果蔬采摘机器人（精选4篇）

果蔬采摘机器人 第1篇

随着嵌入式控制系统的轻量化和智能化水平的提高,微型机器人和特种机器人也得到了大力的发展,使得机器人的智能化和结构都有了大幅度的提升。例如,索尼的机器狗是典型的嵌入式机器人控制系统,除了能够实现复杂的运动之外,还具有语音和图像的识别能力,可以实现人机交互的智能化功能。 火星探测车也是个很好的典型嵌入式控制系统机器人例子,利用Vx Works操作系统,可以实现自主的工作。将嵌入式系统引入到果蔬采摘机器人的控制系统中,可以大大提高机器人的智能化和轻量化水平, 对于果蔬机器人的现代化设计具有重要的意义。

1果蔬采摘机器人嵌入式系统总体设计

对于嵌入式系统的机器人来说,机器人的运动控制部分一般采用ARM 7来完成。这主要是由于整个系统对实时性要求较高,利用ARM 7来专门控制伺服能更好的满足要求。果蔬采摘机器人电机控制结构图,如图1所示。

ARM7利用串口通信功能,可以实现数据的采集, 并利用通信串口协议来解析数据,得到电机的转向和转速等信息,实现电机的优化控制。在电机的控制过程中,可以利用电机驱动程序控制电机的运动,实现机器人的避障和路径规划功能。

图2为果蔬机器人总体设计框架图。在嵌入式系统中引入遗传算法,在遇到障碍物时,使用摄像头拍摄现场图像,利用OPENGL仿真将预演用户所输入的机器人控制命令后机器人的运动轨迹及动作反解功能,将数据传送到实时控制板ARM7; 使用伺服电机控制机器人关节的运动,从而实现机器人的自动路径规划功能。

2果蔬采摘机器人结构和控制系统设计

为了满足果蔬采摘机器人自动避障设计需要,需要对果蔬采摘机器人的末段臂进行改造。其中,末端臂主要由4部分组成,包括关节的法兰、丝杠和螺母机构、碰撞感知传感器、伸缩管组。

图3为果蔬采摘机器人执行末端的结构设计图。 其中,末端臂利用法兰与机器人大臂相连接,可以实现转动,完成俯仰动作; 伸缩杆利用丝杠和螺母结构实现伸缩功能; 末端臂装有3组碰撞传感器,可以预测危险碰撞,从而达到躲避障碍物的功能。

1.关节法兰件2.丝杠和螺母机构3.碰撞感知传感器4.伸缩秆

图4为执行末端伸缩动作的过程设计图。其伸缩功能主要是利用伺服电机的输出,将转动转换为位移, 从而带动伸缩杆实现执行末端的伸缩功能。碰撞传感器的设计如图5所示。

1.大臂关节法兰件2.交流伺服电机3.架体4.导杆5.丝杠6.螺母件7.伸缩杆8.支撑架9.带支架的直线轴承

1.弹簧组件2.架体3.碰撞片4.支撑架5.开关组件

工作时,在伸缩臂的面上装有弹性碰撞片,当弹性碰撞片接触到障碍物后可以产生力信号; 当力信号达到一定大小时限位开关启动,向机器人发出信号, 提示遇到障碍物,需要通过调整行驶路径,躲避障碍物,继续进行果实采摘。弹簧组件,设计如图6所示。

1.螺钉2.圆柱卡片3.弹簧支撑架4.导柱5.压缩弹簧6.碰撞片

图6中,导柱和压缩弹簧直接进行连接,顶端和碰撞弹性片相连,将压缩弹簧固定; 卡片和导柱相连接,卡片的孔需要大于光孔直径,将碰撞片进行限制, 从而保证了其不会从架体内部飞出。控制系统采用EDA嵌入式系统,利用FPGA来设计控制核心部件。 控制电路由4部分组成,其中包括电路控制器、FPGA、 驱动电机和数码显示管,如图7所示。

FPGA是现场可编程逻辑器件,是控制的核心部件,是实现机器人避障和路径规划的主要部件,可以将编写好的verilog HDL程序烧制到现场可编程逻辑器件FPGA中,通过控制输入电路把信号输入到FP- GA,通过相关算法进行机器人的路径规划和避障。根据设计要求,将基于EDA的硬件进行连接,连接完成后的硬件如图8所示

将编写好的程序代码下载到实验箱的FPGA芯片中,即可实现机器人的避障功能。为了实现机器人的智能化控制,可以利用遗传算法对机器人路径规划控制系统进行优化,遗传算法起到搜索最优路径的功能,其设计核心是功能函数设计。为了使搜索路径最小,需要求得最小值函数,可将最小值函数转换为求最大值函数,其表达式为

其中,f( x) 表示路径轨迹的目标函数。如果所需求的目标函数总为正值,可以直接设定个体的适应度值F( x) 就等于相应的目标函数值f( x) ,其表达式为

适应度可以利用目标函数的变化形式来定义,则

其中,Cmin为一个适当的相对较小的数,适应度或可以写成

则对于目标函数的最小值优化问题可转换为

或者

遗传算法的基本步骤是首先随机产生若干机器人轨迹目标函数群体f( x) ,每个个体的适应度可以利用适应度函数来求取; 适应度低的染色体被抑制,适应度高的染色体得到继承,然后通过以下步骤完成遗传算法。

1) 选择: 按照一定的优化原则,选择t代的群体f ( x) 中的优秀个体,将这些个体遗传到下一代的群体f ( x + 1) 中。

2) 交叉: 将群体中的个体进行搭配,搭配的过程是随机配对的过程,利用个体间的交叉概率来交换染色体。

3) 变异: 对群体f ( x) 中的每个个体,通过一定的变异概率,改变染色体的基因,通过复制操作,将结果向这更优化的方向迭代计算,从而适应环境,得到最优路径规划。

3果实采摘机器人性能测试

为了验证EDA嵌入式系统的果实采摘机器人采摘性能,对采摘机器人进行了测试,测试实验对象为黄瓜采摘机器人。在机器人控制系统中引入了EDA嵌入式结构和遗传算法,其测试场景如图9所示。

图9中,测试对象主要是机器人躲避障碍物的功能,包括使用遗传算法和不使用遗传算法两种形式。 在不使用遗传算法对机器人避障功能进行测试时,得到了如图10所示的路径规划结果。

在黄瓜采摘的过程中,机器人可以在复杂的作业环境下成功地绕过障碍物,从而到达到终点。为了验证遗传算法的优越性,对遗传算法的路径规划性能进行了测试,结果如图11所示。

与一般算法不同,遗传算法可以将搜索区域形成栅格,然后再进行路径规划,从而提高路径规划的精确性。在此,对遗传算法的采摘机器人进行了多次测试,最终得到了如表1所示的结果。

%

由表1可以看出: 机器人成功识别障碍物的概率较高,成功率达到了99% 以上、路径规划的准确率也达到了95%以上,满足了采摘机器人的作业设计需求。

4结论

1) 对果蔬采摘系统的执行末端进行了改进,提高了其自动避障的功能。在果蔬采摘机器人的设计过程中引入了嵌入式系统,并结合EDA技术植入了遗传算法,对机器人的控制系统进行封装后,大大提高了提高果蔬采摘机器人轻量化和智能化水平。

果蔬采摘欠驱动灵巧机械手的设计 第2篇

果蔬采摘机器人的研究在国外已经有40多年的历史, 日本和欧美等发达国家相继研究用于采摘番茄、黄瓜、苹果、蘑菇等果蔬的智能机器人[1,2,3,4,5,6]。对于外表皮较薄较脆的果蔬, 对手爪抓持力的控制要求很高, 同时要求夹持系统需要具有一定柔性, 可以补偿部分力控制产生的误差, 避免夹持力过大压伤外表或夹持力过小抓取失稳而造成果蔬掉落。欠驱动灵巧机械手是一种理想的方案, 其结构紧凑, 重量轻, 控制简化, 抓取可靠[7], 并能很好地贴合各种球状水果外形。

通常一般机构正常工作的条件是驱动器数目等于机构本身自由度, 即所谓的全驱动方式, 如常见的6自由度工业机器人都具有6个驱动器。当机构的驱动器数目少于机构本身自由度数目, 可依靠机构自身的动力约束条件来正常工作[8], 这类机构称之为欠驱动机构。在欠驱动方式下, 机械手爪上可以只安装1个驱动器, 依靠弹簧和机械限位装置来实现机构正常工作所需的动力约束条件, 即1个驱动器可以驱动手指上每个关节的运动。欠驱动机械手的原理[9] (如图1所示) 采用曲柄连杆方式, 与滑轮和凸轮方式相比, 在传动过程中损失能量较小, 产生的力更大, 运用范围更广。

与全驱动多指手爪相比, 欠驱动机械手具有驱动器数目少、成本低、控制简单、可靠性高的特点, 由于欠驱动机械手手指机构中存在作为动力约束的弹簧或扭簧, 使机械手本身具有一定的柔性, 可实现无损采摘。本文利用欠驱动机构设计了一种果蔬采摘欠驱动灵巧机械手 (以苹果采摘为例) , 采用1个电动机驱动三根手指, 灵活性高、结构简单。

1 采摘对象物理特性分析

该欠驱动灵巧手采摘对象选取直径为60~95 mm, 高度为50~85 mm的苹果为例。根据文献[10], 采用果实硬度计测定我国典型品种苹果的不同果实部位的果肉硬度的试验得知, 苹果的硬度一般为100 N/cm2, 因此当果实表面受压小于20 N时不会遭到破坏, 而其果肉细胞在小于100 N的压力时也不会遭到破坏。

2 欠驱动机械手的结构和工作原理

该欠驱动机械手由手指、支架、滚珠丝杠、曲柄摇杆机构和直流伺服电动机构成。共有6个自由度, 采用1个电动机同时驱动3根手指。整体机构采用硬质铝合金, 既保持了铝本身较轻的特性, 也保证了较好的机械性能。结构和尺寸如图2、图3所示。

其工作原理如下:电动机正转时, 滚珠丝杠旋转, 带动与丝杠螺母相连的支架上升, 并驱动3个手指的曲柄和连杆上升, 在弹簧的作用下, 推动手指下关节和上关节使3个手指收拢, 抓取水果。当手指的压力达到压力传感器设计的压力阀值时, 电动机停止转动, 依靠手腕关节的旋转, 完成苹果的摘取, 如图4 (a) 和图4 (b) 所示。当机械手臂运动到包装箱处, 电动机反转, 带动联接在滚珠丝杠上的螺母下降, 从而使支架下降, 手指张开, 松开水果后, 电动机停止转动, 如图4 (c) , 完成一次水果的采摘和放置动作。

1.丝杠螺母2.连杆1 3.轴承端盖4.轴承5.轴套6.摇杆 (下关节) 7.支架上板8.丝杠9.弹簧10.连杆2 11.曲柄12.支架支撑杆13.支架中板

3 欠驱动机械手主要部件和机构设计

3.1 指端结构的设计

在手指的数量选择方面, 可以模仿人类手指设计, 利用5指可以完成所有动作, 但并不是手指数量越多, 精度和可靠性就会越高:因为手指数量增加, 需要的传感器就会增加, 传动结构和控制系统就越复杂, 在实际应用中的可靠性和精度就会降低。对于抓取苹果这类球型水果, 3根手指即能保证平稳抓取, 其余手指只是起到辅助作用, 因此设计中选择3指。3根手指以120°夹角均匀安装在支架上, 通过轴与上板相连接。每根手指分上下两段指节, 尺寸为34 mm和60 mm, 完全能够包络尺寸较大的水果, 完成采摘动作。与3指节的欠驱动机械手爪[9]相比性能上各有优势, 而其结构简单、成本低的特点更能适合农业采摘自动化的应用发展。

水果汁液一般为弱酸性, 因此手指材料采用尼龙。相比金属材料和聚酯材料, 尼龙具有较好的综合力学性能和耐磨损性、耐腐蚀性。

1.轴2.固定螺钉3.硅胶层4.手指上指节5.固定螺钉6.轴承盖7.轴承套8.轴承

为了在水果受到压力时保护表皮不受破坏, 手指指面和下指节内侧均覆盖一层硅胶, 内嵌压力传感器。在压力达到阀值时, 控制系统会发出信号, 电机停止转动。手爪指端结构如图5所示。

3.2 传动机构的设计

传动机构以支架为主体, 利用丝杠螺母副和曲柄摇杆机构传递力和运动。

滚珠丝杠传动精度高, 摩擦力小, 使用寿命长, 且具有自锁功能。在电动机停止转动后, 中板在丝杠的自锁作用下停止运动, 手爪会保持抓住水果的姿态不变。中板与螺母使用螺栓连接, 与丝杠组成一个由旋转运动转变为直线升降运动的运动副。支架上下板采用3根支撑杆固定, 并起到导向作用, 使中板沿支撑杆上下运动。

为了使曲柄摇杆机构顺畅运动, 在连接轴上安装了37系列内径为4 mm的深沟球轴承, 用以承受径向载荷, 减小动摩擦力。

为了实现1个驱动力产生2个自由度的效果, 在连杆和摇杆之间安装扭簧。当手指下指节接触到苹果时, 受到苹果的反作用力, 而无法继续运动;连杆2在下方曲柄的推动下继续运动, 此时扭簧被压缩, 连杆2继续驱动与上指节相连的连杆1运动, 上指节在下指节和连杆2的共同作用下运动, 并抓住苹果;当手指上的压力达到所设计的阈值时, 控制系统发出信号, 电动机停止转动。

3.3 驱动机构的设计

由于水果表皮受压过大后容易受损, 在选择电动机时需要考虑到其驱动力和控制精度两方面因素。对于小型的机械手爪而言, 选择直流伺服电动机较为合适。这种电动机转动惯量小、动态特性好, 控制精度高。调节电动机的控制电压可调速, 操作简便。驱动机构的结构如图6所示。

1.电动机2.电动机架3.联轴器4.支架下板5.固定螺钉

假设夹取的苹果高为55 mm, 直径为79 mm;苹果受到20 N的临界压力时表皮被破坏, 取临界压力的85%为安全压力F, 则F=15 N;手爪的夹取力为N, 各杆受力分别为F1、F2、F3、F4, 曲柄连杆机构受力分析如图7。N、F1、F2、F3的力臂分别为L1、L2、L3、L4。

根据力矩平衡条件可知, NL1=F1L2, F1=15×14.17÷5.67=37.5 N。

连杆1和曲柄均为二力杆, 则F1=F2, F3=F4, F3L4=F2L3, F3=37.5×35÷11.6=113.1 N=F4。

滚珠丝杠受到电动机向上的驱动力F5和曲柄通过支架中板的反作用力F4, 其简化的受力模型分析如图8所示, 可得F5=F4/cos24.3°=113.1÷0.91=124.1 N。

丝杠导程为L0=0.2 cm, 本设计中选择的丝杠均为单头, 导程即为螺距。

因此电动机上的负载转矩为

考虑实际工作中的安全系数K, 设K=2, 则T=Tm·K=3.95×2=7.9 N·cm。

根据计算所得的电动机实际负载转矩值Tm, 可选取Maxon Re13微型直流伺服电机, 电压为12 V, 输出功率为2.8 W, 空载转速为13 500 r/mmin, 带1∶68减速器, 最终输出转速为195 r/min。

4 结语

本文通过对欠驱动原理的研究分析, 设计并研制了一种果蔬采摘欠驱动机械手。该欠驱动机械手爪由手指、支架、滚珠丝杠、曲柄摇杆机构和直流伺服电动机构成, 整体机构采用硬质铝合金, 指端结构采用尼龙和硅胶材料制成。该机共有6个自由度, 采用一个微型直流伺服电机同时驱动3根手指、6个指节, 可以实现对果实的包络抓取, 并具有控制简单可靠、抓取稳定、不损伤果实等特点。其灵活性高、结构简单、体积小、成本低, 能够适应农业采摘自动化技术的推广。

参考文献

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果蔬采摘机器人 第3篇

此研究报告刊登于《农业工程学报》2011年第7期, 题为“基于图像特征选择识别田间籽棉品级”, 第一作者为南京农业大学工学院电气工程系王玲副教授, 通信作者为姬长英。该研究为国家“十五”和“863”计划项目。

机械式采摘要求棉花品种单一、纤维较长、断裂比强度较高、吐絮期集中、抗虫抗病、果枝高度适中、结铃部位集中等条件。美国棉花生产集中在少数农场主手中, 生产规模大、品种单一、纤维中长、成熟期集中、虫害少、异性纤维少 (每吨0.4克) , 其机械化采收技术已是世界公认的成熟先进技术, 供商业定价的棉包抽样分级检验基本上实现了仪器化、自动化。我国棉花种植地域辽阔, 生产规模呈现多元化格局, 品种多、收获期长、虫害多、地膜碎片多, 机械式采摘势必造成优劣并收的尴尬局面。在新疆兵团农场, 常规手采棉劳动强度大, 受拾花工不足制约 (拾花高峰期, 每天需20万人, 每人拾花50公斤, 最高年份支付2.6亿元拾花费) , 农民质量意识淡薄, 使棉包一致性差, 不具备价格导向性;机械化采摘是发展方向, 但农艺要求高 (施用化学催熟剂、成长控制剂和脱叶剂) , 成本高 (采棉机单价约130万元, 中型团场一半面积需8台采棉机) , 质量无保证 (每公斤机采价约为手采价的一半) 。因此, 采摘机器人以较大的时空自由度模拟人工实时采摘并分级, 能够适应棉花品种的多样性, 降低生产成本, 提高棉花等级相符率, 减少异型纤维问题、掺杂使假事件和包一致性差现象, 使高、中、低档棉花品质结构趋于合理。

采摘机器人一般由机器视觉系统、移动机构、末端执行器、机械手及其控制系统等构成, 其关键技术有机器人本体结构设计 (通常采用工业机器人本体结构) 、自主导航、目标的识别与定位, 重点研究复杂环境下棉花的识别与定位。

研究者用CCD数码相机采集早、中、晚期苏棉12号1~7级籽棉正面图像350幅, 首先, 用颜色阈值法将籽棉从复杂背景中分割出来, 并用一组同心圆对其进行切割;其次, 提取了反映籽棉白度、黄度和杂质量的14个纹理特征以及反映棉瓣大小、结构的16个形状特征;最后, 以类可分性准则为过滤器的评价函数启发式搜索了有效特征并以Bayes分类器的误分率为封装器的评价函数停止了搜索。结果表明, 籽棉图像分割算法快速、准确;30个纹理、形状特征能够区分籽棉的品级;混合过滤器/封装器和浮动搜索的特征选择算法效率高、效果好, 有效特征为3个白色、黄色纹理特性和4个形状结构特征, 并获得了88.4%的识别率。

农业采摘机器人硬件系统设计 第4篇

本文所设计的苹果采摘机器人主要包括五个自由度的机械手和两个自由度的移动载体两个部分。苹果采摘机器人的整体结构如图1、表1所示。

其中苹果采集机械手的五个自由度分别为:

(1) 升降自由度, 主要控制机械臂的升降 (如图1所示的部件12) ; (2) 旋转自由度, 主要实现机械臂绕腰部旋转 (如图1所示的部件11) ; (3) 旋转自由度, 控制末端执行器的升降 (如图1所示的部件9) ; (4) 旋转自由度, 控制末端执行器的升降 (如图1所示的部件7) ; (5) 根据控制机器人控制指令, 控制末端执行器采摘果实 (如图1所示的部件4) 。

如图1所示, 采用关节型结构, 可以更加有效的确定末端执行器在三维空间中的位置和姿态。由于苹果在果树上的分布具有随机性, 而且分布的空间也较大, 在采摘时可能会遇到很多的障碍物, 采用多自由度的关节型机械手可以拟合三维空间中的任意曲线, 通过控制管件的运动, 有效躲避障碍物。除此之外, 采用气泵作为末端执行器夹持机构的动力源, 可以适度补偿机械本体的位置误差, 末端执行器上的旋转式果柄切割装置可以不需要对果柄位置进行检测, 并且调整末端执行器的姿态就可以将果实脱离果树。

总体来说, 如图1所示, 采摘机器人的主要核心构成部分主要分为视觉系统、感知系统、交流伺服系统和控制系统四大模块。

视觉采集模块主要负责通过摄像机采集视觉信息, 并且对视觉信息进行分析。采摘机器人依据视觉技术快速获取和处理大量信息, 但是在果园中, 由于环境复杂, 摄像机所拍摄的图片中往往包含了大量的干扰, 导致果实和障碍物的识别成为机器人设计的难点。为此, 在机器人设计过程中安装三个摄像机来同时获取三幅图像, 通过对着三幅图像的处理和分析, 来确定目标物体到摄像机的距离。采摘机器人视觉采集模块的主要任务包括:不仅需要探测到采摘苹果目标的存在, 还需要计算出末端执行器与被采摘苹果对象之间的平面二位坐标;确定目标采摘苹果对象的形状尺寸;确定末端执行器与被采摘苹果对象之间的相对距离。在本课题的设计中, 主要通过视觉传感器来获取采摘机器人的工作环境、工作对象以及机器人自身位置等信息。与工业机器人相比, 苹果采集机器人所处的空间环境, 以及工作的对象更加复杂, 需要通过对所采集的视觉信息处理。其中视觉传感器的主要工作内容包括:

a.确定采摘机器人的末端执行器与将要采摘苹果之间的相对距离。b.确定所要采摘苹果的形状、尺寸和品质。c.作为采摘机器人行走的视觉导航。