一种养猪场用巡检机器人、机器人系统及系统的工作方法与流程

1.本发明属于智能养殖机器技术领域，具体涉及一种养猪场用巡检机器人、机器人系统及系统的工作方法。


背景技术：

2.猪肉是人们日常生活必不可少的消费品和营养品，其产量和品质与人民的健康生活息息相关，随着人民生活水平的不断提高，猪肉类食品的卫生和安全等问题已成为人民群众关注的焦点，其中，保障猪肉类食品质量的关键在于养殖阶段。
3.在传统的生猪养殖场中，大多采用传统的人工巡检方法对猪舍环境参数进行检测与调控，以及对猪只异常行为进行观察，由于人的时间精力限制很容易忽视养殖过程中一些异常环境参数和异常行为表现，且存在劳动强度大、工作效率低、巡视有效性比较差等缺陷。其中，猪只的发病往往只能根据猪只的外在表现来判断，例如食欲不振、腹泻、发烧等问题通过养殖人员观察，发现问题时才进行就医，但往往在发现之时猪只已经病得较为严重，治疗成本较高。此外，对于现场猪只的盘点，现有的方法主要是通过人工盘点，人工成本较高且出错率高。


技术实现要素：

4.本发明的目的是提供一种养猪场用巡检机器人、机器人系统及系统的工作方法，用于解决现有技术中存在的至少一个技术问题。
5.为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
6.第一方面，本发明提供一种养猪场用巡检机器人，包括运动装置以及与所述运动装置连接的设备舱；
7.所述运动装置包括底板，所述底板上设有读卡模组以及两个对称设置的运动模组，两个所述运动模组之间设有预设间距，每一所述运动模组包括电机固定板，所述电机固定板上安装有电机、主动轮、从动轮以及缓冲模组，所述电机与所述主动轮传动连接；
8.所述设备舱包括设备舱外壳，所述设备舱外壳与所述底板连接于所述运动模组的相反侧，所述设备舱外壳内设有供电电源、控制主板、驱动器和多个猪只数据采集模块，所述供电电源分别与所述电机、所述控制主板、所述驱动器和多个所述猪只数据采集模块电连接，所述控制主板分别与所述读卡模组、所述驱动器以及多个所述猪只数据采集模块电连接，所述驱动器与所述电机电连接。
9.在一种可能的设计中，还包括充电舱，所述充电舱包括充电舱底座，所述充电舱底座上设有充电舱外壳，所述充电舱外壳内设有无线充电模组发送端，所述设备舱外壳内还设有无线充电模组接收端，所述无线充电模组接收端与所述无线充电模组发送端连接。
10.在一种可能的设计中，所述缓冲模组包括多个间隔设于所述电机固定板上的缓冲机构，每一所述缓冲机构包括导向轴，所述导向轴一端穿设于所述电机固定板上，并在端部设有止回片，所述导向轴另一端设有凸起，所述凸起上安装有导向轮，所述导向轴上套设有
弹性缓冲件，所述弹性缓冲件抵接在所述电机固定板和所述凸起之间。
11.在一种可能的设计中，所述猪只数据采集模块包括心跳雷达、鱼眼摄像头，体尺摄像头和热成像摄像头；所述心跳雷达用于采集猪只的心跳数据，并发送至所述控制主板；所述鱼眼摄像头用于采集猪只的图像数据，并发送至所述控制主板；所述体尺摄像头用于采集猪只的点云数据，并发送至所述控制主板；所述热成像摄像头用于采集猪只的体温数据，并发送至所述控制主板。
12.在一种可能的设计中，所述设备舱外壳上还设有分别与所述控制主板电连接的防撞开关、电源开关、状态指示灯和升级接口。
13.第二方面，本发明提供一种养猪场用巡检机器人系统，包括云服务器以及如第一方面其中一种可能的设计中所述的养猪场用巡检机器人，所述云服务器与所述控制主板通信连接，用于接收所述猪只数据采集模块采集的猪只数据，并基于对所述猪只数据的分析处理实现猪只状态的监测。
14.第三方面，本发明提供一种如第二方面所述系统的工作方法，包括：
15.巡检机器人电源启动，控制主板控制运动模组在猪场巡检轨道上行走，同时，所述控制主板控制猪只数据采集模块进行猪只数据采集；
16.所述猪只数据采集模块将所述猪只数据通过所述控制主板发送至云服务器；
17.所述云服务器接收所述猪只数据，并基于对所述猪只数据的分析处理实现猪只状态的监测。
18.在一种可能的设计中，所述猪只数据采集模块包括心跳雷达，所述云服务器对猪只心跳数据的分析处理方法包括：
19.将当前猪只心跳数据与标准心跳数据进行比对，若当前心跳数据与标准心跳数据的差值大于阈值，则认为猪只心跳存在异常，则进行异常报警。
20.在一种可能的设计中，所述猪只数据采集模块包括鱼眼摄像头，所述云服务器对猪只图像数据的分析处理方法包括：
21.将猪只图像数据输入到基于实例分割的mask r-cnn目标检测模型中；
22.所述mask r-cnn目标检测模型通过卷积神经网络cnn对所述猪只图像数据中进行特征提取，通过区域候选网络rpn输出预设数量猪只的候选区域，并通过非最大抑制法nms过滤掉高于预设重叠值的候选区域，最终输出兴趣域roi；
23.通过全连接层网络输出所述兴趣域roi的类别和边界框，并通过卷积神经网络cnn生成猪只的mask图像；
24.对所述mask图像中标记的猪只进行计数，实现猪只数量盘点。
25.在一种可能的设计中，所述猪只数据采集模块包括体尺摄像头，所述云服务器对猪只点云数据的分析处理方法包括：
26.从猪只点云数据中提取得到母猪背膘值bb的相关参数，其中，所述相关参数包括母猪体重w、猪体总面积a、母猪最末根肋骨的水平离地高度fd和垂直于猪体脊椎背的中线到猪体最外侧轮廓线之间的距离dd；
27.将所述相关参数输入到基于逻辑回归的背膘值bb算法模型中，计算得到母猪的背膘值，计算公式如下：
28.bb＝(x
×y×
z)[(dd
×
m fd
×
m w
×
m a
×
m) t]；
[0029]
其中，x，y和z表示不同的推演参数，m表示母猪的妊娠天数，t表示母猪的怀孕胎数。
[0030]
有益效果：
[0031]
1.本发明第一方面中的养猪场用巡检机器人，通过设置运动装置以及运动装置连接的设备舱，则在控制主板控制运动模组行走进行巡检的过程中，多个猪只数据采集模块同时进行猪只数据采集，从而实现了养猪场猪只饲养情况的自动巡检，克服了传统人工巡检的低效率问题，且提高了猪只数据采集的准确性。
[0032]
2.本发明第二方面中的养猪场用巡检机器人系统，通过将巡检机器人中的控制主板与云服务器通信连接，从而使得云服务器接收猪只数据采集模块采集的猪只数据，并基于对猪只数据的分析处理实现猪只状态的自动监测，大大提高了生猪饲养的效率，降低了人工成本。
[0033]
3.本发明第三方面中的养猪场用巡检机器人方法，通过云服务器中布置的算法模型对不同猪只数据采集模块采集的猪只数据进行分析计算，自动得到猪只状态监测结果，大大提高了生猪饲养的效率，降低了人工成本。
附图说明
[0034]
图1为本实施例中的养猪场用巡检机器人的立体结构示意图；
[0035]
图2为本实施例中的运动装置的立体结构示意图；
[0036]
图3为本实施例中的运动装置的俯视图；
[0037]
图4为本实施例中的主动轮结构的剖面图；
[0038]
图5为本实施例中的从动轮结构的剖面图；
[0039]
图6为本实施例中的缓冲机构的剖面图；
[0040]
图7为本实施例中的巡检机器人在轨道上行走的示意图；
[0041]
图8为本实施例中的设备舱内部立体结构示意图；
[0042]
图9为本实施例中的设备舱的俯视图；
[0043]
图10为本实施例中的设备舱的仰视图；
[0044]
图11为本实施例中的充电舱的剖面图；
[0045]
图12为本实施例中的养猪场用巡检机器人系统的结构框图；
[0046]
图13为本实施例中的养猪场用巡检机器人系统的工作方法的流程图。
[0047]
1-运动装置；11-底板；12-读卡模组；13-运动模组；131-电机固定板；132-电机；133-主动轮；1331-主动轮本体；1332-紧固件；134-从动轮；1341-菱形轴承；1342-从动轮本体；1343-从动轴；135-缓冲模组；1351-导向轴；1352-止回片；1353-凸起；1354-导向轮；1355-弹性缓冲件；2-设备舱；21-设备舱外壳；22-供电电源；23-控制主板；24-驱动器；251-心跳雷达；252-鱼眼摄像头；253-体尺摄像头；254-热成像摄像头；26-防撞开关；27-电源开关；28-状态指示灯；29-升级接口；291-无线充电模组接收端；3-充电舱；31-充电舱底座；32-充电舱外壳；33-无线充电模组发送端；4-端子排；5-库仑计；6-降压模块。
具体实施方式
[0048]
为使本说明书实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本说明书实
施例中的附图，对本说明书实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本说明书一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0049]
实施例一
[0050]
如图1-图11所示，第一方面，本发明提供一种养猪场用巡检机器人，包括运动装置1以及与所述运动装置1连接的设备舱2；
[0051]
所述运动装置1包括底板11，所述底板11上设有读卡模组12以及两个对称设置的运动模组13，两个所述运动模组13之间设有预设间距，每一所述运动模组13包括电机固定板131，所述电机固定板131上安装有电机132、主动轮133、从动轮134以及缓冲模组135，所述电机132与所述主动轮133传动连接，其中，两个电机132的同向转动；
[0052]
所述设备舱2包括设备舱外壳21，所述设备舱外壳21与所述底板11连接于所述运动模组13的相反侧，所述设备舱外壳21内设有供电电源22、控制主板23、驱动器24和多个猪只数据采集模块，所述供电电源22分别与所述电机132、所述控制主板23、所述驱动器24和多个所述猪只数据采集模块电连接，从而为各个机构提供电源；所述控制主板23分别与所述读卡模组12、所述驱动器24以及多个所述猪只数据采集模块电连接，所述驱动器24与所述电机132电连接，所述驱动器24与所述电机132电连接，所述控制主板23是整个机器人的控制中心，具有储存数据、控制机器人内所有部件运作的作用，所述驱动器24用于接收控制主板23发出的控制信号，并转换成电机132的方向信号和脉冲。
[0053]
如图4所示，在一种具体的实施方式中，所述主动轮133包括主动轮本体1331和适配的紧固件1332，优选的，所述紧固件1332为螺钉螺栓；具体的，两个电机132设置在巡检机器人行进方向的前端，并通过螺钉分别规定在两个电机固定板131上，两个主动轮133分别通过机米螺丝锁紧在电机132的传输主轴上，从而在电机132接收到控制主板23的控制信号进行转动时，带动主动轮133进行转动。
[0054]
如图5所示，在一种具体的实施方式中，两个从动轮134分别设置在电机固定板131的后端，每一从动轮134包括菱形轴承1341和从动轮本体1342，所述菱形轴承1341设有轴孔，所述从动轮本体1342设有从动轴1343，所述从动轴1343依次穿过所述电机固定板131和所述轴孔与所述菱形轴承1341连接；在电机固定板131上安装从动轮134的位置，预先用螺钉将菱形轴承1341固定在电机固定板131上，并将已经和螺钉紧固好的从动轴1343插入轴承轴孔，再利用轴承上的机米螺丝锁紧从动轴1343，实现从动轮134的固定。从而在主动轮133在猪场巡检轨道上行走时，也带动从动轮134进行行走。
[0055]
如图6所示，在一种具体的实施方式中，所述缓冲模组135包括多个间隔设于所述电机固定板131上的缓冲机构，优选的，在每个电机固定板131上分别设置有3个缓冲机构，且3个缓冲机构的安装位置基本位于电机固定板131前端、中部和后端，每一所述缓冲机构包括导向轴1351，所述导向轴1351一端穿设于所述电机固定板131上，并在端部设有止回片1352，所述导向轴1351另一端设有凸起1353，所述凸起1353上安装有导向轮1354，所述导向轴1351上套设有弹性缓冲件1355，优选的，所述弹性缓冲件1355为弹簧，所述弹性缓冲件1355抵接在所述电机固定板131和所述凸起1353之间。
[0056]
如图7所示，其中，需要说明的是，在机器人行进过程中，存在直线和弯道行走等状
况。其中，当机器人在轨道上进行直线运动时，由于弹簧处于压缩状态，可以提供一定的弹力，从而对机器人行进过程中产生的左右晃动进行缓冲，保证机器人沿直线平稳行走，例如：当机器人在直线行走时出现向右偏离轨道的状况，则右侧的多个弹簧被压缩，可提供向左的弹性力，从而可抵消机器人向右的牵引力，让机器人保持直线行走。此外，在经过弯道时，以前进状态为例，机器人本身的运动为直线运动，此时需要将其转化为曲线运动。具体的，如图中所示，
①
表示刚进入弯道时的行进状态，
②
表示进入弯道中部后的状态，
③
表示驶出弯道时的状态。其中，如图中
①
所示，在刚驶入弯道时，位于左上角的缓冲机构的弹簧被有弧度的弯轨所压缩，导向轴1351向左侧运动且导向轮1354贴紧轨道，电机132产生向前的驱动力作用于导向轮1354之上，导向轮1354紧贴有弧度的弯轨运动，由于导向轮1354与轨道为滚动摩擦，故整个机器人设备不会开死，此时整个机体开始缓慢的左转弯，但若不采用缓冲机构进行导向，则主动轮133会沿着直线运动，最终机器人卡死于轨道之上。其中，如图中
②
所示，在进入弯道45度时，位于左侧前端和后端的缓冲机构，以及位于右侧中部的缓冲机构上的弹簧均被压缩，主动轮133及从动轮134均在轨道之上，整个机器人较好的贴合了轨道，并未出现卡死现象，机器人可继续向前运动。而机器人驶出轨道时的原理与
②
所述基本一致，此处不再赘述。
[0057]
如图10所示，在一种具体的实施方式中，所述猪只数据采集模块包括心跳雷达251、鱼眼摄像头252，体尺摄像头253和热成像摄像头254；所述心跳雷达251用于采集猪只的心跳数据，并发送至所述控制主板23；所述鱼眼摄像头252用于采集猪只的图像数据，并发送至所述控制主板23；所述体尺摄像头253用于采集猪只的点云数据，并发送至所述控制主板23；所述热成像摄像头254用于采集猪只的体温数据，并发送至所述控制主板23。
[0058]
优选的，所述设备舱外壳21上还设有分别与所述控制主板23电连接的防撞开关26、电源开关27、状态指示灯28和升级接口29，所述防撞开关26优选为2个，分别设置在设备舱外壳21位于机器人前进方向的相对两侧上，用于防止在所述读卡模组12读取不到停止点位信息时，在到达轨道末端后撞上轨道上的限位片，而电机132还在持续运转导致电机132烧毁，同时可以防止所述读卡模组12读取不到充电点位信息时，在到达充电位置时撞上充电点上的限位片，而电机132还在持续运转导致电机132烧毁；所述电源开关27用于控制机器人的开关机；所述状态指示灯28通过不同显色显示机器人的状态；所述升级接口29用于对所述控制主板23内嵌入的软件程序进行更新升级，优选的，所述升级接口29为usb接口。
[0059]
优选的，所述设备舱外壳21内还设有端子排4、库仑计5和降压模块6，所述端子排4用于链接电源、库仑计5.降压模块6、驱动器24和无线充电模组接收端291；所述库仑计5用于监测电池的电量值；所述降压模块6，用于将电池输出的24v电压降低为12v，供给控制主板使用。
[0060]
如图11所示，所述巡检机器人还包括充电舱3，所述充电舱3包括充电舱底座31，所述充电舱底座31上设有充电舱外壳32，所述充电舱外壳32内设有无线充电模组发送端33，所述设备舱外壳21内还设有无线充电模组接收端291，所述无线充电模组接收端291与所述无线充电模组发送端33连接。具体的，当机器人到达充电点位时，所述无线充电模组发送端33将电力系统中的电能转化为磁能，并向所述无线充电模组接收端291定向发送。
[0061]
基于上述公开的内容，本实施例通过设置运动装置1以及运动装置1连接的设备舱2，则在控制主板23控制运动模组13行走进行巡检的过程中，多个猪只数据采集模块同时进
行猪只数据采集，从而实现了养猪场猪只饲养情况的自动巡检，克服了传统人工巡检的低效率问题，且提高了猪只数据采集的准确性。
[0062]
实施例二
[0063]
如图12所示，第二方面，本实施例提供一种养猪场用巡检机器人系统，包括云服务器以及如第一方面其中一种可能的设计中所述的养猪场用巡检机器人，所述云服务器与所述控制主板23通信连接，用于接收所述猪只数据采集模块采集的猪只数据，并基于对所述猪只数据的分析处理实现猪只状态的监测。
[0064]
基于上述公开的内容，本实施例通过将巡检机器人中的控制主板23与云服务器通信连接，从而使得云服务器接收猪只数据采集模块采集的猪只数据，并基于对猪只数据的分析处理实现猪只状态的自动监测，大大提高了生猪饲养的效率，降低了人工成本。
[0065]
实施例三
[0066]
第三方面，本实施例提供一种如第二方面所述系统的工作方法，包括但不限于由步骤s101～s103实现：
[0067]
步骤s101.巡检机器人电源启动，控制主板23控制运动模组13在猪场巡检轨道上行走，同时，所述控制主板23控制猪只数据采集模块进行猪只数据采集；
[0068]
其中，优选的，所述猪只数据采集模块包括心跳雷达251、鱼眼摄像头252、体尺摄像头253和热成像摄像头254。
[0069]
步骤s102.所述猪只数据采集模块将所述猪只数据通过所述控制主板23发送至云服务器；
[0070]
步骤s103.所述云服务器接收所述猪只数据，并基于对所述猪只数据的分析处理实现猪只状态的监测。
[0071]
在一种具体的实施方式中，所述猪只数据采集模块包括心跳雷达251，所述云服务器对猪只心跳数据的分析处理方法包括：
[0072]
将当前猪只心跳数据与标准心跳数据进行比对，若当前心跳数据与标准心跳数据的差值大于阈值，则认为猪只心跳存在异常，则进行异常报警。
[0073]
其中，优选的，所述心跳雷达251在安装在机器人之前，会根据每一养猪场的环境进行调校，并根据猪场环境调整相关参数，以提高数据准确性。
[0074]
在一种具体的实施方式中，所述猪只数据采集模块包括鱼眼摄像头252，所述云服务器对猪只图像数据的分析处理方法包括：
[0075]
将猪只图像数据输入到基于实例分割的mask r-cnn(rich-convolutional neural networks，基于实例分割的卷积神经网络)目标检测模型中；
[0076]
所述mask r-cnn目标检测模型通过卷积神经网络cnn对所述猪只图像数据中进行特征提取，通过区域候选网络rpn输出预设数量猪只的候选区域，并通过非最大抑制法nms(non-max suppression)过滤掉高于预设重叠值的候选区域，最终输出兴趣域roi(region of interest align)；
[0077]
通过全连接层网络输出所述兴趣域roi的类别和边界框，并通过卷积神经网络cnn生成猪只的mask图像；
[0078]
其中，需要说明的是，相比传统检测边界框的物体检测方法faster r-cnn，由于mask r-cnn中使roialign等的结构，mask r-cnn在物体检测任务中可以得到更高的精度。
而在猪栏中，频繁出现猪重叠的现象。当两头猪高度重叠时，也很难通过两个边界框标注两头猪，检测边界框的物体检测算法不能很好的处理这种情况，因此采用实例分割方法，相对于传统的实例分割算法，mask r-cnn在高度重叠的物体识别中取得了很好的识别效果。
[0079]
对所述mask图像中标记的猪只进行计数，实现猪只数量盘点，实时掌握场内生产数据，提高生产效率。
[0080]
在一种具体的实施方式中，所述猪只数据采集模块包括体尺摄像头253，优选的，所述体尺摄像头253为3d结构光摄像头，所述云服务器对猪只点云数据的分析处理方法包括：
[0081]
从猪只点云数据中提取得到母猪背膘值bb的相关参数，其中，所述相关参数包括母猪体重w、猪体总面积a、母猪最末根肋骨的水平离地高度fd和垂直于猪体脊椎背的中线到猪体最外侧轮廓线之间的距离dd；
[0082]
将所述相关参数输入到基于逻辑回归的背膘值bb算法模型中，计算得到母猪的背膘值，计算公式如下：
[0083]
bb＝(x
×y×
z)[(dd
×
m fd
×
m w
×
m a
×
m) t]；
[0084]
其中，x，y和z表示不同的推演参数，m表示母猪的妊娠天数，t表示母猪的怀孕胎数。
[0085]
其中，需要说明的是，所述背膘值bb算法模型是预先通过机器学习训练得到的，具体的学习过程如下：
[0086]
在固定高度的情况下，先测得猪体最后一根肋骨处水平的离地高度fd，然后使用体尺摄像头253采集的3d点云数据测算出猪体总面积a，利用机器学习建立母猪背膘值bb的相关参数之间的复杂关系，具体是：先根据妊娠天数m对人工测量得到的背膘值bb与垂直于猪体脊椎背的中线到猪体最外侧轮廓线之间的距离dd的影响，建立如下关系：bb＝(x)
×
(dd
×
m)，其中，x表示第一推演参数；然后利用妊娠天数m对于总面积a与体重w的影响建立如下关系：w＝z
×
a，其中，z为第二推演参数；其次用妊娠天数m对于离地高度fd、体重w以及背膘值bb的影响，建立如下关系：w＝(y)
×
(bb
×
m fd
×
m)，其中，y表示第三推演参数；最后，利用推导出的各个参数之间的关系与对背膘值影响程度大小获得相关系数，再进行逻辑回归，从而得到母猪背膘值算法模型的九三公式：bb＝(x
×y×
z)[(dd
×
m fd
×
m w
×
m a
×
m) t]。其中，需要注意的是，在测试过程中需要固定住母猪避免测量的误差导致数据推演失败。
[0087]
在建立算法模型后，通过机器人自带的体尺摄像头253采集猪只的点云数据，并将bb所需的参数分解出来，并进行运算，即可得出bb值。
[0088]
在一种具体的实施方式中，所述猪只数据采集模块包括热成像摄像头254，所述云服务器对猪只体温数据的分析处理方法包括：
[0089]
当体温高于正常值时，例如高于猪只正常体温39.5度时，判断存在体温异常；或者，将生猪体温与最近5天平均体温进行对比，当体温高于最近5天平均体温阈值时，例如高于平均体温2度时，判断存在体温异常，从而实时显示猪只的健康状况，实现对猪只健康的及时管理，降低猪只死亡率，提升猪场效益。
[0090]
基于上述公开的内容，本实施例通过云服务器中布置的算法模型对不同猪只数据采集模块采集的猪只数据进行分析计算，自动得到猪只状态监测结果，大大提高了生猪饲
养的效率，降低了人工成本。
[0091]
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。