一種輪式多機械手智能撿球機器人的製作方法

2023-09-14 19:11:55 6

本發明屬於智慧機器人技術領域，特別涉及一種多機械手智能撿球機器人。

背景技術：

撿球機器人作為服務機器人的一大種類，近五年已成為機器人研究領域的熱點。經過國內外研究現狀總結分析可知，目前針對小球類物體撿拾機器人的研究成果比較少，國外研究的單位有西班牙University of Minho、美國MIT、英國University ofBradford和荷蘭Vrije University等，國內研究單位主要有上海交通大學、東南大學、北京郵電大學、北京理工大學以及深圳市綠瑞高爾夫科技有限公司、深圳市榮耀高爾夫用品有限公司以及廣州互發高爾夫用品有限公司等，研製的機器人主要有高爾夫球、網球、桌球和羽毛球等撿拾機器人，按照撿拾工作原理不同可分為機械手式、組合式、清掃式、氣吸式、輥輪式、滾筒式和彈簧式等撿拾機器人。經過國內外研究現狀總結分析可知，除研製出高爾夫專用收球機器人產品外，目前針對小球類物體撿拾機器人的研究成果比較少，大部分仍處於初級研究和嘗試階段，綜合技術水平和服務水平偏。針對複雜多變的非結構化環境和不確定性作業任務條件下的小球類訓練場等場所，上述機器人僅僅實現了「依靠虛擬地圖預測方法，哪裡球多，去哪撿」或者「走到哪、撿到哪」的路徑規劃策略，存在漏撿拾現象；同時缺少對機器人的位置和方向實時精確定位技術的應用，撿球機器人全局導航實用性差，還缺少防護、光照調節等措施。截至目前，還沒有一種能夠適應室內外複雜多障礙非結構化環境且適用於高爾夫球、桌球、羽毛球等訓練場小球類物體的撿拾服務機器人。本發明緊密圍繞智能撿拾服務機器人領域研究熱點，針對訓練場中人工撿拾小球類物體費力、費時、不安全等因素，同時現有專用撿球設備對複雜多障礙非結構化環境(譬如，狹窄偏僻處物體的拾取)適應能力差及其綜合技術水平和服務水平偏低的現狀，本項目提出一種多機械手智能撿球機器人。

訓練場地中小球位置和數量具有不確定性，現有的撿拾機器人視覺識別方法多為顏色識別，即先對圖像進行數字濾波，再利用由色調、飽和度、亮度組成的HSV顏色模型，對採集的圖像進行識別。該識別方法簡單且速度快，已經在很多領域得到應用，但進行訓練場球類清理工作時，利用現有的機器視覺識別技術無法滿足機器人撿球時的需要，主要原因為識別過程中存在諸多幹擾，如光線變化、其他非球類物體、場地內進行運動的人，因此只依靠單一的顏色識別則無法準確完成識別任務。同時當多機器人在多球環境下完成撿球工作時，利用現有的系統和技術，還需要解決撿球效率和協同合作問題，因此，多機多手等多智能體協同作業規劃是機械手式撿拾機器人提高工作效率的有效途徑。

目前小球類物體撿拾機器人主要依靠視覺導航、紅外線避障和RRT路徑規劃等方法，能夠實現在室內或者室外有限區域的自主導航作業，只能是一種「走到哪、撿到哪」的路徑規劃策略，而無法進行撿球路徑的全局規劃，也無法對機器人進行實時導航定位，對於像高爾夫球訓練場等較大環境的適應能力還比較差，同時訓練場中小球數量多，分布無規律，如果直接採用集中式全局攝像機採集到的圖像進行全局運算方法，則存在計算量大，實時性差，計算誤差大等不足，因此還應該對機器人拾球的運動路徑進行合理規劃，需要考慮多傳感器信息融合的導航技術，保證導航的實用性，比如適用於室外大範圍的GPS衛星定位與機器視覺的自動導航技術，適用於室內或者室外小範圍(100m以內)的RFID射頻識別與機器視覺定位技術以及紅外線與超聲波組合的避障技術等。

技術實現要素：

本發明的目的是考慮撿球機器人對複雜多障礙非結構化環境等訓練場所適應能力差及其綜合技術水平和服務水平偏低的現狀，提供了一種輪式多機械手智能撿球機器人。

本發明的另一個目的是克服撿球機器人漏球的缺陷和撿拾效率問題，通過視覺導航、視覺識別與定位和多機械手合理布置，解決上述缺陷。

本發明的另一個目的是解決適用於室外大範圍的GPS衛星定位與機器視覺的自動導航技術，適用於室內或者室外小範圍(100m以內)的RFID射頻識別與機器視覺定位技術以及紅外與超聲波組合的避障技術等，實現全局自己導航過程。

本發明提供的技術方案為：

一種輪式多機械手智能撿球機器人，包括：

車廂主體，其底部設置有輪式底盤，所述車廂主體外圍設置有防護罩

定位器，其設置在防護罩頂部，以進行導航定位；

距離探測傳感器，其設置在防護罩四周，包括紅外傳感器和超聲波傳感器，在平面內，紅外和超聲波傳感器交錯設計，並分層布置，用於探測障礙物的距離並避障；

攝像頭，設置在車廂主體上部支架上，以對小球進行識別與定位；

機械手，其設在車廂主體上，以撿拾小球；所述機械手包括兩個前機械手和兩個後機械手，兩個前機械手設置在車廂主體前端的中部，兩個後機械手設置在車廂主體後端的兩側，使四個機械手的撿拾區域邊界相臨；

儲球機構，其設置在車廂主體上部，包括球箱，所述球箱下部設置有滾動滑道，所屬滾動滑道固定在車廂主體下面，球箱底部與滾動滑道相配合，所述球箱由電機驅動。

優選的是，所述定位器包括GPS模塊和RFID讀寫器。

優選的是，在豎直方向，紅外傳感器和超聲波傳感器均設置有3層，並且在水平和豎直方向紅外傳感器和超聲波傳感器探測區域相互重疊，形成非接觸式紅外傳感器和超聲波傳感器雙層探測網。

優選的是，所述防護罩的前端設有前側窗口，攝像頭設置在前側窗口的後方；所述攝像頭與兩軸驅動機構連接，以帶動攝像頭繞水平軸線和豎直軸線旋轉，用於視覺導航和視覺識別與定位。

優選的是，所述儲球機構包括電機，其通過雙剪式聯軸器與滾珠絲槓副連接，所述滾珠絲槓副的螺母與球箱連接，通過電機旋轉帶動球箱前後移動。

優選的是，所述防護罩上設置有光源。

本發明的有益效果是：本發明提供的輪式多機械手智能撿球機器人，用於在室內外複雜多變的高爾夫球、桌球、網球等訓練場環境下撿球作業，具有對小球準確識別與定位，自主導航與避障，多機械手高效撿拾等功能。該發明將填補國內外多機械手撿球服務機器人空白，對智能撿球服務機器人發展具有重要的科學意義和應用前景。

附圖說明

圖1為本發明所述的輪式多機械手智能撿球機器人總體結構示意圖。

圖2為本發明所述的距離探測傳感器水平探測區域示意圖。

圖3為本發明所述的距離探測傳感器垂直探測區域示意圖。

圖4為本發明所述的機械手工作區域示意圖。

圖5為本發明所述的儲球機構結構示意圖。

具體實施方式

下面結合附圖對本發明做進一步的詳細說明，以令本領域技術人員參照說明書文字能夠據以實施。

如圖1所示，本發明提供了一種輪式多機械手智能撿球機器人，包括車廂主體1，在車廂主體1外圍設置有防護罩19，以對車體進行防護。

所述防護罩19頂部設置有定位器，以進行位置定位。所述定位器包括GPS模塊8和RFID讀寫器7，GPS模塊8進行全局定位；RFID讀寫器7，進行區域定位，通過GPS模塊8和RFID讀寫器7的配合使用，使定位過程快速、準確。

如圖1、圖2、圖3所示，所述防護罩19的四周設置有距離探測傳感器，用於進行障礙物的檢測。所述距離探測傳感器包括紅外傳感器15和超聲波傳感器18。超聲波傳感器18主要進行遠距離(10米以內)障礙物的檢測，紅外傳感器15，主要進行近距離(半米以內)障礙物檢測。在水平方向，紅外傳感器和超聲波傳感器交錯設計，在豎直方向分層布置，距離探測傳感器設置有3層，探測區域相互重疊，從而實現了盲區互補，實現360度全方位無死角雙層探測網。

在防護罩19的前端面上部設有前側窗口16，在防護罩內部，前側窗口16的後方設置有攝像頭14，其固定在調整架12的前端，所述調整架12的後端兩軸驅動機構連接，帶動攝像頭14繞水平軸線和豎直軸線旋轉，使攝像頭能夠上下左右移動，從而調整攝像頭14的攝錄方向和視角。在運動過程中，攝像頭不間斷進行小球20掃描識別。攝像頭14上方設置有光源13，用於照亮防護罩內目標，便於攝像頭14進行識別。

一併參閱圖4，所述智能撿球機器人還包括機械手，所述機械手包括前機械手17和後機械手5，所述前機械手17設置有兩個，呈左右布置，並且位於防護罩前端的中部。所述後機械手5也設置有兩個，呈左右布置，並且位於車廂主體1後端的左右兩側，從而在橫向方向，四個機械手的工作區域相交接，通過四個機械手實現全部區域的覆蓋，無死角的產生。

如圖1、圖5所示，防護罩內還設置有儲球機構。所述儲球機構包括球箱6，雙剪式聯軸器9、電機10、滾動滑道21以及滾珠絲槓副22。機械手抓去的小球20會放入到球箱6內。所述滾動滑道21沿前後方向固定在車廂主體1下面。所述球箱6的底部與滾動滑道21相配合，使球箱6能夠前後移動。所述電機10通過雙剪式聯軸器9與滾珠絲槓副22連接，所述滾珠絲槓副22的螺母固定在球箱6上，從而通過電機10的旋轉，能夠帶動球箱在滾動滑道21上前後移動，完成卸球。

所述車廂主體1包括支架11、車廂和底盤，其中車廂安裝在底盤上，支架11安裝在車廂上部。底盤包括伺服電機、減速器、驅動器、軸、聯軸器、可調軸承座、輪胎，其中輪胎固定在軸一端，另一端穿過軸承座，通過聯軸器與減速器相連。車廂包括控制箱4、電池箱2、隔板，控制箱4位於車廂前半部，通過信息處理，進行目標定位和運動控制，電池箱2提供能源。軸承座固定在車廂底部側壁，軸穿過車廂側壁連接輪胎和減速器。

本發明提供的輪式多機械手智能撿球機器人，能夠在室外複雜多變的環境下，快速，準確的對小球進行識別與定位，並完成避障，撿球的功能，發明人模仿人的撿拾原理，以攝像頭作為眼睛，控制系統作為大腦，底盤作為雙腿，機械手臂執行手的撿拾動作。

本發明採用攝像頭作為圖像採集工具，使用Labview作為圖像處理平臺，實現對目標的精確識別與定位。使用嵌入式系統作為運動控制系統核心，藉助四個伺服電機和多個紅外傳感器和超聲波傳感器，實完成車型主體的運動和避障。使用四個機械手，完成對小球的抓取。使用Labview編寫圖像處理軟體運行在PC機上，通過串口實現與嵌入式系統晶片的數據通信。機器人開啟後，PC機上的圖像處理程序驅動攝像頭拍攝圖像，並對其進行處理從而得出目標的三維坐標，通過串口與控制系統通信，控制系統驅動機器人平臺運動，運行至機械手可執行範圍內後根據目標坐標對其進行抓取。本發明不僅能夠適應不同的地形環境，還能進行智能的識別，定位和準確抓取，對服務機器人技術的發展具有重要意義。

緊密圍繞訓練場等智能撿拾服務機器人領域研究熱點，本發明首先進行適於高爾夫球、網球和桌球等撿拾機器人本體結構設計，搭建視覺系統標定平臺，對匯聚式攝像頭進行標定；研究非結構化環境多目標識別方法，應用最小二乘法三維重建定位技術對球類物體進行定位；對機器人全局自主導航技術進行研究，以提高工作效率為目標，充分考慮機器人方位、人機互動信息、避障策略以及區域內路徑規劃和球體分布規律等因素，模糊優化出不確定性作業任務全局自主導航控制策略，實現非結構化環境下不確定性作業任務多機械手自律協同撿拾智能服務機器人技術。

原創性提出一種非結構化環境下不確定性作業任務多機械手自律協同撿拾智能服務機器人技術，是本發明的研究特色。以撿拾時間均衡和不相互幹涉為目標，採用相向靠近的撿拾方式和機械手逆向運動學分析等方法，重點解決非結構化環境下不確定性作業任務多機械手自律協同撿拾關鍵技術，實現多機械手高效率協同作業過程，並研製適用於高爾夫球、網球、桌球等訓練場的撿拾機器人，填補國內外多機械手球類物體智能撿拾機器人的空白。

在室內外非結構化環境下，突破並實現訓練場撿拾機器人全局自主導航關鍵技術，是本項目研究的創新之處。以提高工作效率為目標，充分考慮機器人方位、人機互動信息、避障策略以及區域內路徑規劃和球體分布規律等因素，模糊優化給出不確定性作業任務訓練場內全局自主導航控制策略。

高爾夫球、網球、桌球等訓練場中小球類物體位置和分布數量具有隨機性，其撿拾過程屬於不確定性作業任務，難以通過「走到哪、撿到哪」的單一路徑規劃策略來實現效率撿拾問題，而缺少對機器人方位進行較為精確的定位技術和球類物體分布規律的預測，為此造成該類撿拾機器人全局導航實用性差的關鍵技術問題。本項目在時間、位置和數量等約束條件下對訓練場內球類物體的分布規律進行深度學習，並以提高工作效率為目標，充分考慮機器人方位、人機互動信息、避障策略以及區域內的路徑規劃和球體分布規律等因素，模糊優化出不確定性作業任務全局自主導航運動控制策略，突破撿拾機器人全局自主導航這一關鍵技術問題。

訓練場內球類物體撿拾不僅屬於不確定性作業任務，同時還受光照、室內外自然環境多場景等因素影響，若採用基於單一顏色圖像識別方法，檢測誤差很大，難以實現目標球體的準確定位。為此，本項目採用RGB加權法對彩色圖像處理進行灰度化處理基礎上，進行Otsu分割閾值算法進行圖像二值化，利用標號矩陣對球類物體圖像進行連通域檢測，測量單個連通域的面積、周長、最小外接多邊形面積等參數，同時採用幾何特徵和改進形狀因子法，進行多目標球類物體識別，並分別提取左右攝像頭圖像中任一目標球體的中心點。在球形物體定位基礎上，以撿拾時間均衡和不相互幹涉為目標，採用相向靠近的撿拾方式，進行撿拾機械手作業區間內動態劃分技術研究，同時結合小球坐標信息，應用機械手逆向運動學分析方法，計算各關節的轉角範圍，自動合理規劃機械手運動軌跡，實現多機械手協同作業要求。

儘管本發明的實施方案已公開如上，但其並不僅僅限於說明書和實施方式中所列運用，它完全可以被適用於各種適合本發明的領域，對於熟悉本領域的人員而言，可容易地實現另外的修改，因此在不背離權利要求及等同範圍所限定的一般概念下，本發明並不限於特定的細節和這裡示出與描述的圖例。