当前位置:文档之家› 采摘机器人简介

采摘机器人简介

采摘机器人简介
.
目录
1摘要 2果树采摘机器人的特点 3国内外采摘机器人的研究进展 4采摘机器人的结构组成 5果蔬采摘机器人的主要问题和关键技术
6参考文献
.
1采摘机器人的特点
①作业对象娇嫩、形状复杂且个体状况之间的差 异性大,需要从机器人结构、传感器、控制系统 等方面加以协调和控制; ②采摘对象具有随机分布性,大多被树叶、树枝 等掩盖,增大了机器人视觉定位难度,使得采摘 速度和成功率降低,同时对机械手的避障提出了 更高的要求; ③采摘机器人工作在非结构化的环境下,环境条 件随着季节、天气的变化而发生变化,环境信息 完全是未知的、开放的,要求机器人在视觉、知 识推理和判断等方面有相当高的智能;
.
3.2机械手
机械手又称操作机,是指具有和人手臂相似的动作功 能,并使工作对象能在空间内移动的机械装置,是机 器人赖以完成工作任务的实体。在收获机器人中,机 械手的主要任务就是将末端执行器移动到可以采摘的 目标果实所处的位置,
直角坐标
圆柱坐标
极坐标
球坐标
多关节 (类人)
其工作空间要求机器人能够达到任何一个目标果实。 相比其它结构比较起来,要求更加灵活和方便。机械 手的自由度是衡量机器人性能的重要指标之一,它直 接决定了机器人的运动灵活性和控制的复杂性。
西红柿
葡萄
目对于西瓜等作物的藤茎在地面上的果实,使用上述两 种行走装置显然不适合。移动机构的设计必须要保证机 器人运动平稳和灵活避障。荷兰开发的黄瓜收获机器人 以铺设于温室内的加热管道作为小车的行走轨道。日本 等尝试将人形机器人引入到移动式采摘机器人中;但这 种技术目前还不成熟,有待进一步的研制开发。采用智 能导航技术的无人驾驶自主式小车是智能采摘机器人行 走部分的发展趋势。
移动机构
采摘机器人
机械手 识别和定位系统
末端执行器
.
3.1移动机构
车轮式
履带式
人形结构
车轮式应用最广泛。车轮式的行走机构转弯半径小、转 向灵活,但轮式的结构对于松软的地面适应性较差,会 影响机械手的运动精度。而履带式的行走机构对地面的 适应性较好;但由于其转弯半径过大,转向不灵活。
.
车轮式
履带式
.
2 国内外采摘机器人的研究进展
传统采摘机器人类型
机械震摇式
气动震摇式
现今主要依靠的技术
工业机器人技术
计算机 图像处理技术
人工智能
目前,日本、荷兰、法国、英国、意大利、美国、以色列、西班牙 等国都展开了果蔬收获机器人方面的研究工作。涉及到的研究对象 主要有甜橙、苹果、西红柿、樱桃西红柿、芦笋、黄瓜、甜瓜、葡 萄、甘蓝、菊花、草莓、蘑菇等,但这些收获机器人目前都还没能 真正实现商业化。
.
3.4末端执行器
末端执行器是果蔬收获机器人的另一重要部件,通常由其直接对目标水 果进行操作。因此,需要满足各种不同的规则,以便切除水果并确保水 果质量。末端执行器的基本结构取决于工作对象的特性以及工作方式。
物理属性:
数量
形状
尺寸
动力学特性
水果的化学 和生物特性
手指的数量和 形状的设计与 所要采摘的果实 密切相关。 一般而言, 手指的数量越多, 采摘效果越好, 但控制也越复杂
获取水果的 数字化图像
运用图像处理 算法识别
确定图像中 水果的位置
采摘机器人视觉系统的工作方式由于环境的复杂性,有时需要 利用多传感器多信息融合技术来增强环境的感知识别能力并利 用瓜果的形状来识别和定位果实。 目前的采摘机器人视觉系统在环境比较规则的情况下能取得比 较好的效果,但在自然环境下的应用仍需要进一步的研究。这 需要研究出有效、快速的算法,将果实分辨出来。在目前这种 技术还不是很成熟的情况下,可采用人工辅助选择目标和定位。
.
西红柿采摘机器人
图1 西红柿采摘机器人 Fig.2 Tomato harvesting robo
日本 Kondo-N 等人研制的西红柿收获机器人由 机械手 末端执行器 视觉传感器和移动机构等组 成 如图1所示西红柿各个果实不一定是同时成熟 并且果实有时被叶茎挡住 收获时要求机械手活 动范围大且能避开障碍物 所以机器人的采摘机 械手采. 用 7自由度的 SCORBOT ER 工业机器人,
.
④采摘对象是有生命的、脆弱的生物体,要求在 采摘过程中对果实无任何损伤,从而需要机器人 的末端执行器具有柔顺性和灵巧性; ⑤高智能导致高成本,农民或农业经营者无法接 受,并且采摘机器人的使用具有短时间、季节性、 利用率不高的缺点,是限制采摘机器人推广使用 的重要因素; ⑥果蔬采摘机器人的操作者是农民,不是具有机 电知识的工程师,因此要求果蔬采摘机器人必须 具有高可靠性和操作简单、界面友好的特点。
工作空间
可操作度
位置多样性
冗余度
为了设计出最合适的操作手机构,还必须进行机构的运动学和动力学研究,同时 还要考虑其运动平衡性能,综合优化算法设计,使机器人能灵巧无碰撞地完成采 摘任务。
.
3.3识别和定位系统
果实的识别和定位是果实采摘机器人的首要任务和设计难点, 识别和定位的准确性关系到采摘机器人工作效率。 采摘机器人视觉系统的工作方式:
彩色摄像机识别
双目视觉方法定位
四轮机构行走
采摘时 移动机构行走一定距离后就进行图像采集 利用 视觉系统检测出果实相对机械手坐标系的位置信息 判断 西红柿是否在收获的范围之内 若可以收获 则控制机械 手靠近并摘取果实吸盘把果实吸住后 机械手指抓住果实 然后通过机械手的腕关节拧下果实。
.
3采摘机器人的结构组成
如抓取力、切割力、 弹性变形、光特性、 声音属性、电属性等
.
末端执行器的性能评估指标: 抓取范围 水果分离率 水果损伤率 水果损伤率 采摘的灵活性
速率
传统采摘方法:
旋转拧取
机械切除
现代采摘方法:
激光切割
高压水喷切
双电极切割法
美国俄亥俄州立大学开发了一种由四手指机械手和一个机械手控制器组成的末端执 行系统,能够很好地抓持和采摘果实,灵活. 轻巧,采摘成功率有明显的提高。
.
果蔬采摘机器人往往工作于非结构性环境中,工作对 象常常是随机分布的,因此在机械手的设计过程中, 必须考虑采用最合理的设计参数。
机人类型
工作空间
机械臂数量
机器人 结构方式
机械臂越多, 机构越灵活, 但控制也越复杂, 消耗的时间也越多。 必须在系统数量和 性能之间进行平衡
串联式、并联式
.
评价机械手的结构性能参数
相关主题