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摘要:为了提高采摘机器人的定位导航精度，将光学导航方法引入到了采摘机器人控制系统的设计上，通过激光扫描和机器视觉相结合的方法，提高了采摘机器人的作业质量和作业效率。在进行定位时，首先由激光扫描方法对采摘机器人进行定位，得到全局坐标中的位置，然后利用机器视觉系统得到采摘机器人和待采摘目标果实的距离，对果实精确定位后进行采摘。采摘测试结果表明:采用光学导航系统可以准确完成果实目标的定位，可有效提高采摘机器人的采摘精度和采摘效率。
关键词:采摘机器人;光学导航;激光扫描;精确定位;机器视觉
0引言
光学导航系统(ONS)利用物理光学测量的方法，通过测量导航装置和参考表面之间的相对运动的程度(速度和距离)，进而确定相对位置和姿态信息。光学导航是借助于光学敏感器测量来确定作业装置相对位置和姿态的一门技术，由于其导航精度较无线电导航精度更高，故又称为光学精确导航。由于光学导航系统具有较高的精度，如果将其使用在采摘机器人定位系统设计上，将会较大幅度提高采摘机器人的定位精度，从而提高作业质量和效率。
1光学导航技术的发展及其在采摘机器人上的应用
光学导航敏感器是光学导航系统的关键组成部分，针对不同任务的需要，光学导航设备主要分为3种形式，包括导航相机、激光雷达和激光成像测距仪等。导航相机是最常用的光学导航设备，设备主要是由CCD相机和一个数据处理单元组成，激光雷达/激光测距仪可以通过发射激光信号然后接收激光信号，实现物理测距。激光成像测距仪/激光测距相机综合了光学导航相机和激光测距仪的测量功能，可以同时测量探测器和目标之间的距离信息和图像信息。如图1所示，将光学导航装置使用在采摘机器人的设计上，可以实现采摘机器人的自主化作业。自主化作业采收时，首先由导航装置对作业环境进行监测，然后利用激光扫描对采摘机器人的位置进行定位，定位完成后利用机器实际对采摘机器人和作业目标果实进行测距;测距完成后，采摘机器人自主地完成果实目标的锁定，最终执行果实采摘动作。
2机器视觉和激光扫描的光学导航系统
激光扫描是自主导航系统中常用的一种导航方法，通过激光扫描可以得到农机的角度信息、视线信息和距离信息等，将这些信息反馈给导航控制系统，可以实现高精度自主化的农机导航。角度测量主要是用来测量采摘机器人和待采摘果实之间的角度，得到角度后，采摘机器人通过机器视觉技术推算出待采摘果实和机器人之间的距离;然后，根据激光扫描得到的自身的坐标位置和距离，移动自身位置到待采摘果实位置;最后，利用机器视觉对果实的成熟度进行识别，以完成自动化采摘任务。视线信息主要是对采摘机器人移动过程中采摘机器人视线角度的测量，通过测量视线角度，采摘机器人可充分地了解自身位置，以对自主导航过程中产生的误差进行及时的修正。基于机器视觉和激光扫描的光学导航系统由两部分组成:一部分是上位机系统，另一部分是下位机。其中，上位机由图像监测系统、控制系统、无线通信系统和信号采集系统构成，主要负责确定采摘机器人的作业行为，并对作业行为进行实时监控;下位机系统主要由采摘机器人、导航系统和自动充电系统组成，对采摘机器人进行物理控制。自主导航的基本流程:导航系统对作业环境信息进行监测，然后对采摘机器人端发出控制指令，控制指令通过无线通信模块传递给远程采摘机器人端;远程采摘机器人端具有自动充电功能，因此可以持续地进行采摘作业。采摘机器人作业过程中，采摘机器人上的导航系统从激光扫描定位导航系统中不断地获得数据，并根据定位计算原理得到采摘机器人在全局坐标中的位置、行驶方向和X轴的夹角，从而实现准确的定位导航。在激光扫描过程中，导航系统主要依据激光的不发散性来对采摘机器人的位置进行精确的定位，激光头通过旋转并发出激光束，收到特质的反射板的反射光，通过解调得到有效的信号。激光扫描设备具有数据编码器，在进行计算时可以将反射信号转变为旋转角度。激光器通过旋转后，扫描可以得到一系列反射板的反射角，选择3个反射角，通过计算便可以得到采摘机器人的中心位置坐标，还可以得到采摘机器人激光旋转头的零度角相对于X轴的夹角，即为倾斜角。在采摘机器人通过激光扫描得到自身在全局坐标中的位置后，可以借助机器视觉技术继续对果实进行定位，机器视觉主要采用CCD相机。采摘机器人机器视觉系统采集得到环境图像后，需要对曝光图像进行处理，通过图像融合得到更加清晰的图像结果。如果图像存在干扰，还需要对图像进行滤波操作，使图像提供的信息更加准确。
3基于光学导航的采摘机器人定位测试
随着智能化技术在农业生产中的不断推广，具有自主作业能力的采摘机器人被投入到了农业生产过程中，首先需要对待采摘的果实进行定位，特别是果实目标较小的农作物，果实的定位非常重要。采摘机器人进行作业时，由于待采摘果实较小，因此需要先对果实图像进行处理，如图5所示。对于果实图像的采集和处理可以选用第2节中介绍的方法，首先对果实图像进行采集，得到了如图6所示的结果。图像采集后，采摘机器人的图像处理系统对图像进行曝光融合处理，曝光图像的融合处理采用第2节介绍的方法，图像融合后对图像特征进行提取，得到如图7所示的结果。采用相关图像的处理算法后，可以成功地对图像特征进行提取，导航系统依据图像特征对采摘机器人和果实图像的距离进行测算，从而实现自主导航作业过程。如表1所示，对6组果实进行定位后可得、采用光学导航系统具有较高的定位导航精度，且对果实采摘的效率也有所提高，从而验证了光学导航系统在采摘机器人上的应用是可行的。
4结论
为了提高采摘机器人的定位导航精度和效率，将光学导航方法引入到了采摘机器人的设计上，采用激光扫描定位和机器视觉测距两种方式，实现了待采摘果实目标的精确定位。为了验证方案的可行性，以6组果实的定位和采摘为测试对象，对果实进行了定位和采摘。定位和采摘结果表明:采用光学导航方法不仅可以有效提高采摘机器人的定位导航效率，还可以提高采摘效率，对于采摘机器人自主作业功能的优化具有重要的意义。
作者:倪江楠 石新龙 单位:河南工业职业技术学院