基于LabVIEW的智能厨房助手机器人.doc
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1、智能厨房助手机器人同济大学设计者:邵谣夏杨宇奥刘继超张瑜马千里指导教师:李梦如1、设计目的烹饪是每个家庭日常生活必不可少的一个环节,而前期的食材准备工作非常繁琐麻烦。首先食材的挑选与预处理耗费时间,并且在烹饪时人们有时很难腾出双手去拿下一步需要的东西,有时会因为同时准备许多道菜肴而手忙脚乱,这种情况让人们无暇享受烹饪的乐趣。一个智能的厨房助手可以承担人们处理食材的工作,通过语音指令,厨房助手机器人将自动识别并抓取用户指定的、在桌面上的食材,并放入相应的处理器中(切丝、切片等),通过处理器处理过的食材即可以用于人们进一步烹饪。整个过程全部自动化处理,用户只需发出语音指令,即可控制烹饪助手处理食材
2、,节省人们在厨房做饭时处理食材的时间,使得人们可以专注于烹饪菜肴,增加烹饪的乐趣。我们需要设计的是一个可以减轻烹饪者负担,并且易于操作,稳定可靠的厨房助手.它不只是替我们完成反复繁琐的动作,更是可以在指令下自主完成工作的,智能的机器人助手。2、工作原理2。1 机器人小车部分针对厨房助手机器人部分,我们采用上位机下位机编程模式进行编程。硬件方面包括一个架于桌面上且与电脑相连的 USB 摄像头、自主设计组装的机器人底盘、安装在机器人底盘四周的红外线传感器以及架于底盘上的机械手.厨房助手机器人的主体结构如下图所示:在机器人底盘的设计中,由于考虑到厨房桌面小果皮杂物及光滑度的问题,为了提高机器人的稳定
3、性,我们采用了四轮独立悬挂的设计,四轮分别使用一个减速器,避免了传统小车行驶过障碍时因车轮悬空导致无法稳定行驶的问题;同时我们使用了摩擦性好的软胎车轮,大大提高了行驶过程中的稳定性。同时,为了防止机器人从桌面跌落,在底盘的四角上安放了四个红外线传感器。这些传感器通过检查从桌面返回的红外线信号来判断传感器下面是否悬空,若某个传感器悬空则传回高电平信号至 myRIO 主控制器,由软件程序设定向相反方向行驶,从而避免机器人从桌面跌落。考虑到传感器信号的延时以及机器人行驶的惯性,将红外线传感器支架设计成“探出型,保证程序的响应可以避免机器人跌落.整个机器人底盘均由我们自己设计,结构紧凑,部件稳固,部分
4、连接件借助 3D 打印机打印成型,整体运行平稳,安全可靠.在底盘上装载了一个用于抓取食材的机械手,由 myRIO 控制器发送的PWM 波进行控制.机械臂的前端机械手采用“双闭合”设计形式,通过3D 打印制造,从而保证抓取食材的成功率.机械手设计图和实物如下图所示。在实际系统工作时,外置摄像头识别厨房助手机器人以及厨房桌面上的食材与食材处理器,以厨房助手机器人车身为原点建立坐标系,得到识别的食材与食材处理器在该坐标系下的二维坐标(X,Y)。USB摄像头实时返回桌面的图像数据,程序通过调用目标静态图像训练样本,通过颜色模式匹配的方式对动态的图像进行识别,当图像中某块区域与训练时保存的静态图片样本区
5、域匹配的分值大于设定的最小匹配分值,则该区域将被识别.在PC上位机中,基于图像识别并回传目标坐标值时,考虑到图像数据的误差及噪声,在传递数据时采用均值滤波方式对数据进行预处理。然后反馈电信号至myRIO控制器,传递到下位机进行路径规划判断。输入语音指令后,机器人通过识别用户发出的语音指令,判断下一步应该执行的动作(抓取特定食材或将食材放入食材处理器中).根据不同的动作,获得对应目标的二维坐标(X,Y),从而驱动机器人完成规定动作.小车底盘搭载myRIO控制器进行运动,车载的机械臂在myRIO的控制下对指定食材完成抓取。2。2食材处理器部分食材处理器部分,针对真实厨房场景中需要将食材处理成不同形
6、状这一特点,我们完全自主设计了可以将食材处理成 3 种不同形状的多功能食材处理器.食材处理器主控采用 Arduino 芯片,通过传感器判断是否有食材投入,自主进行包括压紧机构压紧食材、主轴旋转带动切削筒切削食材的动作,并最终自动将食材装入位于出口的盘中。食材处理器的主要运动有压紧机构的上下运动和切削主轴的转动.其中,压紧动作的实现是通过位于左右两侧的两个步进电机驱动丝杆转动,从而带动整个压紧机构进行上下运动。采用这种结构的优点是传动平稳、进给均匀,同时压紧力较大;主轴转动则是由普通的直流电机,通过同步带传动实现的.食材处理器的结构架采用 2020 铝型材切割制作,其余主要结构部件一律采用 3D
7、 打印技术自主打印完成。食材处理器装配模型如图:食材处理器采用开源平台控制器Arduino作为主控,采用红外线传感器检测是否有食材投入,之后驱动顶部电机,将食材压入切削结构的处理器中.同时切削结构处理器也由电机驱动,达到处理食材的效果.食材被处理完后,进入下方预置的容器中,供烹饪者下一步使用。2.3其他食材处理根据我们的设计目的,助手机器人可以配备烹饪者所需要的其他食材处理装置,如削皮、榨汁、打碎等,由于时间关系,其他可供配备的食材处理装置仍在设计中,还未产生实体。3、设计计算3。1机器人小车部分3。1。1 图像识别(1)Color Pattern Matching在图像识别方面,我们采用颜色
8、模式匹配(Color Pattern Matching) 的方式识别厨房助手机器人、食材以及食材处理器.首先采集目标静态图像作为样本,在采集得到的静态图像中的 ROI 兴趣区域中人为标定目标图像模板(机器人、食材以及食材处理器)并进行训练,将训练得到的结果保存。我们采用NI Vision Assistant 进行静态图像的采集与标定, 如图 3。1 所示3.1静态图像样本的采集与标定在Vision Assistant 视觉助手颜色模式匹配的 Template 选项卡中,可以对训练样本进行编辑,设置 Match offset 匹配偏移(X,Y)与 Sat. Threshold饱和度阈值。在 Se
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