温室履带式智能施药机器人设计与试验.pdf

温室履带式智能施药机器人设计与试验 张 燕军 1 杨 天 1 徐 勇 1 吕 晓兰 2 缪 宏 1 张 善文 1 1 扬 州大学 机械工程学院 江苏 扬州 225000 2 江苏省农业科学院 农业设施与装备研究所 南京 210014 摘 要 为了满足篱架型黄瓜施药作业的高效化 无人化和智能化的需求 基于模糊 PID 理论 研制了温室履带 式智能施药机器人 分析了不同速度对施药机器人行走和施药作业的影响 施药机器人主要由主控制器 驱动 控制系统 施药系统和云监测系统 4 部分组成 可实现施药机器人自主导航 行驶路径的快速纠偏和自动施药 施药过程中 行走偏差 施药次数和施药量等数据在 OneNET 云端显示 具有远程云端监测功能 试验结果表明 较之常规 PID 控制算法 本设计具有更为快速的导航纠偏能力 能够保证机器人运行时的稳定性和路径跟踪 的有效性 行驶速度低于 0 6m s 时 机器人施药雾滴的沉积密度与覆盖率能够满足施药要求 研究结果可为 施药机器人温室行走稳定性和黄瓜施药自动化提供技术支撑 关键词 温室 施药机器人 履带式 路径纠偏 云端监测 中图分类号 S625 2 TP242 文献标识码 A 文章编号 1003 188X 2022 08 0097 08 0 引 言 目 前 我国拥有温室种植面积为 300 万 hm 2 位 居 世界首位 1 由于黄瓜温室具有一定的 密闭性 2 室 内常年保持一定的 温度和湿度 导致黄瓜抗虫害能力 下降 增加了病虫害防治工作 目前 黄瓜温室农作 物病虫害的防治很大程度上还是依靠手工作业来完 成 自动化程度较低 造成农药浪费的同时污染了环 境 3 4 且农药在高温湿热 的温室环境下对作业人员 的身体健康会造成极大的危害 5 针 对这种现状 国内外专家学者开展了一系列针 对自动化施药的研究与开发 Wandkar 等设计了一种 用于温室花卉风送式施药机 可实现对两侧花卉进行 俯喷施药 6 Sharma 等设计了一种基于惯 性导航系 统的施药机器人 提高了导航的准确性 7 Belforte 等研发了一种固定 式温室施药机器人 实现了对不同 温室台架作物进行流水线式施药 8 国 内农业机械 化和智能化水平低 不能完全实现自动化 很多时候 施药设施还停留在半机械化水平上 李良等鉴于人 工作业时安全性和效率低等问题 研发了温室轨道施 药机器人系统 9 李 明等研制了一种 3M 50 轨道式 自走型温室弥雾机 采用 接近开关 编码器 的定位 收 稿日期 2020 09 24 基金项目 江苏省现代农业发展项目 2020 SJ 003 YD02 江 苏 现代农业重大核心技术创新项目 CX 20 1005 作者简介 张燕军 1985 男 山 西大同人 副教授 硕士生导师 E mail zhangyj 204 163 com 方式提高了行 走精度 10 杨世胜等研究开发了基于 电 磁诱导式喷雾机 通过四轮同时跟踪导线 实现了 喷雾机四轮独立控制和自动行走 11 刘 柯楠等人研 究开发了一种基于 GPS 导航的平移式喷灌机 实现了 温室内施药过程的自动化 确保了施药量的一 致性 12 笔者面向篱架 型黄瓜施药作业的高效化 无人化 和智能化需求 设计开发了一种基于模糊 PID 控制的 履带式寻迹施药机器人 并对机器人的机械结构与系 统进行了总体设计 同时 基于 OneNET 云平台开发 了施药机器人的远程监测系统 提出了运动控制策 略 设计了以车体的横向偏差和偏差变化率为输入变 量的模糊 PID 控制器 建立了基于模糊 PID 控制算法 的履带式施药机器人的控制系统仿真模型 并与常规 PID 控制算法进行对比 验证了算法的有效性 设计了 施药系统的控制程序 研制了施药机器人样机 进行 了自导航纠偏试验与施药试验 1 施药机器人结构 施 药机器人的机械结构包括履带式底盘和施药 机构 如图 1 所示 雾化喷头选用低压精细雾化喷 头 工作压力为 1 5 2MPa 时 流量为 0 3 0 6L min 最大雾化锥角为 120 选用尺寸为 450mm 350mm 350mm 容积为 55L 的塑料水箱 根据喷头的工作压 力 选取最大功率为 210W 最大流量为 18L min 最大 压力为 2MPa 工作电压 电流为 48V 4A 的智能回流 双保险高压隔膜泵 该施药机器人底盘长为 1m 宽 79 2022 年 8 月 农 机 化 研 究 第 8 期 DOI 10 13427 ki njyi 2022 08 018 为 0 7m 高 为 0 4m 施药机构的调节范围为 0 5 2 2m 能够满足温室作业的要求 1 伸 缩喷杆 2 雾化喷头 3 管路 4 隔膜泵 5 电磁阀 6 橡胶履带 7 履带轮系 8 悬架 9 磁导航传感器 10 底盘仓 11 药箱 图 1 施药机器人结构模型 Fig 1 Structure Model of pesticide robot 2 系 统设计 2 1 硬 件系统设计 系统原理如图 2 所示 硬件系统主要由主控制 器 驱动控制系统 施药系统和云监测系统 4 部分组 成 其中 驱动控制系统通过主控制器实现对施药环 境温度和机器人行走偏差的采集 利用模糊 PID 算法 调节 PMW 信号 通过驱动器控制施药机器人的电机 转速 进而保持原有的行驶路径 施药系统通过主控 制器接收传感器信号完成自动化施药 实现药液液位 和障碍物距离信息的采集 驱动控制系统和施药系统 信息通过无线通信模块传输到云平台 实现远程云端 实时监测功能 机器人系统主控制器是 Arduino 开源平台 主控芯 片是 AT91SAM3X8E 54 路数字输入输出和 12 路模拟 输入口 输入电压为 7 12V 时钟频率为 84MHz 驱动控制系统使用广州联网科技有限公司生产的 D MNSV6 X16 型磁导航传感器 磁场检测器由 16 个 高灵敏度半导体霍尔磁敏传感器组成 每个探测点的 间隔为 10mm 灵敏度较高 能够检测出磁条上方的微 弱磁场 可根据实际要求设置传感器灵敏度 驱动器 选用国兴智能有限公司生产的直流双无刷电机智能控 制器 型号为 GXDBL4850 2E 可同时控制两台直流无 刷电机 内部使用 32 位高性能 MCU 采用高级的运动 处理算法实现内部电子差速功能 施药系统控制器选用 Arduino Uno 开发板 以 AT mega328p 为主控芯片 时钟频率 16MHz 有 14 路数字 I O 引脚 6 路 PWM 输出 6 路模拟输入 采用 At mega16U2 芯片进行数据的转换 云监测系统基于 OneNET 云平台实现施药机器人 的远程监控 其 GP S 模块采用的是 SIM800A 开发板 该模块功能完善 接口丰富 抗干扰强 工作稳定 支持 USB 直接供电 通过电源使能引脚控制模块电源 SIM 卡采用 MIC O 卡座 SIM800A 模块通信的上行和下行 最大传输速率为 42 8kbps 和 85 6kbps 支持 TCP UDP FTP HTTP 通信 图 2 控制系统原理图 Fig 2 Schematic diagram of control system 89 2022 年 8 月 农 机 化 研 究 第 8 期 2 2 系 统软件设计 系统软件设计流程如图 3 所示 当施药车沿着 预设磁路径行驶时 主控制器通过定时中断进入导航 控制子程序 主要利用磁导航传感器进行串口通信 得到施药机器人的实时位置信息 确定施药机器人的 前进方向与预设磁导航路径之间的横向位置偏差 横 向偏差变化率通过主控制器计算前两次横向位置偏 差差值得到 根据横向偏移量和横向偏差变化率经模 糊 PID 控制器计算出控制信号 改变施药车左 右驱 动轮转速达到调整施药车运行偏差能的目的 同时 通过定时中断 进入终端数据上传子程序 将当前温 室环境数据与施药车运行数据发至云端 当外部触发 中断时 可实现遥控手动控制 在云监测系统中 采用 OneNET 云平台作为远程 终端实时显控平台 利用 OneNET 云平台特有的 EDP 通信与施药机器人的 GP S 模块连接交互 EDP 协 议对应的服务器地址为 183 230 40 39 端口为 876 施药作业过程 施药数据被打包成 JSON 格式传输至 OneNET 云平台 进行数据的实时显示 施药数据经过 EDP 传输协议到达云服务器后 利用嵌入到云平台的 脚本 lua 对数据进行解析 实现云监测功能 图 3 控 制系统软件设计流程图 Fig 3 Design flow chart of the control system software 3 模 糊 PID 控制器设计 3 1 控 制器结构 选择双输入三输出结构的二维模糊控制器 如图 4 所示 模糊控制器的输入量为车体运动过程中的横 向位置偏差 e 以及偏差变化率 e c 为 实现对 PID 控制 器参数的实时整定 需要通过模糊推理输出 PID 控制 器 3 个参数调整量 K p K i K d 模 糊 PID 控制 器的输出经线性转换后实质为 PWM 波的占空比 由 直流电机调速原理可知 占空比大小与直流电机转速 成正比关系 通过调节占空比维持车体运动状态 图 4 模糊控制器结构图 Fig 4 Structure of fuzzy controller 3 2 计 算量化因子 施药机器人所用磁导航传感器有 16 个间隔 1cm 的信号采集点 采集点依次编号为 1 16 如图 5 所 示 当智能施药机器人运行到磁带正上方时 7 10 采集点同时导通 此时车体运行无偏差 7 号感应点左 侧感应到磁信号时 车体向左偏离 当 10 号感应点右 侧检测到磁信号并导通时 车体右偏 图 5 各采集点所对应 当的运动方向 Fig 5 Corresponding motion direction of each acquisition point 根 据实际测试 最大右偏或最大左偏为 6cm 最大 偏差变化也是 6cm 由此可确定位置偏差 e 和位置偏 差变化率 ec 的物理论域为 6 6 设对应的模糊论 域均为 3 3 可 得输入量 e ec 的量化因子为 k je k jec 0 5 3 3 隶 属度函数 K p K i K d 分 别是 PID 控制器 3 个参数的调 整量 隶属度函数均为高斯型隶属度函数 根据系统 偏差的实际经验 将控制器参数输出量的模糊论域分 别设置为 0 3 0 3 0 06 0 06 3 3 且 各输 出量的模糊子数集均为 7 模糊集定义为 K p K i K d NB 负 大 NM 负 中 NS 负 小 ZO 零 PS 正 小 PM 正 中 PB 正 大 如 图 6 所示 参数实际自整定公式为 99 2022 年 8 月 农 机 化 研 究 第 8 期 K p K p0 40 K p K i K i0 20K i K d K d0 2 K d 1 其 中 K p0 K i0 K d0 为 PID 参数的初始设计值 图 6 各模糊 子集的隶属度函数 Fig 6 Membership function of each fuzzy subset 图 7 为 K p K i K d 的 输出曲面 由图 7 可知 在正向方向 随着 e ec 的增加 K p 呈 下降趋势 K i K d 呈 上升趋势 在反向方向上 随着 e ec 的增加 K p K d 呈 上升趋势 K i 呈 下降趋势 图 7 论 域输出量特征曲面 Fig 7 Output curved characteristic surface 通 过对 K p K i K d 的 修正 使得施药机器人具 有良好的纠偏能力 当施药机器人施药时 先预设施 药机器人的行驶路线 利用磁导航传感器测得施药机 器人的实际偏移量 经过模糊 PID 调节输出施药机器 人的实际纠偏量 4 试 验与分析 试 验地点在江苏 扬州 现代农业科技综合示范 基地的康秀 1 号黄瓜连栋温室 温室内温度 24 相 对湿度 40 黄瓜植株处于定植期 当前植株吊蔓的 001 2022 年 8 月 农 机 化 研 究 第 8 期 最 高为 160cm 植株间距 40cm 左右 行间路面为土石 混合铺设 平整后上铺尼龙地布 两侧浇筑 15cm 宽的 混凝土 4 1 行走试验 智能施药行驶纠偏试验如图 8 所示 图 8 中 将 智能施药机器人停靠在预设磁道上 使磁导航传感器 的中心以及车体中心在磁道上 将装有有色溶液的吊 瓶安装在施药机器人身后的中心处 采用滴漏法来记 录车体在运动的轨迹偏差 即滴落的溶液中心与磁导 线中心的横向距离定义为车体运动的实际横向偏差 进行两组试验 常规 PID 控制算法为第 1 组 模 糊 PID 控制算法为第 2 组 分别以 0 2 0 6 0 8 1 0 m s 速度进行直线导航行走测试 图 8 智能 施药行驶纠偏试验 Fig 8 Straight line driving test of intelligent drug applicator 对试验结果进 行分析 并将采样点处的偏差值在 MatLab 中绘制路径偏差图 设定相对于行驶方向左偏 差值为正 右偏差值为负 如图 9 所示 图 9 无 初始偏差状态下两控制算法实际偏差对比 Fig 9 Comparison of actual deviation between two control algorithms without initial deviation 由 图 9 a 可知 行驶速度为 0 2m s 时 在模糊 PID 控制下 在最初行驶的 1m 内车身达到最大横向 偏差为 1 2cm 调整后车体在运行过程中最大偏差不 超过 0 7cm 常规 PID 控制下 1m 内达到最大横向偏 101 2022 年 8 月 农 机 化 研 究 第 8 期 差 为 2 8cm 之后出现偏差波动较大的情况 由图 9 b d 可知 在模糊 PID 算法控制之下 以 0 6 0 8 1m s 直线行驶时 车体在运行之初达到最大横向 偏差为分别为 1 5 1 6 1 9cm 迅速做出调整后车 体都能跟踪预定路径稳定行驶 在常规 PID 控制下 以 0 6m s 直线行驶时 虽做出纠偏动作 但因超调量 过大偏离预设路径太远 磁导航传感器失效导致车体 脱轨 以 0 8 1m s 直线行驶时 由于车速快 导致车 体在运行初就偏离预设路径过多而脱轨 4 2 施药作业试验 在进行施药机器人施药作业试验时 先采用手动 模式将施药机器人停靠在磁道上 如图 10 所示 根 据植株高度调节喷杆高度 使喷头正对植株 保证植 株上中下 3 层在喷头喷射范围内 分别以 0 2 0 4 0 6 0 8 1 0m s 速度按照预设路径进行施药试验 图 10 施药机器人施 药作业试验 Fig 10 Test of pesticide application robot 试验采用规格为 3cm 8cm 的雾滴测试卡对施药 机 器人喷洒雾滴覆盖率和雾滴沉积密度两个参数进 行测定 对雾滴测试卡进行灰度扫描 如图 11 所示 图 11 雾 滴采集卡扫描图 Fig 11 Scanning diagram of droplet collection card 通过软件中的区域 框选提取 锐化处理 阈值处理 黑 白填充以及几何碎片过滤几个步骤完成对图片的二 值化处理 如图 12 所示 图 12 二值化处理效果图 Fig 12 The design sketch of Binary treatment 图 12 中 白 色部分即为雾滴所占区域 黑色部分 即为背景区域 通过分析计算得到最终的雾滴覆盖 率和雾滴沉积密度参数 从而得到所测黄瓜植株的雾 滴覆盖率参数与沉积密度 经过分析处理和归纳 对 所有数据按上中下分布位置归类求平均值 得到雾滴 覆盖率与沉积密度 如图 13 所示 图 13 不同车速对雾 滴覆盖率与沉积密度均值影响变化图 Fig 13 The chart of the Influence of different vehicle speed on droplet coverage and average deposition density 由 图 13 可知 当施药机器人行驶速度为 0 6m s 及以下时 植株叶表面上中下部的雾滴覆盖率均达到 43 14 以上 叶茎达到 37 64 以上 满足防治要求 201 2022 年 8 月 农 机 化 研 究 第 8 期 但由于喷头正对 植株 故叶背雾滴覆盖率均较低 但 在施药作业时 雾滴覆盖密度达到一定的值即可实现 较佳的防治效果 每个药液雾滴对虫害具有相应的杀 伤面积 14 15 施 药的合格标准 16 是雾滴覆盖密度达 到 20 滴 cm 2 由 此可以看出 当施药机器人行驶速 度不高于 0 6m s 时 雾滴覆盖密度高于 21 32 进一 步说明施药作业能够达到防治特征要求 当施药作业行驶速度由 0 2m s 0 4m s 0 6m s 0 8m s 1m s 时 植株叶表 叶背和叶茎的 雾滴覆盖率和雾滴沉积密度均呈下降趋势 4 3 云端监测试验 图 14 为智能施药车云端的实时监管系统界面 监测界面比较直观地以折线图形式反映这段时间内 温度变化 障碍物距离和行走偏差数据 以柱状体反 映这段时间内药箱内的剩余药量 当药箱药液低于 20 和障碍物距低于 1m 时 系统界面会发出报警 提示 图 14 智 能施药车云端的实时监测系统界面 Fig 14 Interface of real time monitoring system on cloud of the pesticide application robot 5 结 论 研制了履带式 智能施药机器人样机 并完成了调 试工作 进行了自导航行驶纠偏试验与施药试验 结 果表明 较之常规 PID 控制策略 设计的模糊 PID 控制策略具有较为快速的导航纠偏能力 能够保证机 器人运行时的稳定性和路径跟踪的有效性 当施药 机器人行驶速度不高于 0 6m s 时 雾滴覆盖密度高 于 21 32 满足施药效果要求 设计实现了篱架型黄瓜施药作业的高效化 无人 化和智能化的要求 可为设施农业中智能化施药作业 提供技术支撑 参考文献 1 罗 锡文 廖娟 胡炼 等 提高农业机械化水平促进农业可 持续发展 J 农业工程学报 2016 32 1 1 11 2 ZHANG X ZHANG C SONG J et al eflections on streng thening scientific and technological innovation in the context of agricultural supply side stuctural reform J Management of agricultural science technology 2017 36 3 9 11 3 颜 杰 温室遥控对靶喷雾机控制系统设计与试验研究 D 镇江 江苏大学 2017 4 孙振杰 刘峻峰 微型农用履带式行走装置的设计方法 J 农机化研究 2011 33 10 55 58 5 郑 文钟 应霞芳 我国植保机械和施药技术的现状 问题及 对策 J 农机化研究 2008 5 219 221 6 WANDKA S V MATHU S M DHANDE K G et al Air assisted sprayer for improved spray penetration in greenhouse floriculture crops J Journal of the institution of engineers India Series A 2015 96 1 1 9 7 SHA MA S BO SE Automatic agriculture sprayingrobot with smart decision making C Corchado J The interna tional symposium on intelligent systems technologies and ap plications Jaipur Springer International Publishing 2016 743 758 8 BELFO TE G DEBOLI GAY P et al obot design and testing for greenhouse applications J Biosystems engineer ing 2006 95 3 309 321 9 李 良 张文爱 冯青春 等 温室轨道施药机器人系统设计 J 农机化研究 2016 38 1 109 112 118 10 李 明 3M 50 型自主行走式温室弥雾机研制与试验研究 D 泰安 山东农业大学 2017 11 杨世胜 张宾 于曙风 等 电磁诱导农用喷雾机器人路径 导航系统的设计与实现 J 机器人 2007 1 78 81 87 12 刘 柯楠 吴普特 朱德兰 等 基于 GPS 的太阳能平移式 喷灌机自主导航系统设计与试验 J 农业工程学报 2016 32 16 89 94 13 刘 世浩 猕猴桃对靶授粉方法研究与控制系统设计 D 杨凌 西北农林科技大学 2019 14 袁会珠 王国宾 雾滴大小和覆盖密度与农药防治效果的 关系 J 植物保护 2015 41 6 9 16 15 华 登科 郑晓斌 张友军 等 六种杀虫剂在保护地黄瓜冠 层的沉积分布及其对蚜虫防治效果的影响 J 农药学学 报 2020 22 2 353 361 16 中 华人民共和工业化信息部 JB T9782 2014 植保机械 通用试验方法 S 北京 机械工业出版社 2014 301 2022 年 8 月 农 机 化 研 究 第 8 期 Design and Experiment of Greenhouse Tracked Intelligent Pesticide Application obot Zhang Yanjun 1 Yang Tian 1 Xu Yong 1 Lv Xiaolan 2 Miao Hong 1 Zhang Shanwen 1 1 School of Mechanical Engineering Yangzhou University Yangzhou 225000 China 2 Institute of Agricultural Facili ties and Equipment Jiangsu Academy of Agricultural Sciences Nanjing 210014 China Abstract In order to meet the requirements of high efficiency unmanned and intelligent application of hedgerow cucum ber a greenhouse trackedintelligentpesticide application robot was developed and the influence of different speed on the walking and spraying operation of the pesticide application robot were studied The application robot is mainly composed of main controller drive control system pesticide application system and cloud monitoring system autonomous navigation fast deviation correction and automatic pesticide application can be realized The data of walking deviation application times and application rate in the process of pesticide application are displayed on the OneNET cloud platform The robot has remote cloud monitoring function The experimental results show that Compared with the conventional PID control algorithm this design has a faster navigation correction ability which can ensure the stability of the robot during opera tion and the effectiveness of path tracking When the driving speed is lower than 0 6m s the deposition density and coverage rate of spraying droplets can meet the requirements of pesticide application The result of the study provides technical and equipment support for walking stability of pesticide applicationrobot in greenhouse and automation of cucum ber pesticide application Key words greenhouse pesticide application robot tracked deviation correction cloud monitoring 上 接第 50 页 24 胡 荣 多功能车随车起重机的设计与研究 D 长沙 湖 南大学 2015 25 陈实 基于 ANSYS 的木薯茎秆有限元建模及其静力学仿 真分析 D 海口 海南大学 2015 26 劳文 基于 ANSYS 的起重机桁架臂的计算与检测 D 大 连 大连理工大学 2014 27 罗凯 高一平 大型履带起重机塔式副臂工况决定起重性 能的因素分析 J 建筑机械 2014 4 88 91 28 陈 敏 黄国健 吴粤平 基于有限元的门座起重机结构强 度分析及应力测试 J 自动化与信息工程 2013 34 4 31 34 29 刘 旦 履带起重机臂架整体稳定性分析与研究 D 大 连 大连理工大学 2013 30 黄魏 履带起重机臂架扭转对结构稳定性的影响研究 D 大连 大连理工大学 2013 31 朱景红 带有腰绳装置的桁架臂非线性应力分析与研究 D 大连 大连理工大学 2013 32 肖浩 徐竹铭 基于 ANSYS 的固定式起重机臂架结构有 限元分析 J 湖北工业大学学报 2012 27 5 29 32 Abstract ID 1003 188X 2022 08 0047 EA Stress Simulation of Agricultural Crane Boom Based on ANSYS and MatLab Shi Yabei Henan Polytechnic Institute Nanyang 473000 China Abstract It firstly analyzed the dynamics of agricultural crane and established the finite element model of boom by using UG and ANSYS In order to optimize the calculation of large amount of data in ANSYS it proposed an analysis and optimization method combining ANSYS and MATLAB Through the finite element analysis of the two working conditions it obtained the stress of the boom The experimental results showed that the stress of the boom structure of agricultural crane meets the material requirements and the overall and local stability design requirements of the boom Key words agricultural crane boom simulation ANSYS MatLab UG 401 2022 年 8 月 农 机 化 研 究 第 8 期