果蔬采摘机械臂结构设计与性能测试

针对作业空间较小的大棚果蔬采摘环境，研制了串联式4自由度关节型果蔬采摘机械臂。采用SolidWorks建立了机械臂的3维模型，在拉格朗日法建立动力学分析模型的基础上，利用ANSYS和ADAMS分析软件，对机械臂进行静态结构分析和运动学、动力学仿真分析。静力学仿真结果表明，机械臂的最大应力为8.181 8 MPa，最大形变为0.000 329 11 m，结构设计合理，强度符合要求；运动学仿真结果表明，机械臂可以精确到达目标位置，运动过程平稳；动力学仿真结果表明，各关节的最大力矩均在安全合理的范围。为进一步验证设计的合理性，对研制的果蔬采摘机械臂进行了性能测试，结果表明机械臂定位精度最大误差±2.5 mm，平均误差±1.1 mm，带载能力3 kg，机械臂运动平稳，可以满足果蔬采摘作业要求。      

番茄采摘机器人机械臂避障路径规划

以关节型机械臂避开垂直茎秆或撑杆采摘番茄为研究对象,提出了一种基于构形空间的关节型机械臂避障路径规划方法.利用空间映射原理,将关节型机械臂工作空间的三维避障问题转换为平面R-R机械臂避开障碍圆的问题,用临界碰撞关节角建立C-障碍空间的映射计算模型,将工作空间的位置避障转换为构形空间连杆关节角的计算.以能量最优函数优选避障规划的关节终点角度,利用A*算法计算平面R-R机械臂的避障关节角路径,获得一系列表示空间连杆位置的相交竖直面,并在竖直面内进行其余关节角的规划.避障采摘番茄的试验表明,机械臂带动夹持器能成功绕过直线状障碍物,引导夹持器到达果实目标位置,证明对平面R-R机械臂的空间映射建模是正确的,验证了提出的避障路径规划方法是可行的,可以应用于番茄的自动收获.     

六自由度采摘机械臂系统设计

以Atmel公司的Atmega1280芯片为核心控制器,以六自由度关节型果蔬采摘机械臂为研究对象,设计了采摘机械臂的软硬件系统。运用D-H法对六自由度机械臂进行数学建模,并通过Mat Lab构建运动仿真模型,验证了其设计的可行性;通过软件编程实现了采摘机械臂单自由度运动、多自由度协调运动和运动规划等功能模式;同时完成了Labview上位机监控界面的设计;最后通过系统调试,实现了采摘机械臂的单自由度、多自由度及基本的运动规划功能。系统整体运动灵活,协调性较好,在精度和性能上都得到了很大的提高。     

六自由度水果采摘机械臂结构设计与试验

首先从数学模型建立、正运动学和逆运动学几个方面对水果采摘机械臂总体设计状况进行分析,随后重点分析六自由度水果采摘机械臂的主要结构及参数设计计算,对六自由度水果采摘机械臂的运动和任务进行设计规划,最后分析机具的实际效果及创新点,通过搭建采摘试验平台,对规划设计结果进行综合分析。研究中选取3kg六自由度机械臂作为研究对象,构建机械臂采摘运动模型,随后使用第五关节分离法解决机械臂自适应调整问题,并计算验证机械臂运动中的轨迹,最后使用试验分析方法对采摘效果和时间进行验证分析,采摘机械臂可以直接利用双目识别以及定位系统所提供的坐标,实现运动规划并完成果实采摘。采摘试验分析发现,单果采摘时间为25.5s/个,多果实采摘中使用关节角加权最小设定连续采摘任务,能够促进果实采摘时间的逐渐降低,提升采摘效率,降低生产成本与能耗。     

农业采摘机器人机械臂结构设计

【目的】农业采摘机器人是一种集机械、电子、传感、计算机于一体的多功能农业机械设备,被广泛应用于水果、蔬菜采摘领域。但其在对果实的识别和抓取方面仍存在很大的不足。【方法】机械臂是农业采摘机器人重要的组成部分之一,也是其主要执行机构。笔者根据机械臂结构特点与功能需求,设计了一种六自由度、关节运动灵活且可更换的采摘机器人机械臂,该机械臂通过控制系统调节3个平动关节在工作空间中的位置和角度,从而获得末端执行器能够完成采摘任务所需的最小工作空间,通过六自由度变换得出6个关节在工作空间中坐标系之间运动轨迹关系。该机械臂由视觉模块、驱动模块及控制模块构成。基于D-H参数法对采摘机器人机械臂进行运动学分析,并进行仿真验证。【结果】该机械臂具有较好的定位精度,能够满足农业采摘机器人对果实的抓取要求。     

基于动捕对仿人采摘机械臂运动学分析与仿真

通过三维光学动作捕捉实验采集了人体上肢完成采摘动作时上肢各关节角度的变化及各关节的点位数据,对上肢进行受力分析并利用MatLab编程获得力矩的变化情况。将上肢划分为3个关节7自由度的刚体模型,利用Robotics工具箱建立7自由度的仿人采摘机械臂,并通过D-H方法建立各连杆坐标系写出各连杆参数进行逆运动学分析,求解出机械臂7个关节角度值。由于存在冗余自由度使得逆解结果不唯一,因此提出了“最小能量法”选取最优采摘路径。对最优采摘路径进行五次多项式插值仿真各关节的角度、角速度及角加速度的变化,最后根据各关节的活动度进行末端执行器工作空间的分析。结果表明：“最小能量法”选取的最优解使仿人采摘机械臂在采摘点已知情况下能选择最优的路径进行采摘,整个采摘过程稳定。研究结果为仿人机器人采摘机械臂的运动控制和轨迹优化奠定了基础。     

一种树生水果采摘机器人的结构设计

【目的】像苹果、梨子、桃子这类树高3 m左右的树生水果的采摘仍主要采用传统的手工作业方式,劳动强度大、劳动成本高,人工采摘作业不仅效率低下还具有一定的危险性。而目前研究开发的农业采摘机器人多采用刚性关节型机械臂,难以满足某些地方果树生长密集、枝条随机生长等情况的采摘需要,为了解决这些问题,亟需设计一款柔性采摘机械臂。【方法】课题组根据仿生学原理,模仿大象鼻子的运动机理,设计了一种拉绳驱动的仿象鼻柔性采摘机械臂,并基于该机械臂设计了一种树生水果采摘机器人。采用三维数字化软件SolidWorks对树生水果采摘机器人进行三维建模,树生水果采摘机器人的整体结构主要由机械爪部分、机械臂部分、收集装置部分、车身部分组成。【结果】机械爪部分可以夹裹目标果实;机械臂部分可实现多自由度、较大幅度的柔顺弯曲运动,用于实现机械爪在抓取、采摘过程中所需的各种柔性运动,配合可升降的收集装置部分,能有效缩短机械臂的运动行程,进一步提高采摘效率;车身部分带有水果收集箱,采摘后的水果能暂时储存在车身部分中。【结论】该采摘机器人具有工作空间更大、灵活性更强、安全性更高等优点,可以满足枝条密集、作业空间狭窄环境下的采摘作...     

基于卷积神经网络的采摘机械臂无碰撞运动规划研究

介绍了卷积神经网络的基本结构及其工作原理，基于DH参数法建立了采摘机械臂运动模型，并设计了一套采摘机械臂无碰撞运动规划算法，旨在实现对采摘机械臂的精确控制。MatLab仿真试验表明：采摘机械臂在系统的驱动控制下，能够准确从起点移动到目标点，轨迹比较圆滑，且能以最优的圆弧路径避开障碍物，优化效果明显，能够满足采摘机器人作业需求，证实了该算法的稳定性和可靠性。     

果蔬采摘机器人机械臂研究现状与展望

农业生产中果蔬采摘是其中的重要环节，且依赖于大量劳动力的参与，采摘机器人的发展与应用将会极大地改善采摘作业的劳动力依赖问题。采摘机械臂是采摘机器人的关键部分，是采摘机器人研究的一大重点。以采摘机械臂自由度进行分类，梳理总结国内外采摘机械臂研究的发展过程和研究现状。针对相同栽培模式下同一果蔬，在采摘机械臂的自由度和构型的选择上缺少标准化方案的问题，提出采摘机械臂研究与农艺的深度结合是未来解决问题的关键。同时，对于刚性本体难适应采摘环境以及关节驱动方式单一的问题，提出采摘机械臂本体的柔性设计以及驱动方式的组合使用将是未来的发展趋势。     

黄瓜采摘机械臂运动学分析与样机试验

为提高黄瓜机械化采摘的可行性,在完成新型黄瓜采摘机器人设计的同时,针对采摘机械臂这一关键部分展开研究,并制作黄瓜采摘机械臂样机;利用机构组合的形式代替采摘机械臂通常的关节型设计形式,完成黄瓜采摘机器人的整机方案设计。对作为关键部分的采摘机械臂进行机构运动分析和研究。通过建立矢量多边形和Adams运动学仿真对机构运动过程进行分析,证明设计方案的可行性。按照采摘机械臂设计方案进行零件加工装配和控制系统设计,完成试验样机试制,并进行黄瓜采摘试验,对采摘效果进行评价和总结,得到采摘机械臂中存在的问题和缺陷,并在后续的工作中对其进行优化。     

小型升降式采摘机器人设计与试验

针对现有的采摘机器人机械臂自由度受工作空间限制的问题,进行了四自由度升降式采摘机器人的设计。根据国内果树矮化密植的栽培模式,为使机械臂能高效灵活地获取目标空间果实,同时尽量减少机械臂的自由度与结构尺寸,设计了一种小型升降式采摘机器人。对采摘机器人样机进行了单关节位置控制误差试验,结果表明:升降机构位置误差平均值为3. 02mm,最大值为4. 55mm;腰关节位置误差平均值为1. 21mm,最大值为2. 14mm;肩关节位置误差平均值为1. 55mm,最大值为1. 36mm;肘关节位置误差平均值为1. 06mm,最大值为2. 33 mm;腕关节位置误差平均值为1. 11 mm,最大值为1. 97 mm,基本满足果园采摘作业的要求。     

新型具有力感知的柔性果蔬采摘机械手研究

研发了基于设施农业的果蔬采摘机械手,包括具有3个旋转关节自由度的采摘机械臂及具有力反馈功能的三指果蔬采摘末端执行器,并对其控制系统进行了开发。通过采摘模拟试验,验证了其作业性能、采摘效果。试验结果表明:采摘机械手各关节与控制系统配合良好,运行稳定;采摘末端执行器手指控制灵活,传感器响应灵敏,能够实现稳定抓取并不损伤果实,具有推广价值。     

高架栽培草莓采摘机器人系统设计

为了提高草莓采收自动化水平,针对高架栽培草莓设计了自动采摘机器人系统,其采用无线遥控和语音提示相结合的人机交互方式,可以对机器人本体两侧果实同时进行采摘。该系统采用机器视觉和声纳测距相结合的方式实现了自主导航,通过双目视觉相机对果实进行识别和空间定位,由关节型机械臂操纵末端执行器进行定位。系统末端执行器采用果实吸附、果柄夹持和电热切割的方式对果实进行柔性操作。针对系统控制方案,制定了采摘机器人系统作业流程,并对机械臂末端运动路径节点和时间节拍进行规划,防止与周围环境发生运动干涉,保证机器人作业效率。试验结果表明,草莓采摘机器人系统末端定位平均误差小于2.2mm,单次采摘作业平均耗时10.99s。     

基于CTB-RRT*的果蔬采摘机械臂运动路径规划

针对多自由度果蔬采摘机械臂运动路径规划速度慢、效率低、路径成本高的问题,提出了柯西目标引力双向RRT*（Cauchy target gravitational bidirectional RRT*,CTB-RRT*）算法,通过柯西分布的方法进行启发式采样,降低采样的盲目性;引入目标引力,并动态调节随机生长方向和目标方向的步长,提高局部搜索速度;引入节点拒绝策略,剔除不必要的采样节点,提高计算效率。通过二维和三维算法模拟实验,6自由度机械臂的避障采摘模拟实验验证了提出算法的有效性。仿真实验结果表明：相比于RRT*-connect算法,改进算法的路径成本缩短了5.5%,运行时间降低了71.8%,采样节点数下降了64.2%。在机器人操作系统（Robot operating system, ROS）中控制6自由度机械臂执行避障采摘运动,运动成功率达到99%,运行时间为0.33s,相比于RRT*-connect算法,路径成本降低了12.6%,运行时间减少了69.2%,扩展节点数减少了76.3%。     

关节型果蔬采摘机械臂优化设计与试验

针对现有采摘机械臂存在的问题,研制了四自由度的关节型果蔬采摘机械臂.为使机械臂能够灵活高效地收获目标空间果实,同时尽量减少机械臂的操作空间和结构尺寸,提出了一种应用于采摘空间为任意立方体,通用的关节型机械臂结构参数优化方法:以工作空间为约束条件,建立优化设计的数学模型,并利用Matlab优化工具箱来实现.为验证优化方法...     

棉花采摘机械手机构设计及参数优化

针对国内棉花采收存在的问题,提出了运用棉花采摘机械手代替人工和采棉机采收的方法。在对棉花农业特性及收获特性分析的基础上,结合新疆棉花种植模式以及棉花采摘要求,遵循机械手设计原则,设计了一种5自由度多行采收的关节型棉花采摘机械手。为使机械手能够高效灵活地收获目标空间棉铃,尽可能减小机械臂的操作空间和结构尺寸,结合采摘对象棉铃的生长分布空间和作业要求,分析了在给定空间下的设计变量、优化目标和约束条件,建立了优化设计的数学模型,并利用MatLab优化工具箱进行编程,实现了棉花采摘机械手的机构参数优化。     

基于智能交流接触器的采摘机器人机械臂设计

在充分考虑机械臂伺服电机智能速度检测装置的结构和闭环运动过程控制的基础上,将智能交流接触器引入到了采摘机器人机械臂关节伺服电机的反馈控制中,并建立了PID闭环反馈调节回路,有效地提高了机械臂的控制精度。同时,将智能交流接触器以速度控制函数的形式嵌入到了PID控制环节,采用ADMAS和MatLab软件对机械臂的轨迹控制精度进行了测试,并利用Mat Lab软件计算得到了关节的控制变量,以Spline形式将变量导入到了ADMAS中对机械臂两关节进行控制。通过仿真得到了机械臂关节的输入和输出位移随时间变化曲线和机械臂末端的运动结果,结果表明:输入和输出的位移基本吻合,并且机械臂末端可以按照预定的圆环轨迹运动,从而验证了智能交流接触器PID控制的控制精度。     

农业采摘机多自由度机械臂设计研究

【目的】保证农业采摘设备能够稳固地抓取不规则农作物,提高农业机械化收获效率和质量,促使农业生产向信息化、智能化、高效化的方向不断发展。【方法】设计了一种先进、新型的农业采摘机多自由度机械臂。从机械臂的运行原理入手,分别设计了加固板、加强板、限位板、滑动装置、稳定槽、挡板等组成部分,完成了对机械臂结构的科学化设计,最后仿真验证了机械臂的抓取精度。【结果】该机械臂与移动平台所对应的抓取误差被控制在0.01 mm以下,该机械臂可以实现对目标物体的精确采摘。【结论】该机械臂具有定位精确度高、抓取自由灵活等特点,能够满足农业采摘机对水果、蔬菜等农作物的抓取需求,应用前景广阔。希望本研究能为农业生产人员和农机科研人员提供有益的借鉴和参考。     

基于ADAMS的果树采摘机械臂的运动仿真分析

根据对苹果园区的实地考察,利用Inventor软件建立了GY-1型果树采摘机器人机械臂的实体模型,完成装配。利用Inventor、Pro/E、ADAMS 2005这3种软件之间的接口技术,把机械臂模型导入ADAMS/View模块中。经过有效简化结构,对各个关节和液压缸分别添加约束和驱动,最终生成机械臂的虚拟样机。在ADAMS仿真中,通过计算各个液压缸的运动驱动函数,模拟了机械臂的一组采摘动作,得出机械臂上几个关键关节的受力变化曲线。通过对曲线结果的分析可以获得机械臂采摘时各关节的实时运动信息,为后续工作研究奠定了理论基础。     

基于VS-IRRT算法的采摘机械臂路径规划

针对多自由度机械臂在采摘过程中出现的路径规划速度慢、路径成本高以及因视觉定位误差和机械臂关节位置误差引起的采摘失败问题，提出了结合视觉伺服的改进随机快速搜索树算法(Improved rapidly-exploring random trees with visual servoing, VS-IRRT),具体包括改进RRT算法和基于平移控制器的视觉伺服方法。改进的RRT算法通过使用基于超椭球引力偏置的采样方法和密度减小策略，增加树拓展的目的性，减小了树的采样密度，提高路径规划效率；引入贪心思想和B样条曲线，剔除多余节点，对剩下折线进行平滑处理，优化路径在机械臂上的实施效果；结合基于平移控制器的视觉伺服控制，减小了定位误差对采摘过程的影响。使用Matlab分别对改进RRT算法和基于平移控制器的视觉伺服在二维和三维空间中进行仿真模拟试验，结果表明，改进的RRT算法的采样点数较RRT^*-connect算法减少92.9%,规划时间较RRT^*-connect算法减少86.1%,路径成本较RRT算法也减少35.2%。使用六自由度机械臂进行采摘试验，VS-...