摘要

本團隊設(shè)計了一種基于Robei EDA工具的自動化倉儲貨物分揀機器人。利用FPGA進行HSV色彩空間變換實現(xiàn)對多貨物的形心定位與追蹤，配合多自由度逆運動學(xué)分解算法控制機械臂，大幅提高分揀效率。同時利用多傳感器融合算法，使分揀機器人可以實現(xiàn)貨物條形碼識別；人體與工作異常檢測；負(fù)反饋補光等功能。利用自制的上位機系統(tǒng)可供工作人員實時遠(yuǎn)程監(jiān)控機器人工作情況。經(jīng)過系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計與整體調(diào)試，機器人可以滿足預(yù)期需求，且系統(tǒng)可重構(gòu)性以及算法可移植性強，通過改善可適應(yīng)不同的應(yīng)用環(huán)境與需求。

作品實拍

1 項目架構(gòu)

本項目設(shè)計的機器人主要由兩個部分組成，分別是圖像處理部分與運動控制部分，由于圖像與逆運動學(xué)分解均需要消耗較多的邏輯資源，同時為了模擬實際的工作環(huán)境，當(dāng)系統(tǒng)出現(xiàn)問題時可以便于排查解決，因此兩部分分別用一塊單獨的FPGA進行控制。圖像與控制部分之間通過藍牙進行無線數(shù)據(jù)傳輸，當(dāng)圖像處理完成后，將數(shù)據(jù)傳遞給控制部分，傳輸數(shù)據(jù)幀包含貨物顏色、坐標(biāo)信息，控制部分通過解析數(shù)據(jù)幀，來實現(xiàn)對機械臂的控制，完成貨物的分揀工作。同時系統(tǒng)也包含了較多的傳感器，利用自制的上位機可供工作人員實時監(jiān)控機器人工作情況，整體架構(gòu)設(shè)計如下圖所示。

圖像處理部分以及運動控制部分在Robei EDA中的頂層架構(gòu)如下圖所示。

2 算法介紹

2.1 RGB轉(zhuǎn)HSV算法

通常來說，記錄及顯示彩色圖像時，RGB是最常見的一種方案。但是RGB色彩空間注重顏色的合成而將顏色的屬性相混合，在圖像處理中，如果不均勻改變RGB，會改變亮度和飽和度，由此帶來的RGB比例改變甚至?xí)淖兩{(diào)，也就是受環(huán)境光強影響較大，容易由于圖像處理部分出錯以導(dǎo)致整個系統(tǒng)崩潰。而HSV(Hue, Saturation, Value)是一種比較直觀的顏色模型，它將顏色的亮度、色調(diào)和飽和度屬性分離，因此采用HSV顏色空間來實現(xiàn)顏色的檢測效果會更好。

實現(xiàn)轉(zhuǎn)換操作最重要的是除法運算，本實例調(diào)用了一個低延遲的移位減法除法器（延遲時間不到兩個像素時鐘）來實現(xiàn)高速除法，得到h、s的值。最后要注意保證h,s,v三個分量的延遲都一致。用Verilog實現(xiàn)RGB轉(zhuǎn)HSV的流程如下圖所示。

根據(jù)HSV空間基于區(qū)域特征也可以實現(xiàn)對多運動目標(biāo)中心的穩(wěn)定定位與追蹤，不需要調(diào)用RAM的IP核進行邊緣處理等操作，節(jié)約資源。

2.2 逆運動學(xué)分解算法

在得到了貨物坐標(biāo)后，下一步就是如何控制機械臂對相應(yīng)坐標(biāo)的貨物進行抓取了。由最終計算結(jié)果可知，實現(xiàn)開平方函數(shù)、反正切函數(shù)、反正弦函數(shù)和反余弦函數(shù)再結(jié)合除法器模塊即可實現(xiàn)機械臂根據(jù)色塊形心坐標(biāo)抓取色塊。所以后面主要對這兩個函數(shù)模塊進行介紹。

2.2.1 反三角函數(shù)——基于CORDIC算法的迭代位移算法

CORDIC算法的幾何原理為在XOY坐標(biāo)系中點P1繞原點旋轉(zhuǎn)θ后得到點P2。

在XOY坐標(biāo)系中點P1(x1, y1)繞原點旋轉(zhuǎn)后得到點P2(x2, y2)，則P1和P2兩點的坐標(biāo)關(guān)系為：

利用該算法進行迭代時，最終的迭代公式為：

設(shè)置迭代次數(shù)為16，人為設(shè)置x0=Πcosθi，y0=0，然后根據(jù)角度θ即可得到cosθ=x16，sinθ=y16，arctanθ=z16。此時已實現(xiàn)反正切函數(shù)，再逐次逼近即可得到反正弦、反余弦函數(shù)。經(jīng)過16級迭代，結(jié)果已與真實值非常接近。由此已經(jīng)可以得到反正切值，為了實現(xiàn)輸入正弦值輸出對應(yīng)反正弦值，在0到90°的范圍內(nèi)由低到高遍歷角度計算其正弦值，當(dāng)其正弦值增大至大于等于輸入正弦值時，取此時的角度為反正弦值。同理可以實現(xiàn)輸入余弦值輸出對應(yīng)反余弦值。實驗測試結(jié)果如下：

2.2.2 開平方函數(shù)——逐次逼近算法

首先數(shù)據(jù)輸入data[7:0]，接著設(shè)置實驗值D_z[3:0]和確定值D_q[3:0]，然后按照從高往低的順序，依次將每一位置1，再將實驗值平方后與輸入數(shù)據(jù)比較，若實驗值的平方大于輸入值，則此位為0，反之此位為1，以此迭代到最后一位。這是一種比較常見的算法，簡單好用。

3 總結(jié)與感悟

通過第五屆全國大學(xué)生集成電路創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽Robei杯，我們團隊每個人都學(xué)到了非常多。在項目初期，我們對Robei杯進行了調(diào)研，了解到Robei EDA工具是一種全新的面向?qū)ο蟮目梢暬酒O(shè)計軟件，可以支持基于Verilog語言的集成電路前端設(shè)計與仿真。在以前我們使用的FPGA開發(fā)軟件大多都是Quartus和Vivado，國產(chǎn)EDA軟件少之又少，而且從來沒有接觸過國產(chǎn)相關(guān)的EDA軟件。Robei EDA軟件令我們眼前一亮，非常直觀的UI界面很吸引我們。在FPGA這種非常注重層次架構(gòu)設(shè)計的領(lǐng)域，直觀的模塊設(shè)計、連線對開發(fā)的幫助非常大，其次是在當(dāng)今數(shù)字IC設(shè)計EDA軟件被國外壟斷的情況下，國產(chǎn)Robei EDA軟件的出現(xiàn)，為中國數(shù)字IC設(shè)計貢獻出了非常大的一份力，我們非常的敬佩，因此毅然決定選擇Robei杯。

項目進行的過程中遇到過不少問題，在項目初期的時侯FIFO模塊始終無法正常運行，最后我們通過使用Robei中的仿真功能，對讀寫時序一點點地進行查看，一點點地解決時序錯誤的問題，最后終于實現(xiàn)利用FIFO對SDRAM進行讀寫的功能。在此之后我們也深刻認(rèn)識到Robei杯賽是非常注重底層協(xié)議開發(fā)的。（畢竟用不了IP核）

中后期階段，為了進一步優(yōu)化系統(tǒng)，提高作品的水平，我們?nèi)パ芯苛藱C械臂的逆運動學(xué)，希望可以做到能讓機械臂對任意位置的貨物進行抓取。開發(fā)過程非常的艱辛，因為傳統(tǒng)的逆運動學(xué)分析需要進行大量的浮點運算，多使用嵌入式設(shè)備進行，基本很難查到使用FPGA進行逆運動學(xué)分解控制機械臂的資料，所以我們通過分析傳統(tǒng)逆運動學(xué)分析的C語言代碼，一步一步利用Verilog語言進行編寫，并利用Robei EDA的仿真功能對每一步轉(zhuǎn)換出的數(shù)據(jù)進行分析，自己編寫并調(diào)用了很多三角運算與除法運算模塊，最后終于實現(xiàn)逆運動學(xué)分解算法，使機械臂可以抓取范圍內(nèi)任意坐標(biāo)的貨物。

最后非常感謝小組的每個成員，為了完成這次比賽大家都花了非常多的時間與心血，當(dāng)看到整個系統(tǒng)能按照預(yù)期運轉(zhuǎn)，我們真的都非常欣慰。這是一次難忘的經(jīng)歷，感謝Robei，感謝指導(dǎo)老師，也感謝每一個為之付出過努力的成員們，受益頗多！

寫給想要參加下一年Robei杯的同學(xué)

Robei杯與其他的杯賽有個很大的區(qū)別，相信認(rèn)真審過題目的同學(xué)就會知道，他不允許使用任何的軟硬核，相當(dāng)于你的所有工作，都是必須要在Robei EDA上用純Verliog獨立編寫完成。這個規(guī)則說好也好，說不好也不好，看你如何去理解了。

禁用這些軟硬核，最實質(zhì)的感受是，開發(fā)變麻煩了，但是也非常鍛煉你的底層開發(fā)能力...涉及圖像處理的話，免不了要對DDR或者SDRAM進行讀寫，F(xiàn)IFO的IP核不能調(diào)用怎么辦？RAM的IP核不能調(diào)用怎么辦？PS端繞不過去怎么辦？只能自己想辦法，或者自己去寫。但是從另一個角度想，這種規(guī)則其實會限定一個比賽的上限，也就是能實現(xiàn)的功能是有天花板的，只要你能無限接近這個天花板，并且設(shè)計的機器人功能、前景足夠新穎，你的成績就一定不會差。加油！

審核編輯 ：李倩