仿蛇嘴咬合式柑橘采摘末端执行器设计与实验

提出了通过改进采摘机器人的末端执行器来实现未知柑橘果柄空间方位的柑橘采摘,以提高采摘机器人的采摘能力。对柑橘果柄生长情况进行了调研,定义了果柄倾角并进行了统计,对果柄极限位置的剪切要求进行了分析并得出了末端执行器的设计要求。根据蛇的咬合动作和蛇嘴骨骼的特殊结构,通过仿照蛇嘴结构设计咬合式末端执行器能够满足设计要求。对蛇头骨骼结构进行了简化,提出了两种设计思路,并据此分别设计了两种机构的初步模型,经过运动学分析确定了较优方案,并对初步模型进行了优化,确定了末端执行器的三维模型。根据三维模型建立了末端执行器的运动学模型,并进行了运动学分析和仿真,保证了机构设计合理。制造了咬合式末端执行器样机并通过课题组自行研制的柑橘采摘机器人进行了实验室环境和自然环境的实验验证。实验结果表明,在实验室环境下,果柄倾角为0°、气压为0.6 MPa、果柄直径不超过4.0 mm条件下的切断成功率不小于95%,不同果柄倾角的总体切断成功率为97.5%;在室外环境下,收获柑橘的总成功率为87.5%,基本实现了未知果柄空间方位下对柑橘的采摘。     

自然环境下柑橘采摘机器人识别定位系统研究

为了准确理解柑橘采摘机器人在自然环境下的作业场景，获取采摘目标及周围障碍物的位置信息，构建了基于卷积神经网络和Kinect V2相机的识别定位系统。首先，对采摘场景中的果树提出5类目标物分类准则，包含1类可采摘果实和4类障碍物目标；然后，在YOLO V3（You only look once）卷积层模块中添加3层最大池化层，对预测候选框进行K-means聚类分析，增强模型对枝叶类物体特征的提取能力，实现采摘场景的准确理解；最后，采用Kinect V2相机的深度图映射得到采摘目标和障碍物的三维信息，并在自然环境下进行了避障采摘作业。实验结果表明，构建的识别定位系统对障碍物和可采摘果实的识别综合评价指数分别为83.6%和91.9%，定位误差为5.9mm，单帧图像的处理时间为0.4s，采摘成功率和避障成功率分别达到80.51%和75.79%。     

柑橘采摘机器人末端执行器夹持机构设计与实验

改进末端执行器的采摘成功率是提高采摘机器人采摘能力的重要手段。由于在相同剪切速度和果柄直径下,采用简支梁的剪切方式比采用悬臂梁剪切方式更容易剪断果柄,而通过夹持机构夹住柑橘再进行剪切能实现简支梁方式剪切果柄,因此可在末端执行器增加夹持机构来提高末端执行器的采摘成功率。通过对柑橘的极限挤压试验,得出柑橘在受压面直径为14.12 mm的条件下,所能承受的极限载荷为14.0 N。据此结果和柑橘相关参数,设计了夹持机构手指,并确定了其对柑橘的最大夹持力不超过102.41 N,同时根据前期研究成果和果柄受力分析,确定夹持机构的最小加持力不得小于3.79 N。由夹持机构运动特点完成控制系统设计,建立夹持机构三维模型并进行有限元分析与验证。制作了夹持机构样机并进行了不同品种柑橘的夹持实验,并将夹持机构安装在末端执行器上,在室外自然条件下进行无夹持机构和有夹持机构的采摘对比实验。实验结果表明,夹持机构可实现对各品种柑橘的无损夹持,增设夹持机构后末端执行器采摘成功率由70%提升至85%,对末端执行器采摘成功率有显著提升,从而提高了采摘机器人的采摘作业能力。     

柑橘采摘机器人末端执行器设计与试验

作为采摘机器人的重要组成部分,末端执行器是与采摘对象直接接触的最后执行部件,由于其采摘对象的特殊性,末端执行器的研制成为了农业机器人尤其是果蔬采摘机器人的关键技术之一,它的性能优异程度直接影响机器人的收获效率。基于仿生学理念,以蛇的吞咽动作和上颚结构为构型设计原型,提出末端执行器设计的机构构型,并完成末端执行器的初步模型设计。完成其控制系统设计与气压驱动系统设计,实现下位机控制器Arduino与PC上位机的通信。根据柑橘果实的生长情况与该型末端执行器作业状态分析,设计了末端执行器采摘试验,完成其采摘成功率分析与采摘执行系统优化。     

基于三维重建的柑橘采摘机械臂避障研究与实验

利用机器人采摘柑橘果实需要解决机械臂运动过程中对障碍物的感知与避障问题。根据枝干的特征对枝干进行分段标记，使用深度学习Mask R-CNN神经网络进行训练、识别，然后与Kinect v2相机得到枝干障碍物关键点的三维信息进行重建。应用快速扩展随机树（rapidly-exploring random trees，RRT）的改进算法进行机械臂的避障运动规划。搭建了仿真及控制平台，并在实验室环境下通过课题组自行研制的柑橘收获机器人进行了验证，结果表明，样机避障成功率为90.7%，平均规划时间为1.5 s。上述结果为进一步进行实际环境采摘奠定了基础。