应用于苹果采摘机器人 刘兆祥，刘冈，乔军摘要：为获得苹果的深度信息，实现苹果采摘机器人对苹果的三维定位，研制了一种基于主动三角测量原理的激光距离传感器．该传感器在信号接收单元增加了窄带通干涉滤光片，削弱了太阳光的影响；系统采用同步检波的信号采集方法有效地抑制了外界干扰，实现了距离的精确测量．试验结果表明这种传感器可以在近距离范围获得苹果的深度信息，而且不受环境影响，在150—800 mm距离范围内，最大距离偏差不超过13 mm．关键词：距离传感器；激光；三角测量；调制；检波 在果实采摘过程中获得果实的深度信息是对果实进行三维定位的关键，果实的定位精度对最终的采摘效率和采摘质量有着决定性的影响．传统的双目立体视觉技术可以获得果实的深度信息，不过由于立体匹配实现起来比较困难，而且容易受到外界环境的影响，使得定位精度受到限制三维视觉传感器也可以获得果实的深度信息，精度也较高，但是这种传感器速度较慢而且成本较高．除此之外，采用单个摄像机加距离传感器的视觉系统也可以实现果实三维定位，利用摄像机获取果实的二维坐标，利用距离传感器获取果实的深度信息．和上述的两种方法相比，此方法在获得果实深度信息时既可以省去双目立体视觉复杂的立体匹配过程，又可以提高速度，同时受环境影响小，而且成本相对较低，其中距离传感器的精度对视觉系统三维定位的精度尤为关键．文献[8]在草莓采摘机器人中采用了CCD彩色摄像和红外接近开关的视觉系统，由于这种红外接近开关利用反射光的强度来判断距离，所以反射强度容易受到探测物体的颜色和表面形状干扰，导致定位误差较大．文献[9]在估计柑橘产量时采用了摄像机加超声波传感器的视觉系统，利用超声波传感器得到的距离信息来推算果实的尺寸，不过由于超声波传感器方向性较差等原因，结果存在一定的误差．此外，工业中使用的激光测距仪虽然已经发展得比较成熟，但是很难直接应用在果实采摘机器人中，这是由于：①工业中使用的激光测距仪一般基于飞行时间法、调幅相移法和三角法，基于前两种测量方法的测距仪多适用于中远距离测量，虽然测量结果受环境影响小，但是由于实现起来比较复杂，导致价格较为昂贵【l0l，不符合农业采摘机器人低成本的要求；②基于三角法的测距仪虽然成本较低，但是其应用环境为结构化的工业环境，在复杂的非结构的农业环境中，由于光强变化剧烈，其测测量结果受环境影响较大．所以文中设计开发一种基于主动三角测量原理的激光距离传感器，结合CMOS摄像机，构建苹果采摘机器人的低成本视觉系统，为苹果采摘机器人的开发提供技术支持．1总体结构设计它包括激光发射器、信号接收单元、信号采集与控制单元、Rs一232输出线、电源以及外壳．激光发射器选择苹果反射率较高的红外激光器，几何尺寸为45 mm×4,18 mm(长×直径)，波长为830 nm，功率为30 mw，光斑直径为5 mm．信号接收单元采用铝制密封结构，可以消除部分背景光对传感器的影响，其内部包括凸透镜、滤光片和PSD传感器(posi—tion sensitive detector)，凸透镜直径为15 mm，焦距为20 mm，滤光片采用特征波长为830 nm的带通干涉滤光片，全带宽为200 nm，可以滤除大部分背景光，PSD传感器的光敏面为1．3 mill×15 mm，位置分辨能力为6斗m，光谱响应范围为380—1 100 nln．信号采集与控制单元主要包括CPU、激光驱动电路、接收信号调理电路以及A／D转换器等。
传感器采用5 V的蓄电池提供电源，其外壳采用铝制结构，其他部分通过螺丝连接固定在外壳上，并通过信号采集与控制单元引出一条RS一232连接线，用于实时传输测量结果．2激光距离传感器 由于激光三角法适用于近距离测量，而且实现相对简单，所以文中采用三角法测量方案，图2给出了激光距离传感器的工作原理． 激光发射器发射的激光经物体漫反射后，通过凸透镜和滤光片聚焦在PSD表面，根据横向光电效应可知： 式中，如分别为A，8两端输出的电流；L为PSD光敏面长度的一半；z为光斑中心到PSD光敏面中心的距离．根据相似三角形可得： 式中，为凸透镜的焦距；日为透镜与激光器的距离；D为物体到传感器的距离．因此可以得到物体的距离： 4试验与分析为检验传感器可靠性和稳定性，利用开发的激光距离传感器分别在多云(阴天)以及晴朗(阳光较强烈)的室外环境下进行了茉莉斯苹果的测距试验．在每次试验过程中，将茉莉斯苹果同定在激光距离传感器正前方，在150—800 him的距离范围内，每隔50 mm作为一个测量点，每个点测量100次，测量结果通过RS一232总线输出到笔记本中．试验取测量结果的平均值、测量结果与实际距离的极差以及测昔结果的标准偏差作为评价指标来进行统计分析，平均值和极差可从整体上反映距离测量的精度和可靠性，标准偏差可反映距离测量的稳定性．图4为两种光照强度状况下的各测量点处测量结果的平均值．可以发现，两种状况下的测量结果与实际距离均呈良好的线性关系，两条拟合直线基本重合，相关系数砰均接近于1，测量结果并不随天气光照强度的变化而呈明显变化．图5为两种光照强度状况下的各测量点处测量结果与实际距离的极差．可以发现，极差并不随着天气光照强度状况的变化而呈明显变化，而且两种光照强度状况下的极差均不超过13 mm．图6为两种光照强度状况下的各测量点处测量结果的标准偏差．可以发现，同极差一样，标准偏差并不随着天气光照强度的变化而呈明显变化，且两种光照强度状况下的标准偏差均不超过2．4 mm，激光距离传感器的输出信号比较平稳，稳定在平均值附近，波动较小．该传感器可以有效地消除背景光和暗电流所造成的误差，具备较高定位精度．5 结论 在开发苹果采摘机器人过程中，为获得苹果的深度信息，文中研制了一种激光距离传感器．通过对试验结果的分析可知，该激光距离传感器在不同光照强度下信号输出稳定，可以有效地消除背景光和暗电流所造成的误差，在150～800 mm距离范围内，最大距离偏差13 mm．通常情况下，该精度能够满足实际采摘操作的要求．此传感器成本较低，体积较小，精度高，抗干扰能力强，可以尝试应用于其他采摘机器人中．但是由于采摘机器人的工作环境比较复杂，在未来的研究中需要利用该传感器结合CMOS摄像机做更深入的研究，以便为采摘机器人提供更准确的果实三维位置信息．。