Univerza v Ljubljani
Fakulteta za elektrotehniko
Erik Pleˇsko
Robotski sistem za avtomatsko pobiranje stebelne zelenjave
Magistrsko delo
Magistrski ˇstudijski program druge stopnje Elektrotehnika
Mentor: prof. dr. Matjaˇ z Mihelj Somentor: as. dr. Sebastjan ˇ Slajpah
Ljubljana, 2021
Zahvala
Zahvaljujem se mentorju prof. dr. Matjaˇzu Mihlju in somentorju as. dr. Seba- stjanu ˇSlajpahu, da sta mi omogoˇcila opravljanje magistrskega dela na izredno zanimivem podroˇcju in da sta mi z nasveti, delom in svojim ˇcasom pomagala pri izdelavi naloge.
Zahvaljujem se vsem Petrom in drugim sodelavcem iz laboratorija za robotiko na fakulteti, ki so pomagali pri izdelavi naloge.
Zahvaljujem se tudi podjetju Beckhoff Avtomatizacija, d. o. o., za moˇznost uporabe strojne opreme, podjetju Kolektor Group, d. o. o., za izdelavo mehan- skih delov, in Borisu Jakopinu za pomoˇc pri izvedbi terenskega dela. Zahvaljujem se tudi kolegu Maticu Urˇsiˇcu za pomoˇc pri izdelavi mobilne platforme in izvedbi eksperimentov na terenu.
Zahvaljujem se lektorici Tanji Jeras za jezikovni pregled slovenskega besedila in prijateljici Lei Koˇsmrlj za pregled angleˇskega besedila.
Mentorjema in prof. dr. Marku Munihu se zahvaljujem za zelo zanimivo in kakovostno izvajanje ˇstudijskih aktivnosti, zaradi katerih sem v magistrskem ˇstudiju izjemno uˇzival.
Za posredno pomoˇc pri izdelavi naloge se zahvaljujem starˇsema, starim starˇsem in Urˇsi. Hvala za ljubezen, vzgojo, spodbudo in zgled, zaradi katerih sem zadovoljen, samozavesten in spoˇstljiv ˇclovek.
iii
Povzetek
V magistrskem delu je predstavljen razvoj robotskega mehanizma za pobiranje stebelne zelenjave. Najprej so predstavljene uveljavljene reˇsitve, obravnavani razliˇcni pristopi in utemeljena izbira mehanizma. Sledi opis teoretiˇcne analize ter zasnove in izdelave mehanizma. Opisani sta zasnova in izdelava orodja za pobiranje rastlin. Predstavljena je strojna in programska oprema.
V delu smo raziskali in predstavili tudi moˇznosti zaznave rastlin. Osredotoˇcili smo se na zajem podatkov za namen zaznave. Predstavljena je izdelana mo- bilna platforma za zajem podatkov. Opisana sta merilni sistem in uporabljena senzorika. Nato so prikazane in analizirane zajete meritve.
Delo smo sklenili s preizkusom robotskega sistema za pobiranje ˇspargljev.
Opisana sta delovanje robotskega mehanizma in pobiranje poganjkov. Aplikacija je ovrednotena in predlagane so izboljˇsave. Opisano je nadaljevanje projekta izdelave robotskega sistema za pobiranje stebelne zelenjave.
Kljuˇcne besede:robotika v kmetijstvu, ˇsparglji, avtonomni robot, mobilna plat- forma, robot delta, zaznava, pobiranje, ROS
v
Abstract
This thesis addresses the development of a robotic system for harvesting green asparagus. First, established solutions are presented, different approaches are discussed and the choice of the mechanism is justified. This is followed by the presentation of the theoretical analysis, the design and the construction of the selected robotic mechanism, wherein the design and the construction of the har- vesting tool are described. Lastly, the hardware and software of the robotic mechanism are presented.
The possibilities of plant detection are also investigated and presented. The primary focus lies on data acquisition. A mobile platform for data acquisition developed specifically for the object of this thesis is presented. The measurement system and the sensors are described, followed by the presentation and analysis of the captured measurements.
The thesis is concluded with a test of the robotic harvesting system for aspara- gus. The operation of the robotic mechanism is described, along with its abilities to harvest and pick up asparagus. The application is evaluated and improvements are suggested. Finally, according to the proposition to continue developing the robotic system for harvesting stem vegetables, further development of the project is set out.
Key words:agriculture robotics, asparagus, autonomous robot, mobile platform, delta robot, acquisition, detection, harvesting, ROS
vii
Vsebina
1 Uvod 1
1.1 Rast in pobiranje ˇspargljev . . . 1
1.2 Uveljavljene reˇsitve . . . 2
1.3 Cilji magistrske naloge . . . 3
2 Analiza naˇcinov pobiranja stebelne zelenjave 5 2.1 Pregled podroˇcja . . . 5
2.2 Obravnavani koncepti . . . 7
2.2.1 Pobiranje . . . 8
2.2.2 Zaznavanje . . . 10
2.3 Izbira mehanizma . . . 11
3 Robotski manipulator 13 3.1 Delta robot . . . 13
3.2 Inverzna kinematika delta robota . . . 14
3.2.1 Reˇsitev za eno roko . . . 15 ix
x Vsebina
3.2.2 Celotna reˇsitev . . . 17
3.2.3 Delovni prostor . . . 17
3.3 Zasnova mehanizma . . . 18
3.4 Izdelava robota . . . 21
3.5 Strojna oprema . . . 22
3.6 Programska oprema . . . 24
3.6.1 Nizkonivojska programska oprema – krmilnik Beckhoff . . 24
3.6.2 Visokonivojska programska oprema – ROS . . . 26
3.6.2.1 Vodenje . . . 27
3.6.2.2 Pobiranje . . . 27
4 Zaznava rastlin 31 4.1 Merilni sistem . . . 31
4.2 Opis meritev . . . 32
4.3 Analiza zaznave rastlin . . . 34
5 Aplikacija 39 5.1 Integracija . . . 39
5.2 Delovanje sistema . . . 39
5.2.1 Zaznava . . . 40
5.2.2 Delovanje robota . . . 42
5.2.3 Pobiranje . . . 43
Vsebina xi
5.3 Rezultati aplikacije . . . 44
6 Zakljuˇcek 47
Literatura 49
Seznam slik
1.1 Rast ˇsparglja. . . 2 1.2 Obiˇcajni roˇcni naˇcini pobiranja ˇspargljev. (a) Pobiranje ˇspargljev
stoje [3]. (b) Pobiranje ˇspargljev v sedeˇcem poloˇzaju na motorizi- ranem voziˇcku [2]. . . 3 1.3 Orodje za pobiranje ˇspargljev. Navadno se uporabljata noˇzek (a)
ali dleto (b) [4, 5]. . . 4
2.1 Hawsov mehanski pobiralnik ˇspargljev. (a) Pobiralnik med voˇznjo po polju ˇspargljev. (b) Roke za pobiranje rastlin. Pobiralnik se vozi v smeri od desne proti levi. Na levem delu fotografije so senzorji za zaznavo rastlin. Na desnem delu fotografije so mehanske roke. Vsak senzor proˇzi ustrezno roko, ki pobere rastlino. Na fotografiji vidimo roke v razliˇcnih delih cikla pobiranja [8]. . . 6 2.2 Robotski sistem za pobiranje ˇspargljev. (a) Celoten samovozeˇci
sistem. (b) Robotska manipulatorja pri pobiranju ˇspargljev. Ma- nipulator na desni prijema rastlino, manipulator na levi rastlino odlaga v modri zaboj [11]. . . 6 2.3 Robotski reˇsitvi za avtomatsko pobiranje ˇspargljev. (a) Pobiral-
nik ˇspargljev v obliki traktorskega prikljuˇcka, ki so ga razvili na univerzi v Waikatu [13]. (b) Avtonomni pobiralnik ˇspargljev ja- ponskega podjetja Inaho [15]. . . 7
xiii
xiv Seznam slik
2.4 Idejna zasnova voziˇcka za pobiranje ˇspargljev. (a) Na koncu robot- skega manipulatorja je noˇzek, ki rastlino odreˇze. Tekoˇca trakova pa ˇspargelj pobereta in ga preneseta na voziˇcek. (b) Zasnova celo- tnega sistema. Tekoˇci trak ima dve stopnji prostosti – translacija levo in desno ter rotacija, ki omogoˇca dviganje in spuˇsˇcanje. . . . 8 2.5 Paralelni mehanizem v nekaj konfiguracijah. Prvi sklep omogoˇca
premikanje v ravnini y-z. Drugi sklep omogoˇca premikanje v rav- nini y-z, prikaz na slikah (a) in (b), ter premikanje v ravnini x-z, prikaz na sliki (c). Svetlo modra palica po sredini mehanizma pred- stavlja kardanski pogon, ki bi omogoˇcal rotacijo vrha mehanizma. 9 2.6 Skica rotacijskega delta mehanizma v dvignjeni (a) in spuˇsˇceni (b)
legi. . . 10
3.1 Skice delta mehanizma iz patenta iz leta 1990. (a) Skica meha- nizma. Na sredini mehanizma je teleskopska os, ki omogoˇca aktu- acijo ˇcetrte stopnje prostosti – tipiˇcno gre za rotacijo ali prijemalo.
(b) Skica mehanizma s shematsko predstavljenimi sklepi. (c) Skica ene roke mehanizma z izvedbo sklepov [18]. . . 14
3.2 Stranski ris (zgoraj) ter tloris (spodaj). Osi baznega koordinatnega sistema so oznaˇcene z modro barvo. Tridimenzionalni vektorji so oznaˇceni z bledo rumeno barvo. Skalarne koliˇcine so oznaˇcene s ˇcrno barvo. ∗Dimenzija d2 je projekcija dimenzijel2 v ravnino x-z. 16 3.3 Nekaj primerov vizualizacij reˇsitev inverzne kinematike za razliˇcne
lege. ˇZelena lega vrha robota je oznaˇcena z x, koti v aktuiranih sklepih so oznaˇceni sq. . . 17 3.4 Delovni prostor robota. Prikazana je ˇcetrtina delovnega prostora,
ki ga dopuˇsˇca geometrija sklepov takˇsnega mehanizma. Razliˇcne praktiˇcne omejitve kotov v sklepih niso upoˇstevane. . . 18
Seznam slik xv
3.5 CAD model sklepov roke mehanizma. (a) Vpetje motorja na no- silno strukturo in prvi sklep. (b) Drugi sklep povezuje prvi in drugi segment. (c) Prikaz celotne roke. (d) Tretji sklep pripenja drugi
segment na ploˇsˇcad. . . 19
3.6 Ploˇsˇcad ter pogonska motorja za ˇcetrto stopnjo prostosti ter pri- jemalo. (a) Pogled na ploˇsˇcad z vrha. (b) Pogled na ploˇsˇcad od spodaj. Prikaz jermenske povezave med motorjem ter ˇcetrto sto- pnjo prostosti. . . 20
3.7 Orodje za pobiranje ˇspargljev. (a) Prikaz sestave prijemala z za- dnje strani. (b) Odprto prijemalo. (c) Napol zaprto prijemalo. (d) Zaprto prijemalo. . . 21
3.8 Robot za pobiranje ˇspargljev. (a) CAD model robota. (b) Foto- grafija izdelanega robota. Del sistema je tudi laserski skener, ki je viden levo spodaj. . . 22
3.9 Fotografije sklepov, ploˇsˇcadi in orodja za pobiranje. (a) Vpetje motorja in prvi sklep. (b) Pogled na ploˇsˇcad z vrha. (c) Drugi sklep. (d) Pogled na ploˇsˇcad od spodaj. Jermenska povezava med motorjem ter ˇcetrto stopnjo prostosti. (e) Tretji sklep. (f) Orodje za pobiranje. . . 23
3.10 Shema nizkonivojskega vodenja robota, ki se izvaja na logiˇcnem krmilniku. . . 26
3.11 Shema visokonivojske programske opreme. . . 27
3.12 Shema vozliˇsˇca za vodenje. . . 28
3.13 Shema vozliˇsˇca za pobiranje. . . 29
3.14 Shema generiranja toˇck za pobiranje ˇsparglja. . . 29
4.1 Mobilna platforma. . . 31
xvi Seznam slik
4.2 Merilni sistem in postavitev senzorjev. (a) Senzorji nad vrsto ˇspargljev. (b) Pogled od strani, platforma se vozi v desno. (c) Pogled z vrha, platforma se vozi navzdol. (d) Pogled od strani, platforma se vozi v levo. . . 32
4.3 Senzorji na platformi. (a) Intel RealSense L515. (b) SICK Visionary-T. (c) Zgoraj je nameˇsˇcena globinska kamera Intel Re- alSense D435i. Pod njo na desni je nameˇsˇcena barvna kamera Logitech C920. (d) Laserski skener SICK nanoScan3. . . 33
4.4 Oblak toˇck, zajet z L515. Prikazana fotografija je posneta z barvno kamero senzorja L515. . . 35
4.5 Oblak toˇck, zajet z Visionary-T. Prikazana fotografija je posneta s kamero C920 od strani. . . 36
4.6 Oblak toˇck, zajet z D435I. Prikazana fotografija je posneta z barvno kamero senzorja D435I. . . 37
4.7 Oblak toˇck, ustvarjen z akumulacijo meritev, zajetih z laserskim skenerjem. Prikazana fotografija je posneta s kamero C920 od strani. 37
5.1 Aplikacija za preizkus sistema za pobiranje ˇspargljev. . . 40
5.2 Tloris aplikacije. (a) Fotografija tlorisa aplikacije. Sliki smo do- datno programsko spremenili perspektivo. (b) Podatki laserskega skena v prikaznem oknu programa Rviz. Barve predstavljajo in- tenzitete signala zajetih toˇck, kar za nas ni pomembno. . . 41
5.3 Prikaz zaznave ˇsparglja v koordinatnem sistemu laserskega skenerja. 41
Seznam slik xvii
5.4 Prikaz mrtvega ˇcasa pri hitrostnem vodenju neobremenjenega mo- torja. Na sliki je posnetek zaslona iz programskega okolja Twin- Cat, ki prikazuje ˇcasovni potek hitrosti. Na osixje ˇcas v sekundah.
Na osi y je hitrost v kotnih stopinjah. Z modro barvo je narisana referenˇcna vrednost hitrosti. Z rdeˇco barvo so narisani poteki iz- merjene hitrosti motorja pri treh razliˇcnih nastavitvah parametrov vodenja motorja. . . 43 5.5 Pobiranje ˇsparglja. (a) Prijemalo je odprto. (b) Prijemalo je
ˇspargelj odrezalo in je zaprto. . . 44 5.6 Sekvenca fotografij pobiranja ˇsparglja. . . 45
Seznam tabel
3.1 Kosovnica uporabljenih komponent za delta mehanizem. . . 24 3.2 Kosovnica uporabljenih komponent za ˇcetrto stopnjo prostosti in
prijemalo. . . 25 4.1 Pregled uporabljenih senzorjev. Simbol ν predstavlja frekvenco
zajema. . . 34
xix
Seznam uporabljenih simbolov
V zakljuˇcnem delu so uporabljeni naslednje veliˇcine in simboli:
Veliˇcina / oznaka Enota
Ime Simbol
(ime spr.)
Ime Simbol
kotna hitrost ω (omega) kotna stopinja na sekundo
°s−1
kot v sklepu α (alpha) kotna stopinja °
referenˇcna lega vrha robota
rc (r_control) milimeter, kotna stopinja
mm, °
hitrost v milimeter na
sekundo
mm s−1
Vektorji in matrike so zapisani s poudarjeno pisavo. Natanˇcnejˇsi pomen sim- bolov in njihovih indeksov je razviden iz ustreznih slik ali pa je pojasnjen v spre- mljajoˇcem besedilu, kjer je simbol uporabljen. Beseda v oklepaju poleg simbola je ime spremenljivke v programski kodi.
xxi
1 Uvod
Robotske reˇsitve se vse pogosteje pojavljajo na podroˇcju avtomatizacije kmetij- skih opravil. Robotski sistemi so veliko manjˇsi, laˇzji in bolj okretni kot obiˇcajni kmetijski stroji, kot so traktorji z razliˇcnimi prikljuˇcki, kombajni in podobna me- hanizacija. Pri voˇznji po polju takˇsni sistemi bistveno manj poˇskodujejo rastline in manj zbijejo zemljo. Zato so posebno primerni za uporabo pri pridelavi, pri kateri je polje koristno pogosto obdelovati. Uporaba takˇsnih digitalnih sistemov omogoˇca integracijo senzorjev, kar je uporabno za nadzor robotskega sistema ter nadzor rasti in stanja pridelka. Zaradi velike prilagodljivosti lahko sistemi ciljno obravnavajo obmoˇcja na polju ali posamezne rastline. Aktualna podroˇcja za uvedbo takˇsne robotizacije so pletje ter obiranje in nabiranje nekaterih vrst sadja in zelenjave.
1.1 Rast in pobiranje ˇ spargljev
Sparglji so po navadi primerni za pobiranje v ˇˇ casu od marca do julija. Zaˇcetek rasti je odvisen predvsem od zunanjih temperatur. Dolˇzina obdobja, v katerem so rastline primerne za pobiranje, je odvisna od starosti nasada.
Na sliki 1.1 je prikazana rast dveh rastlin v obdobju pobiranja. Ko rastlina zraste do viˇsine med 20 cm in 25 cm, jo je treba pobrati, saj steblo kmalu potem oleseni. ˇSparglji zrastejo v nekaj dneh, zato se polja pregleduje dnevno. Nekateri pridelovalci na vrhuncu sezone rastline pobirajo tudi dvakrat na dan. Od vsake rastline lahko poberemo do pribliˇzno 16 poganjkov. Potem se poganjkov ne pobira veˇc, da se rastlina razraste in okrepi za prezimovanje [1].
1
2 Uvod
Slika 1.1: Rast ˇsparglja.
1.2 Uveljavljene reˇ sitve
V tem podpoglavju opisujemo oblike roˇcnega nabiranje ˇspargljev. Obstojeˇce reˇsitve za avtomatizacijo nabiranja opisujemo v poglavju 2.1 Pregled podroˇcja.
Najbolj obiˇcajno roˇcno pobiranje je prikazano na sliki 1.2a. Pobiralec hodi po polju in primerne rastline pobere. Pri tem se veliko sklanja. To delo ni ergonom- sko. Nekateri pridelovalci poskuˇsajo ta problem reˇsevati z uporabo namenskih voziˇckov. Primer pobiranja z uporabo voziˇcka je prikazan na sliki 1.2b. Voziˇcek pobiralcu omogoˇci, da med pobiranjem sedi blizu tlom. Tako je sklanjanje ne- koliko manj intenzivno. Voziˇcek je motoriziran, njegovo premikanje pa pobiralec nadzira s pritiskanjem pedal s stopali [2].
Spargelj lahko odreˇˇ zemo s kakrˇsnimkoli noˇzem ali s ˇskarjami. Ker so rastline lomljive, jih zlahka tudi odlomimo. Pri pobiranju v nasadih se najpogosteje uporabljata namenski noˇzek ali dleto. Orodji sta prikazani na sliki 1.3. ˇSpargelj se odreˇze ˇcim bliˇzje zemlji. Nekateri pridelovalci ˇsparglje reˇzejo pod zemljo – ˇcim globlje, da naberejo veˇc pridelka. Vedno pa pazijo, da pri rezanju ne poˇskodujejo poganjkov, ki rasejo v bliˇzini.
1.3 Cilji magistrske naloge 3
(a)
(b)
Slika 1.2: Obiˇcajni roˇcni naˇcini pobiranja ˇspargljev. (a) Pobiranje ˇspargljev stoje [3]. (b) Pobiranje ˇspargljev v sedeˇcem poloˇzaju na motoriziranem voziˇcku [2].
1.3 Cilji magistrske naloge
Z magistrsko nalogo ˇzelimo prispevati k razvoju avtomatizacije kmetijstva na podroˇcju pobiranja gojenih ˇspargljev. To ˇzelimo doseˇci s prispevkom k razvoju robotskega sistema za pobiranje stebelne zelenjave. Elementi robotskega sistema bodo mobilna platforma, mehanizem za pobiranje in manipulacijo rastlin ter sis- tem za zaznavo rastlin.
4 Uvod
(a) (b)
Slika 1.3: Orodje za pobiranje ˇspargljev. Navadno se uporabljata noˇzek (a) ali dleto (b) [4, 5].
V okviru magistrske naloge ˇzelimo razviti robotski mehanizem ter raziskati moˇznosti zaznave ˇspargljev. Osredotoˇcili se bomo na razvoj in izdelavo meha- nizma za pobiranje rastlin s potrebno programsko opremo za njegovo delovanje.
Ob tem ˇzelimo preizkusiti in predlagati senzoriko, na kateri bi lahko osnovali za- znavo ˇspargljev. Med preizkusom ˇzelimo ustvariti bazo meritev razliˇcnih senzor- jev in kamer, ki bo uporabna pri kasnejˇsem razvoju algoritmov zaznave ˇspargljev.
2 Analiza naˇ cinov pobiranja stebelne zelenjave
V tem poglavju analiziramo moˇznosti za avtomatsko pobiranje ˇspargljev. Najprej predstavimo obstojeˇce reˇsitve. Nato prikaˇzemo koncepte, ki smo jih obravnavali, in utemeljimo izbiro koncepta za naˇs sistem.
2.1 Pregled podroˇ cja
Eden prvih poskusov avtomatizacije pobiranja ˇspargljev je morda Hawsov me- hanski pobiralnik ˇspargljev [6, 7]. Sistem je prikazan na sliki 2.1. Avtor je leta 2010 objavil posnetek [8] uspeˇsnega delovanja mehanskega sistema za pobiranje rastlin. Nato je leta 2016 objavil posnetek [7]. Navaja, da gre za posnetek demon- stracije iz leta 1977. Posnetka [7, 8] sta bila objavljena na platformi YouTube, spletna stran [6] pa je bila nazadnje posodobljena leta 2016. Opozarjamo, da opis Hawsovega pobiralnika temelji na podatkih s spleta, brez preverjene znanstvene podlage.
Irie in Taguchi sta v [9] leta 2013 predstavila robotski sistem za pobiranje na traˇcnicah. Na premiˇcni platformi je robotski manipulator z laserskim senzorjem in prijemalom. Sistem sta avtorja preizkuˇsala v rastlinjaku. Za pobiranje ˇspargljev se platforma ustavi, s senzorjem zazna morebitne rastline in nato vsako posebej pobere. V primerjavi s sodobnejˇsimi sistemi ima ta sistem dve izraziti slabosti.
Za zaznavo rastlin se mora sitem ustaviti. Za premikanje morajo biti na polje postavljene traˇcnice.
5
6 Analiza naˇcinov pobiranja stebelne zelenjave
(a) (b)
Slika 2.1: Hawsov mehanski pobiralnik ˇspargljev. (a) Pobiralnik med voˇznjo po polju ˇspargljev. (b) Roke za pobiranje rastlin. Pobiralnik se vozi v smeri od desne proti levi. Na levem delu fotografije so senzorji za zaznavo rastlin. Na desnem delu fotografije so mehanske roke. Vsak senzor proˇzi ustrezno roko, ki pobere rastlino. Na fotografiji vidimo roke v razliˇcnih delih cikla pobiranja [8].
Leu in sodelavci so v [10] leta 2017 predstavili samovozeˇco robotsko napravo na kolesih. Prikazana je na sliki 2.2a. Video predstavitev sistema je dostopna na [11].
Sistem za zaznavo rastlin uporablja barvno globinsko kamero. Iz ustvarjenega oblaka toˇck s filtriranjem in algoritmi zaznave izloˇci podatke o lokaciji tal ter posameznih ˇspargljev. Sistem je opremljen z dvema robotskima manipulatorjema, ki imata tri translacijske stopnje prostosti. Na vrhu manipulatorjev sta prijemali z rezilom za pobiranje rastlin. Slika 2.2b prikazuje manipulatorja pri pobiranju rastlin.
(a) (b)
Slika 2.2: Robotski sistem za pobiranje ˇspargljev. (a) Celoten samovozeˇci sis- tem. (b) Robotska manipulatorja pri pobiranju ˇspargljev. Manipulator na desni prijema rastlino, manipulator na levi rastlino odlaga v modri zaboj [11].
S. H. Lim z Univerze Waikato na Novi Zelandiji je s kolegi razvil robotski
2.2 Obravnavani koncepti 7
sistem za pobiranje ˇspargljev, ki se ga prikljuˇci na traktor. Na sliki 2.3a je prikazan sistem v uporabi. Sistem s pomoˇcjo strojnega vida zazna poganjke rastlin. Nato jih pobere robotsko prijemalo [12]. Video predstavitev sistema je dostopna na [13]. Sistem so v letoˇsnji sezoni uspeˇsno preizkusili. Pri pobiranju je dvakrat hitrejˇsi od ˇcloveˇskega pobiralca [14].
Japonsko podjetje Inaho ponuja reˇsitev v obliki razmeroma majhne mobilne platforme z robotsko roko [15]. Sistem je prikazan na sliki 2.3b. Namenjen je avtonomnemu pobiranju rastlin v rastlinjakih. Pri avtonomni navigaciji sistem uporablja bele trakove, ki morajo biti nameˇsˇceni na voznih povrˇsinah. Sistem tehta 65 kg, dolg je 1,25 m in ˇsirok 39 cm. Nadzorovanje sistema je mogoˇce z uporabo aplikacije na pametnem telefonu [15, 16].
(a) (b)
Slika 2.3: Robotski reˇsitvi za avtomatsko pobiranje ˇspargljev. (a) Pobiralnik ˇspargljev v obliki traktorskega prikljuˇcka, ki so ga razvili na univerzi v Waikatu [13]. (b) Avtonomni pobiralnik ˇspargljev japonskega podjetja Inaho [15].
2.2 Obravnavani koncepti
Analizirali smo nekaj mogoˇcih pristopov k zasnovi robotskega manipulatorja za pobiranje rastlin. Glavni kriteriji so bili velikost, zmoˇznost hitrega pobiranja rastlin in zahtevnost izdelave. Doloˇcili smo, da mora biti delovno obmoˇcje meha- nizma ˇsirine 1 m in viˇsine 0,5 m. Velikost mehanizma do pribliˇzno dvakrat veˇcjih dimenzij smo ˇsteli za primerno. Ciljna hitrost premikanja ob pobiranju naj bi bila 0,5 m/s. Mehanizem naj omogoˇca dovolj dobro dinamiko, da bi lahko pri
8 Analiza naˇcinov pobiranja stebelne zelenjave
voˇznji s to hitrostjo uspeˇsno pobral veˇcji del rastlin. Zahtevnost izdelave smo ocenjevali subjektivno, glede na dostopno opremo in sredstva, ki so bila na voljo v okviru naloge.
2.2.1 Pobiranje
Preprosta ideja za pobiranje je prikazana na sliki 2.4a. Na vrhu robotskega ma- nipulatorja bi bil nameˇsˇcen noˇzek, ki bi zaradi gibanja voziˇcka ˇspargelj odrezal.
Poleg noˇzka bi manipulator sestavljala dva tekoˇca trakova, ki bi prijela ˇspargelj.
Vodoravna komponenta hitrosti tekoˇcega traku bi se ujemala s hitrostjo gibanja voziˇcka. Opisani koncept so sodelavci v Laboratoriju za robotiko uresniˇcili in preizkusili pred zaˇcetkom te naloge. Prvotni naˇcrt je bil ta sistem izpopolniti z dvema stopnjama prostosti in ga namestiti na voziˇcek. Idejna zasnova je prika- zana na sliki 2.4b. Manipulator bi se premikal v smeri levo in desno ter dvigal in spuˇsˇcal. Tako bi ˇsparglje pobiral med voˇznjo s konstantno hitrostjo.
(a) (b)
Slika 2.4: Idejna zasnova voziˇcka za pobiranje ˇspargljev. (a) Na koncu robotskega manipulatorja je noˇzek, ki rastlino odreˇze. Tekoˇca trakova pa ˇspargelj pobereta in ga preneseta na voziˇcek. (b) Zasnova celotnega sistema. Tekoˇci trak ima dve stopnji prostosti – translacija levo in desno ter rotacija, ki omogoˇca dviganje in spuˇsˇcanje.
Bistvena pomanjkljivost takˇsnega mehanizma se pokaˇze ob podrobnejˇsi analizi rasti ˇspargljev. Na sliki 1.1 smo prikazali primer rasti dveh ˇspargljev blizu skupaj.
Rasteta vzporedno glede na smer voˇznje voziˇcka, zato ju mehanizem ne bi mogel pobrati ob eni voˇznji. Moral bi se ustaviti in zapeljati vzvratno ali pa ponovno prevoziti polje. Druga pomanjkljivost pa je nezmoˇznost pobiranja ˇspargljev, ki
2.2 Obravnavani koncepti 9
rastejo blizu skupaj ali v gruˇcah. Zato smo se odloˇcili, da naredimo robotski mehanizem s ˇstirimi stopnjami prostosti; tri translacijske stopnje prostosti, da se lahko manipulator znotraj delovnega prostora premika neodvisno od gibanja voziˇcka, ˇcetrta stopnja prostosti bi bila rotacijska okoli navpiˇcne osi, da lahko manipulator ˇspargelj pobere s poljubne smeri. Na vrhu robota bi bilo prijemalo, ki ˇspargelj prime in odreˇze.
Da bi imel takˇsen mehanizem ustrezno dinamiko za naˇse potrebe, bi morali biti motorji za premikanje mehanizma na bazi. To lahko naredimo s serijsko robotsko roko, ˇce navor ali sile mehansko prenaˇsamo od baze po mehanizmu. Za to lahko uporabimo pnevmatiko, tetivne sisteme ali toge mehanske ˇclene. Na sliki 2.5 prikazujemo skico takˇsnega sistema z uporabo togih mehanskih ˇclenov.
Tak mehanizem bi bil teˇzaven za izdelavo. Zahtevno bi bilo narediti mehanizem dovolj nosilen in natanˇcen.
(a) (b) (c)
Slika 2.5: Paralelni mehanizem v nekaj konfiguracijah. Prvi sklep omogoˇca pre- mikanje v ravnini y-z. Drugi sklep omogoˇca premikanje v ravnini y-z, prikaz na slikah (a) in (b), ter premikanje v ravnini x-z, prikaz na sliki (c). Svetlo modra palica po sredini mehanizma predstavlja kardanski pogon, ki bi omogoˇcal rotacijo vrha mehanizma.
Paralelni mehanizmi imajo v primerjavi s serijskimi veˇcjo nosilnost in na- tanˇcnost. Imajo prostor, zlasti v smislu orientacije vrha robota [17]. Nekoliko manjˇsi delovni prostor za nas ni problematiˇcen. Delovni prostor vrha v smislu orientacije za nas ni pomemben, saj lahko ˇzeleno rotacijsko stopnjo prostosti do- damo serijsko. Za najbolj primeren mehanizem smo izbrali delta mehanizem s
10 Analiza naˇcinov pobiranja stebelne zelenjave
tremi rotacijskimi pogonskimi sklepi. Skica mehanizma je na sliki 2.6. Pri delta mehanizmih je tipiˇcno, da je aktivno voden prvi sklep vsake izmed treh rok. To pomeni, da so motorji na bazi. Takˇsen mehanizem omogoˇca razmeroma preprosto izdelavo – potrebujemo rotacijske in univerzalne sklepe ter toge povezave. Dovolj je kupiti ustrezne puˇse ali leˇzaje in osi ter na primer aluminijaste profile.
(a) (b)
Slika 2.6: Skica rotacijskega delta mehanizma v dvignjeni (a) in spuˇsˇceni (b) legi.
2.2.2 Zaznavanje
Poleg mehanizma za pobiranje ˇspargljev potrebujemo sistem za zaznavo rastlin.
Zaznavo smo v grobem loˇcili na dve nalogi. Prva naloga je senzoriˇcna – pretvoriti lastnosti okolja v digitalno obliko. To naredimo s senzorji: kamera, globinska kamera, laserski skener razdalje, senzor sil ali dotika itd. Druga naloga je prepo- znavanje – iz informacij v digitalni obliki prepoznati rastline in njihove lastnosti.
Informacije so lahko fotografije, seznami ali oblaki toˇck in drugi podatki, prido- bljeni s senzorji. Lastnosti rastline so lahko njena lega, velikost in zrelost oziroma primernost, da jo poberemo.
V tej magistrski nalogi smo se ukvarjali samo s prvo nalogo zaznave – sen- zoriˇcno zaznavo. V nadaljevanju dela besedo senzoriˇcna izpuˇsˇcamo. Kot primerne
2.3 Izbira mehanizma 11
senzorje smo izbrali razliˇcne izvedbe laserskih skenerjev ter globinskih kamer. Ti senzorji podajo toˇcke v prostoru. To imamo za najbolj uporabno in zanesljivo informacijo. Smiselna je tudi uporaba kamer. Vizualno bi lahko rastline pre- poznavali ali ocenjevali njihovo primernost. Iz vizualne informacije lahko tudi izluˇsˇcimo prostorske informacije. Ker se svetlobni pogoji na polju spreminjajo, ˇstejemo uporabo kamere za manj primerno in teˇzjo za implementacijo. Za za- nesljivost predlagamo kombinirano uporabo senzorjev. Predlagane senzorje po- drobneje opiˇsemo in analiziramo v poglavju 4 Zaznava rastlin.
2.3 Izbira mehanizma
Odloˇcili smo se, da je za nas najprimernejˇsi delta mehanizem, ki je prikazan na sliki 2.6. V nadaljevanju so navedeni razlogi za to odloˇcitev.
• Motorji za premikanje mehanizma so na bazi. Zaradi tega ima mehanizem boljˇso dinamiko.
• Ker je mehanizem paralelen, ima veˇcjo nosilnost. To omogoˇca, da na plat- formo namestimo dva manjˇsa motorja – za aktuacijo ˇcetrte rotacijske sto- pnje prostosti ter prijemala.
• Paralelni mehanizem ima lahko veˇcjo natanˇcnost. V naˇsem primeru izjemne natanˇcnosti ne potrebujemo. To lastnost bomo izkoristili na drugaˇcen naˇcin.
Enako natanˇcnost lahko doseˇzemo z manj kakovostno mehansko izdelavo.
Ker je lahko zraˇcnost v sklepih nekoliko veˇcja in togost sestavnih delov manjˇsa, je takˇsen mehanizem laˇzje in ceneje izdelati.
• Ploˇsˇcad delta mehanizma ima tri stopnje prostosti, ki so pri ustrezni kon- strukciji translacijske. Ker ima platforma konstantno orientacijo, je kon- struiranje ˇcetrte stopnje prostosti in prijemala manj zapleteno. Prav tako sta preprostejˇsa tudi matematiˇcna obravnava in vodenje.
• Mehanizem je razmeroma preprosto izdelati. Aktivno je voden prvi sklep vsake izmed treh rok, zato so motorji na bazi. Pri izbiri ustreznih motorjev je lahko v prvem sklepu roka vpeta na os motorja in ni potrebe, da bi bila
12 Analiza naˇcinov pobiranja stebelne zelenjave
dodatno uleˇzajena. Za preostali del mehanizma potrebujemo rotacijske in univerzalne sklepe ter toge povezave. Za sestavo sklepov potrebujemo puˇse ali leˇzaje ter osi. Lahko kupimo tudi narejene sklepe. Toge povezave izde- lamo iz izbranega materiala. Za to lahko uporabimo les, plastiko, aluminij, karbon itd.
• Delta mehanizem je zaradi svojih lastnosti ˇsiroko uporabljan. Zaradi tega je na voljo znanstvena in poljudna literatura. Na spletu je na voljo veliko pro- jektov in razliˇcnih izvedb takˇsnega mehanizma. S tem si lahko pomagamo pri naˇcrtovanju, matematiˇcni analizi in vodenju.
3 Robotski manipulator
V tem poglavju predstavljamo izdelavo robotskega manipulatorja. Izbrani me- hanizem je najprej predstavljen in matematiˇcno opisan. Nato sta prikazana naˇcrtovanje ter izdelava mehanizma in orodja za pobiranje. Sledi opis strojne opreme. Poglavje se zakljuˇci s predstavitvijo programske opreme za vodenje in preprosto zaznavo ˇspargljev.
3.1 Delta robot
Leta 1990 je C. Reymond patentiral delta mehanizem [18]. V patentu je predstavil dve izvedbi mehanizma – prvi sklep je rotacijski ali translacijski. V nalogi se bomo posvetili rotacijski izvedbi mehanizma. Na sliki 3.1 prikazujemo skice iz Reymondovega patenta. Mehanizem ima tri enake roke in je triˇstevno simetriˇcen.
Mirujoˇci del robota na vrhu slike imenujemo baza. Kot vidimo na sliki 3.1b, je prvi sklep pripet na bazo in je rotacijski. Drugi in tretji sklep sta univerzalna.
Tretji sklep pripenja roko na vrh robota. Vrhu paralelnega mehanizma bomo rekli ploˇsˇcad. To poimenovanje smo povzeli po [17].
ˇStevilo stopenj prostosti ploˇsˇcadi izraˇcunamo z Gr¨ublerjevo formulo F =λ(N −n) +
n
∑︂
i=1
fi (3.1)
iz [17]. F je ˇstevilo stopenj prostosti ploˇsˇcadi,N = 7 je ˇstevilo gibajoˇcih se teles, n = 9 je ˇstevilo sklepov, fi je ˇstevilo stopenj prostosti sklepa i, ∑︁n
i=1fi = 15.
Ploˇsˇcad ima tri stopnje prostosti.
Za popoln nadzor nad mehanizmom potrebujemo tri motorje. Za delta robote 13
14 Robotski manipulator
(a) (b) (c)
Slika 3.1: Skice delta mehanizma iz patenta iz leta 1990. (a) Skica mehanizma.
Na sredini mehanizma je teleskopska os, ki omogoˇca aktuacijo ˇcetrte stopnje prostosti – tipiˇcno gre za rotacijo ali prijemalo. (b) Skica mehanizma s shematsko predstavljenimi sklepi. (c) Skica ene roke mehanizma z izvedbo sklepov [18].
je znaˇcilno, da je aktuiran prvi sklep vsake roke. Tako lahko postavimo motorje na bazo. Uporaba lahkih materialov za izdelavo rok omogoˇca dobro dinamiko robota.
3.2 Inverzna kinematika delta robota
Najprej definirajmo problem inverzne kinematike. Doloˇcimo bazni koordinatni sistem, ki miruje glede na bazo robota. Definiramo toˇcko, ki ji reˇcemo vrh robota.
To mora biti toˇcka, ki miruje glede na ploˇsˇcad. V baznem koordinatnem sistemu si izberemo toˇcko, v katero ˇzelimo postaviti vrh robota. V nadaljevanju bomo to toˇcko oznaˇcili s p3 (konec tretjega segmenta, razlaga v nadaljevanju). Inverzna kinematika predstavlja raˇcunski problem, ki povezuje ˇzeleno lego vrha robota s potrebnimi koti v sklepih. Vhodni podatki so ˇzelena pozicija vrhap3 in dimenzije mehanizma. Izhodni podatki so koti treh aktuiranih sklepov. Natanˇcno definicijo kotov podajamo v nadaljevanju. Matematiˇcno problem opiˇsemo z
q=f(x) =f(p3), (3.2)
kjer funkcijaf predstavlja reˇsitev inverzne kinematike,xˇzeleno lego vrha robota inq kote aktuiranih sklepov.
3.2 Inverzna kinematika delta robota 15
Bazni koordinatni sistem postavimo nad srediˇsˇce nosilne platforme robota, na sliki 3.2 v modri barvi. Osz naj kaˇze navpiˇcno navzgor, osxpa naj kaˇze v smeri ene izmed rok – to roko imenujemo prva. Os rotacije prvega sklepa te roke pa je vzporedna osi y. Roki dve in tri dobimo z zasukom prve po 120◦ okoli osi z.
Ker gre za paralelni mehanizem, lahko obravnavamo vsako roko zase. Zaradi rotacijske simetrije je dovolj izraˇcunati sploˇsno reˇsitev za eno roko. Reˇsitev za drugi dve roki pa dobimo s primernim rotiranjem vhodnih podatkov okoli osi z.
3.2.1 Reˇsitev za eno roko
Prvi segment se nahaja v ravnini x-z. Oznaˇcimo dolˇzini segmentov z l1 in l2. Z vektorjem pi oznaˇcimo konec i-tega segmenta. ˇStetje zaˇcnemo z i = 0, kar ustreza koncu baze in hkrati prvemu sklepu. Veliˇcine, ki jih bomo uporabili v izpeljavi, so oznaˇcene na sliki 3.2.
Vektorp0poznamo iz geometrije baze. Vektorp3 predstavlja konec platforme oziroma vrh robota. Vektor p2 ustreza koncu drugega segmenta. Zapiˇsemo lahko
p2 =p3+s3. (3.3)
Vektor s3 predstavlja premik od vrha robota do konca drugega sklepa, ki ga doloˇcimo iz konstrukcije robota.
Izpeljemo naslednje geometrijske relacije (pri tem jeD = [Dx, Dy, Dz]T):
D =p2−p0, (3.4)
d2 =√︂
l22−Dy2, (3.5)
a =√︁
D2x+D2z, (3.6)
cosδ = l12+a2−d22
2l1a . (3.7)
V primeru, da vsaj eden izmed izrazov (3.5) in (3.6) nima realne vrednosti, reˇsitev ne obstaja. ˇCe je vrednost izraza (3.7) po absolutni vrednosti veˇcja od 1, reˇsitev prav tako ne obstaja. Neobstoj reˇsitve pomeni, da je ˇzeleni vrh robota zunaj dosega obravnavane roke. Ko se za izbrani vrh robota to zgodi vsaj pri eni roki, je ˇzelena lega zunaj delovnega obmoˇcja robota.
16 Robotski manipulator
Slika 3.2: Stranski ris (zgoraj) ter tloris (spodaj). Osi baznega koordinatnega sistema so oznaˇcene z modro barvo. Tridimenzionalni vektorji so oznaˇceni z bledo rumeno barvo. Skalarne koliˇcine so oznaˇcene s ˇcrno barvo. ∗Dimenzija d2 je projekcija dimenzije l2 v ravninox-z.
Izraˇcun nadaljujemo z:
γ = arctan
(︃−Dz Dx
)︃
, (3.8)
α=γ−δ. (3.9)
V izrazu (3.8) pri izraˇcunu uporabimo funkcijo za predznaˇceni tangens. Izraz (3.9) je konˇcni rezultat inverzne kinematike, α je kot v prvem sklepu. Pri tem vrednost 0 predstavlja segment, ki je poravnan z osjox, pozitivne vrednosti kota pa dobimo ob premiku segmenta navzdol.
3.2 Inverzna kinematika delta robota 17
3.2.2 Celotna reˇsitev
Reˇsitev za preostali roki dobimo z rotiranjem ˇzelene lege vrha okoli osi z. Kot rotacije za vsako naslednjo roko poveˇcamo za−120◦ =−2π3 in ponovimo izraˇcun iz poglavja 3.2.1 Reˇsitev za eno roko. Na sliki 3.3 je prikaz vizualizacije inverzne kinematike.
(a) (b)
(c) (d)
Slika 3.3: Nekaj primerov vizualizacij reˇsitev inverzne kinematike za razliˇcne lege.
Zelena lega vrha robota je oznaˇˇ cena zx, koti v aktuiranih sklepih so oznaˇceni sq.
3.2.3 Delovni prostor
Pomembna dela teoretiˇcne analize sta tudi velikost in oblika delovnega prostora.
Na sliki 3.4 je prikazana ˇcetrtina delovnega prostora robota. Ta ima skledasto obliko, ki je tipiˇcna za delta robote z rotacijskimi sklepi. Velikost ustreza zahte- vam projekta: delovno obmoˇcje ˇsirine enega metra ter viˇsine pol metra.
18 Robotski manipulator
Slika 3.4: Delovni prostor robota. Prikazana je ˇcetrtina delovnega prostora, ki ga dopuˇsˇca geometrija sklepov takˇsnega mehanizma. Razliˇcne praktiˇcne omejitve kotov v sklepih niso upoˇstevane.
3.3 Zasnova mehanizma
Najprej smo naredili konceptualni naˇcrt mehanizma. Nato smo poiskali in anali- zirali primerne komponente. Sledila je izdelava dejanskega naˇcrta mehanizma, po katerem smo mehanizem izdelali. Po preizkusu mehanizma smo naˇcrt posodobili ter izdelali boljˇso razliˇcico mehanizma. V nadaljevanju opisujemo in prikazujemo konˇcno razliˇcico mehanizma.
Mehanizem je sestavljen iz treh enakih rok, zato v nadaljevanju zasnovo opi- sujemo v ednini. Na sliki 3.5c prikazujemo CAD model celotne roke. Prvi sklep je prikazan na sliki 3.5a. Roka je vpeta na os motorja. Motor je priˇcvrˇsˇcen na nosilno strukturo. Rumeno obarvana dela sta po meri rezkana iz aluminija. Na objemko, ki je nataknjena na os motorja, nasede kvadratni profil iz aluminija. Na kvadratni profil je nataknjen tridimenzionalno natisnjen nosilni del komolˇcnega sklepa, to prikazujemo na sliki 3.5b. Os komolˇcnega ali drugega sklepa je na sliki 3.5b obarvana modro. V prvi razliˇcici mehanizma smo za uleˇzajenost osi uporabili dve puˇsi. To je vnaˇsalo nekoliko zraˇcnosti, zato smo v drugi razliˇcici za uleˇzajenost uporabili krogliˇcna leˇzaja. Na konca osi smo privijaˇcili sferiˇcna sklepa, na sliki 3.5b v oranˇzni barvi. Zadostovala bi uporaba ˇstirih rotacijskih
3.3 Zasnova mehanizma 19
sklepov, a so bili sferiˇcni sklepi cenejˇsi. Na sklepa smo privijaˇcili aluminijasti cevi, ki sestavljata drugi segment. Tretji sklep je zasnovan enako kot drugi, le da je os sklepa tokrat vpeta na ploˇsˇcad, ki je tridimenzionalno natisnjena. Tretji sklep prikazujemo na sliki 3.5d. Za naˇcrtovano delovanje mehanizma morajo alu- minijasti cevi ter osi drugega in tretjega sklepa tvoriti paralelogram. Tedaj ima ploˇsˇcad tri translacijske stopnje prostosti.
Slika 3.5: CAD model sklepov roke mehanizma. (a) Vpetje motorja na nosilno strukturo in prvi sklep. (b) Drugi sklep povezuje prvi in drugi segment. (c) Prikaz celotne roke. (d) Tretji sklep pripenja drugi segment na ploˇsˇcad.
Na ploˇsˇcad smo serijsko dodali ˇse dve stopnji prostosti. Motorja, ki ju poga- njata, sta na ploˇsˇcadi. CAD model ploˇsˇcadi prikazujemo na sliki 3.6. Na slikah 3.6a in 3.6b prikazujemo pogleda na zgornji in spodnji del platforme. Motor na levi je pritrjen na ploˇsˇcad in preko jermenskega prenosa poganja ˇcetrto stopnjo prostosti. To je cev v sredini. Na njen spodnji konec je pritrjeno prijemalo. Mo- tor na sredini ploˇsˇcadi je pritrjen na cev in je del ˇcetrte stopnje prostosti. To imenujemo ˇcetrti segment. Motor premika prijemalo preko osi, ki se nahaja zno- traj ˇcetrtega segmenta. Motor je na os povezan preko spojne sklopke. Os je na
20 Robotski manipulator
vsakem koncu cevi uleˇzajena s puˇso.
(a)
(b)
Slika 3.6: Ploˇsˇcad ter pogonska motorja za ˇcetrto stopnjo prostosti ter prijemalo.
(a) Pogled na ploˇsˇcad z vrha. (b) Pogled na ploˇsˇcad od spodaj. Prikaz jermenske povezave med motorjem ter ˇcetrto stopnjo prostosti.
Na spodnji konec ˇcetrtega segmenta je vpeto orodje za pobiranje, ki ga pri- kazujemo na sliki 3.7. Orodje sestavljata prijemalo in noˇz, ki ob prijemu odreˇze ˇspargelj. Na sliki 3.7a prikazujemo sestavo prijemala. Z modro je oznaˇcena no- silna cev ˇcetrtega segmenta. Nanjo je priˇcvrˇsˇcen mirujoˇci del prijemala, na sliki v beli barvi. Os, ki je znotraj cevi, je rumene barve. Nanjo je pritrjen premiˇcni del prijemala (rdeˇce barve), ki nosi noˇz in prst. Noˇz je roˇznate barve. Za noˇz smo uporabili rezilo noˇza z lomljivim rezilom (imenovan tudi olfa noˇz). Druge dele prijemala smo tridimenzionalno natisnili. Puˇse in prsta na sliki zaradi pre- glednosti ne prikazujemo. Prst je na sliki 3.7b prikazan v rumeni barvi. Prst smo natisnili iz materiala TPU, ki ima elastiˇcne lastnosti. Ob prijemu se prst upogne in primerno stisne razliˇcno debele rastline. Na sliki 3.7b je prijemalo v odprtem poloˇzaju. Na sliki 3.7c se prst ravno dotika mirujoˇcega dela prijemala. V tem poloˇzaju zaˇcne prijemalo prijemati rastlino. Na sliki 3.7d je prijemalo v zaprtem
3.4 Izdelava robota 21
poloˇzaju. Ob zapiranju prijemala se prst prilagodi obliki prijete rastline, noˇz pa rastlino odreˇze.
(a) (b) (c) (d)
Slika 3.7: Orodje za pobiranje ˇspargljev. (a) Prikaz sestave prijemala z zadnje strani. (b) Odprto prijemalo. (c) Napol zaprto prijemalo. (d) Zaprto prijemalo.
3.4 Izdelava robota
V prejˇsnjem poglavju smo prikazali in komentirali naˇcrt mehanizma, ki je v celoti prikazan na sliki 3.8a. V tem poglavju je opisana mehanska izdelava mehanizma.
Navedene so uporabljene elektronske komponente, ki so podrobneje opisane v naslednjem poglavju. Izdelani mehanizem je sposoben premikanja in je progra- mirljiv, zato zanj zaˇcnemo uporabljati besedo robot. Na sliki 3.8b je fotografija izdelanega delta robota. Na sliki 3.9 so fotografije sklepov, ploˇsˇcadi in orodja za pobiranje.
Nekatere sestavne dele robota smo izdelali po meri. Plastiˇcne dele bele barve smo tridimenzionalno natisnili s tiskalnikom Prusa i3 Mk2s iz materiala PLA.
Prst prijemala smo na istem tiskalniku natisnili iz materiala TPU. Sestavne dele robota, ki niso bili v celoti izdelani po meri, navajamo v kosovnici. V tabeli 3.1 so naˇsteti sestavni deli delta mehanizma – mehanizem od baze do ploˇsˇcadi. Za izdelavo segmentov smo uporabili aluminijaste profile. Cevem drugega segmenta smo na konce vrezali navoje. V tabeli 3.2 navajamo kosovnico sestavnih delov ˇ
cetrte stopnje prostosti in prijemala. Pri sestavljanju smo uporabili vijake in matice velikosti M4 in M8.
22 Robotski manipulator
(a) (b)
Slika 3.8: Robot za pobiranje ˇspargljev. (a) CAD model robota. (b) Fotografija izdelanega robota. Del sistema je tudi laserski skener, ki je viden levo spodaj.
3.5 Strojna oprema
Uporabljeno strojno opremo, ki sestavlja robotski mehanizem, navajamo v ta- belah 3.1 in 3.2. Za krmiljenje robota smo uporabili programirljiv logiˇcni kr- milnik Beckhoff CX5141. Nanj smo prikljuˇcili tri module za krmiljenje servo motorjev Beckhoff EL7211 in modul za krmiljenje dveh DC motorjev Beckhoff EL7342. Naˇcrtovali smo uporabo treh motorjev Beckhoff AM8113 z reduktorjem WPLE040 s prestavnim razmerjem 10. Proizvajalec za navor motorja v mirova- nju navaja 0,52 Nm. Zaradi zapletov z naroˇcanjem in dostavo smo imeli na voljo le dva takˇsna motorja. Za tretji motor smo uporabili nekoliko ˇsibkejˇsi motor Beckhoff AM8111 z enakim reduktorjem. Proizvajalec za navor tega motorja v mirovanju navaja 0,2 Nm. V 5.2.2 Delovanje robota podrobneje opiˇsemo slabˇse delovanje mehanizma zaradi uporabe ˇsibkejˇsega motorja.
Za aktuacijo ˇcetrte stopnje prostosti smo uporabili enosmerni motor s kodir-
3.5 Strojna oprema 23
(a) (b)
(c) (d)
(e) (f)
Slika 3.9: Fotografije sklepov, ploˇsˇcadi in orodja za pobiranje. (a) Vpetje mo- torja in prvi sklep. (b) Pogled na ploˇsˇcad z vrha. (c) Drugi sklep. (d) Pogled na ploˇsˇcad od spodaj. Jermenska povezava med motorjem ter ˇcetrto stopnjo prostosti. (e) Tretji sklep. (f) Orodje za pobiranje.
nikom Pololu P3239 z reduktorjem s prestavnim razmerjem 20,1:1. Za aktuacijo prijemala smo uporabili enosmerni motor s kodirnikom istega proizvajalca P3219 z reduktorjem s prestavnim razmerjem 99:1. Kodirnika na motorjih imata reso- lucijo 48 pulzov na obrat motorja.
Za razvoj programske kode in nadzor logiˇcnega krmilnika smo uporabili na- mizni raˇcunalnik z operacijskim sistemom Windows 10. Za razvoj in zagon pro- gramske opreme za visokonivojsko vodenje smo uporabili prenosni raˇcunalnik z operacijskim sistemom Ubuntu 18.04.
24 Robotski manipulator
Tabela 3.1: Kosovnica uporabljenih komponent za delta mehanizem.
Zap.
ˇst.
Komponenta Oznaka ˇSt.
kosov 1 Programirljiv logiˇcni krmilnik (PLK) Beckhoff CX5140 1
2 Krmilnik za motor Beckhoff EL7211-0000 3
3 Motor z reduktorjem Beckhoff AM8113,
WPLE040-010
3
4 Krogliˇcni sklep z desnim navojem Igus GERMKE-8 6 5 Krogliˇcni sklep z levim navojem Igus GELMKE-8 6 6 Os komolˇcnega in zadnjega sklepa Igus AWMP-8 6 7 Leˇzaj za komolˇcni in zadnji sklep SKF 16×8×4 12
8 Prvi segment Kvadratni profil ALU
20 mm×1,2 mm
3
9 Drugi segment Cev ALU 8 mm×2 mm 6
Sistemu smo dodali laserski skener za preprosto zaznavo rastlin. Uporabili smo skener SICK nanoScan3. Skener je kot del sistema prikazan na sliki 3.8b.
3.6 Programska oprema
Vodenje sistema smo izvedli v dveh nivojih, ki komunicirata preko UDP. Nizko- nivojska programska oprema hitrostno vodi motorje na robotu in bere pozicije v sklepih. Na viˇsjem nivoju potekajo zaznava ˇspargljev, naˇcrtovanje premikanja, interpolacija ter vodenje robota.
3.6.1 Nizkonivojska programska oprema – krmilnik Beckhoff
Za razvoj programske opreme na programirljivem logiˇcnem krmilniku smo upo- rabili Bechoff TwinCAT 3. V konfiguracijo so dodani trije servo motorji ter dva enosmerna motorja. Nastavljeni so parametri dinamike, zaˇcetne lege motorjev ter programske konˇcne omejitve sklepov. Krmilnik izvaja hitrostno vodenje motor- jev ter komunicira z ROS vozliˇsˇci preko UDP. Programsko opremo smo napisali v jeziku Structured Text.
3.6 Programska oprema 25
Tabela 3.2: Kosovnica uporabljenih komponent za ˇcetrto stopnjo prostosti in prijemalo.
Zap.
ˇst.
Komponenta Oznaka ˇSt.
kosov 1 Krmilnik za enosmerni motor Beckhoff EL7342 1 2 Enosmerni motor z reduktorjem in kodirni-
kom za aktuacijo ˇcetrte stopnje prostosti
P3239 - 20,4:1 1
3 Enosmerni motor z reduktorjem in kodirni- kom za aktuacijo prijemala
P3219 - 99:1 1
4 Cetrti segmentˇ Cev ALU
10 mm×1 mm
1
5 Jermenica motor T2.5 16 zob 1
6 Jermenica segment T2.5 48 zob 1
7 Jermen T2.5 58 zob 1
8 Krogliˇcni leˇzaj za ˇcetrto stopnjo prostosti SFK 15×10×4 1
9 Mehasta sklopka OD19×25 4×6 1
10 Pogonska os prijemala Cev ALU 6 mm 1
11 Puˇsa za pogonsko os prijemala Igus GFM-0608-04 2
12 Rezilo Olfa noˇz 18 mm 1
Na sliki 3.10 prikazujemo shemo programa, ki teˇce na logiˇcnem krmilniku.
Program prejme UDP paket, ki vsebuje pet vrednosti kotnih hitrosti. Paket ali seznam petih kotnih hitrosti imenujemo omegas. Crka s na koncu besedeˇ po angleˇskem vzoru oznaˇcuje, da gre za mnoˇzino – to v tem primeru pomeni seznam vrednosti kotnih hitrosti. Tako poimenovanje v nadaljevanju uporabljamo na vseh shemah. Za vsak sklep se izvede postopek nastavitve hitrosti sklepa.
Za nastavljanje vrednosti hitrosti uporabljamo funkcijski blok MC_MoveVelocity.
Absolutne vrednosti referenˇcne hitrosti, ki so manjˇse od 0,001°s−1, jemljemo kot ˇ
zeleno mirovanje motorja. V tem primeru uporabimo funkcijski blok MC_Halt.
Ko je motor v ustavljenem stanju, ga lahko tudi roˇcno premikamo z uporabo programa TwinCat.
Branje in poˇsiljanje pozicije motorjev se izvaja s frekvenco 100 Hz. Pozicijo motorja preberemo s klicem funkcijeMC_ReadActualPosition. Vseh pet prebra- nih vrednosti poˇsljemo v enem UDP paketu.
26 Robotski manipulator
omegas
omega (1-5) UDP - prejmi
Da
Ne
abs(omega) > 0,001 nastavi hitrost Izvedi za vsak motor (5x)
ustavi motor
alpha (1-5)
preberi pozicijo motorja alphas
UDP - pošlji
Izvedi za vsak motor (5x)
ROS Motorji
Slika 3.10: Shema nizkonivojskega vodenja robota, ki se izvaja na logiˇcnem kr- milniku.
3.6.2 Visokonivojska programska oprema – ROS
Viˇsji nivo smo naredili v programskem paketu ROS (ang. Robot Operating Sy- stem). Vozliˇsˇca (ang. node) smo napisali v jeziku Python. Na sliki 3.11 pri- kazujemo shemo visokonivojske programske opreme. Horizontalni pravokotniki predstavljajo ROS vozliˇsˇca. Elipse oznaˇcujejo ROS teme (ang. topic). ˇCrtkane ˇ
crte oznaˇcujejo periferijo. Pikˇcaste ˇcrte oznaˇcujejo omogoˇceno interakcijo, ki za delovanje ni potrebna.
Tema omegas nosi informacijo o referenˇcnih kotnih hitrostih, ki jih posredu- jemo robotu. Tema alphas nosi informacijo o poloˇzajih sklepov robota. Tema r_controlnosi informacijo o referenˇcem poloˇzaju vrha robota v zunanjem koor- dinatnem sistemu ter stanju prijemala. Tema scan nosi informacije, pridobljene z laserskim skenom. V nadaljevanju podrobneje opiˇsemo vozliˇsˇci Vodenje in Po- biranje.
3.6 Programska oprema 27
Robot
UDP - prejmi UDP - pošlji
Laserski skener
Laserski skener Pobiranje
Vodenje
omegas
alphas Ročno vodenje
r_control
scan
Uporabnik
Slika 3.11: Shema visokonivojske programske opreme.
3.6.2.1 Vodenje
Robota vodimo zaprtozanˇcno v notranjih koordinatah. Shemo vozliˇsˇca vode- nja prikazujemo na sliki 3.12. Program spremlja temo r_control in posodablja referenˇcne vrednosti pozicije. Ob tem posodablja tudi ˇcas posodobitve. Zaradi varnosti se ob odsotnosti referenˇcne lege referenˇcne hitrosti nastavijo na niˇc. Tako lahko s prekinitvijo objavljanja na temo r_controlustavimo robota.
Vodenje se izvede ob vsakem prejetem sporoˇcilu na temi alphas. Vodenje poteka s frekvenco 100 Hz. Iz ˇzelene pozicije robota v zunanjih karteziˇcnih ko- ordinatah z inverzno kinematiko izraˇcunamo ˇzelene notranje koordinate. Razlika med ˇzelenimi in dejanskimi koordinatami sklepov je vhod v proporcionalno di- ferencialni regulator, katerega izhod so ˇzelene hitrosti sklepov robota. Program referenˇcne hitrosti sklepov omeji po velikosti in jih objavi na temo omegas.
3.6.2.2 Pobiranje
Najprej program opravi zaznavo ˇspargljev. Zaznavo smo naredili za preizkuˇsanje robota, zato je preprosta in ni robustna. Gre za zaznavo objektov in njihovih
28 Robotski manipulator
alphas
Vodenje
sprejem r_control posodobi vrednosti referenčne pozicije in čas posodobitve
inverzna kinematika izračunaj referenčne pozicije sklepov rezultat pretvori v stopinje
KP regulator vhod: Napaka v prostoru sklepov
Izračun in omejitev maksimalne vrednosti izhod: referenčne kotne hitrosti sklepov referenčna lega robota
(r_control)
referenčne pozicije sklepov
Da čas posodobitve < 50 ms
Ne
nastavi na nič
+ -
omegas r_control
Slika 3.12: Shema vozliˇsˇca za vodenje.
srediˇsˇc, brez prepoznave. Zato moramo za uspeˇsno delovanje metode poskrbeti, da so ˇsparglji edini objekti na obmoˇcju pobiranja.
Shemo vozliˇsˇca pobiranja prikazujemo na sliki 3.13. Pred zaˇcetkom zaznave program prebere podatke iz temescan. Sporoˇcila na tej temi vsebujejo podatke o opravljenem laserskem skeniranju. Tema med drugim vsebuje zaznane toˇcke v po- larnih koordinatah. V programu je nastavljeno podroˇcje zanimanja. Za zaznavo program uporabi samo toˇcke znotraj obmoˇcja. Nato program izloˇci skupine toˇck, ki so si blizu. Toˇcki sta si blizu, ˇce sta si bliˇzje od tipiˇcnega premera ˇsparglja – to je 8 mm. Skupina vsaj treh bliˇznjih toˇck ustreza ˇsparglju. Srediˇsˇce ˇsparglja je povpreˇcje pripadajoˇcih toˇck. Izraˇcunano srediˇsˇce program transformira v globalni koordinatni sistem.
Iz zaznanih srediˇsˇc ˇspargljev program ustvari vmesne toˇcke za pobiranje. Na sliki 3.14 prikazujemo shemo generiranja vmesnih toˇck za pobiranje. Za vsako rastlino doloˇcimo smer pribliˇzevanja ob pobiranju. Sparglju se robot najprejˇ pribliˇza, nato se spusti, ga prime, se dvigne in se nato premakne nad odlagalno mesto, kjer ˇspargelj spusti. Po potrebi se med premikanjem vrh robota izogne
3.6 Programska oprema 29
scan preverjanje zaznave
Uporabnik
ustavitev / izbris točk
Pobiranje
zaznava špargljev omeji področje zaznave izloči skupine sosednjih točk povpreči in transformiraj
generiranje točk pristopi iz izbrane smeri spusti, primi, dvigni premakni, odloži
interpolator dodaj točko na seznam FIFO interpolacija: pošiljaj želeno lego v realnem času odstrani točko (če ni edina na seznamu)
lokacije zaznaniih špargljev
generirane točke za pobiranje
r_control
Slika 3.13: Shema vozliˇsˇca za pobiranje.
drugim ˇspargljem. Med toˇckami se vrh robota premika premo. Uporabili smo interpolacijo minimalnega odvoda pospeˇska (ang. minimum jerk interpolation):
x(t) = xz+ (xk−xz) (︄
10 (︃t
tg )︃3
−15 (︃t
tg )︃4
+ 6 (︃t
tg )︃5)︄
, (3.10)
kjer je xz zaˇcetna lega, xk konˇcna lega intg ˇzeleni ˇcas giba [19].
lokacija šparglja
želena orientacija
generirane točke za pobiranje šparglja Generiranje točk
približaj se daleč
(iz izbrane smeri) približaj se bližje
spusti se na višino pobiranja približaj se na lokacijo pobiranja
primi špargelj višina premikanja
dvigni se
višina pobiranja
nastavitve pobiranja višina premikanja višina pobiranja razdalja - daleč razdalja - bližje
Slika 3.14: Shema generiranja toˇck za pobiranje ˇsparglja.
30 Robotski manipulator
Interpolator vsebuje seznam FIFO (ang. first in, first out). Toˇcke dodamo na seznam FIFO. Ko sta na seznamu vsaj dve toˇcki, se sproˇzi interpolacija, ki v realnem ˇcasu na temo r_control objavlja referenˇcno lego vrha robota. Ko se interpolacija konˇca, program s seznama odstrani prvo toˇcko in proces ponovi.
Interpolator omogoˇca zasilno prekinitev, ki v trenutku ustavi poˇsiljanje referenˇcne lege. Omogoˇca tudi izbris toˇck s seznama FIFO. Izbriˇsejo se vse toˇcke, razen prvih dveh. To je bolj blaga ustavitev, saj se trenutni gib robota zakljuˇci.
4 Zaznava rastlin
V tem poglavju predstavljamo mobilno platformo za zajem podatkov za zaznavo ˇspargljev, ki je prikazana na sliki 4.1. Najprej opiˇsemo merilni sistem in upora- bljeno senzoriko. Nato prikaˇzemo zajete meritve in jih analiziramo.
Slika 4.1: Mobilna platforma.
4.1 Merilni sistem
Platformo smo izdelali v sodelovanju s kolegom Maticem Urˇsiˇcem. Platformo smo za zajem podatkov uporabili med sezono rasti ˇspargljev. S tem smo ustvarili bazo podatkov, ki bo v nadaljevanju projekta uporabna pri razvoju in analizi algoritmov za zaznavo ˇspargljev.
Na platformo smo namestili senzorje in kamere. Na sliki 4.2 sta podrobneje 31
32 Zaznava rastlin
prikazana merilni sistem in postavitev senzorjev. Platforma vozi ob vrsti, kjer rastejo ˇsparglji. Senzorje smo namestili nad vrsto. Doloˇcili smo, da se platforma vozi naprej, ko senzorji zaznavajo obmoˇcje pred njo. Na platformo smo namestili kamero, ki vrsto snema od strani.
(a) (b)
(c) (d)
Slika 4.2: Merilni sistem in postavitev senzorjev. (a) Senzorji nad vrsto ˇspargljev.
(b) Pogled od strani, platforma se vozi v desno. (c) Pogled z vrha, platforma se vozi navzdol. (d) Pogled od strani, platforma se vozi v levo.
Zajemanje smo nadzirali s prenosnim raˇcunalnikom z operacijskim sistemom Ubuntu 18.04 in programsko opremo ROS. Senzorje smo na raˇcunalnik povezali z USB prikljuˇcki ter prek omreˇzja LAN. Za napajanje senzorjev smo uporabili baterijo na mobilni platformi.
4.2 Opis meritev
Posneli smo 190 dolˇzinskih metrov polja. Uporabili smo pet tipov senzorjev, ki so prikazani na sliki 4.3 in opisani v nadaljevanju. V tabeli 4.1 je pregled uporabljenih senzorjev.
Senzor Intel RealSense LiDAR L515 je prikazan na sliki 4.3a. Senzor s tehnolo-
4.2 Opis meritev 33
gijo LiDAR zajema globinsko sliko loˇcljivosti 1024 px×768 px s frekvenco 30 Hz.
Senzor deluje v obmoˇcju razdalj od 25 cm do 9 m. Za delovanje senzor uporablja infrardeˇco svetlobo valovne dolˇzine 860 nm. Senzor vsebuje tudi barvno kamero, ki zajema sliko v loˇcljivosti 1920 px × 1080 px s frekvenco 30 Hz [20].
(a) (b)
(c) (d)
Slika 4.3: Senzorji na platformi. (a) Intel RealSense L515. (b) SICK Visionary- T. (c) Zgoraj je nameˇsˇcena globinska kamera Intel RealSense D435i. Pod njo na desni je nameˇsˇcena barvna kamera Logitech C920. (d) Laserski skener SICK nanoScan3.
Senzor SICK Visionary-T je prikazan na sliki 4.3b. Senzor zajema globinsko sliko loˇcljivosti 176 px × 144 px s frekvenco 12,5 Hz. Senzor deluje v obmoˇcju razdalj od 0,5 m do 60 m. Za delovanje uporablja infrardeˇco svetlobo valovne dolˇzine 850 nm [21]. Ker tudi senzor Intel RealSense L515 uporablja svetlobo podobne valovne dolˇzine, se senzorja motita pri delovanju. Senzorja smo zato pri zajemu meritev uporabljali izmeniˇcno.
Globinska kamera Intel RealSense D435i je prikazana na sliki 4.3c. Kamera zajema globinsko sliko loˇcljivosti 1280 px × 720 px s frekvenco 30 Hz. De- luje v obmoˇcju razdalj od 30 cm do 3 m. Zajema tudi barvno sliko loˇcljivosti 1920 px ×1080 px s frekvenco 30 Hz [22].
Senzor SICK nanoScan3 je prikazan na sliki 4.3d. Laserski skener zajema
34 Zaznava rastlin
Tabela 4.1: Pregled uporabljenih senzorjev. Simbol ν predstavlja frekvenco za- jema.
Senzor Uporabljena loˇcljivost [px] Delovno obmoˇcje
ν [Hz]
Intel RealSense LiDAR L515
1024×768 (globinska slika) 1920×1080 (barvna slika)
25 cm - 9 m 30
SICK Visionary-T
176×144 (globinska slika) 0,5 m - 60 m 12,5
Intel RealSense D435i
1280×720 (globinska slika) 1920×1080 (barvna slika)
30 cm - 3 m 30
SICK nanoScan3
1651 (laserski sken) kot skeniranja 275°
0,1 m - 10 m 23
Logitech C920 640×480 (barvna slika) - 30
oddaljenosti toˇck v ravnini. Skener zajema 1651 toˇck v obmoˇcju velikosti 275°. Senzor deluje v obmoˇcju razdalj od 0,1 m do 10 m. Za delovanje senzor uporablja infrardeˇco svetlobo valovne dolˇzine 905 nm [23]. Uporabili smo dva takˇsna sen- zorja, da bi s tem zmanjˇsali teˇzave zaradi prekrivanja rastlin. Tridimenzionalno rekonstrukcijo polja bi ustvarjali ob premikanju platforme.
Uporabili smo dve dodatni barvni kameri Logitech C920. Kameri zajemata barvno sliko loˇcljivosti 640 px × 480 px. Ena kamera je prikazana na sliki 4.3c poleg senzorja D435i. Druga kamera je nameˇsˇcena tako, da zajema polje od strani. Namestitev je prikazana na slikah 4.2b in 4.2c.
4.3 Analiza zaznave rastlin
Zajemali smo dva tipa podatkov. Prostorske podatke v obliki globinskih slik in barvne slike. Analiziramo prostorske podatke. Fotografije uporabimo za pregled.
Globinska slika je zapisana tako, da vsaki slikovni toˇcki pripada vrednost oddalje- nosti izmerjene toˇcke. Za preraˇcun teh informacij v tridimenzionalni oblak toˇck potrebujemo natanˇcne informacije o kameri. Najbolj zanesljivo bi bilo kamero umeriti. Za nas na tej stopnji projekta natanˇcnost in prostorska pravilnost nista bili pomembni. Zato smo za obravnavo sprejeli pribliˇzek, ki nekoliko ukrivi pro-
4.3 Analiza zaznave rastlin 35
stor. To ne vpliva bistveno na to, kako izrazito vidimo rastline. Informacijo v obliki globinske slike smo skalirali v ravnini slike in to obravnavali kot oblak toˇck.
Toˇcke na robovih slik se zaradi tega pojavijo dlje od kamere, kot so v resnici.
Na grafih v nadaljevanju prikazujemo oblake toˇck. Toˇcke smo loˇcili glede na njihovo viˇsino. Za vsak oblak toˇck smo roˇcno izbrali viˇsino. Modre toˇcke so pod pragom in predstavljajo toˇcke tal. Zelene toˇcke so nad pragom in predstavljajo toˇcke, ki bi lahko ustrezale rastlinam.
Na sliki 4.4 je oblak toˇck, zajet s senzorjem Intel RealSense L515. Prikazana je tudi fotografija polja. Na njej vidimo dva ˇsparglja, ki ju prepoznamo tudi v oblaku toˇck.
Slika 4.4: Oblak toˇck, zajet z L515. Prikazana fotografija je posneta z barvno kamero senzorja L515.
Na slikah 4.5, 4.6 in 4.7 je oblak toˇck, zajet na istem delu polja. Na fotografijah na teh slikah vidimo dva ˇsparglja.
Na sliki 4.5 je oblak toˇck, zajet s senzorjem SICK Visionary-T. V oblaku toˇck opazimo ˇsparglja. Toˇcke so nekoliko poˇsumljene. Pri zajemu toˇck je bilo nad poljem nekaj toˇck, ki smo jih pred prikazom odstranili. Menimo, da natanˇcnost senzorja ni najbolj primerna za zaznavo ˇspargljev. To je smiselno, saj smo senzor
36 Zaznava rastlin
uporabljali na skrajnem robu delovnega obmoˇcja.
Slika 4.5: Oblak toˇck, zajet z Visionary-T. Prikazana fotografija je posneta s kamero C920 od strani.
Na sliki 4.6 je oblak toˇck, zajet s senzorjem Intel RealSense D435i. ˇSparglja sta v oblaku toˇck izrazito vidna. V zajetih toˇckah ˇsum ni prisoten. Globinsko ka- mero D435i priporoˇcamo za uporabo v nadaljnjem razvoju algoritmov za zaznavo ˇspargljev.
Na sliki 4.7 je oblak toˇck, zajet z laserskim skenerjem SICK nanoScan3. Oblak toˇck smo ustvarili iz ˇsestdesetih zaporednih meritev, zajetih med premikanjem platforme. V oblaku toˇck se ˇsparglja izrazito vidi. V oblaku toˇck vidimo ˇspargelj nekoliko razmazan v prostor, kar je obiˇcajno pri uporabi laserskih skenerjev. Ta problem bi lahko odpravili z zdruˇzevanjem podatkov iz dveh laserskih skenerjev.
Za grajenje oblaka toˇck z uporabo laserskega skenerja s premikanjem je potrebno dobro poznavanje gibanja platforme. Uporabo laserskega skenerja priporoˇcamo za uporabo v nadaljnjem razvoju algoritmov za zaznavo ˇspargljev.
Na podlagi plitve analize zajetih meritev za nadaljnji razvoj algoritmov za zaznavo ˇspargljev priporoˇcamo uporabo globinske kamere D435i in laserskega skenerja SICK nanoScan3. Priporoˇcamo tudi uporabo sistema LiDAR L515. Na
4.3 Analiza zaznave rastlin 37
Slika 4.6: Oblak toˇck, zajet z D435I. Prikazana fotografija je posneta z barvno kamero senzorja D435I.
Slika 4.7: Oblak toˇck, ustvarjen z akumulacijo meritev, zajetih z laserskim ske- nerjem. Prikazana fotografija je posneta s kamero C920 od strani.
38 Zaznava rastlin
podlagi analize nadaljnje uporabe senzorja SICK visionary-T za zaznavo ˇspargljev ne priporoˇcamo.
Merilni sistem smo preizkusili na polju v sezoni rasti ˇspargljev. S tem smo ustvarili bazo meritev, ki bo v nadaljevanju projekta koristna za analizo primerne senzorike ter pri razvoju algoritmov za zaznavo rastlin.
5 Aplikacija
V tem poglavju je predstavljena in ovrednotena aplikacija za preizkus robotskega sistema za pobiranje ˇspargljev.
5.1 Integracija
Fotografijo aplikacije prikazujemo na sliki 5.1. Pod robota je postavljeno testno polje. V zaboj smo poloˇzili peno z zarezami, v katere lahko postavljamo ˇsparglje.
To smo prekrili z zemljo. Ob polje smo postavili odlagalno posodo za ˇsparglje.
Sistemu smo dodali laserski skener za preprosto zaznavo ˇspargljev, ki je v le- vem zadnjem kotu. Laserski skener smo postavili povsem vodoravno. Ravnina skeniranja je bila nekaj centimetrov nad zemljo.
5.2 Delovanje sistema
Na sliki 5.1 smo prikazali postavitev aplikacije. Ocenjujemo, da sistem uspeˇsno deluje, ˇce uspeˇsno pobere vse ˇsparglje na polju in jih prenese v nabiralno po- sodo. ˇSpargelj mora odrezati in ne izpuliti. Ob pobiranju ne sme premakniti ali poˇskodovati drugih ˇspargljev.
Najprej smo preizkusili zaznavo rastlin. Nato smo delovanje zaznave upora- bili za preizkuˇsanje pobiranja. Delovanje smo preizkusili po celotnem delovnem obmoˇcju robota ter na ˇspargljih debeline od 5 mm do 15 mm. Preizkusili smo pobiranje rastlin, dolgih od 5 cm do 30 cm.
39
40 Aplikacija
Slika 5.1: Aplikacija za preizkus sistema za pobiranje ˇspargljev.
5.2.1 Zaznava
Zaznavo je program izvajal v dveh dimenzijah v vodoravni ravnini. Na sliki 5.2 prikazujemo tloris aplikacije. Na sliki 5.2b prikazujemo podatke laserskega skena.
Na sliki vidimo stene prostora, nabiralno posodo in ˇspargelj.
Na sliki 5.2a prikazujemo postavitev koordinatnih sistemov. Rdeˇca barva oznaˇcuje os x, zelena os y. Globalni koordinatni sistem je postavljen na vrh- njo plast zemlje in oznaˇcen s ˇcrko G. Koordinatni sistem laserskega skenerja je postavljen v srediˇsˇce skenerja in oznaˇcen s ˇcrko S. Izmerjene toˇcke so podane v koordinatnem sistemu S. Primer izmerjenih toˇck v okolici ˇsparglja prikazujemo na sliki 5.3. Na sliki so z modro oznaˇcene toˇcke, za katere je program ocenil, da pripadajo ˇsparglju. Z zelenim kriˇzcem pa je oznaˇceno njihovo povpreˇcje. Temu reˇcemo zaznana lokacija ˇsparglja.
Lokacijo ˇsparglja v koordinatnem sistemu S smo transformirali v koordinatni sistem G. Transformacijo smo doloˇcili z meritvijo dveh toˇck. Toˇcki smo izmerili v koordinatnem sistemu S. Prviˇc smo ˇspargelj postavili v koordinatno izhodiˇsˇce
5.2 Delovanje sistema 41
(a) (b)
Slika 5.2: Tloris aplikacije. (a) Fotografija tlorisa aplikacije. Sliki smo dodatno programsko spremenili perspektivo. (b) Podatki laserskega skena v prikaznem oknu programa Rviz. Barve predstavljajo intenzitete signala zajetih toˇck, kar za nas ni pomembno.
Slika 5.3: Prikaz zaznave ˇsparglja v koordinatnem sistemu laserskega skenerja.
sistema G, drugiˇc v toˇcko 10 cm vzdolˇz osi x. Iz dobljenih toˇck smo izraˇcunali transformacijo med sistemoma.
Zaznavo smo sistemu dodali kot pomoˇzni korak za preizkuˇsanje pobiranja ˇspargljev. Zato njenega delovanja nismo temeljito preizkuˇsali ali vrednotili. Vse- eno podajamo kratek komentar, saj je preizkus uporabe laserskega skenerja re-
