自-果树采摘机器人的发展现状及运动学分析

1、果树采摘机器人的发展现状及运动学分析专业:机械制造与自动化 学生：张长峰 指导老师:周威铎 完成日期：2013.4.10摘 要 果园收获作业机械化、自动化是广大果农关注的热点问题。进行果树采摘机器人研究,不仅对于适应市场需求、降低劳动强度、提高经济效率有着一定的现实意义，而且对于跟踪世界农业新技术、促进我国农业科技进步,加速农业现代化进程有着重大的意义。 果树采摘机器人是一个集环境感知、动态决策与规划、行为控制与执行等多种功能于一体的综合系统，它是由机械手固定在履带式移动平台上构成的一类特殊的移动机器人系统。本文在以自行设计的机器人机械结构为研究对象，对果树采摘机器人的控制系统进行了分析、研究和设计，并对采摘机器人避障技术进行了探讨。主要工作如下： 分析了果树采摘机器人机械结构,介绍了机器人运动学理论，根据自行设计的5自由度机械臂机械特性，采用几何结构算法，建立了果树采摘机器人机械臂的正、逆运动学方程。 关键词：果树采摘机器人,机械结构,运动学分析等等。ASTRA Orhard menied aduoationharesing opertishave bcme te hot ue of

2、 mjority fruitgowesconcernedDeel te frut hrving rob resarch nt olyhaa cerndgree f ricaligificnce tomet maredmad a rdue labr intesty and improve econmicefficien, but alsoa totrack new arcultural echolgies of the world.t isimortat toprte Chs agrcultral sciefc andtehnolgicprogess,cclerat the arictualnizatonroces. rui havestingr is an interate system ththsmltiple fnon uh as eomentappreive,dynmic decison making, paning onuctnrol ad ementation. It isa specilind ofmobi robotte thatthe mechanical hn w f

3、id in thetracktype bile latform. his paper as suprt y the Nainal “86”Projet: “eeahonfrut harvsting robos keytechnoloie”. A seldiged root mechaical strcture wasue a testd oject.nalysis，esear and degn wa roessd forefruit havestin obot contro ystem. The daptiefzyPI controlr as cpsed b PID control ethodomine wit fuzzy logi contrleod an thecolrsused i ruitharestng t vual ser cntol.t the me time thtechnologyoharstingrooscontrol and obtae avoidaewa aalsd.Te maineseccontntsa folows: te eaiatructe of th

4、fruit arveig ob was aays andth heory f robt ineatcs wasintroduced. aed on hesef-esin 5 degrof fredomrobot mapuator mechanicalpropeties, te rui hrvesing roots poitivandnvee kineaticsquatins wre fond singte gmericstrucro te agorhm. KEY WORDS: fruiharveig robot, stacl avoidance, ssr ad so o. 目 录摘 要2ABSTRACT第一章农业采摘机器人的发展及研究现状511 农业采摘机器人的研究意义61.2 农业采摘机器人的特点61.3农业采摘机器人国内外研究进展6第二章 农业采摘机器人研究存在的问题与解决方法92.1存在的技术难题9.2 技术难题解决方法2.3 本设计主要研究内容10第三章 果树采摘机器人机械结构10第四章摄像机投影模型34.1摄像机成像原理13.图像平面坐标系134.3 摄像机模型144履带式移

5、动平台模型第五章 果树采摘机器人机械臂运动学分析15机械臂正运动学分析175.2机械臂逆运动学建立1第六章 总结与展望2161 总结216.2 不足之处与未来展望21参考文献22致 谢23第一章 农业采摘机器人的发展及研究现状 机器人技术是一门新兴的多学科交叉的综合性高新技术,涉及机构学、机械设计学、自动控制、传感技术、计算机、人工智能、仿生学等多个学科领域。机器人作为高自动化、智能化的机电一体化设备，通过计算机编程能够自动完成目标操作或移动作业，具有较高的可靠性、灵活性。因此,机器人技术已成为当今应用广泛、发展迅速和最引人注目的高新技术之一。 随着科学技术的发展和社会的进步,机器人技术已经广泛应用于工业、农业、国防、科技等各个领域。在农业生产中，由于易对植被造成损害、易污染环境等原因，传统的机械通常存在着许多的缺点。为了解决这个问题,国内、外都在进行农业机器人的研究，对农业机器人的需求极其迫切。就我国而言,机械化、自动化程度比较落后。农业机器人的问世，有望改变传统的劳动方式，改善农民的生活劳动状态。因此，世界各国对农业机器人非常重视,投入了大量的资金和人力进行研究开发。农业机器人在农

6、业领域得到很大进展，其功能已经非常完备。农业机器人正在或已经替代人的繁重体力劳动，可以连续不间断地工作,极大地提高了劳动生产率，是农业智能化不可缺少的重要环节。 采摘机器人是1世纪精确农业的重要装备之一，是未来智能农业机械的发展方向。采摘机器人是针对水果和蔬菜,可以通过编程来完成这些作物的采摘、转运、打包等相关作业任务的具有感知能力的自动化机械收获系统,是集机械、电子、信息、智能技术、计算机科学、农业和生物等学科于一体的交叉边缘性科学，需要涉及机械结构、视觉图像处理、机器人运动学动力学、传感器技术、控制技术以及计算信息处理等多方面的学科领域知识。1农业采摘机器人的研究意义 随着农业生产朝着规模化、多样化、精确化方向发展，农业劳动力的成本必然迅速上升,劳动力不足的现象也会日趋明显,因而作为高科技的机器人技术进入农业领域变得越来越现实。在农业生产中,许多作业项目如蔬菜、果实的收获和分选、苗木嫁接、秧苗移植、灌溉田地等都是大量重复性繁重的工作,工作人员容易产生疲劳,导致工作效率下降。如果机器人应用于农业,可节省人力，降低劳动强度,并且可以大大提高工作效率,同时还可以充分发挥机器人的信息感知能

7、力，对水果的成熟度进行鉴别和空间定位，从而保证了采摘果实的质量和工作效率。因此，加快农业和农村经济的发展，大力发展农业信息技术及其产业化，为农村经济的发展培育新的增长点，对推进我国农业现代化进程，提高农产品的国际竞争力有着重要的意义。1 农业采摘机器人的特点(1） 作业对象的非结构性和不确定性；(2） 作业对象的娇嫩性和复杂性;（3） 良好的通用性和可编程性;(4） 操作对象和价格的特殊性。 果树采摘机器人操作者是农民,不是具有机电知识的工程师,因此要求果树采摘机器人必须具有高可靠性和操作简单的特点；另外,农业生产以个体经营为主,如果价格太高，就很难普及。1.3 农业采摘机器人国内外研究进展() 国外研究进展 日本的西红柿采摘机器人 日本的果蔬采摘机器人研究始于80年,他们利用红色的番茄与背景（绿色）的差别,采用机器视觉对果实进行判别，研制了番茄采摘机器人。该机器人有5个自由度,对果实实行三维定位。由于不是全自由度的机械手,操作空间受到了限制,而且坚硬的机械爪容易造成果实的损伤。 日本冈山大学的Kondo等人研制的番茄采摘机器人，由机械手、末端执行器、行走装置、视觉系统和控制部分组成，

8、如图-1所示。用彩色摄像头和图像处理卡组成的视觉系统,寻找和识别成熟果实。由于番茄的果实经常被叶茎遮挡,为了能够灵活避开障碍物,采用具有冗余度的7自由度机械手。为了不损伤果实,其末端执行器设计有个带有橡胶的手指和1个气动吸嘴，把果实吸住抓紧后，利用机械手的腕关节把果实拧下。行走机构有4个车轮，能在田间自动行走，利用机器人上的光传感器和设置在地头土埂的反射板,可检测是否到达土埂，到达后自动停止，转向后再继续前进。该番茄采摘机器人从识别到采摘完成的速度大约是1s/个,成功率在7%左右，成熟番茄未采摘的主要原因是其位置处于叶茎相对茂密的地方，机器手无法避开叶茎障碍物。因此需要在机器手的结构、采摘工作方式和避障规划方面加以改进，以提高采摘速度和采摘成功率,降低机器人自动化收获的成本，才可能达到实用化。图- 番茄采摘机器人结构简图1前后延伸棱柱关节;S2上下延伸棱柱关节;、4、5、6、7旋转关节 日本的茄子采摘机器人 日本国立蔬菜茶叶研究所与岐阜大学联合研制了茄子采摘机器人。机器人由CCD机器视觉系统、5自由度工业机械手、末端执行器以及行走装置组成,作业对象是温室中按照V形生长方式种植的茄子。该机器人的末端执行器设计复杂,包括4个手指、2个吸嘴、2个诱导杆、气动剪子和光电传感器，如图-2所示。工作中,利用模糊视觉反馈系统引导末端执行器靠近果实,完成采摘作业。在实验室中进行了试验，采摘成功率为62.5%，工作速度为64.

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