基于物联网技术的智慧农业无线控制系统设计

　　摘 要: 农业领域的重点工作是收割，随着农业现代化技术的发展，追求安全、可靠、高效的农产物收割是智慧农业发展的重点。本文基于物联网技术，提出一种远程无线控制方法，解决水果的半自动采摘，提高每工时的生产效率。通过无线远程控制流动站上的机械臂在果园中漫游，农户可以使用固定有各种传感器的手套远程控制它，这些传感器可以将机械臂远程定位以收获水果。本文讨论了固定有各种传感器的手套的设计、4自由度机械臂和无线控制接口的设计，并对系统的设置以及实验室条件下的测试和评估进行了分析。

　　关键词:智慧农业;无线控制系统;机械臂;传感器

　　Abstract: The key work in the agricultural field is harvesting. With the development of agricultural modernization technology, the pursuit of safe, reliable and efficient harvesting of agricultural products is the focus of the development of smart agriculture. Based on the Internet of Things technology, this paper proposes a remote wireless control method to solve the semi-automatic fruit picking and improve the production efficiency per man-hour. By wirelessly controlling the robotic arm on the rover to roam the orchard. farmers can remotely control it using gloves fixed with various sensors, which can remotely locate the robotic arm to harvest fruit. This article discusses the design of gloves with various sensors fixed, the design of a 4-degrees-of-freedom robotic arm, and a wireless control interface, and analvzes the system setup and testing and evaluation under laboratory conditions.

　　Key words: smart agriculture, wireless control system, Robotic Arm; sensor

　　1 引言

　　农业收割作为智慧农业发展的一个重要领域，实现自动化运转是推进农业现代化进程的关键，利用农业机器人完成除草、收割、喷施肥料、播种等农业日常工作，代替了大量的劳动力，提升了农作物的生产效率。本文基于农业机器人应用实践，以水果收获为研究对象，通过配置有机械臂和摄像头的流动站佩戴固定各类传感器的手套，用户远程控制该流动站，完成水果的大产量收割。

　　农业机器人技术在很多方面需要分析及研究，利用部分研究成果采用无人感应和机械系统设计实现了自动农用车实现农业收获的自动精确收割。文献[1]中将自动农用车辆分为四类：制导，检测，行动和制图，同时该文献还讨论了行动小组下使用的各种传感器，包括LiDAR、测距激光传感器、人工视觉系统、测距声纳传感器等，并详细讨论了在地图上定位自动驾驶汽车的各种算法;文献[2]中介绍了使用多光谱特征的果园水果分割，详细介绍了如何将图像处理技术和算法应用于机器人农业监视任务的水果分割问题。当前用于农业细分的分类方法使用手工制作的基于应用程序的功能。相关研究结果证实结合特征学习算法和条件随机场来应用多光谱图像数据，可以为农业提供更优的服务。文献3]中提出了基于视觉的导航机器人的类似工作，作为农业机器人中无人驾驶车辆不可或缺的一部分。文献[4]中讨论了精准农业(Pr-

　　ecision Agriculture，PA)中按需滴水的杂草控制，其中除草剂的施用被控制为单个小滴，文中讨论了在用于杂草控制的此类机器人中控制液滴动力学的流体动力学和电子设计。文献[5]中讨论了用于修剪和水果收获应用的低成本机械臂。

　　2系统设计

　　2.1 手套控制单元

　　如图1所示为设计的手套原理架构图，由用户控制单元、机械臂收割单元组成。其中用户控制单元内置有加速度计、陀螺仪和弯曲传感器的手套，加速度计提供加速度和倾斜度，而陀螺仪提供角速度和方向。机械臂收割单元是固定手臂的流动站，通过嵌入传感器，并与微控制器单元(单片机，MCU)连接。手套中嵌入了三个加速度传感器，用于控制4个自由度臂的3个环节，通过两个柔性传感器来控制刀具心。

　　其中用户控制单元是控制信号发送端，机械臂收割单元是控制信号接收端。发射端模块包含所有传感器、蓝牙和MCU，均集成到可穿戴设备中，可穿戴设备将用户手臂的实时关节角度传输到机械臂。

　　2.2传感器设计

　　系统使用3个MPU6050 IMU(Inertial Measurement Unit，三轴加速度)传感器，每个传感器都具有集成在单个芯片上的3轴加速度计和3轴陀螺仪，使用PC串行接口。可穿戴设备的设计使其可以将IMU放置在用户的手臂、前臂和手上。挠曲传感器的平整电阻为25k欧姆，弯曲电阻为45k-125k，在本文的应用中，将挠性电阻器放置在手套的食指处以测量其弯曲量，柔性传感器的实现如图2所示为柔性传感器电路图[9]。

　　2.3蓝牙模块设计

　　Arduino Pro Mini MCU与可穿戴设备上存在的所有传感器通信，Arduino Pro Mini是基于ATmega328的微控制器板。使用1C通信协议访问IMU，并使用片上ADC采样来自弯曲传感器的输入。MCU使用IMU数据计算手臂不同部分之间的角度，并通过蓝牙模块HC-05将这些角度和挠曲传感器数据发送到机械臂。

　　3实验

　　3.1 实验设计

　　用于水果采摘的可穿戴手套具有固定的基座，整个机械臂都建立在该基座上。有三个带有四个伺服电机的铝通道，可在4.8-6V电压范围内工作，最大行程为199.5 度。该机械臂的设计类似于具有手臂、肩膀、肘部和腕部的关节的类人手臂。使用该机械臂可以实现总共四个自由度，其中三个是俯仰运动和侧倾运动，末端执行器可以被认为是一种附加的自由度，在这种情况下，末端执行器可以通过以所需的方式切割来闭合其爪子。

　　(1) 角度计算

　　MCU从每个IMU中获取6DOF数据。每个IMU的角度都是使用加速度计和陀螺仪数据来计算的，陀螺仪给出绕特定轴的角度的时间变化率，陀螺仪的当前角度(方向)的计算如下：

　　(2) 数据采集与传输

　　Arduino MCU使用I2C通信协议与IMU传感器通信。数据采集执行过程如下：a)每个IMU通过从睡眠状态唤醒来初始化;b)Arduino通过一次向单个IMU分别提供+5V电压来启用每个IMU;c)启动与所选IMU芯片的通信。MCU总共向传感器请求12个寄存器，分别对应6个自由度，采集完所有寄存器后，通信中断，MCU继续读取下一个传感器;d)对采集的数据进行操作之前，MCU重复此过程三次，以从3个IMU传感器中的每个采集数据。挠曲传感器的值映射到50到230的合适范围。计算完成后，将形成以下格式的字符串：，，，，Cend effecter-value>。字符串通过串行端口发送到蓝牙模块，蓝牙模块将字符串发送到接收器端的蓝牙模块。

　　(3)数据接收及解码

　　Arduino将通过存储从蓝牙模块获取的值来处理接收到的数据，直到第一个逗号的值都将被存储为肩角。读取的所有角度将存储在用逗号分隔的不同存储位置中，测试解码的角度的有效性，并且仅当每个角度在每个关节的指定范围MIN_VALUE到MAX_VALUE中时才有效。

　　3.2实验结果分析

　　系统测试设置包括一个4自由度机械臂，该机械臂带有轻质铝通道，其中一个用作固定链接，其余三个用作移动链接。切割器的末端执行器连接在最后一个链接上，在该测试设置中，该切割机将修剪保持在其范围内的细树枝。用户戴上带有传感器和MCU设置的手套，如图3所示，通过使用拇指和食指来模仿裁刀动作。

　　在所有用户执行不同的预定义手势(每个手势10次，共定义了4中手势，分别为G1、G2、G3、G4)的情况下，表1中列出了平均成功百分比。从表中可以看出，当用户全部执行10次手势时，G1的平均成功率均为99%，而G3和 G4均为98%。

　　对于每个手势，都会捕获手臂反应的视频并分析反应时间，端到端蓝牙发送和接收时间对于任何类型的手势都是恒定的。类似地，发射器、手套和接收器之间的蓝牙配对时间、机械臂也保持不变，可忽略延迟计算时间，延迟的变化仅取决于传感器响应手势的速度以及用户控制单元处将信号提供给MCU的速度，以及该MCU将这些信号转换为命令的速度。在机器人收割机一侧，当接收到命令时，它们必须由MCU解码，然后在每个自由度处将控制信号生成到相应的伺服电机。表2为用户手势的反应时间统计，四个不同用户对所有四个手势的反应时间在800到980ms的范围内，定时差为180ms.

　　4 结束语

　　随着农业机器人技术在所有发达国家带来农业领域的革命，本文介绍了机械臂的设计和实现，该机械臂可以使用固定有各种传感器的手套远程控制。将使用户能够在控制室而不是在现场控制手臂，并在实验室中进行的某些测试，包括成功/失败测试和反应时间测量测试，结果证明本文所设计的系统在远程控制性能方面较优。

　　参考文献 :

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　　[2]Calvin Hung，Juan Nieto，Zachary Taylor，et al.Orchard fruit segmentation using multi-spectral feature learningC//2013 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems.IEEE，2014.

　　[3]Sharifi M，Chen X Q.A novel vision based row guidance approach for navigation of agricultural mobile robots in orchardslCV/International Conference on Automation.IEEE，2015：251-255.

　　[4]Urdal F，Utstumo T，Jan Kâre Vatne，et al.Design and Control of Precision Drop-on-demand Herbicide Application in Agricultural RoboticsC//13th Intemational Conference on Control，Automation，Robotics and Vision，ICARCV.IEEE，2014.

　　[5]Megalingam R K，Vignesh N，Sivanantham V，et al.Low cost robotic arm design for pruning and fruit harvesting in developing nationsCJ//2016 10th Intemational Conference on Intelligent Systems and Control(IS-CO).IEEE，2016：1-5.

　　[6]王雪，智慧农业远程监控系统设计J.农业与技术，2019，39(8)：29-30，146.

　　[7]翟凌字，孙凯旋，基于云计算的智慧农业物联网云平台[J].软件，2020，41(1)：258-262.

　　[8]邱宇，王持，齐开悦，沈耀，李超，张成密，过敏意.智慧健康研究综述：从云端到边缘的系统J.计算机研究与发展，2020，57(1)：53-73.

　　[9]王雪·智慧农业远程监控系统设计J.农业与技术，2019，39(8):29-30,146.

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文章名称： 基于物联网技术的智慧农业无线控制系统设计

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