外文翻譯--黃瓜采摘機(jī)器人的無碰撞規(guī)劃【中英文文獻(xiàn)譯文】
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濰坊學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì)
生物系統(tǒng)工程(2003)86(2)135-144
DOI:10.1016/S1537-5110(03)00133-8
AE—自動(dòng)化與新興技術(shù)
黃瓜采摘機(jī)器人的無碰撞規(guī)劃
E.J.凡Henten J.海明; B.A.J.凡Tuijl; J.G.短號;研究Bontsema
溫室工程,農(nóng)業(yè)和環(huán)境工程研究所(IMAG BV公司),箱43,NL-6700機(jī)管局瓦赫寧根,荷蘭;電子郵件通訊作者:eldert.vanhenten wur.nl
(2002年4月26日收到,2003年7月8號以修訂后的形式接受; 2003年8月29日在網(wǎng)上發(fā)表)
在農(nóng)業(yè)和環(huán)境工程學(xué)院,對于黃瓜自動(dòng)收獲機(jī),其中最大的一個(gè)挑戰(zhàn)方面就是在采摘的過程中實(shí)現(xiàn)一種快速精確的手眼協(xié)調(diào)的操作。這個(gè)程序包含兩個(gè)主要的組成部分。首先,采集信息機(jī)器人的工作環(huán)境,其次,一個(gè)程序可以讓機(jī)器人末端執(zhí)行器對黃瓜產(chǎn)生無碰撞機(jī)械運(yùn)動(dòng)。這篇文章主要闡述了后者,無碰撞機(jī)械運(yùn)動(dòng)所產(chǎn)生的所謂的路徑搜索算法。在這項(xiàng)研究中這個(gè)A-search算法被應(yīng)用著,用一些數(shù)值的例子對黃瓜收割應(yīng)用的搜索過程分析說明。得出的結(jié)論是,無碰撞運(yùn)動(dòng)可以用于采摘黃瓜的機(jī)械手的自由度的計(jì)算。這個(gè)A-search算法非常易于實(shí)施和魯棒。當(dāng)找不到解決方案時(shí)這個(gè)算法要不產(chǎn)生一個(gè)解決方案要不就停止工作。這個(gè)有利的財(cái)產(chǎn)然而卻使算法過分的緩慢,結(jié)果表明這個(gè)算法不包括多智能的搜索過程。我們可以知道,為了滿足每10S為一個(gè)單一收獲循環(huán)的要求,還需要做進(jìn)一步的研究,去尋找發(fā)現(xiàn)快速的算法,使用盡可能多的關(guān)于這個(gè)問題特定結(jié)構(gòu)的信息來產(chǎn)生解決方案,如果這個(gè)算法找不到解決方案并能給出明確的信息。
1. 介紹
1996年,農(nóng)業(yè)和環(huán)境工程學(xué)院開始研究自主的黃瓜采摘機(jī)器人的發(fā)展,這個(gè)項(xiàng)目是由荷蘭農(nóng)業(yè)部,食品和漁業(yè)部門支持的。為農(nóng)業(yè)應(yīng)用設(shè)計(jì)機(jī)器人的任務(wù)所提出的議題不涉及其他行業(yè)(Gielinget al., 1996 ; Van Kollenburg-)。機(jī)器人必須處在一個(gè)高度非結(jié)構(gòu)化環(huán)境中,在這里沒有兩個(gè)場景是一模一樣的。農(nóng)作物和水果都易于被機(jī)械損傷應(yīng)給小心處理。機(jī)器必須能夠在不利的條件下運(yùn)轉(zhuǎn),如相對較高的溫度和濕度以及光線變化的條件。最后,為了符合成本效益,就機(jī)器人采摘運(yùn)動(dòng)的速度和成功率而言,機(jī)器人需要滿足高的性能特點(diǎn)。在這個(gè)項(xiàng)目中這些具有挑戰(zhàn)性的問題已經(jīng)被一個(gè)機(jī)械工程,傳感技術(shù)(計(jì)算機(jī)視覺等),系統(tǒng)和控制工程,電子、軟件工程,物流,最后但不是最少園藝工程分享的互動(dòng)的方式解決(Van Kollenburg-Crisan et al., 1997 ; Bontsema et al., 1999 ; Meuleman et al., 2000 )。
自動(dòng)收割機(jī)的開發(fā)研制中最具有挑戰(zhàn)性的問題之一就是達(dá)到快速精確的手眼協(xié)調(diào)的,即達(dá)到機(jī)器人在采摘運(yùn)動(dòng)中感官信息的采集和機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制之間的有效相互作用,就像人們做的那樣。在園藝實(shí)踐中,一個(gè)訓(xùn)練有素的工人只需要3-6S采摘和存儲(chǔ)一個(gè)水果,那種表現(xiàn)是很難被打敗的。幸運(yùn)的是,就機(jī)器人的采摘速度而言沒有必要達(dá)到那么高的性能特點(diǎn)。一項(xiàng)任務(wù)分析顯示,考慮經(jīng)濟(jì)可行性,一個(gè)單一采摘運(yùn)動(dòng)可能只需要10S (Bontsemaet al., 1999 )。仍然,機(jī)器人運(yùn)動(dòng)應(yīng)盡可能快的同時(shí)防止機(jī)器手的碰撞,手和收獲水果作物,溫室結(jié)構(gòu)還有機(jī)器人自身的碰撞(如汽車視覺系統(tǒng))。在荷蘭,黃瓜生產(chǎn)設(shè)施,機(jī)器人運(yùn)行在一個(gè)非常緊張的工作環(huán)境中。最后,為了保證收獲果實(shí)的質(zhì)量,在運(yùn)動(dòng)路徑的各個(gè)部分對機(jī)械手的速度和加速度加以約束。
為了達(dá)到理想的手眼協(xié)調(diào),一個(gè)人需要環(huán)境的感官信息的采集和算法去為機(jī)械手計(jì)算這種無碰撞運(yùn)動(dòng)。正像Meuleman et al. (2000) 報(bào)道的那樣。在這個(gè)項(xiàng)目中感覺系統(tǒng)是基于計(jì)算機(jī)視覺的。本文著重論述了收獲機(jī)的機(jī)械手的無碰撞運(yùn)動(dòng)軌跡的快速生成。盡管有相當(dāng)大的研究工作花在自動(dòng)收集蔬菜水果方面,但是這個(gè)問題在農(nóng)業(yè)工程研究中沒有引起人們極大的關(guān)注。(see e.g. Kondoet al., 1996 ; Hayashi& Sakaue, 1996 ; Arima & Kondo, 1999 )。
本文概述如下,在第二節(jié)對采摘機(jī)器人進(jìn)行了闡述,在第三節(jié),講述的是一個(gè)單一收獲操作的任務(wù)序列,然后,第四節(jié),表述的是無碰撞規(guī)劃的自動(dòng)算法的組成。為了能夠深入洞察算法的運(yùn)行,在第五節(jié)對該算法在第二級自由度的機(jī)械手上進(jìn)行了解釋說明,第六節(jié)包含一個(gè)應(yīng)用于收獲機(jī)器人身上的six-DOF RV-E2三菱機(jī)械手的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃實(shí)驗(yàn)結(jié)果。第七節(jié)包含結(jié)束語和對未來研究的建議。
2.采摘機(jī)器人
圖1.黃瓜收獲機(jī)器人的功能模型;(a)車輛;(b)廣角相機(jī);(c)七度的自由度機(jī)械手;(d)最終效應(yīng);(e)激光測距儀和攝像機(jī)的位置當(dāng)?shù)爻上?(f)計(jì)算機(jī)和電子產(chǎn)品;(g)與220伏電源線卷軸;(h)氣動(dòng)泵;(i)供熱管
圖一中,一個(gè)采摘機(jī)器人的功能模型被展示出來。它包含一個(gè)用于溫室走道里的收獲機(jī)進(jìn)行粗定位的自主車輛。這車采用加熱管作為一個(gè)鐵路進(jìn)行指導(dǎo)和支持。它作為一個(gè)移動(dòng)平臺(tái)裝載電源、主動(dòng)泵、各種數(shù)據(jù)收集和控制的電子硬件、一個(gè)用于監(jiān)測和定位植物上黃瓜位置的廣角攝像系統(tǒng)和一個(gè)用于機(jī)械末端運(yùn)行器定位的七個(gè)自由度的機(jī)械手。這個(gè)機(jī)械手由安裝著六個(gè)自由度的Mitsubishi RV-E2機(jī)械手的滑動(dòng)線路構(gòu)成。這個(gè)RV-E2機(jī)械手包括一個(gè)人形的機(jī)械手臂和球形的手腕。這個(gè)機(jī)械手有個(gè)能夠抓去0.2毫米的穩(wěn)態(tài)精度并能夠在惡劣的溫室氣候(高濕度和高溫度)條件下滿足一般的衛(wèi)生的操作方面的要求。這個(gè)機(jī)械手裝有一個(gè)末端執(zhí)行器。它包括兩部分:一個(gè)爪抓住水果,另一個(gè)爪切割水果從植物上分離出來。這個(gè)末端執(zhí)行器帶有一個(gè)末端激光測距系統(tǒng)或一個(gè)小相機(jī)。他們是用來在黃瓜附近能夠更好地進(jìn)行運(yùn)動(dòng)控制而獲取感官信息的,如果需要的話。
3.單一收割運(yùn)動(dòng)的任務(wù)序列
圖2. 一個(gè)單一的收獲作業(yè)任務(wù)序列:3D,三維,TCP,工具中心點(diǎn)
圖二展示的是一個(gè)單一的收獲運(yùn)動(dòng)的一個(gè)任務(wù)序列。在采摘操作中接近黃瓜被公認(rèn)為是一個(gè)兩階段的過程。首先,用安裝在車輛上的攝像系統(tǒng),黃瓜果實(shí)被檢測到他的成熟認(rèn)定和位置是不確定的。如果我們決定采摘黃瓜則低分辨率圖像的車載攝像機(jī)就用于定位機(jī)器人末端執(zhí)行器鄰近黃瓜附近這一帶。一旦末端執(zhí)行器抵達(dá)鄰近的黃瓜,然后利用末端執(zhí)行器上面的激光測距系統(tǒng)或攝像系統(tǒng)為最終的準(zhǔn)確的接近黃瓜獲得黃瓜定位環(huán)境的高分辨率的信息。末端執(zhí)行器緊握并消減果子的莖。夾持固定分離的水果最后收獲果實(shí)移動(dòng)到存儲(chǔ)箱。
避障運(yùn)動(dòng)規(guī)劃將用于黃瓜的初步做法以及收獲黃瓜回程箱子,來保證,如機(jī)器人車輛本身的工作空間中的其他對象,但也源于,如果目前,葉片和溫室建設(shè)的部分都沒有命中。顯然,收獲的黃瓜,增加最終的效應(yīng),應(yīng)考慮在機(jī)械臂返回到存儲(chǔ)議案的大小。黃瓜的平均長度為300mm。
4.一個(gè)無碰撞運(yùn)動(dòng)規(guī)劃算法
圖3.無碰撞的自動(dòng)生成程序議案
圖3顯示了一個(gè)程序,自動(dòng)生成赫爾曼(1986年)的工作基礎(chǔ)上的黃瓜采摘機(jī)器人無碰撞運(yùn)動(dòng)的組成部分。無碰撞運(yùn)動(dòng)規(guī)劃依賴于三維(3D)機(jī)器人的物理結(jié)構(gòu)以及在機(jī)器人操作的工作區(qū)的信息。因此,在無碰撞機(jī)器人運(yùn)動(dòng)規(guī)劃的第一步是三維世界描述的收購。這個(gè)描述是基于感官信息,如機(jī)器視覺以及先驗(yàn)知識(shí),例如,采摘機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)的三維結(jié)構(gòu),如三維模型,在數(shù)據(jù)庫中。有了這個(gè)信息,在任務(wù)定義階段,機(jī)器人的整體任務(wù)的計(jì)劃。決定最后的位置和方向的效應(yīng)最終結(jié)果中的黃瓜最好的方法。也定義在此階段的具體位置和方向約束等。在階段目標(biāo)的位置和方向的最終任務(wù)定義中定義的效應(yīng),逆運(yùn)動(dòng)學(xué),將目標(biāo)配置的manipulator.The目標(biāo)配置跨lated表示作為一個(gè)線性滑軌的翻譯和6的組合七自由度機(jī)械手關(guān)節(jié)的旋轉(zhuǎn)。使用此信息的路徑規(guī)劃,路徑規(guī)劃,采用了搜索技術(shù)找到自由碰撞路徑,從開始操縱其目標(biāo)配置配置。一旦已成功完成的無碰撞路徑規(guī)劃,軌跡規(guī)劃軌跡,可以轉(zhuǎn)換成的無碰撞路徑由機(jī)器人執(zhí)行。通常情況下,路徑規(guī)劃過程中,只有在太空中的無碰撞配置有關(guān),但沒有速度,加速度和運(yùn)動(dòng)平滑。軌跡規(guī)劃涉及這些因素。 thetrajectory策劃生產(chǎn)的機(jī)器人伺服系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)命令。在執(zhí)行階段執(zhí)行這些命令。運(yùn)動(dòng)規(guī)劃系統(tǒng)的一些部件將在更詳細(xì)地描述以下。
4.1世界的描述(采集)
Meulemanet在一份文件中描述的基于機(jī)器視覺的世界描述收購的黃瓜采摘機(jī)器人(2000年)。視覺系統(tǒng)能夠偵測在綠色canopy.Moreover綠色黃瓜,視覺系統(tǒng)決定的黃瓜成熟。最后,利用立體視覺技術(shù)QUES,相機(jī)視覺系統(tǒng)產(chǎn)生的工作空間內(nèi)的攝像頭的視角3D地圖。在這樣的機(jī)器人能夠處理工作面臨的環(huán)境與它的變異。
圖6. 自由度的三菱RV-E2的操縱一個(gè)三維模型
如上所述,先驗(yàn)知識(shí),例如,機(jī)器人的物理結(jié)構(gòu)所需的無碰撞運(yùn)動(dòng)規(guī)劃。作為一個(gè)例子,圖4顯示了一個(gè)六自由度三菱RV-E2在MATLAB中實(shí)現(xiàn)機(jī)械臂的三維模型。機(jī)器人的三維結(jié)構(gòu)是由矩形和三角形構(gòu)造的多邊形表示。議案的戰(zhàn)略評估模型用于模擬期間,作為操縱機(jī)器人運(yùn)動(dòng)規(guī)劃期間的工作空間中的結(jié)構(gòu)部件的碰撞檢測的基礎(chǔ)上。
4.2逆運(yùn)動(dòng)學(xué)
逆機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)學(xué)關(guān)節(jié)角度的計(jì)算和翻譯,處理結(jié)果在所需的位置和方向,工具中心點(diǎn)(TCP)機(jī)器人(克雷格,1989年)。 TCP是一個(gè)預(yù)定義的endeffector點(diǎn)。對于六自由度三菱RV-E2的操縱范戴克(1999年)獲得了逆機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)學(xué)的解析解。七自由度機(jī)械手,即三菱RV-E2的機(jī)械臂安裝在一個(gè)線性滑軌,一個(gè)簡單的逆運(yùn)動(dòng)學(xué)解析解不存在由于在運(yùn)動(dòng)鏈的固有冗余。最近獲得這種冗余機(jī)械臂的逆運(yùn)動(dòng)學(xué)分析數(shù)值混合溶液(申克,2000年)。由于成熟的黃瓜的立場,該算法產(chǎn)生的七自由度機(jī)械臂的無碰撞收獲配置。此外,它可以保證關(guān)節(jié)黃瓜附近的精細(xì)運(yùn)動(dòng)控制有足夠的自由。
4.3路徑規(guī)劃
無碰撞路徑規(guī)劃算法已被大量的研究對象。例如見latombe(1991)和黃和阿胡加(1992)概述。
一個(gè)無碰撞路徑規(guī)劃主要包括兩個(gè)重要組成部分:搜索算法和碰撞檢測算法。搜索算法的搜索空間探索一個(gè)可行的,即collisionfree,從起點(diǎn)到目標(biāo)點(diǎn)的議案。在搜查過程中,被選中的碰撞檢測算法在搜索空間的每一步的可行性。該算法檢查機(jī)器人的碰撞與機(jī)器人的工作空間中的其他結(jié)構(gòu)部件。重要的是要注意,對于大多數(shù)路徑規(guī)劃者的搜索空間是所謂的配置空間機(jī)器人,其中關(guān)鍵的是從不同的3D工作區(qū)機(jī)器人。在黃瓜收獲機(jī)的7自由度機(jī)械手的情況下,配置空間是由一個(gè)聯(lián)合翻譯和6個(gè)聯(lián)合旋轉(zhuǎn)組合橫跨七維空間。然后,從一開始的位置和方向的工具中心點(diǎn)為無碰撞運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的位置和方向在三維工作空間癤的單點(diǎn)無碰撞通過的議案的搜索搜索七維配置從一開始就配置目標(biāo)配置掩膜的空間。在這樣的運(yùn)動(dòng)鏈中的冗余問題很容易規(guī)避。有一到一個(gè)映射的配置空間中的點(diǎn)的位置和方向,在工作區(qū)中的工具中心點(diǎn)。然而,對于大多數(shù)的機(jī)器人,相反不成立。一個(gè)單一的位置和方向,在工作區(qū)中的工具中心點(diǎn),然后可以復(fù)制機(jī)器人的多種配置。由于其獨(dú)特的代表性配置空間搜索是首選。然而,碰撞檢測,需要說明的身體姿勢操縱在與其他物體在三維工作空間的關(guān)系。因?yàn)槊總€(gè)配置代表一個(gè)單一的姿勢在三維工作空間的機(jī)械臂,可以很容易地驗(yàn)證碰撞。然后,特別是機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)結(jié)構(gòu),工作空間的障礙可以被映射到配置空間的障礙將會(huì)顯示。
4.3.1.搜索算法
路徑搜索算法應(yīng)該是有效率的,如果存在的話,找到一個(gè)解決方案。后者的財(cái)產(chǎn)被稱為完整性(珍珠,1984年)。通常情況下,算法的完整性,保證不計(jì)算效率。然而,計(jì)算效率是至關(guān)重要的,當(dāng)上線的應(yīng)用程序需要。運(yùn)動(dòng)規(guī)劃的各個(gè)方面取得的洞察力,在這項(xiàng)研究中,上述計(jì)算效率的青睞,該算法的完整性。這樣的選擇的主要原因是一個(gè)完整的算法將找到解決辦法,或停止使用一個(gè)明確定義的停止準(zhǔn)則,如果不能找到一個(gè)解決方案。這是不是真實(shí)的,不保證完整性的算法。他們要么提供一個(gè)解決方案或卡住,恕不另行通知。在本研究中所謂的A *搜索算法(明珠,1984年;近藤,1991年,羅素和Norvig還,1995年)。它很容易實(shí)現(xiàn)和保證完整性。此外,它最大限度地降低成本標(biāo)準(zhǔn),其中包括一個(gè)在搜索空間旅行距離的措施。該算法是在MATLABB實(shí)施
圖5.在離散化的二維配置空間的正交節(jié)點(diǎn)擴(kuò)展:S,起始節(jié)點(diǎn); G,目標(biāo)節(jié)點(diǎn)
使用配置空間機(jī)器人運(yùn)動(dòng)規(guī)劃的A *算法,離散化使用一個(gè)固定的電網(wǎng)結(jié)構(gòu)如圖5。用戶可以定義網(wǎng)格的大小和分辨率。然后A *算法搜索從一開始就格點(diǎn)的目標(biāo)格點(diǎn)的路徑,同時(shí)最大限度地降低成本函數(shù)f:此成本函數(shù)f包括路徑的成本遠(yuǎn)遠(yuǎn)?;和樂觀的估計(jì)成本從目前的位置目標(biāo)?:在這項(xiàng)研究中,歐拉規(guī)范被用來作為樂觀的估計(jì)到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的成本。A *算法是既完整和優(yōu)化。最優(yōu)保證的路徑獲得最大限度地減少使用成本函數(shù)。.
A *算法使用兩個(gè)網(wǎng)格節(jié)點(diǎn),開放列表和封閉列表清單。開放列表中包含了電網(wǎng)的成本函數(shù),其中尚未被評估,而評估已閉合的名單上的網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)的函數(shù)值的節(jié)點(diǎn)。這是假設(shè)的起點(diǎn)和目標(biāo),可以選擇配置,配合網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)或網(wǎng)格節(jié)點(diǎn),在這些配置的密切鄰里。然后根據(jù)珍珠(1984),A *算法在網(wǎng)格如下操作節(jié)點(diǎn)。
(1)放在開放的起始節(jié)點(diǎn)S。
(2)如果打開是空的,則失敗退出,否則從關(guān)節(jié)點(diǎn)n FO其中f是最低的開放和地點(diǎn)。
(3)如果n等于目標(biāo)節(jié)點(diǎn)G;成功退出追溯從n指針為S得到的解決方案:
(4)否則擴(kuò)大N;生成所有其繼承人,并重視它們的指針回到N:對于每一個(gè)n的繼任者n’:
(a) 如果是尚未打開或關(guān)閉,估計(jì)H(n’)(樂觀的估計(jì)成本的最佳途徑,從n’到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)G),并計(jì)算F(n’)= G(n’)+ H(n’)其中g(shù)(n’)= G×(N)+ C(N,n’)C(N,n’)從節(jié)點(diǎn)n的過渡成本,節(jié)點(diǎn)n’和G(S)= 0
(b)如果已經(jīng)打開或關(guān)閉,直接收益率最低的G(1)道路沿線的指針;
(c)如發(fā)現(xiàn)閉,1所需的指針調(diào)整和重新打開它
(5)轉(zhuǎn)到第2步。
電網(wǎng)擴(kuò)張?jiān)诘?步,可以采取多種形式。在本研究中所謂的正交擴(kuò)充。這種方法是在圖5所示。
圖5還說明起始節(jié)點(diǎn)和目標(biāo)節(jié)點(diǎn)沒有以配合實(shí)際的起點(diǎn)和目標(biāo)機(jī)器人的配置。在這種情況下,最近的鄰居節(jié)點(diǎn)被選中。
在這個(gè)算法,停止準(zhǔn)則是非常明確的規(guī)定。如果在第3步,從開放列表中刪除的節(jié)點(diǎn)等于目標(biāo)節(jié)點(diǎn),算法停止。另外,該算法將停止在第2步如果所有的網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)進(jìn)行評估,并開放列表已成為空。在這種情況下,沒有找到一個(gè)解決方案。
路徑搜索過程中碰撞檢測的處理有兩種方式。首先,碰撞的配置可以通過掃描整個(gè)離散化配置空間的路徑搜索前確定。這將是在一個(gè)高維離散化的空間配置,具有很高的情況下計(jì)算昂貴決議電網(wǎng)。這將是更有效地評估在搜索過程中的網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)的可行性。也就是說,在節(jié)點(diǎn)擴(kuò)展一步,第4步,碰撞檢測算法檢查是否與該節(jié)點(diǎn)相關(guān)的機(jī)器人配置與環(huán)境或不產(chǎn)生碰撞。由于A *算法通常計(jì)算只有一小部分配置空間,這將產(chǎn)生相當(dāng)大的改善效率。碰撞可以在步驟4a中提到的成本函數(shù)加入一個(gè)大型的罰款處罰。另外,在碰撞中產(chǎn)生的一個(gè)網(wǎng)格點(diǎn)可以直接從省略開放期間電網(wǎng)的擴(kuò)張階段的名單。在這項(xiàng)研究中,后者的做法被使用。
圖6.一個(gè)面向包圍盒模型的六個(gè)自由度的RV-E2的操縱
4.3.2.碰撞檢測算法
碰撞檢測算法在MATLAB中實(shí)現(xiàn)根據(jù)報(bào)道由Boyse(1979年)的想法。該算法計(jì)算的交點(diǎn)在工作區(qū)中的其他結(jié)構(gòu)部件表面的機(jī)器人模型的表面。計(jì)算兩個(gè)曲面相交的本質(zhì)歸結(jié)為決定從幾何中使用的標(biāo)準(zhǔn)工具,可以實(shí)現(xiàn)與其他表面的一個(gè)表面的邊緣相交。所有的一切,碰撞檢測是一項(xiàng)計(jì)算密集型的任務(wù)。因此,在實(shí)時(shí)應(yīng)用,如黃瓜機(jī)器人碰撞檢測,需要碰撞檢測的精度和可用計(jì)算時(shí)間之間的權(quán)衡。精確的CAD模型圖。 4包含600個(gè)三角形和矩形表面。一因素15減少計(jì)算時(shí)間,實(shí)現(xiàn)了從所謂的面向邊界建立了一個(gè)不太準(zhǔn)確的模型代替精確的操縱模型盒(更新行動(dòng))。這種三維機(jī)械手的只有36個(gè)移動(dòng)的表面組成OBB的模型如圖6所示。顯然,一些與OBB的模型精度已提供計(jì)算速度的緣故。對于目前的調(diào)查,它被認(rèn)為是合理的。
5.例1:碰撞兩個(gè)度的自由操縱運(yùn)動(dòng)規(guī)劃
要說明的方法,結(jié)果與兩兩自由度轉(zhuǎn)動(dòng)關(guān)節(jié)的機(jī)械臂的無碰撞運(yùn)動(dòng)規(guī)劃。圖7(a)顯示了一個(gè)人為的溫室環(huán)境,其中方塊代表黃瓜莖的目標(biāo)是移動(dòng)的路徑(直打下了)操縱的工具中心點(diǎn)背后掛在黃瓜黃瓜冠捷干,沒有擊中任何黃瓜莖。這被認(rèn)為是黃瓜采摘過程中最困難的議案之一。
5.1.結(jié)果
為了說明操作的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃算法,圖。 7(b)顯示相關(guān)的兩維的配置空間。一個(gè)離散化步驟五度使用。堅(jiān)實(shí)的黑色方塊,稱為配置的障礙,代表機(jī)器人和黃瓜干之間的碰撞產(chǎn)生的配置。由字母S表示開始配置目標(biāo)配置是由字母G表示:他們代表的開始姿勢和圖采摘姿態(tài)。 7(一)。路徑搜索的目標(biāo)是要找到一個(gè)起始節(jié)點(diǎn)S和目的節(jié)點(diǎn)G之間的連接:觀察,首先,配置空間的地圖,揭示了真正復(fù)雜運(yùn)動(dòng)規(guī)劃的問題,可能看起來瑣碎的工作空間中。其次,觀察,一條直路從起始節(jié)點(diǎn)到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)碰撞的結(jié)果,并因此是不可行的。圖7(c)所示的網(wǎng)格節(jié)點(diǎn),記為*,A *算法的評估過程中向前搜索從起始節(jié)點(diǎn)到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)。圖所示的配置空間中的最優(yōu)路徑。如圖7(d)及相關(guān)的無碰撞機(jī)械臂在工作區(qū)的議案快照。 7(E)。觀察,在工作區(qū)中的無碰撞運(yùn)動(dòng)的空間配置結(jié)果無碰撞的議案;機(jī)器人不會(huì)干擾與工作空間的障礙:黃瓜莖。最后,圖7(f)顯示網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)A *算法當(dāng)一個(gè)落后的搜索目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的起始節(jié)點(diǎn)進(jìn)行評估。
5.2.討論
結(jié)果表明,在配置空間沸騰的路徑搜索,找到一個(gè)點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)軌跡,從一開始就配置目標(biāo)配置。
圖7(c)和(F)清楚地表明,碰撞檢查接續(xù)OFA先驗(yàn)碰撞檢測路徑搜索過程中,由于A *算法,只有部分評估在配置空間網(wǎng)格點(diǎn)的優(yōu)勢。此外,研究結(jié)果表明,如果一個(gè)障礙之間開始配置和位于目標(biāo)配置,大量的網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)找到了解決辦法之前,必須進(jìn)行評估。在這種情況下,A *算法不是很有效,在發(fā)現(xiàn)周圍的配置空間障礙的一種方式。障礙的情況下密切繞過一個(gè)目標(biāo)節(jié)點(diǎn),一個(gè)落后的搜索可能會(huì)產(chǎn)生較少的解決方案由圖所示的計(jì)算時(shí)間。 7(F)。在這個(gè)例子中向后搜索向前搜索時(shí)取得117而不是146次迭代后的解決方案;減少20%。如果目標(biāo)節(jié)點(diǎn)位于兩者之間的障礙脊巷子盡頭,即使在較高的迭代次數(shù)減少使用向后搜索(結(jié)果未顯示)獲得。最好的搜索方向明確,取決于手頭的特定結(jié)構(gòu)的問題。這兩個(gè)圖。 7條(d)及(e)表明,以實(shí)現(xiàn)最優(yōu)路徑成本函數(shù)的意義,算法往往偷工減料,致使小機(jī)器人和障礙物之間的距離。要牢記這一特點(diǎn),在實(shí)際運(yùn)動(dòng)規(guī)劃實(shí)驗(yàn)時(shí),傳感器為基礎(chǔ)的世界描述數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確容易。然后可能會(huì)發(fā)生碰撞,不占在運(yùn)動(dòng)規(guī)劃。最后,圖7(d)顯示,由于電網(wǎng)結(jié)構(gòu)和正交擴(kuò)展的路徑搜索過程中的網(wǎng)格節(jié)點(diǎn),運(yùn)動(dòng)路徑包含了一些尖角。這將導(dǎo)致強(qiáng)不必要的加速和減速的鏈接時(shí),在實(shí)踐中實(shí)施。在第4節(jié)的建議,為平滑軌跡規(guī)劃的議案等不良行為的來電。
6.例2:碰撞為6度的自由操縱運(yùn)動(dòng)規(guī)劃
這一段演示六自由度三菱RV-E2的機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)規(guī)劃方案。圖8(a)顯示了三維視圖六自由度機(jī)械手,在一個(gè)人為的溫室環(huán)境。再次,目標(biāo)是從路徑中的位置移動(dòng)機(jī)器人的工具中心點(diǎn)到黃瓜掛背后的黃瓜干,沒有擊中黃瓜TEMS代表由黑職位。
圖7.黃瓜采摘在一個(gè)人為的溫室環(huán)境經(jīng)營度自由操縱的無碰撞運(yùn)動(dòng)規(guī)劃:(a)開始姿勢(直)和目標(biāo)姿態(tài)與機(jī)械臂的工作空間冠捷挑選黃瓜掛灰色正方形代表;(b)與代表的黑色區(qū)域配置中的碰撞和S的起點(diǎn)和目標(biāo)配置,分別代表?配置空間;(c)配置空間由A采樣黃瓜干背后*算法在從一開始向前搜索到目標(biāo)節(jié)點(diǎn);(d)通過配置空間的無碰撞軌跡;(e)6,到操盤黃瓜的無碰撞運(yùn)動(dòng)的快照;(f)配置A *算法在空間采樣,從向后搜索目標(biāo)的起始節(jié)點(diǎn)1和2是第一和第二關(guān)節(jié)的旋轉(zhuǎn)。
6.1.結(jié)果
由于這個(gè)例子涉及一個(gè)六自由度機(jī)械手,執(zhí)行搜索,在六維的配置空間。這是不可能的可視化配置空間的無碰撞點(diǎn)的運(yùn)動(dòng),是與前面的例子一樣。因此,只有通過工作區(qū)的無碰撞運(yùn)動(dòng)的快照圖。 8(一) - (F)。該議案涉及所有6個(gè)旋轉(zhuǎn)關(guān)節(jié)。從本質(zhì)上講,黃瓜的議案,由兩部分組成。首先所有機(jī)器人向后傾斜,同時(shí)圍繞主垂直軸旋轉(zhuǎn),然后傾斜前鋒再次攜帶刀具中心點(diǎn)之間的黃瓜莖。其次,同時(shí),過去三年關(guān)節(jié)旋轉(zhuǎn),以便能夠定位在背后的黃瓜干黃瓜工具中心點(diǎn)。這樣做,黃瓜干規(guī)避。
6.2.討論
結(jié)果表明,碰撞自由運(yùn)動(dòng)的六自由度機(jī)械手可以發(fā)現(xiàn)。據(jù)預(yù)計(jì),這一結(jié)果可以擴(kuò)展到七個(gè)自由度的機(jī)械手,在黃瓜采摘設(shè)備使用。然而,這個(gè)例子揭示了A *算法的弱點(diǎn)。對于正在審議的六自由度機(jī)械手,在六維的配置空間進(jìn)行搜索。然后,由于網(wǎng)格點(diǎn)的大量的,必須進(jìn)行評估,搜索變得過于緩慢。這部分是由于在MATLAB實(shí)現(xiàn)。該軟件包不是很有效時(shí),必須執(zhí)行大量的迭代。再次,結(jié)果表明:在運(yùn)動(dòng)軌跡的尖角。當(dāng)需要高速運(yùn)動(dòng),這些運(yùn)動(dòng)軌跡要平滑,以防止上機(jī)械臂鏈接的重載。
黃瓜采摘機(jī)器人
圖8.(a)-(f):六快照的無碰撞運(yùn)動(dòng)6自由度RV-E2的操縱掛在黃瓜背后黃瓜莖代表黑色垂直職位
7.結(jié)論
本文提出了一種方法,以達(dá)到適當(dāng)?shù)氖盅蹍f(xié)調(diào)的黃瓜收獲機(jī)器人在農(nóng)業(yè)和環(huán)境工程研究所(IMAG BV)的開發(fā)。本文提出了一個(gè)方案,是能夠生成機(jī)器人無碰撞運(yùn)動(dòng)。一些數(shù)值例子說明了該方法和分析。
本研究的主要結(jié)論是,無碰撞運(yùn)動(dòng)可以計(jì)算六度自由度(DOF),RV-E2的機(jī)械臂在收獲機(jī)使用。據(jù)預(yù)計(jì),這些結(jié)果可以擴(kuò)展到七自由度機(jī)械手,即RV-E2的操縱器線性滑軌安裝。被發(fā)現(xiàn)的A*搜索算法很容易實(shí)現(xiàn)和強(qiáng)大的。通過這種方式,它提供了很多有識(shí)之士為機(jī)器人運(yùn)動(dòng)規(guī)劃的具體問題。此外,該算法的一個(gè)大優(yōu)勢是,它可以產(chǎn)生一個(gè)解決方案或停止時(shí),無法找到一個(gè)解決方案。該財(cái)產(chǎn)的完整性,但是,使得算法望而卻步緩慢。結(jié)果發(fā)現(xiàn),與本文中所描述的算法涉及的多自由度機(jī)械手運(yùn)動(dòng)軌跡的計(jì)算是計(jì)算非常。至符合所需的周期時(shí)間的10秒為一個(gè)單一的收獲行動(dòng),需要進(jìn)一步研究,以減少議案所需的計(jì)算時(shí)間規(guī)劃。研究,可沿兩條線。首先,可以減少計(jì)算時(shí)間,通過使用特殊的計(jì)算機(jī)硬件,例如并行處理器。另外,同時(shí),減少計(jì)算可以通過使用更快和有效地實(shí)現(xiàn)的算法。此外,結(jié)果表明,該算法不包括許多情報(bào)。雖然它試圖產(chǎn)生定向運(yùn)動(dòng)的目標(biāo),如果它只是配置遇到障礙樣品中的搜索空間網(wǎng)格解決方案,直到發(fā)現(xiàn)不使用有關(guān)的問題,特別是結(jié)構(gòu)的信息點(diǎn)。因此,進(jìn)一步研究需要獲得快速算法,有效地利用有關(guān)的問題,特別是結(jié)構(gòu)的信息,不卡,恕不另行通知。
致謝
這項(xiàng)工作是由荷蘭農(nóng)業(yè),食品和漁業(yè)部的支持。匿名介紹人的建設(shè)性意見表示感謝。
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