草坪维护机器人设计与运动控制试验

针对城市内的小型复杂草坪环境,提升草坪维护工作的全面化及智能化水平,提出一种草坪维护机器人,设计其整体控制系统与平台结构,并采用模块化的方式实现草坪维护的功能。该平台采用后两轮差速式四轮底盘结构,具有更好的行驶灵活性。为实现机器人平台的精确控制,使其按照预期设定的指令行进,在对运动模型进行运动学分析的基础上,采用增量式PID控制算法实现速度闭环控制。对机器人平台设置直线行驶与旋转角度测试,测试结果显示机器人采用速度闭环控制方式在0.5 m/s的速度下直行3 m产生的平均竖直与水平误差均小于3 cm,在0.5 rad/s的旋转角速度下旋转45°、90°、180°角度平均误差均小于2°,验证了增量式PID控制算法的可行性。根据测试结果选定草坪维护机器人的具体行驶参数,为后续实现草坪的全自动维护工作提供了技术支持。

基于语义分割和融合算法的草坪杂草定位

【目的】探究基于多算法融合的草坪杂草精准定位算法,为草坪杂草的自动识别和清除机器人的除草作业提供技术支撑与理论依据。【方法】提出了一种基于语义分割的多算法融合的草坪定位算法。首先,通过PSPNet网络分割草坪和非草坪轮廓。其次,针对分割出来的非草坪轮廓提取感兴趣的区域,去除非杂草轮廓,保留杂草轮廓。然后,利用Zhang-Suen细化算法提取杂草轮廓骨架线,并获取骨架交叉点数量和坐标位置。最后,利用融合算法依据交叉点数量选择不同的定位策略,实现杂草根部的精准定位。【结果】融合算法定位的杂草坐标与真实杂草根部中心坐标的均方根误差为83.17像素,相比平均质心法减少了14%,相比最小外接圆减少了22%。换算到实际场景之下,融合算法定位的杂草坐标与真实杂草根部中心坐标的均方根误差为12.48 mm,误差在可接受的误差范围内。融合算法提高了杂草根部中心的定位精度,降低了杂草定位的误差。【结论】基于语义分割和融合算法的草坪杂草定位方法提高了杂草根部中心的定位精度,降低了单一方法的定位误差,可以为草坪杂草自动识别和除草作业提供技术支持。