn ） ； 段鎖 林 （1956-）， 男， 山 西岐 山人 ， 教 授， 博 士， 主要 研究方 向為 智能 機器 人、 控制 工程 等 ； 李菊 （1981- ） ， 女 ， 江 蘇無錫 人， 副教授 ， 博 士， 主要 研究 方向為 機器 人控制 、 智 能自動 化等 ； 王朋 （1992- ） ， 男 ， 江 蘇睢寧 人 ， 碩 士研 究生 ， 主 要研 究方 向為機 器視 覺 ； 朱 益飛 （1992- ） ， 男 ， 江 蘇常 州人 ， 碩 士研 究生 ， 主要 研 究方向 為智 能機器 人 溫 室 移 動 機 器 人 復(fù) 合 柵 格 地 圖 構(gòu) 建 方 法 研 究* 史 兵 a, b ，段鎖林 a, b ，李 菊 b ，王 朋 a ，朱益飛 a(常州大學(xué) a. 城 市 軌 道 交 通 學(xué) 院; b. 機器人研究所, 江蘇 常州 213164) 摘 要：針對溫室環(huán)境中機器人依靠自身攜帶的傳感器無法獲取全面的環(huán)境信息，從而常導(dǎo)致路徑規(guī)劃錯誤的問題， 提出了一種結(jié)合外部傳感器系統(tǒng)獲取溫室環(huán)境信息，構(gòu)建復(fù)合柵格地圖的方法。首先，利用無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定時采集 對機器人通過性有影響的溫度 、 濕度環(huán)境信息， 并發(fā)送給機器人； 其次， 當(dāng)溫度或濕度數(shù)據(jù)的變化率達到設(shè)定閾值時， 機器人利用閾值分割和插值法分別建立溫度和濕度柵格地圖；最后，將溫度柵格地圖、濕度柵格地圖和室內(nèi)障礙物物 柵格地圖相結(jié)合， 構(gòu)建動態(tài)更新的復(fù)合柵格地圖。 經(jīng)測試， 采用常規(guī) A* 算法規(guī)劃路徑時， 基于環(huán)境數(shù)據(jù)變化率閾值設(shè) 定為±10% 的復(fù)合柵格地圖的成 功率和完成時間， 分別是基于 普通柵格地圖成功率的 2.5 倍 ， 和 1.05 倍 。 結(jié) 果 表 明 ， 復(fù) 合柵格地圖能提高路徑規(guī)劃的成功率，并且不會由于動態(tài)更新復(fù)合柵格地圖，導(dǎo)致機器人響應(yīng)時間明顯增加，實時性 能滿足系統(tǒng)的實際需求。 關(guān)鍵詞：溫室；移動機器人；柵格地圖 ； 閾值分割；無線傳 感器網(wǎng)絡(luò) 中圖分類號：TP Research on construction of composite grid map for mobile robot in greenhouse Shi Bing a, b , Duan Suolin a, b , Li Ju b , Wang Peng a , Zhu Yifei a( a. S c h o o l of U rb a n Ra il T ra n s it, b. C e n t e r fo r Ro b o t R e s e a r c h, C h a n g zh o u Un iv e rs it y, Ch a n g zh o u J ia n g su 213164, Ch in a) Abstract: A mobile robot based on a normal grid map could not obtain the comprehensive environmental information in a greenhouse because of the less number and limited location of carried sensors. An incorrect planning path may arise. The system adopted a way to build a composite grid map based on the comprehensive environmental information in greenhouse. Firstly, wireless sensor network regularly collected data of temperature and humidity and sent them to the robot. These data had heavy impacts on mobile robots passing through in greenhouse. Secondly, when the rate of change of temperature or humidity data reached the threshold, the system used the method of threshold segmentation and interpolation to establish the grid maps for temperature and humidity respectively. Finally, the system combined the grid map for temperature, the grid map for humidity and the grid map for interior material barrier in a greenhouse to build a dynamically updated composite grid map. After testing, when the system adopted the A * algorithm, the rate of success to avoid area of high temperature and high humidity based on the composite grid map at threshold of ± 10% was 2.5 times to normal grid map. The time of completion was 1.05 times to normal grid map. The results show that the composite grid map can improve the success rate of the path planning and the robot does not meet the problem of slow response of the robot due to the dynamic updating of the composite grid map. The real-time performance satisfies the actual requirements of the system. Key Words: greenhouse; mobile robot; grid map; threshold segmentation; wireless sensor network 0 引言 溫室移動機器人是溫室自 動化技術(shù)的一種集中體現(xiàn)，主 要 用來在溫室環(huán)境中搬運、采摘、精確施肥等方面的工作，有利 于提高勞動效率，降低生產(chǎn)成本。目前，國內(nèi)外學(xué)者針對溫室 移動機器人的應(yīng)用技術(shù)，已經(jīng)做了許多研究，其中機器人的自 主導(dǎo)航方法是重點研 究內(nèi)容之一。 人工設(shè)置導(dǎo)航標(biāo)志是溫室 移動機器人可采用的一種引導(dǎo) 自 主導(dǎo)航的方法。有的是在機器人將要移動的道路上鋪設(shè)引導(dǎo)磁 條，移動機器人通過感應(yīng)，按照既定路線前進或后退，到達目 優(yōu)先出 版 史 兵 ，等 ：溫 室移 動機 器人 復(fù)合 柵 格地圖 構(gòu)建 方法 研究 第 36 卷第 3 期 的地。有的則是直接在溫室的道路上鋪設(shè)專用軌道，用于機器 人的往返移動，此種方法完全避免了移動機器人與溫室中的作 物發(fā)生碰撞的可能，安全性很高。以上兩種方法所實現(xiàn)的導(dǎo)航 均有可靠性高、移動速度快等優(yōu)點，但其實現(xiàn)起來將會均會增 加成本，特別是鋪設(shè)專用軌道的方法，只適合于一些超大型的 溫室 1,2 。 柵 格 地 圖 （grid map ） 是 機 器人 自 主 導(dǎo) 航 中 常 用 的 一種 環(huán) 境 地圖，是將傳統(tǒng)的幾何地圖離散化表示，用柵格將目標(biāo)區(qū)域分 割成連續(xù)的區(qū)域。柵格通常為正方形，大小一致。根據(jù)障礙物 的位置，將其所對應(yīng)的柵格賦值，表示占用情況。柵格地圖表 示 清晰、直觀應(yīng)用廣泛，也常被應(yīng)用在溫室環(huán)境中的機器人自 主導(dǎo)航中 3 。 人工設(shè)置導(dǎo)航標(biāo)志的方法 需要改造溫室的現(xiàn)有環(huán)境，增 加 了成本，通用性不好，在實際應(yīng)用中使用不多。目前，溫室環(huán) 境下的柵格地圖的應(yīng)用，通常只考慮溫室內(nèi)的實際障礙物所構(gòu) 成的普通柵格地圖，和機器人自身而忽略如溫度、濕度等其他 因素，或是在機器人運動時，停止一些對機器人造成不利影響 的 工 作 ， 如 噴 灌 、 加 熱 等 4-5 。 前 一 種 方 法 無 法 獲 得全 面 環(huán) 境 信 息 ， 可 能 會 導(dǎo) 致 路 徑 規(guī) 劃 錯 誤 ， 而 后 一 種 方 法 顯 然 缺乏 靈 活 性 ， 自動化程度低，不利于提高效率。本文采用柵格地圖與外部傳 感器系統(tǒng)相結(jié)合的方案，利用無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定時監(jiān)測環(huán)境信 息，將可能會對機器人造成損害的高溫、高濕環(huán)境信息，引入 到柵格地圖中，構(gòu)建復(fù)合柵格地圖，既能保證地圖信息的全面 準(zhǔn)確，又能提高溫室 移動機器人的工作效率。 1 系統(tǒng)結(jié) 構(gòu) 本系統(tǒng)由 3 部 分 構(gòu) 成 ， 分 別是 工 作 現(xiàn) 場 單 元 、 監(jiān) 控中 心 單 元和遠程單元，系統(tǒng) 結(jié)構(gòu)如圖 1 所示。 工作現(xiàn)場單元由無線傳感 器網(wǎng)絡(luò)和移動機器人組成。無 線 傳感器網(wǎng)絡(luò)負責(zé)采集溫室實時環(huán)境數(shù)據(jù)。移動機器人則根據(jù)生 成的環(huán)境地圖自主移動到目的地，完成搬運、采摘等任務(wù)。同 時，移動機器人還承擔(dān)將溫室環(huán)境信息中轉(zhuǎn)到監(jiān)控中心單元的 任務(wù)。 工作現(xiàn)場單元的工作過程 ：一方面，無線傳感器節(jié)點每 隔 1s 采 集一 次 溫 室 環(huán) 境 參 數(shù) ， 并 采 用 單 跳 或 者 多 跳 的方 式 傳 遞 給 安裝在移動機器人上 的網(wǎng)關(guān)節(jié)點， 網(wǎng)關(guān)節(jié)點通過 USB 接口將數(shù) 據(jù)送給移動機器人，移動機器人再通過由無線路由器搭建的無 線局域網(wǎng)，將數(shù)據(jù)發(fā)送給監(jiān)控中心的通信服務(wù)器。另一方面， 移動機器人接到移動指令后，即生成地圖，并進行定位。當(dāng)自 身位置、目的地位置和地圖都具備之后，采用路徑規(guī)劃算法， 確定一條全局最優(yōu)路 徑。 移動 機器人運動控制器生 成控制命令， 由電機的驅(qū)動器最終 實現(xiàn)機器人的移動。 監(jiān)控中心單元為上層單元 ，由通信服務(wù)器、數(shù)據(jù)庫服務(wù) 器 和 Web 服 務(wù) 器 組 成。 通 信 服 務(wù) 器 是 下 層 數(shù) 據(jù) 上 傳， 更 高 層 控 制 命令下傳的中間層。通信服務(wù)器采用多線程機制，實現(xiàn)移動機 器人與通信服務(wù)器、遠程控制客戶與通信服務(wù)器、通信服務(wù)器 與數(shù)據(jù)庫服務(wù)器之間 的 Socket 通 信 。 數(shù) 據(jù) 庫 服 務(wù) 器 存 儲 溫 室 的 環(huán)境數(shù)據(jù)，溫度、濕 度、光照度、CO2 量和含氧量等。數(shù)據(jù)庫 是系統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心 ， 和 Web 服 務(wù) 器 實 現(xiàn) 交 互， 以 提 供 各 種 數(shù) 據(jù) 信息。 遠程單元為系統(tǒng)最高層用 戶，有遠程瀏覽客戶和遠程控 制 客戶 2 類 。 遠 程 瀏 覽 客 戶 通 過 各 種 瀏 覽 器 均 可 直 接訪 問 Web 服 務(wù)器，以圖形界面的形式顯示數(shù)據(jù)。遠程控制客戶需要安裝客 戶 端 軟 件， 通 過 Socket 通信與監(jiān)控中心的通信服務(wù) 器聯(lián)系， 遠 程客戶端的控制命令由通信服務(wù)器接收，然后由通信服務(wù)器控 制機器人。系統(tǒng)配置通信服務(wù)器的目的是避免遠程單元客戶直 接控制移動機器人，這種設(shè)置中間層的架構(gòu)大大提高了系統(tǒng)的 安全性。本文將重點討論溫室環(huán)境中，復(fù)合柵格地圖的構(gòu)建方 法。 2 構(gòu)建溫 室環(huán) 境復(fù) 合柵 格地 圖 本系統(tǒng)中，復(fù)合柵格 地圖的建立過程有 3 個主要步驟：首 先獲取環(huán)境信息；然后選取對機器人移動有重大影響的關(guān)鍵環(huán) 境信息，并對離散的關(guān)鍵環(huán)境信息建立連續(xù)模型；再對各關(guān)鍵 環(huán)境信息，使用閾值和單元分解分別建立柵格地圖；最后將各 個柵格地圖相結(jié)合， 得到復(fù)合柵格地圖。 1 ）環(huán)境信息獲取 利用傳感器系統(tǒng)獲取溫室 各處多種離散的環(huán)境信息，如 溫 度、濕度、光照度、CO2 量和含氧量等。溫室中溫 度過高或者 濕度過大的區(qū)域，都對移動機器人本身有不利的影響，應(yīng)避免 進入該區(qū)域。因此，在眾多的環(huán)境信息中，溫度和濕度為關(guān)鍵 環(huán) 境 信 息 ， 將 會 直 接 影 響 到 環(huán) 境 地 圖 的 建 立 。 如 果 在 室 外 環(huán) 境 ， 則地形的坡度信息， 應(yīng)該成為關(guān)鍵環(huán)境信息之一。 2 ）關(guān)鍵環(huán)境信息建模 建模的目的是將原本離散 的關(guān)鍵環(huán)境信息，通過某種方 法 變成連續(xù)的，覆蓋整個目標(biāo)區(qū)域的方程。當(dāng)模型建立后，在目 標(biāo)區(qū)域內(nèi)，根據(jù)任一點的坐標(biāo)，即可求得該點的環(huán)境參數(shù)值， 為地圖的構(gòu)建做好準(zhǔn) 備。 系統(tǒng)使用三角形插值法， 根據(jù)此方法，對已知的空間點 進 行劃分，所有三角形互不交叉，且使任何一個三角形的最小內(nèi) 角為所有可能的劃分中最大，這樣可以保證誤差最小。對于三 角形除 3 個頂點外的任意坐標(biāo)（x,y ） ， 其 Z 值根據(jù)插值法進行 估算。圖 2 假 設(shè) 為 已 經(jīng) 劃分 好 的 某 三 角 形 ，A,B,C 為三角形的圖 1 系統(tǒng) 結(jié)構(gòu) 圖 Internet 作物 區(qū)域 作物 區(qū)域 作物 區(qū)域 溫 室 通 信服 務(wù)器 數(shù)據(jù) 庫 服務(wù) 器 Web 服 務(wù)器 TCP/IP 遠 程 瀏覽 客 戶 遠程 控 制 客戶 傳感 器節(jié)點 移動 機器 人 工 作現(xiàn)場 單元 監(jiān) 控中 心單 元 遠程 單元 TCP/IP 優(yōu)先出 版 史 兵 ，等 ：溫 室移 動機 器人 復(fù)合 柵 格地圖 構(gòu)建 方法 研究 第 36 卷第 3 期 頂點，數(shù)據(jù)是已知的 ，現(xiàn)在要求出其內(nèi)部任意點 D 處的 Z 值。 空間向量有如下關(guān)系 ： 0 AC AB AD (1) 則有 3 1 3 1 3 1 det 2 1 2 1 2 1 0 1 1 1 x x y y z z x x y y z z x x y y z z (2) 將式（2 ） 行 列 式 展 開可 得 3 1 3 1 3 1 3 1 1 ( 1)det ( 1)det 2 1 2 1 2 1 2 1 3 1 3 1 det 2 1 2 1 y y z z x x z z z x x y y y y z z x x z z Z x x y y x x y y (3) 利 用 式 （3 ） 可 求 出 三 角 形 中 ， 任 一 點 的 Z 值 。 當(dāng) 任 意 點 （x,y ） 密集選取時，就可構(gòu) 成一個連續(xù)的曲面。 3 ）建立復(fù)合柵格地圖 a) 將溫 室 地 表 平 面 邏 輯 上 劃 分 成 大 小 一 致 的 柵 格 ， 通 常 為 正方形，柵格邊長應(yīng)大于移動機器人最寬處，即移動機器人能 通過柵格 。 b) 利 用 式 （4 ） 判 斷 柵 格 對 應(yīng) 的 環(huán) 境 量， 是 否 有 利 于 移 動 機 器 人 運 動 的 通 行， 若 柵 格 （x,y ） 處 的 ( , ) Z x y 超 過 某閾 值 Z0 ， 則 認 為 不 利 ， 則 此柵 格 邏 輯 上 被 賦 值 1 ， 表 示 被 占用 ； 反 之 ， 被 賦 值 為 0 ，表示可以通行；當(dāng)有多個環(huán)境量時，則需要在相同的柵 格劃分的基礎(chǔ)上，分別求出不同環(huán)境信息時，各個柵格的占用 情況。 0 1 ( ( , ) ) ( , ) 0 if Z x y Z G x y else (4) c) 根據(jù)所得的多種環(huán)境信息下的柵格地圖， 按式 （5 ） 將 其 疊加起來，獲得最終 的復(fù)合柵格地圖。 1 2 3 ( , ) ( , ) | ( , ) | ( , ) |.| ( , ) n T x y G x y G x y G x y G x y (5) 式（5）中 ( , ) T x y 表示復(fù)合柵格邏輯值； ( , ) n G x y 表 示第 n 種環(huán)境信息下的柵格 邏輯值。 3 構(gòu)建地 圖實 例 3.1 環(huán)境信息獲取 本系統(tǒng)采用無線傳感器網(wǎng) 絡(luò)獲取溫室內(nèi)的環(huán)境信息，其 中 溫 度 、 濕 度 參 數(shù) 將 會 被 用 于 制 作 環(huán) 境 地 圖 。 溫 室 長 100m ，寬 40m ， 按 任 一 行和 列 的 相 鄰 傳 感 器 節(jié) 點 間 隔 均 為 20m 規(guī) 律 布 置 ， 傳感器節(jié)點布置如圖 3 所示，左下角的坐標(biāo)為 （0,0）。 傳感器節(jié)點通常采用 2 層 結(jié)構(gòu) ， 底 層 為 各 種 傳 感 器設(shè) 備 及 其 調(diào) 理 電 路 ， 本 系 統(tǒng) 中 的 傳 感 器 有 溫 度 、 濕 度 、 光 照 度 、 CO2 量 和 含 氧 量 等。 上層結(jié)構(gòu)采用 TI （texas instruments ） 公 司 CC2530 無線收發(fā)芯片，該芯片是一個功能強大的微處理器，由存儲設(shè) 備、增強型 8051 處理器和支持 ZigBee 協(xié) 議 的 無 線 收發(fā) 單 元 構(gòu) 成 68 。在 TI 公司推出的 Z-STACK 開發(fā)包的基礎(chǔ)上，能夠較 為容易的開發(fā)出傳感 器節(jié)點、 路由節(jié)點和網(wǎng)關(guān)節(jié)點 的程序 911 。 三 種節(jié)點的硬件完全相同，僅通過是否連接傳感器和運行不同 程序加以區(qū)分，通用 性很強。 傳 感 器 節(jié) 點每 1 s 采 集 一 次數(shù) 據(jù) ， 發(fā) 送 給 網(wǎng) 關(guān) 節(jié) 點， 網(wǎng) 關(guān) 節(jié)點將數(shù)據(jù)傳遞給機器人，此時的數(shù)據(jù)是離散的，表示傳感器 節(jié)點所在位置的環(huán)境 信息。 由于大部分時間內(nèi)，溫室 的溫度和濕度均表現(xiàn)穩(wěn)定，不 會 出 現(xiàn) 劇 烈 變 化。 在 測 試 中 ， 為 了 體 現(xiàn) 特 殊 情 況， 在 坐 標(biāo) 為 （80,0 ） 處放置了加熱爐，在坐標(biāo)為（60 ，20 ）處開啟噴灌頭，模擬特 殊情況下構(gòu)建地圖的 效果，以及移動機器人的運 動情 況 。 3.2 關(guān)鍵環(huán)境信息建模 根據(jù)已知的溫度和濕 度離散信息， 在 MATLAB 平 臺 ， 根 據(jù) 式（3 ） 編 寫 程 序 ， 即 可 建 立 溫 度 、 濕 度 的 連 續(xù) 模 型 ， 如 圖 4 所 示，其中圖 4 （a ）表示溫度模型，圖 4 （b ） 表 示 濕度 模 型 。 圖 2 三角 形插 值 A (x1,y1,z1) B (x2,y2,z2) C (x3,y3,z3) D(x,y)圖 3 傳感 器節(jié) 點 布置 100m 40m 20m 20m (0,0)(a) (b) 圖 4 溫度 、濕 度 連續(xù) 模型 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0 5 10 15 20 25 30 35 40 0 10 20 30 40 50 60 X/m Y/m Z/ 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0 5 10 15 20 25 30 35 40 0 20 40 60 80 100 X/m Y/m Z/ %RH 優(yōu)先出 版 史 兵 ，等 ：溫 室移 動機 器人 復(fù)合 柵 格地圖 構(gòu)建 方法 研究 第 36 卷第 3 期 從圖 4 （a ） 模 型 中得 出 ， 坐標(biāo)（80,0 ）處溫度最高，隨著 距 離 的 增 加 ， 溫度 逐 漸 降 低 ， 可 以 看 出 ， 即 使在 20m 的 距 離 上 ， 也明顯受到熱輻射的影響而溫度升高。從圖 4 （b ）模型得出， 坐 標(biāo) （60,20 ） 處 濕 度 最 大 ， 隨 著 距 離 的 增 加 ， 濕 度 也 呈 下 降 趨 勢 。 但 濕 度 的 影 響 范 圍 較 小 ， 超 過 20m 的 距 離 ， 濕 度 幾 乎 不 受 影響。 3.3 建立復(fù)合柵格地圖 本系統(tǒng)所使用的移動 機器人尺寸為： 機 體寬度 485mm，總 長 494mm ， 高 度 495mm ， 為 了 保 證 機 器 人 能 夠 通 過， 并 留 有 余 地，將溫室地表平面 邏輯上劃分成邊長 為 4m 的 正 方 形 柵 格 ， 如圖 5 所示。 由 于 柵 格 是 一 個 平 面 ， 若 僅 使 用 某 一 點 ( , ) xy 代 替 整 個 柵 格 平 面 ， 再 利 用 式 （3）（ 4 ） 確 定 柵 格 的 邏 輯 值 ， 有 可 能 會 造 成 柵格邏輯值誤判，當(dāng)柵格面積越大，發(fā)生誤判的概率也越大。 因 此 ， 在 圖 6 中 柵 格 的 頂 點 和 各 邊 中 間 距 離 取 點 ， 分 別 為 , . a b h ， 其坐 標(biāo) 分 別 對 應(yīng) 為 ( , ),( , ),.,( , ) ax ay bx by hx hy 。 式 （4 ） 可相應(yīng)變化為 0 0 0 ( , ) 1 if ( ( , ) ) | ( ( , ) ) | | ( ( , ) ) 0 else a b h G x y Z ax ay Z Z bx by Z Z hx hy Z (6) 本 系 統(tǒng) 中 溫 度 閾 值 0 Z 溫 度 取 50 ， 濕 度 閾 值 0 Z 濕 度 取 80%RH ，邏輯值為 1 的柵格用黑色填充，表示被占 用。 將式（3 ）和式（6 ） 結(jié) 合使 用 ， 獲 得 溫 度 和 濕 度 環(huán) 境 下柵 格 地 圖 ， 分 別 如 圖 6 （a ） 和 圖 6 （b ） 所 示 。 溫 室 中 如 圖 1 所示 意的作物區(qū)域，是阻礙機器人移動主要障礙，也必須將其反映 到柵格地圖中，該工作由人工輸入障礙物的坐標(biāo)位置，計算機 經(jīng)過簡單的處理即可 形成障礙物的柵格地圖， 如圖 6 （c ） 所 示 。 最 后， 利 用 式 （5 ） 將 溫 度 柵 格 地 圖、 濕 度 柵 格 地 圖 以 及 障 礙物柵格地圖進行復(fù)合，獲得完整信息的復(fù)合柵格地圖，如圖 7 所示。 圖 7 所表示的復(fù)合柵格地圖 ，是根據(jù)傳感器網(wǎng)絡(luò)在 某次采 集 溫 度 、 濕 度環(huán) 境 信 息 后 繪 制 出 來 的 。 理 論上 傳 感 器 網(wǎng) 絡(luò) 每 1s 采集一次數(shù)據(jù)，機器人應(yīng)該繪制出一張復(fù)合柵格地圖，但這將 會大大增加機器人的負擔(dān)，導(dǎo)致響應(yīng)慢、實時性差的問題。系 統(tǒng)在實際運用中，采用當(dāng)采集到溫度或者濕度數(shù)據(jù)變化率達到 ±10% 閾 值 時 ， 則 更 新 整 個 溫 室 復(fù) 合 柵 格 地 圖 ， 并 重 新 規(guī) 劃 路 徑，其動態(tài)過程如圖 8 所示。 圖 5 溫室 平面 柵 格 100m 40m . . 4m 4m 溫室平面 柵格 a b c d e f g h(a) (b) (c) 圖 6 溫度 、濕 度 和障 礙物 柵 格地 圖 0 8 16 24 32 40 48 56 64 72 80 88 96 0 4 8 12 16 20 24 28 32 36 40 X/m Y/m 0 8 16 24 32 40 48 56 64 72 80 88 96 0 4 8 12 16 20 24 28 32 36 40 X/m Y/m 0 8 16 24 32 40 48 56 64 72 80 88 96 0 4 8 12 16 20 24 28 32 36 40 X/m Y/m圖 7 復(fù)合 柵格 地 圖 0 8 16 24 32 40 48 56 64 72 80 88 96 0 4 8 12 16 20 24 28 32 36 40 X/m Y/m圖 8 動態(tài) 更新 復(fù) 合柵 格地 圖 開始 建立復(fù)合柵格地圖 路徑規(guī)劃數(shù)據(jù)變化率超值 ？ 是 否 優(yōu)先出 版 史 兵 ，等 ：溫 室移 動機 器人 復(fù)合 柵 格地圖 構(gòu)建 方法 研究 第 36 卷第 3 期 4 現(xiàn)場移 動測 試 4.1 移動機器人介紹 本系統(tǒng)采用上海英集斯自 動化技術(shù)有限公司提供的輪式 移 動機器人作為開發(fā)測 試平臺，其主要參數(shù)如表 1 所示 。 本系統(tǒng)應(yīng)用的機器人是個 具有多功能模塊的開發(fā)平臺， 可 以通過加載不同的硬件模塊，配合相應(yīng)的軟件包，實現(xiàn)多種功 能 ， 并 可 將 自 己 所 研 究 的 算 法 或 控 制 策 略 ， 替 換 相 應(yīng) 的 軟 件 包 ， 并查看運行效果，實 現(xiàn)再次開發(fā) 12-14 。 4.2 機器人移動測試 在 溫 室 中 ， 設(shè) 定 A(16,4) 點 為 起 始 點 ， T1(20,20) ， T2(48,20) ， ， T10(60,12) 分別為目標(biāo)點 ， 具 體 位 置 如圖 9 所示。 移動機器人采用廣泛 使用的傳統(tǒng) A * 路 徑 規(guī) 劃 算 法 ， 進 行 路 徑 規(guī) 劃 1518 。 對 10 個目標(biāo)點進行分組 測試，每組分 四 種 情 況 ， 分 別對 應(yīng)：不能更新的普通柵格地圖和溫度、濕度數(shù)據(jù)變化閾值分別 為±5% 、±10% 、±20% 時，動態(tài)更新的復(fù)合柵格地圖，具 體 數(shù)據(jù)如表 2 所示。 從表 2 中避開障礙物的成功 率上看，利用普通柵格 地圖避 開障礙物的成功率為 40% ； 利 用 溫 濕 度 數(shù) 據(jù) 變 化 率閾 值 分 別 設(shè) 定為±2% 、±10% 、±20% 時，動態(tài)更新的復(fù)合柵格地圖， 其 成功率分別為 100% 、 100% 、 80% 。 普 通 柵 格 地 圖 成 功 率 低 是 因 為僅靠自身攜帶的傳感器無法獲得全面的環(huán)境信息，且不更新 柵格地圖，導(dǎo)致路徑規(guī)劃出現(xiàn)錯誤。復(fù)合柵格地圖考慮了全面 的環(huán)境信息，且按條件更新地圖，因此成功率大大提高。溫濕 度變化率閾值設(shè)為 ±20% 時，復(fù)合柵格地圖出 現(xiàn) 20% 的不成功 率是因為，數(shù)據(jù)變化率閾值設(shè)定過高，或者說是地圖更新過慢 造成的。 圖 10 中 X 軸坐標(biāo)中的 1 、2 、3 和 4 分別對應(yīng)普通柵格 地 圖 、 變化 閾 值 為 ±2% 的 復(fù) 合 柵 格 地 圖、 變 化 閾 值 為 ±10% 的復(fù) 合柵格地圖和變化閾 值為±20% 的復(fù)合柵格地圖。Y 軸表示完 成時間。T1 、T2 、T3 和 T10 分別表示不同目標(biāo)時 的完成時間 表 1 移動 機器 人 參數(shù) 項目 主要 參數(shù) 系統(tǒng) 架構(gòu) 2 層結(jié) 構(gòu)： 工業(yè) 級 嵌入 式計 算 機（ 上 位機 ）+ 運動 控制 卡 （下 位機 ） ； 計算 機 Intel PM1.8G 低功耗、 高速 處 理 器； SATA 80G 高速硬 盤，DDR 512M 內(nèi)存， 6 個串 口（ 包括 485、422 通信接 口） ，8 個獨立USB 接口 ，PCI 插槽 ， 雙通 道 RTL8110S 自適應(yīng) 以太 網(wǎng)口 ； 運動 控制 卡 專用 高速 數(shù) 字信 號 處理 器（DSP） TMS320LF2407 ； 尺寸/ 重量 495 mm ×480 mm×600 mm/30Kg ； 電池 24V ，20Ah 動 力 鋰電 池 ； 外接 電源 DC24V ，25A； 電機 24V ,70W MAXON 電機； 傳感 器 超聲 波、 溫 濕度 、 攝像 頭、 火 焰?zhèn)?感 器、 煙霧 傳 感器 圖 9 移動 測試 目 標(biāo)點 位置 0 8 16 24 32 40 48 56 64 72 80 88 96 0 4 8 12 16 20 24 28 32 36 40 X/m Y/m A T1 T2 T4 T5 T6 T7 T8 T9 T10 T3 表 2 測試 數(shù) 據(jù)統(tǒng) 計 組數(shù) 目標(biāo) 是否 避開 完成 時間/s 普通 柵格 地 圖 復(fù)合 柵格 地 圖 普通 柵格 地 圖 復(fù)合 柵格 地 圖 ±5% ±10% ±20% ±2% ±10% ±20% 1 T1 32.5 52.5 34.1 33.8 2 T2 38.2 61.1 40.1 39.5 3 T3 42.4 67.8 44.5 44.4 4 T4 × - 81.1 52.6 52.1 5 T5 × - 85.3 55.3 54.7 6 T6 × - 112.5 73.0 72.3 7 T7 × × - 137.6 89.6 88.5 8 T8 × - 123.4 81.1 80.4 9 T9 × × - 132.8 86.2 85.4 10 T10 47.6 76.2 50.1 49.7 表 2 中 表 示成 功 避開 ，× 表示 未 成功 避開 。 優(yōu)先出 版 史 兵 ，等 ：溫 室移 動機 器人 復(fù)合 柵 格地圖 構(gòu)建 方法 研究 第 36 卷第 3 期 曲線。 圖 10 中的完成時間的變化趨勢可以得出， 不同目標(biāo)對應(yīng) 的完成時間曲線具有 相似的變化趨勢， 閾值絕對值為 2% 、 10% 、 20% 時， 所對應(yīng)的完成時間均 分別是普通柵格地圖 1.60 倍、 1.05 倍、1.05 倍。 綜 合表 2 和圖 10 可以得 出： 當(dāng)更新復(fù)合柵格地圖 的數(shù)據(jù) 變 化 閾 值 設(shè) 定 成 ±10% 時 ， 均 能 成 功 避 開 實 際 障 礙 物 ， 以 及 模 擬出來的高溫、高濕度障礙區(qū)，成功率是基于普通柵格地圖的 2.5 倍 ； 基 于 復(fù) 合 柵 格 地 圖 運 行 時 間 較 之 基 于 普 通 柵格 地 圖 運 行 時間為 1.05 倍 ， 表 明 此 種 情 況 下 復(fù) 合 柵 格 地 圖 的 更新 不 會 明 顯 影響機器人的響應(yīng)速 度。 5 結(jié)束語 在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)實時獲 取溫室溫度、濕度關(guān)鍵環(huán)境信 息 的基礎(chǔ)上，利用閾值分割和單元分解法，并通過設(shè)定合適的溫 度、濕度數(shù)據(jù)變化 率 閾值，實現(xiàn)復(fù)合柵格地圖的構(gòu)建和動態(tài)更 新 。 通 過 測 試 表 明 ， 當(dāng) 數(shù) 據(jù) 變 化 率 閾 值 設(shè) 定 為 ±10% 時 ， 基 于 復(fù)合柵格地圖的傳統(tǒng) A * 路 徑規(guī) 劃 均 能 成 功 避 開 障 礙區(qū) 域 ， 通過 與普通柵格地圖比較，基于動態(tài)更新的復(fù)合柵格地圖的機器人 響應(yīng)速度并未受到明顯影響，能滿足系統(tǒng)的實際需求。此外， 當(dāng)有更多的環(huán)境信息被引入后，復(fù)合柵格地圖將包含更加豐富 的信息，將具有更高的成功率。 下一步工作將從更新柵格地圖 的局部信息入手， 進一步減小機器人運算工作量 ， 提 高 實時性。 參考文 獻： 1 譚民, 王碩. 機 器 人 技 術(shù) 研 究 進 展 J. 自 動 化 學(xué) 報, 2013, 39 (7): 963- 972. 2 胡靜濤, 高雷, 白曉平, 等. 農(nóng) 業(yè) 機 械 自 動 導(dǎo) 航 技 術(shù) 研 究 進 展 J. 農(nóng) 業(yè) 工程 學(xué)報, 2015, 31 (10): 1-10. 3 高 國琴, 李明. 基于 K-means 算 法 的溫 室移 動機 器人 導(dǎo)航路 徑識 別 J. 農(nóng) 業(yè)工 程學(xué) 報, 2014, 30 (7): 25-33. 4 王 新 忠, 韓旭, 毛罕平, 等. 基 于 最 小 二 乘 法 的 溫 室 番 茄 壟 間 視 覺 導(dǎo) 航 路 徑檢 測 J. 農(nóng) 業(yè)機 械報, 2012, 43 (6): 161-166. 5 賈 士 偉,</p>
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