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。     

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%。     

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。     

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。     

气电混合驱动全天候苹果收获机器人设计与试验

提出了一种基于气电混合驱动且能够全天候工作的高效率苹果收获机器人。该机器人机械臂包含5个自由度,混合使用电动和气动两种驱动方式,同时保证机械臂的准确定位和末端执行器对果实的快速柔性抓取。机器人视觉识别系统结合了机器视觉和深度神经网络方法,在提高系统鲁棒性的同时优化了系统的整体检测速度。此外,机器人配备的夜间照明系统使其能够实现全天候工作。在实验室环境下进行了机器人视觉检测试验和苹果采摘试验,结果表明,视觉系统定位苹果的平均时间为44 ms,机器人的采摘率为81. 25%,平均每个苹果的采摘时间为7. 81 s。     

基于艺术设计理念的采摘机器人外形机构研究

为进一步实现用于农业果蔬采摘的机器人外形结构优化目标,结合当前三维可视化的艺术设计理念,针对其采摘装置结构参数与布局展开研究。考虑果蔬的物理学特性与作业周边环境光线特征,建立正确的采摘动作空间坐标,设计采摘机器人结构优化流程,从采摘臂杆的偏转角度、臂杆间距与角度阈值3个方面进行参数匹配,并综合协调各采摘关节的运动状态,形成结构组件的运动目标函数。采用ADAMS场景在视觉模块、行走模块、末端执行模块的配合实现结构布局与关节运动仿真,结果表明:采摘机器人单次采摘用时与理论运动模型控制采摘计算用时误差控制在1.0s范围内,采摘成功率控制在91.1%,验证了艺术理念下机构采摘运动设计的合理性,可为采摘机器人结构深度优化进提供设计改进方向,具有一定的参考意义。     

夹持压力可控的香梨采摘末端执行器设计与试验

库尔勒香梨是新疆特色水果,其酥脆特点为香梨机械化采摘带来较大挑战。为了降低香梨机械损伤及实现自动采摘,在分析物理特性、力学模型的基础上研制了夹持压力可控的夹持-扭转协同工作的香梨采摘末端执行器,主要包括夹持部件、旋转部件、压力反馈单元及控制单元等。以夹持-扭断时间、放果时间和采摘成功率为指标,进行采摘试验,结果表明:夹持压力阈值和扭转角度分别为7N和60°时,夹持-扭转时间在1.01～1.75s之间,放果时间在0.43～0.91s之间,采摘成功率约为94.6%。该末端执行器采摘速度快、成功率高,可为香梨采摘机器人的研发提供参考。     

基于深度双目视觉处理的智能采摘机器人设计

针对采摘机器人对果蔬的位置定位不够准确、无法准确避障,导致采摘效率较低的问题基于深度双目视觉处理对智能采摘机器人进行了设计。智能采摘机器人的主要组成包括PLC控制器、视觉系统、移动平台、导航系统、机械臂、通信系统和电源。为了对采摘机器人的机械臂进行最优路径规划并避障,通过对采集的图像进行预处理后,利用双目视觉系统对果蔬进行精准定位,然后采用哈夫变换直线检测的方法进行最优路径的设计和选择,最终确定最优采摘路径。对采摘机器人进行运动轨迹精度试验和采摘试验,结果表明：采摘机器人对果蔬的采摘成功率较高,可以满足果农对于采摘机器人的要求。     

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。     

基于VR场景设计的采摘机器人协同作业分析

以进一步提高采摘机器人协同作业的可视性与效率为目标,将VR设计理念与采摘机器结合,针对VR场景下采摘机器人协同作业展开研究。通过考虑环境信息、植物成像、动态交互功能等基础条件,以采摘机器人各部件作业运动机理为依据,搭建采摘机器人VR场景,将采摘系统划分为多个子系统进行采摘作业的动作实现与路径调整,在数据、模型、知识等多部件协同控制支撑下进行VR场景采摘作业试验。结果表明:经系统协同感知与核心算法控制,采摘机器人各部件在自由度协调、对象及位置闭环调控条件下,得到理论计算定位与实际仿真误差控制在0～8mm范围内,机器人协同采摘的作业耗时最短为1.89s,平均耗时为2.06s,采摘成功率可达到96.8%,设计可行。VR场景设计下的采摘机器人整体协同作业分析保证了采摘机器人作业的柔韧度与协调性,对于采摘机器人部件结构改善及类似农机化设备的可视化开发具有很好的参考价值。