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温室搬运机器人视觉导航路径识别与模糊控制策略研究
摘要
本文研究了温室搬运机器人视觉导航路径识别与模糊控制策略。在分析温室内部环境与机器人设计之后，提出了一种基于视觉模块的路径识别方法，该方法能够准确地识别机器人的前进方向，并按照设定的路径进行移动。同时，提出了一种基于模糊控制的控制策略，该策略能够有效地控制机器人的移动轨迹，并保证机器人的稳定性和安全性。最后，通过实验验证了所提出的方法和策略的有效性。
关键词：温室搬运机器人；视觉导航；路径识别；模糊控制；安全性
Abstract
Thispaperstudiesthevisualnavigationpathrecognitionandfuzzycontrolstrategyofgreenhousehandlingrobot.Afteranalyzingtheinternalenvironmentofthegreenhouseandthedesignoftherobot,apathrecognitionmethodbasedonvisualmoduleisproposed,whichcanaccuratelyidentifytheforwarddirectionoftherobotandmoveaccordingtothesetpath.Atthesametime,afuzzycontrol-basedcontrolstrategyisproposed,whichcaneffectivelycontroltherobot'smovementtrajectoryandensurethestabilityandsafetyoftherobot.Finally,theeffectivenessoftheproposedmethodandstrategyisverifiedthroughexperiments.
Keywords:greenhousehandlingrobot;visualnavigation;pathrecognition;fuzzycontrol;safety
一、引言
温室是一种用于种植植物的设施，具有保温、遮阳、调湿、除虫、施肥等功能。近年来，随着温室种植业的不断发展，对温室内作业的要求也越来越高。其中，搬运任务是温室内最基础的任务之一，其作业效率和品质直接影响着温室种植业的发展。
针对温室搬运任务，研究者们提出了许多方案，其中机器人方案是最为常用的一种。机器人可以自主完成搬运、移动等任务，具备高效、精度高、安全性好等优点。但由于温室内环境非常复杂，机器人在进行任务时容易发生碰撞、偏离路径等情况，因此如何进行路径识别和控制成为了研究的重点。
本文提出了一种基于视觉导航和模糊控制的路径识别与控制方法。在此方法中，机器人通过摄像头获取温室内部环境图像，并进行图像处理、特征提取等操作，以确定机器人的前进方向。同时，引入模糊控制的思想，设计了控制器来控制机器人的移动方向和速度，以保证机器人沿着设定的路径移动，并且在遇到障碍时能够及时调整移动轨迹，确保机器人的稳定性和安全性。
二、机器人设计与硬件配置
本文所研究的机器人采用的是双轮差速驱动方式，机器人尺寸为60cm×40cm×30cm，重量约10kg。机器人内部配置有一套嵌入式视觉系统，包括一个摄像头和一块处理器，采用Linux操作系统。
在机器人的设计中，在保证机器人结构强度和轻量化的同时，引入了PID控制、传感器反馈等技术，以增强机器人的稳定性和控制精度。
三、温室搬运机器人视觉导航路径识别
在温室内部环境中，机器人需要识别出前方可行的路径，以保证机器人能够稳定地移动到目标点。在本文中，借鉴了西尔斯提出的基于视觉的路径规划方法，提出了一种基于视觉模块的路径识别方法。
该方法的具体实现过程如下：
1.将摄像头面向机器人前面，获取机器人前方的环境图像。
2.对图像进行处理，去除噪声、调整图像亮度和颜色饱和度，以提高图像质量。
3.通过边缘检测算法提取出图像中的边缘特征，得到环境中物体的轮廓信息。
4.将物体的轮廓信息转换为二维坐标系中的线段，通过线段的长度和方向判断机器人前方可行的路径。
5.将识别出来的路径转换为机器人的控制信号，通过控制器控制机器人运动，使其沿着识别出来的路径移动。
在实现该方法时，需要考虑到图像处理的速度、物体识别的准确性以及机器人移动的灵活性。因此，需要对图像处理算法进行优化，并采用较快的控制器来控制机器人的速度和方向变化。
四、基于模糊控制的机器人移动控制策略
在实际场景中，温室内部的环境常常是非常复杂的，很难设计出精确的控制器来保证机器人的运动。因此，本文采用了模糊控制的思想，设计了一种基于模糊控制的机器人移动控制策略。
在本策略中，机器人的速度和方向控制信号都是模糊化的，因此可以更好地适应