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果樹采摘機(jī)器人及控制系統(tǒng)研制
摘要
機(jī)器設(shè)備組成的操縱者,效應(yīng)器和基于圖像的視覺伺服控制系統(tǒng)是為了采摘蘋果而開發(fā)的。5自由度的機(jī)械手PRRRP結(jié)構(gòu)幾何優(yōu)化提供準(zhǔn)線性行為和簡(jiǎn)化控制策略。匙形效應(yīng)器與氣動(dòng)驅(qū)動(dòng)爪為了滿足采摘蘋果的要求。蘋果采摘機(jī)器人自主完成收集任務(wù)使用一個(gè)應(yīng)用模塊。通過(guò)使用支持向量機(jī)與徑向基函數(shù),果實(shí)識(shí)別算法開發(fā)了檢測(cè)并自動(dòng)查找蘋果在樹上?？刂葡到y(tǒng),包括工業(yè)電腦和交流伺服驅(qū)動(dòng)程序,進(jìn)行了機(jī)械手和效應(yīng)器融合、將蘋果摘下來(lái)的。原型機(jī)器人裝置的有效性經(jīng)實(shí)驗(yàn)室測(cè)試和現(xiàn)場(chǎng)實(shí)驗(yàn)的領(lǐng)域。機(jī)器人采摘蘋果的成功率是77%,平均采摘時(shí)間大約是15秒/蘋果。
1 序言
在中國(guó),農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和水果種植領(lǐng)域結(jié)構(gòu)的不斷調(diào)整,如蘋果、柑橘和梨自1993年以來(lái)達(dá)到8 - 9百萬(wàn)公頃,占四分之一世界上的水果種植總面積。然而,水果收集任務(wù),以50%-70%/小時(shí),仍然依靠體力勞動(dòng)。所以收獲將自動(dòng)化,因?yàn)檗r(nóng)業(yè)人口在中國(guó)逐漸減少。此外,由于果樹高,采摘工作已經(jīng)將使用梯子,這使得手工收割十分危險(xiǎn)和低效。因此,未來(lái)需要對(duì)蘋果采摘進(jìn)入機(jī)械化和自動(dòng)化。機(jī)械采摘實(shí)驗(yàn)在一些地區(qū)已經(jīng)進(jìn)行了假設(shè)模擬收獲,但開發(fā)這一戰(zhàn)略還沒有廣泛。有選擇性的采摘,這是必要的,需要復(fù)雜的機(jī)器人技術(shù)?？傊?有必要設(shè)計(jì)一個(gè)與人類感知能力相似的智能機(jī)器人。以下這個(gè)為實(shí)例,這臺(tái)機(jī)器需要檢測(cè)水果、計(jì)算水果的位置,然后選擇不破壞果皮或果樹，從而進(jìn)行采摘。
研究水果收獲機(jī)器人發(fā)生在1980年代。河村建夫、Namikawa Fujiura,Ura所言(1984)首次開發(fā)了一個(gè)果園機(jī)器人。后來(lái), Rabatel,Pellenc、Journeau Aldon(1987)開發(fā)了一個(gè)機(jī)器人。從那時(shí)起,他們關(guān)于這方面的知識(shí)進(jìn)行了開創(chuàng)性的研究。此外,一些相關(guān)的研究農(nóng)業(yè)機(jī)器人在溫室進(jìn)行了。例如,番茄收獲,黃瓜收獲,櫻桃收獲,草莓收獲。然而,大多數(shù)水果收獲機(jī)器人的文獻(xiàn)目前沒有進(jìn)入生產(chǎn)或銷售。相反,他們?nèi)匀惶幱谘芯堪l(fā)展階段。為此,支持進(jìn)一步的研究和開發(fā)是很重要的,以提高性能和減少這些機(jī)器人的初始安裝費(fèi)用。
基于上述概念,本研究打算開發(fā)和評(píng)估競(jìng)爭(zhēng)低價(jià)設(shè)備自動(dòng)收獲,即,一個(gè)蘋果采摘機(jī)器人。首先,一個(gè)完整的機(jī)器人包括組件描述的操縱者,效應(yīng)器和基于圖像的視覺伺服控制的系統(tǒng)描述。其次,機(jī)械手的幾何優(yōu)化以獲得準(zhǔn)線性行為并簡(jiǎn)化描述的控制策略。第三,氣動(dòng)驅(qū)動(dòng)的結(jié)構(gòu)爪設(shè)計(jì)來(lái)滿足采摘蘋果的要求。基于這個(gè)設(shè)計(jì),采摘機(jī)器人的自動(dòng)執(zhí)行部分使用一個(gè)應(yīng)用模塊來(lái)檢測(cè)和采集任務(wù)找到蘋果在樹上,控制系統(tǒng)進(jìn)行機(jī)械手和效應(yīng)器方法來(lái)摘蘋果。研究采摘機(jī)器人,來(lái)有效的驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)室測(cè)試和現(xiàn)場(chǎng)實(shí)驗(yàn)測(cè)試的領(lǐng)域執(zhí)行。實(shí)驗(yàn)結(jié)果是本文的重要貢獻(xiàn)。
本文組織如下:例如在第二節(jié)中,機(jī)械手,效應(yīng)器和基于圖像的視覺伺服控制系統(tǒng)。在第三節(jié)中討論實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示的可行性機(jī)器人系統(tǒng)的提出。最后,在第四節(jié)中總結(jié)對(duì)機(jī)器人未來(lái)研究的建議。
2 材料和方法
2．1 蘋果采摘機(jī)器人的機(jī)械結(jié)構(gòu)
蘋果采摘機(jī)器人的原型主要考慮的是模型設(shè)計(jì)效率和成本效益。它主要由自主車,5自由度機(jī)械手,效應(yīng)器,傳感器、視覺系統(tǒng)和控制系統(tǒng)組成。自主研發(fā)水果采摘的機(jī)械結(jié)構(gòu)如圖1所示。
1.移動(dòng)車輛 2.水果籃子 3.活動(dòng)帶 4.末端效應(yīng)器 5.采集單元
6. 電動(dòng)絞盤棒 7.運(yùn)動(dòng)小手臂 8.大臂 9.運(yùn)動(dòng)大手臂 10.活動(dòng)的腰部
11.腰部 12. 升降平臺(tái) 13.中心控制系統(tǒng)
圖1 蘋果采摘機(jī)器人的原理圖
2.1.1 自主移動(dòng)車輛
車輛的移動(dòng)方式為履帶式移動(dòng)。氣動(dòng)泵供應(yīng)電力，電子硬件數(shù)據(jù)采集和控制,機(jī)械手的效應(yīng)器切水果。全球定位系統(tǒng)(GPS)技術(shù)用于自治導(dǎo)航的移動(dòng)車輛,其典型的速度1.5m/s。
2.1.2 機(jī)械手
與其他結(jié)構(gòu)相比 ,聯(lián)合結(jié)構(gòu)是有效的三維位置和方向空間。采摘機(jī)器人是一個(gè)隨機(jī)的操作空間分布,可能存在很多障礙機(jī)器人。聯(lián)合操縱與自由的多具有任意曲線擬合功能。因此很容易躲開障礙,操作時(shí)相應(yīng)的關(guān)節(jié)效應(yīng)器到達(dá)指定的位置。因此,采摘機(jī)器人與五自由度機(jī)械手 (PRRRP)結(jié)構(gòu)安裝在自主移動(dòng)車輛設(shè)計(jì)。第一個(gè)自由度是用于提出整個(gè)機(jī)械手。Xo、Xc、Yc為攝像機(jī)坐標(biāo)系的軸。L1,L2,L3為機(jī)器人的腰,大臂和手臂。q1、q2為第三關(guān)節(jié)的腰和手臂。水平垂直。U0為平面坐標(biāo)軸,中心坐標(biāo)xg,yg，投影中心用來(lái)協(xié)調(diào)目標(biāo),按照目標(biāo)蘋果的圖像特性的差異來(lái)進(jìn)行辨別，要采摘的目標(biāo)就會(huì)出現(xiàn)在顯示器上。主要的直臂k1,k2武器的控制參數(shù)Dd，根據(jù)運(yùn)動(dòng)度的像素單元就會(huì)調(diào)整一個(gè)合適的角度。交流模擬信號(hào)A / D、數(shù)字CCD電荷裝置，D /數(shù)字模擬直流電流。要求自由度GPS全球定位系統(tǒng)目標(biāo)的的顏色,強(qiáng)度、飽和IBVS基于圖像的視覺伺服，PBVS定位視覺伺服PRRRP棱鏡的轉(zhuǎn)動(dòng) ，從而進(jìn)行判斷。中間三個(gè)自由度的旋轉(zhuǎn),其中,第二個(gè)驅(qū)動(dòng)臂設(shè)計(jì)旋轉(zhuǎn)腰部,第三和第四的轉(zhuǎn)動(dòng)軸移動(dòng)終端上下操作符。這個(gè)自由度允許效應(yīng)器朝任意方向移動(dòng)。最后,手臂的靈活用于伸長(zhǎng), 機(jī)器人控制命令會(huì)根據(jù)實(shí)測(cè)值的誤差達(dá)到目標(biāo)位置,從而實(shí)現(xiàn)蘋果的采摘。上面的討論表明,五自由度機(jī)械手的設(shè)計(jì)應(yīng)足以執(zhí)行蘋果采摘的操作。機(jī)械手的機(jī)械結(jié)構(gòu)如圖2所示。機(jī)械手的升降是通過(guò)升降平臺(tái)來(lái)進(jìn)行的,能夠應(yīng)付特殊情況下蘋果的采摘。旋轉(zhuǎn)接頭和靈活的關(guān)節(jié)是由伺服電機(jī)驅(qū)動(dòng)的。機(jī)器人機(jī)械手的運(yùn)動(dòng)參數(shù)和機(jī)械結(jié)構(gòu)如表一所示。
圖2 機(jī)械手的照片
2.1.3 實(shí)測(cè)值的誤差
效應(yīng)器機(jī)制是由生物學(xué)特性來(lái)操作目標(biāo)對(duì)象的。蘋果采摘機(jī)器人的操作對(duì)象主要是像蘋果一樣的球形。匙形效應(yīng)器(圖3所示)根據(jù)球面生物學(xué)特性而設(shè)計(jì)的水果,通過(guò)切斷莖來(lái)實(shí)現(xiàn)的。
圖3 末端效應(yīng)器的圖片
效應(yīng)器包含以下部分:鉗子用于掌握水果，電動(dòng)切割裝置將蘋果從枝椏上切斷。效應(yīng)器的打開和關(guān)閉是由一些適合快速行動(dòng)的氣動(dòng)設(shè)備,快速響應(yīng)特征效應(yīng)器的開關(guān)控制。轉(zhuǎn)移模式實(shí)現(xiàn)能量傳遞的動(dòng)力是使用壓縮氣體壓力傳輸。蘋果根莖是安裝在夾具機(jī)制的電動(dòng)刀切斷的。蘋果被抓住時(shí),電源通過(guò)直流電使得爪刀旋轉(zhuǎn),切斷效應(yīng)器感應(yīng)到的目標(biāo)。
2.2 傳感器
非結(jié)構(gòu)性和不確定的操作特性，個(gè)體差異和隨機(jī)的操作對(duì)象的不同,使得蘋果采摘機(jī)器人應(yīng)該足夠應(yīng)對(duì)復(fù)雜的環(huán)境。在水果夾緊過(guò)程中,水果的生物學(xué)特性,包括果皮的薄和脆弱需要效應(yīng)器的高度掌控。它要求傳感器來(lái)控制高精度的把握力。此外,手臂的旋轉(zhuǎn),目標(biāo)的位置和準(zhǔn)確捕獲還需要經(jīng)過(guò)傳感器來(lái)檢測(cè)和定位。此外,為了避免損壞設(shè)備,導(dǎo)致受傷,未能確定水果、避免手臂的碰撞也需要傳感器有效的感知操作環(huán)境。
2.2.1 效應(yīng)器上的傳感器
傳感器的上的效應(yīng)器,包括攝像頭傳感器、位置傳感器、碰撞傳感器和壓力傳感器。如圖4所示。視覺傳感器,它使用高分辨率的電荷耦合裝置(CCD)攝像機(jī)，采集系統(tǒng)通過(guò)串行總線(USB)接口的視頻窗口捕獲技術(shù)形成圖像, 在完成圖像采集、水果搜索和認(rèn)可扮演一個(gè)重要角色。獲得廣泛應(yīng)用。視覺傳感器的位置是在一個(gè)眼手并用的模式。在圖4中可以看出的兩對(duì)紅外雙光電位置傳感器光電電池。此外, 傳感器的開關(guān)位置通常是用來(lái)限制安裝在手臂上的電切刀。手臂開始減速時(shí),效應(yīng)器通過(guò)視覺傳感器上傳來(lái)的采摘對(duì)象的圖像。手臂停了下來(lái),鉗子夾水果當(dāng)蓄電池的兩雙都是模糊的。在這一點(diǎn)上,壓力和碰撞傳感器采用力敏感電阻。當(dāng)壓力爪感到一定的壓力傳感器,電動(dòng)切割器旋轉(zhuǎn)和切斷花梗。開關(guān)位置傳感器便會(huì)操作電切刀停止工作。碰撞傳感器用于采摘過(guò)程中躲避障礙物。模擬信號(hào)來(lái)自力敏感電阻和紅外線光電管，在工業(yè)計(jì)算機(jī)與數(shù)據(jù)采集模塊通常是不相容的。因此,他們之間需要調(diào)制傳輸之前數(shù)據(jù)采集模擬信號(hào)。圖5顯示了傳感器信號(hào)調(diào)制電路。
圖4 末端傳感器的布局
圖5 傳感器信號(hào)的調(diào)制電路
2.2.2 傳感器為避免操作的碰撞
控制旋轉(zhuǎn)關(guān)節(jié)的角度和位置用來(lái)控制關(guān)節(jié)的靈活度?；魻杺鞲衅靼惭b在腰的轉(zhuǎn)動(dòng)關(guān)節(jié),主要負(fù)責(zé)小手臂關(guān)節(jié)的兩端。在工作環(huán)境中,小手臂的運(yùn)動(dòng)空間大。其中位置傳感器，壓力傳感器，圖像傳感器，碰撞傳感器圖，效應(yīng)器的傳感器。圖5 為信號(hào)調(diào)制電路。
2.3 視覺系統(tǒng)
蘋果采摘機(jī)器人視覺系統(tǒng)的關(guān)鍵成分是公認(rèn)的蘋果圖像處理方法。它影響機(jī)器人的可靠性和直接決定的能力,快速、準(zhǔn)確進(jìn)行水果識(shí)別。然而,在早期的研究中,存在一些尚未解決的問(wèn)題，低準(zhǔn)確率和時(shí)間消耗等在一定程度上限制了蘋果采摘機(jī)器人在自然環(huán)境中的實(shí)時(shí)和多任務(wù)處理能力。
為了克服這些缺點(diǎn),運(yùn)用識(shí)別視覺系統(tǒng)組成的彩色CCD相機(jī)自動(dòng)獲取原始的蘋果圖像和一個(gè)工業(yè)計(jì)算機(jī)處理圖像識(shí)別定位水果。因?yàn)楦皇刻O果在中國(guó)是最受歡迎的,我們研究集中這種多樣性。識(shí)別和定位過(guò)程如下。
首先,由于自然環(huán)境的形象采集設(shè)備使用,原始的未經(jīng)加工的蘋果圖像不可避免的包含噪聲,影響其質(zhì)量。一個(gè)向量中值濾波器應(yīng)用于圖像增強(qiáng)預(yù)處理。它不僅可以有效地去除噪聲突顯出蘋果果實(shí)的前景,也能保持良好的圖像邊緣。
其次,大多數(shù)的蘋果采摘在自然圖像條件下通常包括樹枝和樹葉讓問(wèn)題變得更加復(fù)雜。只通過(guò)傳統(tǒng)的形象分割算法,很難達(dá)到預(yù)期的效果。基于顏色直方圖色調(diào)的統(tǒng)計(jì),強(qiáng)度飽和模型,圖像分割算法用來(lái)開發(fā)雙閾值和區(qū)域增長(zhǎng)，從復(fù)雜的背景識(shí)別蘋果果實(shí)。色度組件是適用于提取輕色調(diào)的蘋果,這避免了不同的照明水平對(duì)圖像的影響。這種算法簡(jiǎn)單,所需的處理時(shí)間簡(jiǎn)短。
蘋果提取通過(guò)不同的特征來(lái)確定空間位置,并提供手臂相應(yīng)的運(yùn)動(dòng)參數(shù)。對(duì)于顏色特征提取,色度組件色調(diào)和飽和度,通常與顏色特征提取識(shí)別不同。然而,在我們的研究中,蘋果果實(shí)、樹枝和葉有特定形狀,及其不同的形狀是巨大的。因此,蘋果的形狀特性對(duì)于對(duì)象識(shí)別是非常重要。形狀特征的選擇規(guī)則基于旋轉(zhuǎn)不變性和規(guī)模。考慮到蘋果果實(shí)圖像的特點(diǎn),圓形的方差,方差橢圓,圓周邊比率和正方形區(qū)域是用來(lái)描述蘋果的形狀特征輪廓。這四個(gè)特征向量與形狀特征提取。對(duì)應(yīng)的特征值的計(jì)算后,他們作為每個(gè)樣本的特征向量,用于訓(xùn)練和分類。
最后,基于支持向量的分類算法并建立了辨識(shí)蘋果方法。仿真和實(shí)驗(yàn)表明, 基于蘋果的顏色特征和形狀特征，支持向量機(jī)方法和徑向基函數(shù)(RBF)的內(nèi)核是對(duì)于蘋果被發(fā)現(xiàn)最好的認(rèn)可。