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。     

多末端苹果采摘机器人机械手运动学分析与试验

提出了一种多末端采摘机器人机械手结构方案,设计了机械臂、末端执行器及其控制系统。机器人机械臂采用主从两级结构,从臂前端可挂接多个末端执行器。末端执行器能进行果实连续采摘,其结构紧凑、驱动简单、通用性好,可适用于苹果、柑橘、梨等球形水果的自动化收获。针对设计的采摘机械手具有多末端的特点,提出了果树分区采摘作业策略,一个采摘区内各个末端执行器同时连续采摘、果实集中回收。在此基础上建立了机器人机械手运动学模型,采用D-H法推导了运动学方程,运用Matlab Robotics Toolbox进行了运动学仿真验证。制作了机械手物理样机并在实验室环境下进行了机械手运动学及采摘试验,结果表明,机械手各从臂末端位置误差小于9 mm,采摘成功率为82.14%。     

设施番茄采摘机器人设计与研究

针对设施番茄采摘存在用工难、用工贵、劳动强度大等问题,文章设计了一种温室番茄采摘机器人。该番茄采摘机器人主要由视觉系统、末端执行器、机械臂、底盘和辅助照明机构等组成,并基于各设计结构完成温室番茄采摘的工作流程设计。该采摘机器人通过ZED 2i双目立体相机对番茄果实进行识别与定位后,机械臂引导末端执行器完成番茄果实的采摘。试验结果表明,视觉系统与各模块之间运行良好,单果采摘耗时约为18 s,采摘成功率达88%。     

青皮核桃采摘机械臂设计与仿真

针对大多数核桃种植区采摘核桃仍为人工采摘,效率低下、用工多等问题,设计了一种机械臂和末端执行器协作的采摘装置。首先,采用SolidWorks建立虚拟样机,对末端执行器进行受力分析并且利用ANSYS Workbench中的Static Structural模块对末端执行器关键部件进行静力学分析,得到手指最大应力为17.69 MPa,能够完成果实抓取任务。然后,采用D-H法对机械臂建模,使用MATLAB软件的机器人工具箱(Robotics Toolbox)进行建立机械臂数字模型,并对其进行工作区间分析和轨迹规划仿真。结果表明,所选机械臂和末端执行器能够满足设计要求。     

农业采摘机器人发展分析及前景展望

随着中国经济结构的改革，农村人口老龄化日趋严重，农村年轻劳动力也向城市转移，在此背景下，迫切需要用机器代替人工进行农作物采摘。结合近阶段国内外的研究成果，对苹果采摘机器人、彩椒采摘机器人、葡萄采摘机器人和番茄采摘机器人的研究现状进行了梳理和总结，并对其中的关键技术：目标果实定位技术和机械手技术进行了分类介绍，对机械手技术中的机械臂技术和末端执行器进行对比梳理，并对未来农业采摘机器人的发展趋势进行了展望。     

基于Java3D和VRML技术的采摘机械手运动仿真研究

为了实现采摘机器人机械手臂运动虚拟仿真过程的交互性,基于Java3D和VRML虚拟现实技术,提出了一种机械臂交互式三维场景生成及运动仿真系统。为了验证系统的可行性,以采摘机器人机械臂为研究对象,设计了基于采摘机器人机械臂运动仿真系统,并基于网络的特征,通过接口导入机械臂关节的造型文件,实现了采摘机器人机械臂仿真三维虚拟场景创建。对仿真系统进行了实验,结果表明:开发的采摘机器人机械臂三维运动仿真系统可以对采摘路径进行合理的规划,得到和实验基本吻合的轨迹,能够实时地显示关键力矩的变化,为关节结构的优化提供了数据参考。将仿真目标位置和预设位置进行对比发现,最大位置偏差不超过1 mm,从而验证了运动模型和算法的可靠性。     

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。     

面向机器人柑橘采摘的控制系统设计与试验

面向柑橘采摘,构建以上位机、RealSense Camera R200深度相机、VS-6556垂直多关节工业用机械臂、三指柔性手爪等组成的采摘机器人硬件平台。以Windows10为开发环境,采用librealsense相机软件开发工具包、OpenCV计算机视觉库、TensorFlow-GPU和Keras深度学习框架、ORIN2机械臂控制软件开发工具包、Arduino IDE函数库以及SerialPort串口通信软件开发工具包等,研究基于深度相机、机械臂二次开发的采摘控制系统设计,包括视觉识别定位、手爪动作控制、机械臂运动控制以及采摘控制等模块的程序设计。采摘控制系统柑橘定位试验和柑橘采摘试验的测试结果显示,在实验室环境下面对随机布置的柑橘,视觉识别定位模块的平均定位精度误差为1.22 cm,采摘过程中柑橘识别成功率达到100%,平均识别时间约为47 ms,机器人柑橘采摘成功率达到80%,平均采摘时间约为15.2 s,验证了采摘机器人平台控制系统程序的可行性,表明所开发的采摘控制系统能够正确、高效地完成整个柑橘采摘作业流程。     

巡检机器人获取柑橘树上果实完整表面信息方法研究

为监控柑橘的生长情况,提出了一种通过巡检机器人获取单个柑橘果实完整表面信息的方法。使用LabelMe为标记工具,采用类圆形和类长方形分别对柑橘果实和分段枝干进行标记,再使用Mask R-CNN模型对其进行训练与识别,可从Kinect V2相机拍摄的含有深度信息的图像中提取出柑橘果实及分段枝干的三维信息。根据柑橘果实生长情况及发生病虫害情况,〖JP2〗对柑橘果实表面进行区域化划分,并采取积分制描述其表面信息获取率。通过机械臂末端连接的CCD相机对柑橘果实进行表面信息获取,提出了获取柑橘完整表面信息的3种机械臂拍摄方案。搭建了巡检机器人实验平台,在机器人操作系统(Robot operating system,ROS)下进行了仿真,提出实验室环境下柑橘表面信息的获取流程,并在实验室环境下对巡检机器人获取柑橘完整表面信息进行了实验验证。实验结果表明,柑橘果实的横纵径比越接近1,拍摄所获取的柑橘外表面信息越完整,当采用3个拍摄位姿的拍摄方案时,在保证获取柑橘表面完整率的同时可以获得较高的避障成功率和工作效率,柑橘表面信息获取率可达94.21%,〖JP3〗机械臂平均运动时间为86.57s。本研究为农业巡检机器人获取柑橘表面情况、监控柑橘生长及病虫害信息提供了方法。     

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。     

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...     

基于双视觉系统的柑橘辅助采摘器设计

为减轻柑橘采摘过程中劳动强度大、效率低及传统采摘器易损伤果实从而影响果实保鲜及品相等问题,设计了一种可高效、安全、精准地实现快速采摘柑橘果实的采摘器。采摘器通过光学视觉、机械视觉双视觉辅助定位系统,对果实进行精准定位,由漏斗式捕捉口对果实进行捕获,由双圆盘滑切锯片将果梗切断,果实落入缓冲管道中。试验结果表明:柑橘采摘器可以有效提高采摘效率,减轻果农的采摘劳动强度。     

基于视觉检测的苹果采摘机器人系统设计与实现

为提高苹果采摘的自动化与智能化水平,降低重复繁琐的人工劳动强度,减少对果实的损坏率,研制了一款用于苹果成熟自动检测并采摘的轮式机器人系统。系统由硬件平台和软件平台两部分组成。其中,硬件平台由四轮驱动越野小车、IPC-610L工控机、图像数据采集卡、四自由度机械臂和末端执行器组成;软件平台基于Visual C++6.0开发环境,使用双目立体视觉技术和图像处理技术实现对苹果的识别与定位,再通过机械臂的路径规划实现对苹果的采摘。通过仿真实验和数据分析表明:机器人在无人值守的情况下,能实现自动导航、自动识别、自动采摘苹果等功能,并且识别成功率大于94.00%,采摘成功率达到91.33%,平均采摘周期约为1 1 s,具有较高的准确性及稳定性。     

油茶果采摘机械臂工作空间分析与仿真

为了强化油茶果采摘机器人工作的稳定性,以自行研制油茶果采摘机器人为研究对象,通过对采摘机械臂结构进行分析,综合运用D-H表示法和圆柱坐标表示法建立机械臂数学模型,应用MatLab求解以该模型为基础建立的机械臂正运动学方程,仿真得到油茶果采摘机械臂工作空间。     

黄瓜采摘机械臂结构优化与运动分析

黄瓜采摘机器人在非结构环境中工作时,其机械臂的结构特点与运动精度将直接决定机器人作业范围和采摘成功率。针对黄瓜特定的栽培模式,结合机械臂工作空间及结构长度指标,运用参数优化法,对采摘机械臂构型和结构参数进行了优化设计。建立了机械臂运动D-H模型,实现由关节空间向笛卡尔空间的正逆变换,并确定了机械臂速度雅可比矩阵;应用三次多项式插值法,建立了机械臂关节空间运动规划模型;应用Matlab平台对优化参数进行仿真。结果表明,机械臂实际采摘范围可达到目标工作区域90.5%以上,关节位移变化曲线光滑,运动平稳。     

柑橘采摘机械臂控制算法研究

对3自由度柑橘采摘机械臂控制算法进行研究。调用OpenGL相关函数建立3D仿真模型,利用DH参数法与雅克比矩阵求逆法对机械臂进行运动学正解与逆解建模,并使用robotic toolbox对所获得的运动学逆解结果进行验证。利用拉格朗日法进行动力学计算,并模拟机械臂实际工作中的受力情况。结果表明,控制算法控制效果良好,能满足柑橘采摘机械臂运动控制的要求。     

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。     

智能移动水果采摘机器人设计与试验

设计了一种智能移动水果采摘机器人,该机器人主要由智能移动平台、采摘机械臂、末端执行器、横向滑移机构和控制系统组成。用VC++语言编写了系统控制程序,开发了人机交互界面。样机在江苏省丰县果园进行了综合试验,结果表明:该机器人能够完成自主导航、自主采摘及自主装箱作业,移动平台、采摘机械臂及末端执行器能够实现智能协调控制。整个系统工作性能稳定,成熟果实的识别正确率为81.73%,采摘成功率为86.92%,单个苹果采摘平均耗时9.50 s。     

柑橘采摘机器人的连续采摘路径规划

课题组分析了采摘机器人的发展现状与存在的问题,针对柑橘采摘路径最优问题,将柑橘在三维空间中的点作为目标点,柑橘的连续采摘就是遍历目标点,将柑橘采摘问题作为TSP问题进行解决,使用Matlab软件进行建模仿真,利用蚁群算法求出柑橘采摘轨迹的最短路径。仿真结果表明,通过运用Matlab软件建立了柑橘在三维空间中的坐标模型,利用蚁群算法多次迭代和参数优化,计算出了柑橘采摘的最优路径,以期为实现柑橘自动化采摘提供研究基础。     

果实采摘机器人设计与导航系统性能分析

设计了一种果实自动采摘机器人,主要包括自动导航系统、采摘系统、运动系统、控制系统及动力系统。自动导航系统主要包括激光雷达导航和GNSS定位导航,可用于建立地图和规划工作路径;采摘系统通过双目立体视觉相机进行果实识别,再通过由六自由度机械臂和两指末端执行器(机械手)组成的执行机构抓紧果梗并剪断,完成果实采摘。试验结果表明,设计开发的机器人可以通过激光雷达导航完成室内工作,剪断并抓取果梗的两指末端执行器可适用于多种果实,上位机软件可以完成图像采集、机械臂控制和机器人工作路线图建立等操作。激光雷达导航试验结果表明,在1m/s的行驶速度下,导航绝对误差小于3.5cm,可满足温室果实采摘的需求。