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自主高尔夫球采摘机器人的设计与开发

1.介绍

在1996年机器人与自动化国际会议（ICRA）上，几位小组成员指出，他们的实验室的学术研究往往不会产生可见的结果，直到后来。 基础研究与实际和有用的日常应用相当遥远。 工业或商业部门很少从学术研究中受益（Pack等人，1997）。 虽然许多研究人员将重点转移到更好地适应人们的需求并解决实际问题，但是在短时间内仍然没有取得成功的例子。

这里介绍的项目主要是在非常狭窄的时间内提供商业产品。 自1998年以来，Minho大学自动化与机器人实验室的研究人员一直在研究自主机器人（Machado等，1999b）。 关注视觉系统（Machado等人，1999; Lima等人，2001）和不同的移动平台（Ribeiro等人，2004; Pacheco等人，2008; Ribeiro等人，2007），该组已经贡献 通过使用自主或半自主的移动平台来改善人们的生活（Ribeiro，2007）。

开发可以收集高尔夫球的自主移动机器人的想法来自于每天的驾驶范围累积超过10,000个球，并且即使在机动车辆的帮助下完成也需要人力劳动和繁琐的人力劳动（Pacheco等，2008 ）。 为了执行这样的任务，成功的装置必须能够保持清晰的25000平方米的场地，每天收集约10,000个球，避免障碍物和爬坡高达208.它应该自动运行并且耐腐蚀，因为它将导航 对外部环境。 除了这些要求之外，机器人还应该是高效的，从而最大化在行进距离上收集的球的数量。 本文介绍了开发针对这一宏伟目标的商业机器人的研究和开发工作。

首先，提出了详细的问题分析和产品开发策略。 建立了要求和技术规范清单。 以下部分介绍满足已识别要求的最终概念，并介绍验证硬件和功能行为的方法。 之后，描述了工业原型的自主导航模拟结果和现场测试性能评估。 最后提出了主要结论和进一步的发展方向。

2.问题分析和产品开发

根据Ulrich和Eppinger（2004）提出的产品开发过程的想法，建立了一系列里程碑（图1）。 该项目分为两个主要阶段。 第一阶段包括对需求的正确识别，技术要求的规范，概念世代以及最终的概念选择。 第二阶段涉及到结构（硬件）和功能验证，原型设计和现场测试，如图1所示。

图1.项目流程图

2.1需要

在高尔夫练习领域，主要要求包括始终保证球员可用性。 这需要导致下一个，这是防止球分配机器空的，因此需要一些人或机械的方法来通过拾取高尔夫球并将其放回到机器中而不断地补充机器 分配机（图2）。

2.2最先进的技术

2.2.1传统手段

在许多情况下，高尔夫球采摘任务是由一名工人进行的（Pacheco等，2008）。 这种工作被认为是乏味的，并导致许多与背痛有关的健康问题（De Looze等，1995）。

即使在机械设备（如推车或手推车）的帮助下进行，这可能会提高效率，而且还需要大量的努力，并且仍会产生显着的疲劳。

2.2.2越野车解决方案

采用车辆解决方案作为收集高尔夫球的更有效的方法。 实现了相对快速的收集速度（4,000球/小时）和高容量篮（1,800球）。 然而，它们也是人为操作的，需要大量的初始投资。 这是一个问题，因为一方面要求工人操作人力成本较高的机器，另一方面，对于低使用率，考虑到维护成本/操作时间，这显然更昂贵 比。 此外，该车还需要具有额外费用的停车位。

2.2.3自主和半自主设备

研究人员已经开始寻找可以改善高尔夫球挑选任务的新方法（王明卿，2006; Pacheco等，2008; Sun-Li等，2005）。 有些人使用视觉系统来寻找和追求高尔夫球（Sun-Li et al。，2005; Pacheco et al。，2008）。 其他人则用手工运动来驱动机场人员（王明珊，2006）。 如前所述，专用车和专用车拾起高尔夫球的必要性正在成为必须（王明青，2006年），以降低总体成本，降低人类的风险和健康问题。

市场上有一个自主的机器人，其目的是以简单的方式完成这项任务（Automation，2011）。 它在有线边界内随机移动，并收集出现在其路上的所有球。 该机器人具有400球容量的容器，重约65公斤，运行速度高达3.6公里/小时。

图2高尔夫练习场上的高尔夫球循环图

视觉系统通常需要详尽而精密的校准过程（Yang et al。，2009; Li and Chen，2003），但是在外部环境中，这可能是一个主要问题。 轻微的变化，雨淋和污垢会严重影响视力系统（Jinwei et al。，2009）。 诸如手势，语音命令，键盘或触摸屏输入之类的直接人类命令都是被广泛使用的重要机器接口。 然而，自治，意味着能够在没有直接订单的情况下随时运行（Wada，2009）。

2.3技术规格

12名专家小组协助制定了要求清单。 开发的解决方案考虑了一些制约因素，这些限制是根据葡萄牙高尔夫联合会的反馈建立的，其中包括高尔夫协会和高尔夫球场管理人员共12人。 主要制约因素是：最终价格低于12,000e; 收集率约10,000球/天; 机器人覆盖材料抵抗球的冲击，氧化和腐蚀。

为了满足初始限制，根据其相对重要性建立了目标技术规格表并对其进行排名（表一）。 在适用的情况下显示公制单位和目标值。 其中一些指标是主观的，应由用户随后进行评估或观察。

这些目标规格将在整个开发过程中重新评估。 实施的功能是按照这些规范作为指导。 制作了一套18个初始概念，从最终的概念演变（下一节描述）。 筛选和选择的过程将不会被描述，因为它不在本文的范围之内。

表I列出技术规格

最终概念和原型

3.1系统架构

该系统包括自主移动车辆（机器人），监控站（可选）和遥控器，可用于覆盖自主控制。

机械底盘（图3）设计用于完成直接耦合到两个后轮的两个直流电机。机器人运动由电气差动控制。这种联轴器减少了机械损失。机器人前部的自由轮防止在面向较高的斜坡时卡住。

机器人结构（图4）与目前商业上可用的组合（拾取高尔夫球的一组磁盘）兼容，使得高尔夫练习领域从现有的小型车系统到自主解决方案的软迁移，而无需额外成本。一组34个聚乙烯圆盘，每个直径为29.4厘米，安装在钢轴上。这个帮派被安置在前部结构上，具有三个自由度（408卷，108间距和208仰角）。 Yaw振幅限制在208，以防止损坏团圆盘。当球滚过球时，球被球盘回收。由于磁盘随着机器人移动而旋转，所以球被卡在磁盘之间并随着磁盘旋转而向上移动。当球到达篮子的顶部时，楔子迫使它们从圆盘上分离，并且它们落入篮子中。帮派的最大转角限制在约308（水平）。最大宽度为1.65米。整个结构（机械底盘，电机，电池，轮子和组合）重达130公斤，准备拉至200公斤。其容量约为1200球，意味着54公斤额外。底盘超过原始估计的最大重量（100公斤），但其最终版本的结构将更轻。

监控站是可选项目。 它通过友好的界面向机器人发送命令并接收反馈信息，实时提供关于机器人活动的信息。 安装时可能需要一些参数配置。 它可以用于查看或更改一些配置，并最终在实时操作中调整一些参数。

图3机器人机械底盘（装置）

图4技术图

如果需要，遥控器提供对机器人的手动控制。启动时，手动操作使用户完全控制机器人的运动。此外，遥控器使用Zigbee协议进行双向通信。这意味着机器人可能会向此设备发送警报，必要时通知操作员。

机器人配备传感器，为安全有效地移动机器人提供必要的信息。这些包括陀螺仪，温度和湿度传感器，耦合到电机的编码器，声纳，GPS，罗盘，触摸传感器，电压和电流传感器。

使用微动开关的球计数器装置提供关于机器人收集的球的数量的信息。声纳用于检测障碍物，以便自主地避免。差分GPS系统通知机器人其在现场的位置。

其他功能和设备如图5所示。

每个连接到一个车轮的24 V直流电机用于控制机器人运动。电气差速器用于控制机器人行进方向。这些直流电机具有电动制动器和1:30齿轮箱的永久磁铁。每个电机消耗800 W，齿轮箱输出功率为100 rpm。使用400 mm直径的车轮，最大线速度为7.5 km / h。

使用3.6节电池，160 Ah锂离子电池的8节电池为机器人供电。有了这些规格，机器人操作约8小时，之后需要3小时充电。标称电流为80A，最大电流为480A。

开发了三个电机的控制器（图6），以满足功率和电流方面的系统要求。它是一个I2C从器件，可以使用编码器的反馈信息来接收速度和方向指令并相应地控制电机。电机控制器的特点总结在表二中。

3.2运动学分析

Golfminho机器人驱动机构是差速驱动，它是由简单的差速驱动和Ackerman车型组合而成的（Dudek和Jenkin，2010）。 它与三轮车机构不同，因为牵引轮在后部。 两个车轮安装在公共轴上，并且每个轮可以以不同的速度向前或向后驱动。 前轮不限制运动，但整体限制了。

图5机器人系统概述 - 功能和设备

图6 OMNI_3MD_MAX - 三马达驱动板

表二电机控制器功能一览表

最大偏角限制为约208.该值用于计算最小曲率半径（rmin）：

改变每个车轮的速度，机器人可以向右或向左转动，围绕被称为瞬时中心曲线（ICC）的枢轴点旋转，沿其共同的左右轮轴线。 ICC点由沿着前轮的轴线和沿着后轮的轴线的线的交点确定（图7）。

角速度v和曲率半径r可以通过求解一对方程来计算：

求解v和r，我们得到以下表达式：

此外，可以计算任何情况下的Vr和V1之间的关系。 对于高尔夫球机器人的情况，这意味着当最大角度（Oslash;frac14;208）左转时，Vl / Vr = 83.5％。

可以确定机器人下一个姿势（x0，y0，u0），知道每个车轮的速度（V1和Vr），当前姿态（x，y，u）和经过时间dt。

图7左转差速驱动器表示

以下一般方程式适用于这种类型的差分机器人（Choset，2005; Dudek和Jenkin，2010; Latombe，1991）。

左转:

3.3结构和功能验证

主要硬件平台进行了测试仿真平台。 The Webotse 6（www.cyberbotics.com）模拟工具被用来完成两个目标：to建立世界的地面真理模型并验证机器人的硬件操作和行为。重要的是要指出，所有的零件和接头都是精心设计的尺寸，韧性，密度和实际零件和材料的粗糙度使用此工具进行四个主要测试：运动控制，拣选性能，坡道测试和免费运行不规则地形（图8）。从这些测试中得出的最重要的结论表明机器人预计不会更高地克服斜坡比308，运动控制器应该考虑到硬件限制如帮派最大偏角等以保持磁盘的完整性，机器人的速度没有影响100％的拣选能力模拟测试。

3.4自主导航

每个规划策略都依赖于确切位置的目标，以优化任务，减少取货时间，所需能源或任何其他功能成本。要解决的一个重要问题是高尔夫球的事实位置不明。 所以处理的第一个问题是缺乏关于目标位置的详细信息。提出了一种依赖于“混合定位系统”的方法统计信息，它使用实数据和虚拟数据预测实地球场位置。

3.4.1混合定位系统

混合定位系统提供虚拟地图包含预览的高尔夫球位置，这是根据实际情况不断更新由机器人收集。系统记录相关数据，如作为每个收集的球的日期，时间和GPS数据。数据是然后处理以检索统计学相关信息，如分布概率，频率在哪里球被送到现场，并沿着它们各自的变化

日，周，月和年。生成虚拟地图不断更新。图9示出了操作系统的图。它包括一个真实的项目数据库，一个触发单元，一个虚拟项目生成器，虚拟物品定位器，虚拟地图和区域清关模块触发单元是一个软件模块它产生一个启动事件的信号。信号可能有固定或可变频率。这个频率是连续的根据实际数据库信息进行调整。的虚拟物品生成器是另一个软件模块每接收到一个虚拟物品（高尔夫球）来自触发单元的触发信号。生成虚拟项具有相同的特性（可以被检测或输入）到系统）。虚拟物件定位器负责分配在虚拟地图中由虚拟物品生成器生成的物品。它为虚拟地图上的虚拟项分配位置。虚拟地图保留更新和统计对现场高尔夫球的显着预测。它构成系统最重要的输出。区域间隙是作用于虚拟地图的模块从场地的特定区域或整个区域移除项目。而在场上导航，机器人扫描将是的区域从虚拟地图中清除，即是否会选择球

在现实中，实际上它会收集同一地区的所有球。这最后的效果可以解释为增强的虚拟，与设想一个增强现实的方式一样。图10显示了实际和虚拟字段的示例。的虚拟场预计有大致相同的数量在现场的物品。更大的误差会更小东西的个数。预测项目的分布将是接近实际分布。虚拟之间的差异实际数据库的大小会随着实际数据库的增加而减少项目总数增加。

图8使用Webotse仿真工具的平台结构设计和功能验证

图9混合定位系统图

图10实场和虚拟场表示

预计机器人性能将持续不断改进，因为它重复运行。猜测高尔夫球位置只是解决方案的一部分。另一个也许更具挑战性的问题是确定最有效的途径来收集最大值在确定的行驶距离或时间上的球的数量。通常，路径规划问题处理起始位置和一个目标位置。在这种情况下也有一个开始和结束的位置与许多可能的目标，但是他们都不是强制性的（图1

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