采摘机械手的路径规划——基于相似矢量矩免疫遗传算法

王崇刚，李明江

( 1.贵州职业技术学院 信息技术系，贵阳　550023；2.黔南民族师范学院 计算机科学系，贵州 都匀　558000)



采摘机械手的路径规划——基于相似矢量矩免疫遗传算法

王崇刚1，李明江2

( 1.贵州职业技术学院 信息技术系，贵阳550023；2.黔南民族师范学院 计算机科学系，贵州 都匀558000)

摘要：为了提高果蔬采摘机器人机械手采摘路径规划决策的效率，降低数据分析的冗余性，在分析生物免疫系统功能、作用机理及特点的基础上，提出了一种基于相似性矢量距的免疫遗传算法，并将其植入到了机械手躲避障碍物的决策系统中。该算法利用相似矢量矩方法将选择概率的局部搜索和整体搜索有机地结合起来，使算法保留了最优抗体，保证了计算不陷入局部最优解，并使抗体的计算具有了多样性。为了验证算法的有效性和可靠性，设计了果实采摘机器人的测试样机。通过测试发现：机器人机械手动作过程中可以有效地躲避障碍物，到达指定的目标采摘区域，在相似矢量矩免疫遗传算法、免疫遗传算法和相似矢量矩3种算法的测试结果中，相似矢量矩免疫遗传算法的收敛性最好，优化路径最优。

关键词：采摘机器人；数据冗余性；免疫遗传算法；相似矢量矩；机械手

0引言

从计算角度来说，生物免疫遗传系统是一个高度并行、自适应和自组织的分布式系统，其学习能力、识别能力和记忆能力很强。近年来，受到生物免疫系统的启发，人工免疫算法迅速发展，作为智能计算方法，已经被应用到了故障诊断、图像处理和多智能体的决策系统中，在机器人设计和网络诊断领域发挥了重要的作用。在果蔬采摘机器人的采摘作业过程中，机械手如何成功地绕过障碍物，是提高机器人作业效率和作业质量的关键。其中，最好的方法是采用机器视觉方法，但由于数据量较大，算法的冗余性较为明显。为了提高计算速度，本研究使用免疫遗传算法对决策系统进行设计，并利用相似矢量矩对算法进行优化，对采摘机器人决策系统的升级研发具有重要的意义。

1采摘机器人系统硬件框架和决策流程

在果实采摘机器人的设计过程中，机器人采摘路径规划和决策系统是设计的关键。系统设计包括软件部分和硬件部分的设计：软件部分可以引入相关算法；硬件部分考虑系统模块的划分，其结构设计如图1所示。

图1　果蔬采摘机器人决策系统硬件框架

硬件系统模块包括通信系统、决策系统和运动控制系统。通过3个模块的设计，实现果蔬采摘机器人信息处理、果实目标分析、机械手动作分配、目标姿态确定、路径规划和机器人动作，其决策流程如图2所示。图2主流程包括全局层、角色层和动作层3个层次的顺序的动作。首先，利用全局层采集果实和障碍物图，并对其进行处理；然后，确定目标的位置姿态；最后，对路径进行决策。在路径规划过程中，将障碍物利用随机方法在解析空间内产生初始抗体，并对其进行编码。为了降低计算的冗余性，使用计相似矢量矩对免疫遗传算法进行优化，来提高路径决策规划的效率。

2果蔬采摘决策系统执行末端

果蔬采摘机器人的组成为3部分，包括末端决策执行器、机械臂和移动平台。其中，在机器人的各个部分装有传感器，如在移动平台装有方位传感器、视觉传感器和红外线传感器等。本设计的果蔬采摘机器人的执行末端结构如图3所示。

图2　果蔬采摘机器人决策流程图

图3　采摘机器人执行末端结构

采摘机器人的末端决策执行机构装有真空吸盘，当果实被吸盘吸入时，压力检测开关监测是否为负压。如果为负压，则确定果实被吸附，发出指令将果实向后拉一段距离。当果实和障碍物分离后，机械手的手指固定果实，并将其旋转一定的角度，在合适的位置上切割装置将果梗切断，果实和果梗进行分离，完成果实的收割决策。其中，果实成熟度的判断利用高清摄像机，其安装位置如图4所示。作业时，机器人通过高清摄像机识别成熟果实，并将执行末端利用图像跟踪和路径轨迹决策系统将其送到果实目标位置，其数据的处理量较大。

为了提高计算的速率和准确性，在图像处理决策系统设计中采用相似矢量矩免疫遗传算法，将其植入决策系统单片机中，提高指令发送的效率。

图4　执行末端摄像机

3基于相似矢量矩免疫遗传算法的采摘决策系统

现代免疫遗传学认为，免疫系统通过全身分布的免疫细胞的协同性来完成工作。免疫细胞分为吞噬细胞和淋巴细胞，淋巴细胞又分为B细胞和T细胞。其中，B细胞主要有骨髓产生，具有免疫功能；T细胞有胸腺产生，执行免疫的协调和特殊任务功能。人工免疫算法的一般步骤如图5所示。

图5　人工免疫算法的一般步骤

根据图5所示的免疫遗传过程示意图，将抗原、B细胞和抗体分别对应于函数优化的目标函数、优化xi和自适应函数f(xi)。为了避免计算的冗余，引入相似矢量矩的概念，将搜索区间进行缩小。假设一个非空集合X由N个抗体组成，则抗体f(xi)在该集合上的距离为

(1)

根据矢量矩的定义，抗体浓度计算公式可以写成

(2)

因此，矢量矩的选择概率为

(3)

集合中的基因与i相似程度越高，抗体i被选中的概率就越小。假设抗体a1,a2,…,an和抗体b1,b2,…,bn的矢量矩为

(4)

其中，s值越小，表示两者的相似程度越高。因此，可以将抗体的i浓度重新定义为

(5)

其中，λ表示阈值，该阈值是确定的，将其应用在果蔬采摘机器人的机械手采摘路径决策系统中。假设机械手和果实直接存在n个障碍物，利用相似矢量矩免疫遗传算法搜索寻找一条最短距离，其描述函数可表示为

(6)

其中，n为障碍物的编号；ci为xi的基因。那么，适应度函数为

(7)

选择概率的相似性矢量矩可以定义为

(8)

其中，α、β表示调节因子。选择概率与矢量矩和相似度有关，这样保证了计算不陷入局部最优解，使抗体的计算具有了多样性。

4果蔬采摘机器人决策系统测试

为了验证本次设计的基于相似矢量矩免疫算法决策系统的有效性和可靠性，设计了果蔬采摘机器人样机，并在样机中装载了基于相似矢量矩免疫算法的决策系统，采摘过程如图6所示。

图6　果蔬采摘机器人决策系统测试

测试过程包括对最短距离决策的收敛性测试和绕过障碍物寻找最短路径的测试。最短距离的收敛曲线测试结果如图7所示。

图7　路径决策系统算法收敛性曲线

由图7可以看出：利用免疫算法和相似矢量矩免疫遗传算法得到的收敛曲线存在明显的不同。其中利用相似矢量矩后可以有效地提高计算速度，使计算更加收敛。

为了验证相似矢量矩在免疫遗传算法路径决策中的作用，对相似矢量矩、免疫遗传算法和相似矢量矩免疫遗传3种方法进行了测试。其中，相似矢量矩路径决策系统的测试结果如图8所示。

由图8可知：相似矢量矩算法可以使机器人能够成功地绕过障碍物，到达指定采摘目标点；但由于算法待需优化，其决策路径并不是最优的。

免疫遗传算法路径决策系统的测试结果如图9所示。由图9可知：免疫遗传算法也可以使机器人能够成功地绕过障碍物，到达指定采摘目标点，但是其决策路径仍然不是最优的。

图8　相似矢量矩路径决策系统测试结果

图9　免疫遗传算法路径决策系统测试结果

图10表示相似矢量矩免疫遗传算法路径决策系统的计算结果。

图10　相似矢量矩免疫遗传算法系统测试结果

由图10可以看出：在3种路径跟踪结果中，该路径最优。这是由于相似矢量矩的选择和保优测量产生了作用，其可以调节群体的选择力度和多样性。相比传统的遗传算法，相似矢量矩在个体最优的基础上，将局部搜索和总体搜索有效地结合了起来，使其在果实采摘机器人机械手采摘路径决策系统中发挥了较好效果。

5结论

1)在免疫遗传算法的基础上，提出了一种基于相似矢量矩的改进算法，并将其应用到了采摘机器人的机械手采摘路径规划决策系统中，提高了决策的效率，降低了数据搜索的冗余性。该算法利用自适应函数和抗体浓度及矢量矩，将局部搜索和整体搜索有机地结合了起来，使搜索具有局部最优解和整体的多样性，保证了算法的精确性。

2)通过测试发现：相似矢量矩、免疫遗传算法和相似矢量矩免疫遗传3种方法都能使机械手成功的躲避障碍物，到达指定的采摘目标位置。其中，相似矢量矩免疫遗传算法的收敛性最好，优化路径最短，优越性最为明显，因此可以应用到采摘机器人的机械手决策系统中。

参考文献：

[1]武涛,袁池,陈军.基于机器视觉的猕猴桃果实目标提取研究[J].农机化研究,2011,33(12):21-26.

[2]李寒,王库,曹倩,等.基于机器视觉的番茄多目标提取与匹配[J].农业工程学报,2012,28(5):168-172.

[3]冯娟,刘刚,王圣伟,等.采摘机器人果实识别的多源图像配准[J].农业机械学报,2013,44(3):197-203.

[4]卢军,王贤锋,候德家.水果采摘机器人视觉系统研究进展[J].湖北农业科,2012,51(21):4705-4708.

[5]姬伟,程风仪,赵德安,等.基于改进人工势场的苹果采摘机器人机械手避障方法[J].农业机械学报,2013(11):253-259.

[6]毕昆,赵馨,侯瑞锋,等.机器人技术在农业中的应用方向和发展趋势[J].中国农学通报,2011,27(4):469-473.

[7]张洁,李艳文.果蔬采摘机器人研究现状、问题及对策[J].机械设计,2010,27(6):1-4.

[8]王津京,赵德安,姬伟,等.采摘机器人基于支持向量机苹果识别方法[J].农业机械学报,2009,40(1):148-151.

[9]屠珺,刘成良,李彦明,等.基于光照不变图的苹果识别方法[J].农业工程学报,2010,26(S2):26-31.

[10]熊俊涛,邹湘军,陈丽娟,等.基于机器视觉的自然环境中成熟荔枝识别[J].农业机械学报,2011,42(9):162-166.

[11]王俭,赵鹤鸣,陈卫东.基于子区域的机器人全覆盖路径规划的环境建模[J].苏州科技学院学报:工程技术版,2004,17(1):72-75.

[12]冯秀军,杨立东.2BDY-8型2垄密型高速气吹式精密播种机简析[J].农业机械,2007(8):85-86.

[13]孟庆山.水源热泵机组变流量水系统节能优化探讨[J].制冷与空调,2010,10(1):84-89.

[14]谢志勇,张铁中,赵金英.基于Hough变换的成熟草莓识别技术[J].农业机械学报,2007,38(3):106-109.

[15]王东,赵宇,王秀红.一种改进的DFT迭代的MIMO-OFDM系统信道估计算法[J].应用科技,2009(3):19-22.

[16]徐文颖,张静,董建萍.导频信道估计中的插值算法[J].海师范大学学报,2007,12(6):41-46.

[17]王建军,武秋俊.机器人在农业中的应用[J].农机化研究,2007(7):174-176.

[18]郝冬,刘斌.基于模糊逻辑行为融合路径规划方法[J].计算机工程设计,2009,30(3):660-663.

[19]王建军,武秋俊.机器人在农业中的应用[J].农机化研究,2007(7):174-176.

[20]陈晖,陈晓光.基于直接判决导频跟踪的OFDM系统快时变信道估计[J].通信学报,2006,9(27):1-5.

[21]李文见,姬江涛.轮履复合式农业机器人越避障控制研究[J].河南科技大学学报:自然科学版,2007(8):57-59.

[22]王仲民,戈新良,唐智强.多传感器信息融合技术研究现状和发展趋势[J].河北工业大学学报,2003,32(2):30-35.

[23]国刚,王毅.应用BP神经网络进行手写体字母数字识别[J].人工智能及识别技术,2008,4(6):1459-1460.

[24]李二超,李战明,李炜.基于神经网络的机器人关节转矩力控制研究[J].电气自动化,2011,33(1):23-27.

Path Planning of Picking Manipulator——Based on Similarity Vector Moment and Immune Genetic Algorithm

Wang Chonggang1, Li Mingjiang2

(1.Department of Information Technology,Guizhou Vocational Technology Institute, Guiyang 550023, China; 2.Department of computer science, Qiannan Normal College for Nationalities, Duyun 558000, China)

Abstract：In order to improve the efficiency and reduce the redundancy of data analysis, a new immune genetic algorithm is proposed based on similarity vector distance and the analysis of the function and mechanism of biological immune system.In this algorithm,the local search and global search of the selection probability is combined with the method of similarity vector moment, which makes the algorithm retain the optimal antibody, and ensure that the computation does not fall into local optimal solution. In order to verify the validity and reliability of the algorithm, the test prototype of the fruit picking robot is designed. The algorithm can effectively avoid obstacles and reach the designated target picking area. In the test results of three kinds of algorithm, the immune genetic algorithm, immune genetic algorithm and similarity vector moment algorithm, the optimal path is optimized.

Key words：picking robot; data redundancy; immune genetic algorithm; similarity vector moment; manipulator

中图分类号：S225；TP241

文献标识码：A

文章编号：1003-188X(2016)10-0037-05

作者简介：王崇刚 (1980-)，男，贵州贵定人，讲师，硕士。通讯作者：李明江(1975-)，男，贵州思南人，副教授，硕士，(E-mail)wcglmj2015@sina.com。

基金项目：贵阳国家高新技术产业开发区管理委员会科技型中小企业技术创新基金项目(GXCX2013-006)；国家开放大学2014-2015年度科研项目(G14A3602W)；贵州省科技厅科学技术基金项目(黔科合J字 LKQS[2013]10号)

收稿日期：2015-08-31