馮亞麗,李 敏,張玉華

(漯河食品職業(yè)學(xué)院 信息工程系,河南 漯河 462300)

0 引言

云計算是基于互聯(lián)網(wǎng)的相關(guān)服務(wù)的增加、使用和交付模式,通常涉及通過互聯(lián)網(wǎng)來提供動態(tài)易擴展且虛擬化的資源。隨著云計算、 物聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術(shù)的發(fā)展,云平臺技術(shù)被應(yīng)用到各種領(lǐng)域。云平臺采用分布式存儲方式和并行計算,可以有效提高計算資源的利用率,通過資源的共享降低計算和存儲資源的成本。在采摘機器人自主作業(yè)的過程中,為了提高遠程監(jiān)測視頻采集和處理的效率、提高定位導(dǎo)航的效率和精度,可以將云平臺分布式技術(shù)引入到控制系統(tǒng)中,對于提高采摘機器人的自動化作業(yè)水平具有重要的意義。

1 基于云平臺和AGV控制的定位導(dǎo)航和遠程監(jiān)測系統(tǒng)

采摘機器人作業(yè)過程中屬于無人化作業(yè),其自主定位導(dǎo)航過程需要對大量的環(huán)境信息進行采集和識別,這就離不開實時監(jiān)控系統(tǒng)。實時監(jiān)測系統(tǒng)基于云平臺可以對海量的信息進行存儲,并進行實時處理,包括目標(biāo)的智能識別和追蹤,以實現(xiàn)采摘機器人的自主定位和導(dǎo)航,最終完成路徑的規(guī)劃。在視頻處理方面,云平臺技術(shù)可以實時進行轉(zhuǎn)碼,保證了低寬帶下的圖像質(zhì)量和傳輸?shù)膶崟r性,對于采摘機器人的遠程監(jiān)測具有重要的作用。

自動導(dǎo)引車(Automated Guided Vehicle)是一種使用在先進生產(chǎn)線的一種引導(dǎo)設(shè)備,如將其使用在采摘機器人引導(dǎo)設(shè)備上,可以有效提高采摘機器人的定位導(dǎo)航效率和精度。

為了提高采摘機器人的自動定位和導(dǎo)航效率,采用自動引導(dǎo)裝置AGV系統(tǒng)對采摘機器人的自主行走系統(tǒng)進行設(shè)計,如圖1所示。具體流程如下:首先,對采摘環(huán)境進行采集,采集過程采用前端攝像設(shè)備;然后,將視頻傳送到云平臺系統(tǒng)進行實時存儲和處理,將處理信息傳送給AGV調(diào)度控制器;AGV設(shè)備通過無線接入點收到控制信息后,執(zhí)行定位導(dǎo)航任務(wù)。

圖1 基于云平臺和AGV調(diào)度的自動引導(dǎo)車控制系統(tǒng)Fig.1 The Automatic Guided Vehicle Control System Based on Cloud Platform and AGV Scheduling。

2 基于云平臺分布式遠程監(jiān)控技術(shù)的采摘機器人AGV控制系統(tǒng)

為了實現(xiàn)采摘機器人的遠程監(jiān)控,前端視頻采集設(shè)備的設(shè)計非常重要,視頻采集設(shè)備按照功能和用途大致可以分為3種類型,包括模擬攝像機、RTSP協(xié)議的網(wǎng)絡(luò)攝像機及第三方平臺。為了實現(xiàn)不同采集設(shè)備接入系統(tǒng)的兼容性,在設(shè)計接入端口時應(yīng)該采取不同的措施,使前端方便接入本地平臺,實現(xiàn)前端采集設(shè)備的管理和控制,如圖2所示。

圖2 遠程監(jiān)控視頻采集模塊Fig.2 The Video Acquisition Module of Remote Monitoring。

采用不同的協(xié)議方式可以將3種不同的采集設(shè)備接入系統(tǒng),其中模擬攝像機和網(wǎng)絡(luò)攝像機均采用RTSP協(xié)議,其他第三方平臺采用SDK協(xié)議。視頻采集完成后需要對視頻進行處理,為了實現(xiàn)海量視頻數(shù)據(jù)的存儲,采用了基于云平臺的分布式計算和存儲服務(wù)器,并在Jobkeeper的綜合調(diào)度下完成視頻的實時處理,其基本框架結(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖3 基于云平臺的分布式存儲模塊Fig.3 The Distributed Storage Module Based on Cloud Platform。

基于云平臺的分布式模塊可以實現(xiàn)存儲服務(wù)器集群和處理服務(wù)器并行處理采集到的信息,視頻信息可以實時保存到存儲節(jié)點上,分布式服務(wù)器集群具有海量視頻數(shù)據(jù)的存儲能力,可以將采集和處理后的視頻進行長期保存,并輸出視頻。基于云平臺的分布式遠程系統(tǒng)輸出的視頻為RTSP視頻流,利用流媒體服務(wù)器對外提供服務(wù),其框架如圖4所示。

圖4 視頻數(shù)據(jù)輸出系統(tǒng)Fig.4 The Output System of Video Data。

圖4中,將采用流媒體分發(fā)系統(tǒng)可以對視頻進行輸出,輸出網(wǎng)絡(luò)一般分為兩種:一是專用網(wǎng)絡(luò);二是公共網(wǎng)絡(luò)。專用網(wǎng)絡(luò)包括PC客戶端、移動手機店和電視墻,對于PC機和電視墻,此類需求一般為高清碼流,因此可以采用專用的局域網(wǎng)來布設(shè)網(wǎng)絡(luò)。

云平臺邏輯架構(gòu)示意圖如圖5所示。圖5中,采摘機器人AGV系統(tǒng)采用基于云計算的模式,利用海量分布式JobKeeper云調(diào)度架構(gòu),以集群的形式共同對外服務(wù),最后將采集或者處理后的信息以流媒體的形式發(fā)放到應(yīng)用終端。

圖5 云平臺邏輯架構(gòu)示意圖Fig.5 The Logical Architecture Diagram of Cloud Platform。

1)資源層:資源層主要是由前端設(shè)備構(gòu)成,包括各種視頻采集設(shè)備,還包括采集得到的原始視頻數(shù)據(jù)信息等。

2)接入層:接入層主要是對視頻數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)進行整合,將不同的采集設(shè)備和視頻資源,按照統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)接入平臺。

3)數(shù)據(jù)存儲層:數(shù)據(jù)存儲層利用分布式存儲原理,可以提供海量的存儲空間,支持視頻的回放和處理。

4)數(shù)據(jù)處理層:數(shù)據(jù)處理層利用分布式計算原理,可以提供高效的視頻內(nèi)容識別、轉(zhuǎn)碼和壓縮處理等。

5)數(shù)據(jù)分發(fā):視頻數(shù)據(jù)處理完成后可以按照流媒體的形式進行分發(fā),以供客戶進行瀏覽和查閱,云平臺提供高并發(fā)訪問。

6)API層:提供API接口,支持各層次資源的相互訪問,提供業(yè)務(wù)技術(shù)支持和開發(fā)。

7)調(diào)度控制層:主要負(fù)責(zé)整個平臺的調(diào)度任務(wù),以實現(xiàn)各層次之間協(xié)同工作。

8)應(yīng)用層:應(yīng)用層為用戶提供可視化界面,可以方便地讓用戶進行視頻的瀏覽、查閱和識別等操作。

3 采摘機器人遠程監(jiān)測AGV控制系統(tǒng)測試

為了實現(xiàn)采摘機器人自動引導(dǎo)車的自主行走,最重要的是前端采集設(shè)備對采摘環(huán)境進行識別,以規(guī)劃自主行走路線,接入服務(wù)器中的視頻信息,按照功能的不同可以劃分為數(shù)據(jù)流和信息流,如圖6所示。

圖6 視頻采集系統(tǒng)框架圖Fig.6 The Framework of Video Acquisition System。

為了降低前端攝像機的負(fù)擔(dān),視頻流不會直接發(fā)送到流媒體服務(wù)器,而是先接入平臺,以方便不同的客戶對同一路流的訪問。通過采摘環(huán)境的采集和云平臺服務(wù)器的路線識別,采摘機器人自動引導(dǎo)AGV系統(tǒng)可以進行路徑規(guī)劃,從而實現(xiàn)自主行走,行走路線還可以在GIS地圖上實時顯示,遠程監(jiān)控系統(tǒng)根據(jù)采摘機器人的作業(yè)情況進行合理的調(diào)度。

AGV采摘機器人有引導(dǎo)車作為載體,在進行編隊和調(diào)度時,可以由引導(dǎo)車進行自主導(dǎo)航,遠程系統(tǒng)根據(jù)引導(dǎo)車設(shè)備的實時位置,進行合理的調(diào)度和規(guī)劃,如圖7所示。為了驗證遠程監(jiān)控系統(tǒng)和AGV控制系統(tǒng)對采摘機器人的作業(yè)效果的影響,并測試監(jiān)測和控制系統(tǒng)的可靠性,分別對監(jiān)測控制系統(tǒng)的通信誤差和控制精度進行了測算,并將使用和不適用監(jiān)測控制系統(tǒng)的作業(yè)情況進行了對比。通信誤差和控制精度的測試結(jié)果如表1所示。

圖7 AGV采摘機器人自動引導(dǎo)設(shè)備監(jiān)控調(diào)度系統(tǒng)Fig.7 The monitoring and dispatching system of AGV Picking robot automatic guidance equipment。

表1 通信誤差和控制精度統(tǒng)計結(jié)果Table 1 Statistical results of communication error and control accuracy。

通過多次測試的統(tǒng)計結(jié)果可以看出:采用遠程監(jiān)測和控制系統(tǒng)的通信誤差較低,最大誤差按丟包率計算不超過0.5%,采摘機器人自動引導(dǎo)車的導(dǎo)航精度在95%以上,滿足采摘機器人自動引導(dǎo)設(shè)備的設(shè)計需求。

表2為使用和不使用遠程監(jiān)測和AGV控制系統(tǒng)得到的采摘機器人定位導(dǎo)航效率的對比結(jié)果。由表2可以看出:采用遠程監(jiān)測和控制系統(tǒng)的采摘機器人導(dǎo)航效率較高,從而驗證了方案的可行性。

表2 定位導(dǎo)航效率對比Table 2 The efficiency comparison of location and navigation。

4 結(jié)論

為了提高采摘機器人自動定位導(dǎo)航效率和精度,提高遠程監(jiān)測視頻采集、處理和傳輸?shù)男?將云平臺分布式技術(shù)和AGV控制系統(tǒng)引入到了采摘機器人的設(shè)計上,通過提高視頻的轉(zhuǎn)碼、識別效率,有效提高了監(jiān)測和控制系統(tǒng)的效率,解決了流媒體服務(wù)器負(fù)載過重、容災(zāi)能力弱及擴展能力弱等缺點。對系統(tǒng)的通信誤差和控制精度進行了測試,結(jié)果表明:系統(tǒng)的通信誤差較小,控制精度較高,可以滿足采摘機器人遠程系統(tǒng)的設(shè)計需求。最后,對定位導(dǎo)航效率進行了測試,結(jié)果表明:基于云平臺分布式技術(shù)的AGV控制系統(tǒng)定位導(dǎo)航效率較高,對于采摘機器人自動控制系統(tǒng)的設(shè)計具有重要的作用。