三臂多功能棚室农业机器人的运动学分析及试验

果蔬培育过程涉及采摘、喷雾、剪枝等多种作业内容,为此该文提出了一种三臂多功能农业智能机器人,各机械手臂具有不同的作业功能,同时每2条手臂之间又可实施协同作业;建立该机器人的运动学模型是实现该系统多功能作业的前提,为此该文采用D-H方法建立了机器人连杆坐标系,分别推导了视觉系统、剪切执行器、采摘执行器、喷洒执行器的运动学方程,实现了运动学正解;采用代数方法得到了封闭形式的运动学方程逆解,求解了在采摘和喷洒模式下的各末端执行器包络空间,选取包络空间中的若干特征点作为试验样本,并为该机器人系统搭建了用以检验其执行精度的三维坐标系。试验结果表明,该机器人系统的运动模型能够指导各末端执行器完成指定动作且最大误差仅为8 mm,误差远远小于末端执行器的开度,能够满足要求。     

基于关节构形空间的混联采摘机械臂避障路径规划

针对混联采摘机器人在非结构性环境中进行避障采摘作业的要求,该文提出了一种基于关节构形空间的混联采摘机械臂避障路径规划算法。根据机械臂和障碍物的几何特征,对机械臂及障碍物模型进行合理简化,通过分析末端执行器目标点和串联机械臂结构参数选取合适的并联机械臂动平台目标点,然后采用遍历法构建串联机械臂关节构形空间,并利用快速扩展随机树(rapidly-exploring random tree,RRT)算法搜寻串联机械臂无撞路径,再通过同样的方法获得并联机械臂关节空间障碍物映射模型和无撞路径,最后综合串、并联机械臂的无撞路径,获得混联机械臂整体的避障路径。仿真和试验结果表明,文中所提出的算法搜索的避障路径能够驱动采摘机械臂避开工作空间内的障碍物,引导末端执行器到达目标点。     

基于旋量理论的六自由度林果采摘混联机械臂运动学逆解

针对传统Paden-Kahan子问题求解机械臂运动学逆解时需确定关节轴线交点坐标的问题,对该子问题进行改进。利用末端执行器位姿信息获取轴线交点坐标,建立物体坐标与末端执行器期望位姿的映射关系,结合子问题求解6自由度林果采摘机械臂运动学逆解;根据主动关节变量取值范围分析所求逆解的可行性,得到可行封闭解,提高机械臂控制速度、稳定性和准确性。在实验室环境下利用所提出的算法求解10组工作目标位置信息对应的关节值,结果表明,所求逆解能使林果采摘机械臂到达正确位姿,末端执行器最大位置误差不超过夹持器最大开度的3.30%,最大姿态误差不超过1?,满足采摘要求。该算法为机械臂快速、稳定及精确地控制提供技术依据。     

欠驱动关节型柑橘采摘末端执行器设计与试验

末端执行器是水果采摘机器人的核心部件，由于目前水果采摘对象种类繁多，结构及参数固定的采摘末端执行器无法适应多场合采摘作业需求。该研究设计了一种欠驱动关节型采摘末端执行器，模拟人手包络采摘动作，并以柑橘为对象模拟球型果实对末端执行器进行结构设计。为改善此类末端执行器重复设计情况，并提升采摘适用性，提出一种基于改进遗传算法的参数化设计方法。运用 Microsoft Visual Studio 2012开发平台设计参数化界面，采用改进遗传算法结合NX的二次开发模块 NXOpen对末端执行器进行结构参数优化，并基于Adams对优化后的采摘末端执行器进行动力学仿真分析，验证了优化后的末端执行器采摘范围较优化前提升了29.1%。制作物理样机并分别进行室内与果园柑橘采摘试验，果径68～106 mm的柑橘采摘成功率达到92.9%，平均采摘单个柑橘用时7.3 s。所设计的末端执行器针能够针对不同果径的球形果实时做出快速变形反应，适合苹果、梨等不同种类球型果实采摘作业。采用遗传算法应用至优化机构工作参数，提高了机构设计的准确性与适用性。     

基于气动无损夹持控制的番茄采摘末端执行器设计与试验

为实现类球形果实采收过程中稳定夹持和无损采摘,该研究以番茄为研究对象,设计了一款全气动吸-夹一体式无损采摘末端执行器。首先设计空间多连杆三爪机构,采用3个夹持爪单元空间轴向均布的方式构成空间多连杆末端执行器主体机构,实现中心吸盘回拉果实和夹持爪夹持果实两个动作由单一主动气缸驱动并实现顺序动作;其次,建立末端执行器夹持爪单元的数学模型,并确定满足夹持爪尖端张开最大范围156 mm和吸盘回拉移动最大距离38.7 mm条件下的末端执行器结构参数,通过ADAMS软件对其进行运动学和动力学仿真分析,获得各部件间运动速度和加速度的相对关系,以及夹持力与气动系统压力和果实尺寸的关系。最后,设计并搭建具有压力负反馈和气压连续调节功能的电气伺服控制系统,通过分析果实在拉动和转动两种情况的滑移试验,提出基于动态标准差波动上升节点的双阈值滑移判别算法和基于滑移判据及损伤极限压力的无损采摘控制策略。204个不同尺寸番茄果实的实地采摘试验表明,末端执行器采摘成功率为96.03%,采摘过程耗时5 s,采摘过程中的直接损伤率为1.58%,72 h褐变率为1.76%。结果表明该采摘末端执行器具有较好的采摘效果,可满足实际工作需求。     

基于级联视觉检测的樱桃番茄自动采收系统设计与试验

樱桃番茄串生长姿态多样、果实成熟度不一，采摘机器人进行“粒收”作业时，常面临果梗干涉末端执行器、成熟度判断错误等问题，导致采摘效率低下、难以有效实现分级采收。针对上述问题，该研究提出一种级联视觉检测流程，包括采收目标检测、目标果实特性判别、果实与果梗位置关系判断3个关键环节。首先根据农艺要求按成熟度将番茄果实分为4个等级，引入YOLOv5目标检测模型对番茄串和番茄果实进行检测并输出成熟度等级，实现分期采收。然后对果实与果梗的相对位置进行判断，利用MobileNetv3网络模型对膨胀包围盒进行果实与果梗相对位置关系判断，实现末端执行器采摘位姿控制。日光温室实际测试结果表明，本文提出的级联检测系统平均推理用时22ms，在IOU(intersectionoverunion)阈值为0.5的情况下，樱桃番茄串与果实的平均检测精度达到89.9%，满足采摘机器人的视觉检测精度和实时性要求，相比末端执行器以固定角度靠近待采目标的方法，本文方法采收效率提升28.7个百分点。研究结果可为各类果蔬采摘机器人研究提供参考。     

果蔬采摘机器人末端执行器的柔顺抓取力控制

为了尽可能减小采摘机器人末端执行器在采摘过程中对果蔬的损伤,提出了一种基于广义比例积分(GPI,generalized proportional integral)的抓取力矩控制方法。首先,对由电机驱动的末端执行器建立模型,推导出电机输入电压与负载力矩之间的数学关系;然后,利用积分重构器设计GPI力矩反馈控制器,将力偏差转化为电机的输入电压控制。该方法不需要对力矩跟踪误差进行求导计算,避免了求导所带来的系统延时和噪声问题。仿真和实物抓取试验结果表明,采用GPI的末端执行器力矩控制对跟定信号的跟踪误差达到10-3量级,具有良好的力矩跟踪能力,与传统PI(proportional integral)控制方法相比,其控制力矩和电机控制电压输出平稳,降低了末端执行器抓取时对果蔬的损伤,无损采摘效率达到90%,比PI控制的采摘完好率高出8个百分点,适合于对果蔬的柔顺抓取控制。该研究可为果蔬采摘机器人无损采摘提供参考。     

基于Sylvester方程变形的荔枝采摘机器人手眼标定方法

针对视觉荔枝采摘机器人的Eye-in-Hand视觉与机器人关联方式的手眼标定问题,该文提出一种基于优化的求解齐次变换矩阵方程的手眼标定方法。该方法通过机器人带动其臂上的双目相机从多个位置观测标定板,使用Sylvester方程变形对手眼标定近似方程线性化,再对简单的初值进行优化计算,最终得到精确的标定结果。该方法的软件用C++/Open CV开发实现,并进行了多个试验。试验结果表明,视觉与机器人关联后,定位误差与机器人运动次数相关,当距目标1 m左右,静态时的视觉系统误差均值为0.55 mm;动态工作时,视觉关联机器人重复定位误差的均值为2.93 mm,标准差为0.45 mm,符合具有容错功能的视觉荔枝采摘机器人的实际使用需求。使用基于Sylvester方程变形的手眼标定方法标定的视觉荔枝采摘机器人,在野外环境下,总体采摘成功率达到76.5%,视觉系统成功识别、定位采摘点的情况下,采摘成功率达92.3%。     

五自由度混联机器人优化设计与运动学分析

为提高农业自动化程度,拓宽并联机构在农业工程领域的应用,提出一种存在连续转轴、关节数目少、易于控制的两移一转运动冗余平面并联机构,该并联机构任意位置的转轴均为相互平行的连续转轴,使其具备良好的灵活性。基于此平面并联机构,构造出了多种五自由度混联机器人,首先建立了五自由度混联机器人的运动学模型,并对其进行了奇异分析,给出了减少机构奇异位型的条件;然后基于灵活性指标,对并联机构进行了尺寸优化,绘制了用于选取结构尺寸的性能图谱,且借助有限元软件对基于优化所得结构尺寸绘制的具有运动冗余特性的平面机构进行了结构拓扑优化,,完成了整体结构优化前后的静力学分析与对比,结果显示优化前后整体变形仅增大0.51%,优化前后机构优化部分的质量减少33.02%,满足机构变形要求。该混联机器人具有结构简单、运动学模型简单、结构刚度高和模块化程度高的特点,且其结构的变胞性有助于实现机构运动和驱动冗余模式的切换,增强了机器人的可研究性。该文可为混联机器人运动学分析及优化设计提供参考。     

脐橙采摘机器人末端执行器设计与试验

针对脐橙无损采摘的需求,基于欠驱动原理设计了一种双V型手指脐橙采摘机器人末端执行器,主要由吸附机构、夹持机构和旋切机构3部分组成,吸附机构可以实现果实与果簇快速分离,夹持机构能够对果实进行无损稳定夹持,旋切机构可以将果实与果梗快速分离。建立脐橙数学模型并分析了手指工作空间。依据夹持机构的受力分析,并对关键部件进行了选型。结合电阻式薄膜压力传感器设计了手指的力反馈系统,使夹持机构达到稳定无损采摘要求。搭建末端执行器实体样机,以步进电机转速为因素,以单果采摘时间、采摘成功率和损伤率为指标,进行了105次采摘试验,根据试验结果,选取250 r/min作为最佳步进电机转速,此时单果采摘时间为1.76 s,采摘成功率为94.28%,损伤率为0。该文研究的脐橙采摘末端执行器采摘速度高、控制难度低、与机械臂集成度高,可为脐橙采摘机器人的整体研发提供参考。     

摇枝式油茶果采摘装置作业过程分析与试验

为了解决油茶果机械化采摘漏采率高、损伤率大和耗能过大的问题,针对摇枝式油茶果采摘装置,该文通过对油茶果振动脱落过程的分析,建立油茶果振动脱落模型并求解,得出影响油茶果脱落的主要因素为作用在枝条上的外力的振幅、频率、作用时间以和夹持位置,并通过预试验和正交试验得到摇枝式油茶果采摘装置的作业参数范围及漏采率最低情况下的作业参数组合。利用高速摄像对油茶果振动脱落过程进行记录,然后回放录像并分析,以油茶果脱落时间作为评价指标,得出采摘效率较高的振动频率、振幅范围为6～10 Hz和20～40 mm,根据平均落果时间范围确定采摘装置的振动作用时间约为4～12 s。根据油茶果在树上的主要分布范围(距离树冠表层260 mm左右),设计四因素三水平正交油茶果采摘试验,得出漏采率最低的作业参数组合为振动夹持位置在距离树梢末端260 mm以内、振动频率10 Hz、振幅20 mm、振动时间8 s,此时油茶果的漏采率为10.87%,花苞损伤率为31.80%。机械夹持方式和铁质的夹持材料对花苞损伤较大,需进一步优化采摘装置作业参数,优化夹持方式和采用柔软的夹持材料,实现油茶果的机械采摘。     

六足农业机器人并联腿构型分析与结构参数设计

为拓展六足机器人在农业领域的应用,将并联机构用于六足机器人的腿部结构,从而使其可以用于山地、林地、丘陵等环境的农业运输、种植、采摘等。首先,对六足机器人并联腿部机构进行了构型分析,选择2-UPS+UP机构作为腿部的初步机构原型;其次,依据螺旋理论,对2-UPS+UP机构进行了转动解耦性优化和变异,提出了一种转动解耦的UPR+UPS+UP机构;之后,通过对该机构进行运动学分析,建立了该机构位置逆解模型与速度映射方程;最后,对UPR+UPS+UP机构的工作空间进行了分析,绘制了工作空间三维图,通过分析设计参数对工作空间的影响,确定了一组性能较好的结构参数,该研究为并联腿部机构农业六足机器人的进一步研究提供了参考。     

番茄串收机械臂运动规划方法与试验

番茄串的采收环境复杂,果实体积相对较大,机械臂采收运动路径规划不仅要考虑如何采摘,还需要考虑采摘后如何避开障碍,并从复杂环境中提取出番茄串。为此,该研究以温室栽培的番茄串采摘为对象,提出了基于空间分割的实时运动路径规划算法。首先通过聚类拟合环境中的枝条,简化空间障碍物;然后分割采摘空间,筛选可行采摘空间,并引入评价函数选取最优采摘空间,指导机械臂以合理有效的姿态完成采摘;最后在采摘任务的基础上加入实时避障子任务,引导机械臂躲避障碍完成任务,保证采摘番茄串任务安全无损。在以上研究的基础上,通过大量采收试验验证算法的有效性。试验结果表明:通过基于空间分割的实时运动路径规划算法,采收机器人的单串番茄采摘时间为12.51 s,且采摘成功率接近100%。与目前主流的采样算法RRT*-connect相比,单串番茄的采摘时间降低了31.23%,大幅提高了采摘效率。     

果蔬果实收获机器人的研究现状及关键问题和对策

该文在分析果蔬果实收获机器人工作对象特点的基础上，从果实的辨认与定位、成熟度检测、机械手设计、末端执行器设计等方面对国内外果实收获机器人的研究现状进行了分析。为促进果实收获机器人在生产实际中的应用，提出收获机器人目前应解决的3个关键问题：作业效率、结构体积和利用率，并对此提出相应的对策。     

立体苗盘管理机器人的机械臂参数优化与试验

为使立体苗盘管理机器人的机械臂能够在植物工厂狭窄的作业环境下,灵活、高效地完成目标工作空间的所有搬运和喷洒动作任务需求,同时尽量减小机械臂的操纵空间和结构尺寸,采用理论与试验相结合的方法对机械臂参数进行了优化设计。首先采用D-H法建立了机器人的运动学模型,然后通过工作空间分析确定出优化参数的工作空间约束条件。在此基础上,以"距离最短"和"结构紧凑"为性能指标建立目标优化函数,并利用遗传算法求解出最优的大臂杆长648 mm、中臂杆长472 mm和小臂杆长396 mm,最优机械臂关节转角极限值为96°、68°和126°。最后进行机器人样机的搬运和喷洒运动规划试验,并借助高速摄像系统标记机械臂末端运动轨迹坐标。试验结果表明:优化后的机械臂能够到达目标工作空间的所有极限位置及其他特征位置点,最大绝对定位误差为9.8 mm,最大相对定位误差为0.98%,在允许的误差范围内,能够满足机械臂工作空间对目标工作空间的有效包容。     

苹果品质动态无损感知及分级机器手系统

为了实现灵活高效的苹果多品质指标检测分级,基于机器视觉技术及可见/近红外光谱技术,开发了用于苹果内外部品质无损感知及分级的机器手系统。机器手系统采用六轴机械臂搭载自行研发的末端执行器,末端执行器上装载有光学传感器与抓取结构,可以抓取流水线上的苹果并同时采集苹果的光谱进行糖度检测。使用CMOS相机采集苹果图像,训练并使用PP-YOLO深度学习目标检测模型处理采集的苹果图像,计算苹果的坐标位置实现苹果的动态定位,并获取苹果的果径大小、着色度信息实现外部品质检测。采集苹果样本光谱,结合不同的光谱预处理方式,利用偏最小二乘（Partial Least-Square,PLS）方法进行建模分析。试验结果表明,使用PP-YOLO目标检测算法处理图像和计算苹果位置,其识别速度为38帧/s,极大地提高了检测速度。使用归一化光谱比值法（Normalized Spectral Ratio,NSR）作为预处理算法的糖度建模结果较佳。采用NSR+CARS（Competitive Adaptive Reweighted Sampling,竞争性自适应重加权算法）作为机器手的动态光谱模型效果较佳,该动态光谱模型相关系数Rv为0.958 9,验证均方根误差RMSEV（Root Mean Squared Error of Validation）为0.462 7%,与静态下建立的模型相比,机器手在动态状态下采集光谱对所建立的预测模型的预测效果影响较小。对整体机器手系统进行了试验验证,机器手在工作时能够无损伤地抓取苹果,给出果径大小、着色度、糖度3个检测指标并依据指标自动划分等级,然后依据等级信息分级。随后测定了3个指标的实测值与预测值进行分析,果径大小的预测相关系数为0.977 2,均方根误差为1.631 5 mm;着色度的预测相关系数为0.967 4,均方根误差为5.973 4%;糖度的预测相关系数为0.964 3,均方根误差为0.504 8%,预测结果与真实值均具有较强的线性关系和较低的预测误差,机器手系统分级正确率为95%,完成一颗苹果的定位、抓取、检测、分级和放置的时间约为5.2 s,具有较好的工作可靠性,研究结果为苹果多品质指标的高效检测提供参考。