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附錄B 外文文獻(xiàn)及翻譯 自主農(nóng)業(yè)機(jī)器人的設(shè)計(jì) 摘要：本文對(duì)自主農(nóng)業(yè)機(jī)器人的發(fā)展進(jìn)行了最先進(jìn)的綜述，包括制導(dǎo)系統(tǒng)、溫室自動(dòng)系統(tǒng)和水果采集機(jī)器人。本文設(shè)計(jì)了一種野外作物機(jī)器人機(jī)器選擇性收獲易損水果和蔬菜的一般概念。為了使機(jī)器人成為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的可行選擇，未來(lái)趨勢(shì)必須采取自主農(nóng)業(yè)機(jī)器人是重中之重。 一個(gè)模型機(jī)，含有這個(gè)設(shè)計(jì)的一部分，已經(jīng)被實(shí)現(xiàn)了，用于甜瓜的收獲。這臺(tái)機(jī)器由一個(gè)安裝在由拖拉機(jī)牽引的移動(dòng)底盤上的笛卡爾機(jī)械手組成。兩個(gè)視覺(jué)傳感器被用來(lái)定位水果并引導(dǎo)機(jī)械手臂向它靠近。一個(gè)鉗子夾住甜瓜，把它從藤上分離出來(lái)。實(shí)時(shí)控制一個(gè)由黑板系統(tǒng)組成硬件架構(gòu)，其中包含了通過(guò)PC總線進(jìn)行傳感、計(jì)劃和控制的自動(dòng)模塊。大約85%的水果成功地定位并收獲了。 關(guān)鍵詞：機(jī)器人，自主，農(nóng)業(yè)，智能控制 介紹 機(jī)器人是一種可以用來(lái)執(zhí)行各種農(nóng)業(yè)任務(wù)的感知能力的機(jī)器，例如種植、移植、噴灑、修剪和選擇性收割。農(nóng)業(yè)機(jī)器人的出現(xiàn)有可能提高新鮮農(nóng)產(chǎn)品的質(zhì)量，降低生產(chǎn)成本，減少體力勞動(dòng)的任務(wù)量。然而，復(fù)雜的農(nóng)業(yè)文化環(huán)境，結(jié)構(gòu)松散的基礎(chǔ)技術(shù)必須被解決。如：在三維連續(xù)變化的軌道上移動(dòng)操作;難以探測(cè)和到達(dá)（由樹葉隱藏，并在樹枝間放置）的目標(biāo)的隨機(jī)位置;水果大小和形狀的變化;易損壞的產(chǎn)品;以及惡劣的環(huán)境條件，如灰塵、灰塵、極端溫度和濕度。 水果的位置、大小、形狀和成熟度的不確定性需要一個(gè)復(fù)雜的感官系統(tǒng)，它必須識(shí)別在不斷變化的光照條件（云、太陽(yáng)方向）中部分遮擋的水果，并確定一個(gè)特定的水果是否成熟。由可變車輛速度和不平坦地形引起的位置不確定需要速度和位置的監(jiān)測(cè)。因此，整個(gè)任務(wù)需要?jiǎng)討B(tài)的、實(shí)時(shí)的環(huán)境解釋和對(duì)各種依賴于依賴的操作的控制。 摘要本文的目的是探討自主農(nóng)業(yè)機(jī)器人發(fā)展過(guò)程中所涉及的困難和復(fù)雜性;展示自主農(nóng)業(yè)-文化機(jī)器人的先進(jìn)技術(shù);并為一個(gè)自主的野外作物機(jī)器人機(jī)器設(shè)計(jì)一個(gè)總體概念和設(shè)計(jì)。這一概念的初步實(shí)現(xiàn)將會(huì)被介紹。這篇文章是對(duì)未來(lái)的研究和開發(fā)（R&D）方向的總結(jié)，在商業(yè)機(jī)器人成為農(nóng)業(yè)活動(dòng)的可行選擇之前，必須進(jìn)行研究。 自動(dòng)導(dǎo)航傳感器 與軍用或公共交通機(jī)器人相比，移動(dòng)機(jī)器人的研究與構(gòu)建路徑相關(guān)，這是一種基于對(duì)環(huán)境的完全感知所選擇的路徑。 農(nóng)業(yè)機(jī)器人的技術(shù)指導(dǎo)通常是簡(jiǎn)單的問(wèn)題，如尋找下一排柑橘樹，下一犁耕犁，等等。然而，由于機(jī)器人在一個(gè)充滿敵意和不可預(yù)知的環(huán)境中運(yùn)行（斜坡、山丘、泥、巖石），所以對(duì)農(nóng)用機(jī)器人的自動(dòng)移動(dòng)控制是非常困難的。由于移動(dòng)區(qū)域相對(duì)較大（1公里），這一情況更加復(fù)雜。盡管需要的系統(tǒng)不太精確（對(duì)于工業(yè)操作來(lái)說(shuō)，cm與mm），但是整個(gè)系統(tǒng)的分辨率必須非常高才能獲得必要的精度。 由Tillet [33]提出了一份關(guān)于農(nóng)業(yè)系統(tǒng)的自動(dòng)導(dǎo)航傳感器的回顧。它包括了機(jī)械傳感、超聲波、無(wú)線電頻率、陀螺儀、前導(dǎo)電纜和光學(xué)系統(tǒng)?；诓煌膫鞲蟹椒ǎ鹤詣?dòng)耕作系統(tǒng)的光學(xué)技術(shù)，已經(jīng)開發(fā)出了一套自動(dòng)導(dǎo)航系統(tǒng)。用于檢測(cè)皺紋的照片探測(cè)器;紅外傳感器作為旋轉(zhuǎn)[21]的指示器; 一種以激光為動(dòng)力的草坪拖拉機(jī)[12]和定位傳感系統(tǒng)，基于激光[29]，[23];被動(dòng)雷達(dá)信標(biāo)[4]和地理定位系統(tǒng)[30]。微型計(jì)算機(jī)用于計(jì)算拖拉機(jī)位置誤差和不同的控制算法，例如，開/關(guān)[36];比例，模糊[34]，用于定位和設(shè)置正確的轉(zhuǎn)向角度。分布式控制系統(tǒng)似乎最適合實(shí)時(shí)響應(yīng)，由Brandon 5實(shí)現(xiàn)。 溫室自主系統(tǒng) 由于環(huán)境相對(duì)可控并且比外部農(nóng)業(yè)環(huán)境更有條理，溫室內(nèi)車輛的自主操作更容易。 AGV在溫室中的實(shí)施有助于減少自動(dòng)噴涂的危害，提高工作舒適度和勞動(dòng)效率，并可能提高操作的準(zhǔn)確性。 已經(jīng)開發(fā)了幾種用于溫室運(yùn)輸操作的原型自動(dòng)四輪車，例如紅外制導(dǎo)[36]; 領(lǐng)導(dǎo)有線網(wǎng)絡(luò)路由[20]：在這兩個(gè)指導(dǎo)是完全自治的，但是，所有任務(wù)仍然是手動(dòng)執(zhí)行。 在日本開發(fā)了一個(gè)完整的自主機(jī)器人的初步研究，其中一個(gè)多用途操縱器（番茄采摘器和選擇性噴霧器）連接到一個(gè)AGV上[22]。 收割機(jī)器人 在將機(jī)器人應(yīng)用于各種農(nóng)業(yè)收獲任務(wù)方面進(jìn)行了廣泛的研究：柑橘[15]、[16]、[18];蘋果[19],[28];西紅柿[22];蘆筍[17];黃瓜[1]; 西瓜[2],[9];葡萄[31]。這些研究集中于自然環(huán)境中的物體檢測(cè)、夾具和機(jī)械手的設(shè)計(jì)和運(yùn)動(dòng)控制。在水果采摘機(jī)器人上的研發(fā)并不是針對(duì)自動(dòng)制導(dǎo)的，盡管有幾輛自動(dòng)駕駛的汽車被建議使用[27]：在一個(gè)專用平臺(tái)上安裝的水果選擇器，要么是在中間的配置中，要么是一個(gè)自動(dòng)的系統(tǒng)，它可以管理樹木。 水果位置 一些傳感技術(shù)已被調(diào)查用于水果檢測(cè)：視覺(jué)[28]; 紅外[8],[13];結(jié)構(gòu)光[3],[38]。在所有的水果中，只有85%被鑒別出來(lái)，而不管它的傳感技術(shù)或算法。 夾具和機(jī)械手設(shè)計(jì)和運(yùn)動(dòng)控制。 平均2秒的采摘周期是農(nóng)業(yè)機(jī)器人的常見(jiàn)需求。由于工作空間相對(duì)較大，這意味著執(zhí)行器必須有很高的速度。另一方面，執(zhí)行機(jī)構(gòu)的精確度可能不如工業(yè)操作（cm而不是mm）。然而，由于物體的尺寸和位置的變化，末端執(zhí)行器必須具有足夠的適應(yīng)性，從而為機(jī)器人提供必要的順應(yīng)性，[31]、[35]。 只有一個(gè)移動(dòng)的農(nóng)業(yè)機(jī)器人的例子，對(duì)于葡萄樹的修剪[32]。然而，這僅僅是在實(shí)驗(yàn)室條件下實(shí)現(xiàn)的。系統(tǒng)的計(jì)算效率和警戒線的彎曲程度限制了機(jī)器人手臂可以移動(dòng)的最快速度，并且仍然正確地定位末端執(zhí)行器。這個(gè)系統(tǒng)是由兩個(gè)安裝在眼睛上的追隨者的攝像機(jī)引導(dǎo)的。至少80%的位置更新被放置在±1 cm，速度在7.5厘米/秒到12.3厘米/秒之間。然而，在此技術(shù)應(yīng)用之前，必須進(jìn)行廣泛的研究。 概要 本文開發(fā)了自主控制農(nóng)業(yè)機(jī)器人的傳感、智能控制和控制元件。在溫室里，由于相對(duì)容易的環(huán)境，系統(tǒng)更先進(jìn)的車和幾種原型車已經(jīng)被演示。 然而，原型水果收獲機(jī)已經(jīng)發(fā)展起來(lái)了，重點(diǎn)一直放在定位、接觸和采摘水果的關(guān)鍵問(wèn)題上，而不是自主指導(dǎo)。盡管如此，已經(jīng)開發(fā)和實(shí)施了一些用于現(xiàn)場(chǎng)指導(dǎo)和轉(zhuǎn)向控制的算法。 然而，對(duì)于一個(gè)完全自主的農(nóng)業(yè)機(jī)器人的開發(fā)，只涉及自動(dòng)車輛制導(dǎo)和農(nóng)業(yè)任務(wù)的執(zhí)行，只有初步的研究。 自主野外作物機(jī)器人機(jī)的設(shè)計(jì) 傳感系統(tǒng) 該傳感系統(tǒng)由傳感器組成，以檢測(cè)果實(shí)，確定水果的成熟度和機(jī)器人的位置。 為了在不可預(yù)測(cè)的農(nóng)業(yè)環(huán)境中進(jìn)行強(qiáng)有力的操作，機(jī)器人必須為每一項(xiàng)任務(wù)配備一個(gè)冗余的多傳感器系統(tǒng)。 車輛的位置。 “持續(xù)更新車輛的位置對(duì)于精確地控制車輛的行駛方向和精確的目標(biāo)攔截至關(guān)重要（因?yàn)檐囕v在不平坦的地形中前進(jìn)，其速度不穩(wěn)定）。真正的距離必須來(lái)自于在目標(biāo)探測(cè)時(shí)的載波位置和截?fù)魰r(shí)間的位置之間的坐標(biāo)。 視覺(jué)似乎是最適合沿著這一行精確制導(dǎo)的技術(shù)。 通過(guò)計(jì)算在第25、6行中生成的所有直線的消失點(diǎn)，可以推導(dǎo)出標(biāo)題錯(cuò)誤信息。 輪式移動(dòng)機(jī)器人可以估計(jì)當(dāng)前機(jī)器人點(diǎn)和方向通過(guò)積累使用編碼器的旋轉(zhuǎn)輪子,陀螺羅盤,等等。然而,由于固有的傳感器不準(zhǔn)確,粗糙表面(導(dǎo)致滑)和估計(jì)的錯(cuò)誤積累隨著機(jī)器人一個(gè)額外的位置傳感器是至關(guān)重要的。這個(gè)傳感器可以是一個(gè)全局傳感器，例如，激光，GPS提供絕對(duì)位置或傳感器，通過(guò)連續(xù)的環(huán)境對(duì)環(huán)境的感知來(lái)提供相對(duì)位置。在這兩種情況下，都必須開發(fā)算法來(lái)糾正固有的累積錯(cuò)誤。 水果的位置：視覺(jué)傳感器往往是最合適的技術(shù)，用于處理隨機(jī)部分遮擋目標(biāo)的各種尺寸、形狀和顏色。實(shí)時(shí)專用的成像硬件對(duì)于實(shí)時(shí)響應(yīng)是至關(guān)重要的。使用兩個(gè)級(jí)別的圖像傳感器：一個(gè)用于全局路徑規(guī)劃（遠(yuǎn)視），另一個(gè)用于本地指導(dǎo)（近視）。為了進(jìn)一步提高檢測(cè)的可靠性和準(zhǔn)確性，必須使用不同類型的傳感器，并必須開發(fā)傳感器融合技術(shù)來(lái)合并信息。 水果成熟：必須確定有選擇性的收獲。目前正在探索幾種非破壞性的技術(shù)來(lái)評(píng)估水果的質(zhì)量（視覺(jué)、核磁共振、聲音、近紅外），然而，大多數(shù)這些系統(tǒng)還沒(méi)有作為商業(yè)單位的28種。此外，一旦可行，就必須為實(shí)時(shí)操作開發(fā)算法。 控制 專用和獨(dú)立的控制器必須為車輛制導(dǎo)、操縱器運(yùn)動(dòng)控制、夾具和傳感器活動(dòng)而使用。 車輛制導(dǎo)：該控制系統(tǒng)必須實(shí)現(xiàn)車輛的轉(zhuǎn)向和控制整體車輛的運(yùn)行：停止起動(dòng); 前進(jìn)速度等。 機(jī)械手控制：負(fù)責(zé)對(duì)每個(gè)執(zhí)行機(jī)構(gòu)的精確控制，并采用閉環(huán)的反饋。 夾鉗控制：夾持器調(diào)整手腕并掌握動(dòng)作。 傳感器控制：由于全局檢測(cè)設(shè)備不能完全準(zhǔn)確地控制任務(wù)，執(zhí)行機(jī)構(gòu)通常需要完成傳感操作28。 因此，必須使用主動(dòng)感應(yīng)，例如，將鼓風(fēng)機(jī)引導(dǎo)到一個(gè)有光的水果位置，以不同的角度拍攝額外的圖像。 智能控制系統(tǒng)和算法 基于傳感器的控制應(yīng)用程序需要一個(gè)靈活的、實(shí)時(shí)的多任務(wù)處理和并行編程，它可以集成感知、計(jì)劃和控制。因此，智能控制系統(tǒng)，是設(shè)計(jì)為分布式獨(dú)立傳感、規(guī)劃和控制模塊[10]。 圖1黑板機(jī)器人控制器的示意圖. 由于它對(duì)復(fù)雜和不合理的結(jié)構(gòu)問(wèn)題很有用，并且使用了機(jī)會(huì)主義推理，所以使用了黑板方法[11]。這對(duì)于在動(dòng)態(tài)農(nóng)業(yè)環(huán)境中進(jìn)行健壯的操作是很重要的，例如，由于云或陰影的變化需要不同的圖像處理例程;而水果分布的變化意味著激活不同的運(yùn)動(dòng)控制算法。對(duì)于問(wèn)題的每個(gè)部分和解決方案的每個(gè)階段，都可以選擇最佳的知識(shí)表示和解決方案策略。定性和定量的方法可以結(jié)合。 農(nóng)業(yè)機(jī)器人黑板系統(tǒng)（圖1）包括來(lái)自兩個(gè)視覺(jué)傳感器（遠(yuǎn)及近）、距離編碼器的數(shù)據(jù)、車輛的位置以及機(jī)器人傳感器提供的當(dāng)前機(jī)器人/夾具狀態(tài)的信息。控制模塊由幾個(gè)獨(dú)立的進(jìn)程來(lái)表示，它們并行運(yùn)行，控制不同 硬件設(shè)備，如機(jī)器人馬達(dá)、汽車方向盤和控制。 為了減少?gòu)?fù)雜性，智能控制器被劃分為兩個(gè)層次結(jié)構(gòu)：一個(gè)高級(jí)的規(guī)劃板和一個(gè)低級(jí)的控制板。 由于它的復(fù)雜性，并且它提供了關(guān)于機(jī)器人環(huán)境的最重要的信息來(lái)源，所以視覺(jué)系統(tǒng)必須是一個(gè)獨(dú)立的獨(dú)立模塊。必須使用專用的實(shí)時(shí)圖像處理硬件和軟件。為規(guī)劃引入了傳感器的層次結(jié)構(gòu) （遠(yuǎn)視）和控制（接近視覺(jué)）水平。必須將額外的傳感模塊納入水果檢測(cè)、水果成熟度測(cè)定和車輛指導(dǎo)。 專用運(yùn)動(dòng)控制板必須處理所有編碼器輸入解碼、控制信號(hào)的數(shù)字濾波和模擬電機(jī)指令的生成與機(jī)械手控制有關(guān)。此外，運(yùn)動(dòng)控制器必須提供限制和緊急停止開關(guān)。必須使用額外的專用電機(jī)控制單元來(lái)控制車輛，并發(fā)出移動(dòng)和速度命令。 機(jī)器瓜收獲機(jī)的實(shí)施 系統(tǒng)設(shè)計(jì) 這個(gè)機(jī)器人瓜收割機(jī)由一個(gè)安裝在移動(dòng)平臺(tái)上的機(jī)器人手臂組成，它是由一個(gè)拖拉機(jī)牽引的（圖2）。這個(gè)平臺(tái)是一個(gè)長(zhǎng)方形的鋼架，后面有兩個(gè)輪子。前端與牽引器的牽引桿相連。該平臺(tái)分為兩個(gè)領(lǐng)域。前面的區(qū)域包含一個(gè)視覺(jué)傳感器（遠(yuǎn)攝相機(jī)），并提供了一個(gè)清晰的視野，可以看到整個(gè)床的位置來(lái)檢測(cè)迎面而來(lái)的瓜類。安裝在平臺(tái)上的鼓風(fēng)機(jī)清除了西瓜上的葉子，露出了被樹冠遮蓋的瓜。 一個(gè)笛卡爾的機(jī)械手位于第二個(gè)區(qū)域，就在第一個(gè)區(qū)域的后面。機(jī)械手的工作空間是150萬(wàn)到150萬(wàn)。這使得人們可以在床上的任何位置，以及在兩邊的平臺(tái)上放置的特殊的傳輸裝置。夾具的垂直間隙是0.9 m，足夠選擇一個(gè)水果，并將其裝進(jìn)平臺(tái)兩側(cè)的傳輸器中。一個(gè)氣動(dòng)夾具通過(guò)一個(gè)靈活的關(guān)節(jié)連接到機(jī)器人手臂上，以吸收由水平運(yùn)動(dòng)引起的側(cè)向載荷，這是由水平運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生的。 操縱器是由 帶編碼器反饋的電氣直流伺服電機(jī)。第二個(gè)（近）的視覺(jué)傳感器安裝在一個(gè)恒定高度的夾鉗上的選擇區(qū)域。它可以被看作是一種直觀的架構(gòu)，它提供了引導(dǎo)選擇機(jī)制的最終信息。近景相機(jī)位于較小的高度，視野狹窄。 電機(jī)控制：電機(jī)與信號(hào)放大器連接，它執(zhí)行伺服電機(jī)控制協(xié)議，對(duì)軟件。為了與放大器交互，使用基于PC的運(yùn)動(dòng)控制接口卡（Galil DMC-600）。機(jī)械臂沿著三個(gè)軸的位置由一個(gè)計(jì)算機(jī)程序控制，所以它可以被發(fā)送到任何想要的位置 跟蹤邊界。為了防止在程序失敗的情況下運(yùn)行，在三個(gè)軸的兩端都安裝了近距離傳感器來(lái)限制旅行。當(dāng)機(jī)械臂到達(dá)其中一個(gè)傳感器時(shí)，會(huì)自動(dòng)產(chǎn)生一個(gè)“默”停止信號(hào)，所有的馬達(dá)都會(huì)被關(guān)閉。 為了避免碰撞到地面，一個(gè)額外的傳感器被連接到Z軸上。如果地面（或任何其他障礙物）到達(dá)垂直向下運(yùn)動(dòng)時(shí)，也會(huì)產(chǎn)生緊急停止信號(hào)。 此外，DMC卡有一個(gè)8位的輸入輸出端口，用于牽引運(yùn)動(dòng)控制（停啟動(dòng)）和夾具/刀具控制。 圖2所示 原型機(jī)瓜收獲機(jī)原型設(shè)計(jì). a. 側(cè)視圖; b. 主視圖; c.俯視圖; d. 圖片 瓜果檢測(cè)：“視覺(jué)硬件由兩個(gè)攝像頭和一個(gè)實(shí)時(shí)圖像處理系統(tǒng)組成。這種視覺(jué)傳感器是一種NEC NC-15 CCD相機(jī)，配備了一個(gè)FUJINON 6毫米自動(dòng)光圈鏡頭和自動(dòng)黑/白平衡。它提供了顏色NTSC和RS-170的輸出，分辨率為683 x 492。圖像處理硬件是一個(gè)基于pc的Matrox圖像系列板，它利用了一個(gè)增加處理速度的管道結(jié)構(gòu)。對(duì)遠(yuǎn)攝相機(jī)進(jìn)行了不同的成像技術(shù)：gre層次;顏色;紅外結(jié)構(gòu)光。目前的灰色-層次和顏色的算法使用了感興趣的對(duì)象的反射、形狀和大小信息。采用全球閾值技術(shù)進(jìn)行分割。 車輛運(yùn)動(dòng)：一種增量式光學(xué)編碼器（Renco，R-250）用于確定航空母艦所走過(guò)的路徑。編碼器每一次旋轉(zhuǎn)產(chǎn)生256個(gè)脈沖。這些脈沖是特殊硬件解碼卡的輸入。解碼方案的輸出是一個(gè)字節(jié)，它的值與計(jì)數(shù)脈沖相等，因?yàn)樽詈蟮慕獯a器重置完成了。重置用于將計(jì)數(shù)器的值設(shè)置為零。解碼器的精度是0.92個(gè)脈沖/厘米。解碼器輸出字節(jié)通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)的并行打印機(jī)端口傳輸?shù)絇C上。 這種牽引機(jī)附在機(jī)器人平臺(tái)上，由一個(gè)特殊的液壓馬達(dá)驅(qū)動(dòng)，它提供了一個(gè)恒定的速度。電機(jī)是連接在一起的，以提供使機(jī)器人向前和向后移動(dòng)的能力。運(yùn)動(dòng)方向是由一個(gè)特殊的電氣開關(guān)建立的，它有一個(gè)控制輸入線連接到DMC控制器的輸出端口。這使得控制軟件能夠控制液壓馬達(dá)。這個(gè)程序可以發(fā)出三個(gè)動(dòng)作命令，向前，向后，停止激活或停止機(jī)器人運(yùn)動(dòng)。操縱器校正由操作員提供。 軟件實(shí)現(xiàn)：控制軟件的兩個(gè)層次。 一種類似于VAL語(yǔ)言的低級(jí)的DMC軟件，用于低水平的機(jī)械手控制和一個(gè)高級(jí)的控制程序，在C編程局域網(wǎng)中編程，并在微軟C（ver.C語(yǔ)言下開發(fā)。6.00)。為了實(shí)現(xiàn)全面的多任務(wù)處理能力，它是在05/2操作系統(tǒng)下運(yùn)行的。多處理是通過(guò)在對(duì)比中運(yùn)行幾個(gè)過(guò)程實(shí)現(xiàn)的。進(jìn)程間通信是使用共享內(nèi)存、隊(duì)列和信號(hào)量實(shí)現(xiàn)的。 實(shí)現(xiàn)了幾個(gè)獨(dú)立的線程（子進(jìn)程）：程序（用戶界面線程——系統(tǒng)的主要執(zhí)行過(guò)程），MT（makox線程），RCT（機(jī)器人控制線程——控制著鉗子的移動(dòng)和軌跡規(guī)劃），RIT（機(jī)器人的內(nèi)部線程——將來(lái)自不同線程的命令傳輸?shù)綑C(jī)器人控制器），ET（編碼器線程）。它們各自獨(dú)立運(yùn)作，有自己的目的地，并控制著自己的系統(tǒng)部分。每一個(gè)輸入依賴的過(guò)程都有自己的控制變量，這些變量是共享的，可以通過(guò)程序來(lái)改變。 系統(tǒng)操作和評(píng)價(jià)方法 對(duì)兩種不同的操作模式進(jìn)行了評(píng)價(jià)：步進(jìn)模式（脫機(jī)）和連續(xù)模式（在線）。在階梯模式下，拖拉機(jī)沿著行前進(jìn)，在每批水果上停留。然后，機(jī)器人手臂接近每一種水果，并挑選出它們。一旦所有成熟的水果被采摘下來(lái)，拖拉機(jī)就會(huì)進(jìn)入下一批。在連續(xù)模式下，機(jī)器人手臂向水果移動(dòng)，然后在牽引器沿行移動(dòng)時(shí)跟隨它。 進(jìn)行了三種不同的實(shí)驗(yàn)：成像、水果采摘和在線模式測(cè)試。在兩個(gè)不同的季節(jié)，在兩個(gè)不同的地點(diǎn)分別進(jìn)行了兩個(gè)不同的西瓜品種的田間試驗(yàn)：恩塔瑪（約旦河谷;益格里亞（以色列谷）和基布茲。在春季（4月）和夏季（7月），1993年的季節(jié)里。 主要的成像分析包括黑白（B&W），灰層次成像[8]。然而，由于只有80%的水果在這種模式下被檢測(cè)到，額外的圖像處理技術(shù)被評(píng)估：顏色，紅外線和結(jié)構(gòu)光。所有的成像實(shí)驗(yàn)都是在連續(xù)模式下進(jìn)行的操作,即。 表1視覺(jué)和激光系統(tǒng)檢測(cè)結(jié)果的總結(jié) 當(dāng)拖拉機(jī)沿著瓜床前進(jìn)時(shí)，圖像被折斷了。所有的分析都是獨(dú)立進(jìn)行的。與機(jī)器人的操作沒(méi)有任何聯(lián)系。 所有的水果采摘實(shí)驗(yàn)都是用B&W成像技術(shù)在步進(jìn)模式下進(jìn)行的。 此外，在實(shí)驗(yàn)室中進(jìn)行了在線模式測(cè)試，以確定可以達(dá)到的最大性能。在這些實(shí)驗(yàn)中，為系統(tǒng)提供了理想的視覺(jué)條件。這包括在野外通常覆蓋真正的瓜類的葉子，以及要捕捉的目標(biāo)的白色著色。在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，“球”（球）被放置在不同距離的地面上。這個(gè)實(shí)驗(yàn)的目的是定義兩個(gè)相鄰目標(biāo)之間的最小數(shù)量和最小的距離，使機(jī)器人能夠在不停止的情況下抓住目標(biāo)。實(shí)驗(yàn)的另一個(gè)目的是確定取一個(gè)甜瓜的平均時(shí)間，并將其移植到傳送帶上。 所有的在線實(shí)驗(yàn)都是針對(duì)兩種不同的拖拉機(jī)速度10和5厘米/秒進(jìn)行的;與最大和最小的拖拉機(jī)速度相對(duì)應(yīng)）和兩種不同的機(jī)械手速度（75和37.5厘米/秒）。因此，對(duì)每個(gè)西瓜的設(shè)置進(jìn)行了四種類型的實(shí)驗(yàn)。 性能結(jié)果 傳感性能 結(jié)果表明灰色水平和基于顏色的算法在測(cè)試的品種中有相同的數(shù)量，并且檢測(cè)到大約80%個(gè)水果（表1）。水果的提及（水果和它的葉子直徑的比值）是關(guān)鍵的參數(shù)：檢測(cè)結(jié)果改善了更大的水果。非檢測(cè)病例是樹葉遮擋（12%）和小瓜，直徑小于10厘米（6%）。一些錯(cuò)誤檢測(cè)的案例是由大的明亮的葉子和/或由塑料薄膜的明亮圖案引起的。 該算法的執(zhí)行時(shí)間是可以接受的，因?yàn)樗幱诠烙?jì)的平均機(jī)器人收獲周期[9]的范圍內(nèi)。 激光系統(tǒng)探測(cè)到的西瓜更少。然而，這是由于該算法沒(méi)有針對(duì)實(shí)時(shí)系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化，因此在分析過(guò)程中，由于長(zhǎng)時(shí)間的計(jì)算，部分視頻幀被忽略了。最終，激光系統(tǒng)算法應(yīng)該比其他成像技術(shù)快得多。因此，所提出的結(jié)果只能被認(rèn)為是初步的。 由于沒(méi)有專門的研究系統(tǒng)，僅對(duì)紅外成像[8]進(jìn)行了初步分析。這一分析表明，在田地里不同的物體——瓜、葉和地——的溫差很大程度上取決于白天的時(shí)間，在日落之后達(dá)到最大值。與在可見(jiàn)光譜中獲得的圖像不同，在瓜地的位置上，葉子是主要的錯(cuò)誤來(lái)源，所以在紅外光譜中分辨出瓜和葉子并不是特別困難;這可以通過(guò)設(shè)定閾值來(lái)實(shí)現(xiàn)。在這種情況下，錯(cuò)誤的來(lái)源是由開闊的地面斑塊引起的，其溫度與瓜類的溫度是相互的。需要進(jìn)一步的研究來(lái)評(píng)估紅外成像對(duì)甜瓜位置的潛在影響。將紅外成像與常規(guī)視覺(jué)相結(jié)合，可以進(jìn)一步提高甜瓜的檢測(cè)效果。 必須進(jìn)一步研究基于顏色的方法。問(wèn)題是，瓜類和葉子之間的光譜差異是相互依賴的，有時(shí)葉子會(huì)像成熟的水果一樣出現(xiàn)黃色，這可能是錯(cuò)誤檢測(cè)的原因。高質(zhì)量的彩色攝像機(jī)應(yīng)該用于改善圖像采集;顏色必須校準(zhǔn)。彩色分割技術(shù)可以在未來(lái)應(yīng)用。基于顏色和（基于形狀的）灰度方法可以組合起來(lái)，以提高檢測(cè)結(jié)果。為此，必須開發(fā)傳感器融合技術(shù)。 必須開發(fā)一種自適應(yīng)分割技術(shù)。這可以通過(guò)對(duì)被懷疑是成熟果實(shí)的圖像區(qū)域的局部獨(dú)立分割來(lái)實(shí)現(xiàn);這些地區(qū)必須根據(jù)其高平均強(qiáng)度來(lái)確定。必須進(jìn)一步研究人工照明和遮陽(yáng)效果?？諝獗ǖ挠绊懯蔷薮蟮模c視覺(jué)的相互作用需要更多的調(diào)查。必須開發(fā)視覺(jué)和空氣爆炸活動(dòng)的硬件同步。 表2直線瓜的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)（在線） 圖 3直線瓜的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)（離線） 運(yùn)動(dòng)控制性能： 在水果采摘實(shí)驗(yàn)中，大約85%的成熟水果被成功地收獲了。對(duì)現(xiàn)場(chǎng)結(jié)果的分析正在進(jìn)行中。 目前，只有在實(shí)驗(yàn)室中進(jìn)行的在線模式測(cè)試已經(jīng)被分析了： 在表2中，可以讓機(jī)器人在沒(méi)有停止的情況下沿著行前進(jìn)的最小距離。當(dāng)速度減小時(shí)，最小距離減小。然而，由于在運(yùn)動(dòng)的開始和結(jié)束時(shí)的延遲和減速所造成的延遲，更大的選擇時(shí)間并沒(méi)有相應(yīng)的減少。 當(dāng)這些瓜被放置的距離小于最小值的時(shí)候，機(jī)器人就產(chǎn)生了一個(gè)停止信號(hào)，然后停止，直到所有的瓜都被撿起來(lái)。拖拉機(jī)的前進(jìn)運(yùn)動(dòng)在機(jī)械臂工作空間中所有的瓜都被摘走后自動(dòng)恢復(fù)。在早期版本的控制中 不支持停止算法，結(jié)果機(jī)器人錯(cuò)過(guò)了部分西瓜。 同樣的甜瓜設(shè)置也進(jìn)行了離線模式的實(shí)驗(yàn)。由于拖拉機(jī)的速度不影響整體性能，所以所有的實(shí)驗(yàn)都是在10厘米/秒的拖拉機(jī)速度下進(jìn)行的。結(jié)果在表3中進(jìn)行了總結(jié)。 一般來(lái)說(shuō)，隨著機(jī)器人的速度增加，平均周期時(shí)間會(huì)減少。平均采摘時(shí)間非常大（40 s），而隨后的西瓜之間的距離是50厘米。在這種情況下，當(dāng)我們移動(dòng)到一個(gè)甜瓜的時(shí)候，下一個(gè)甜瓜離遠(yuǎn)的相機(jī)視野太遠(yuǎn)了，遠(yuǎn)不能被遠(yuǎn)攝相機(jī)檢測(cè)到。因此，拖拉機(jī)必須返回到遠(yuǎn)傳感器的工作空間里的甜瓜。有了這個(gè)甜瓜的設(shè)置，在線操作模式比離線模式快3-4倍。 瓜類通常是成群的，每組9個(gè)西瓜。當(dāng)瓜類在集群中，機(jī)器人必須停下來(lái)?yè)炱鹚械乃?。?展示了不同瓜果的結(jié)果。最好的結(jié)果（每瓜8秒）的速度（5厘米/秒）小于最大速度（10厘米/秒）。拖拉機(jī)的高速運(yùn)轉(zhuǎn)使得在采摘過(guò)程中需要停止，從而減慢了整體的性能。這證明了最優(yōu)速度參數(shù)并不總是最大的速度參數(shù)。平均選擇時(shí)間取決于機(jī)器人和機(jī)械手的速度。當(dāng)機(jī)器人必須停止時(shí)（為了不漏掉瓜類），平均采摘時(shí)間幾乎沒(méi)有增加，因?yàn)榇蟛糠謺r(shí)間在停止時(shí)被“浪費(fèi)”了。 這些循環(huán)時(shí)間驗(yàn)證了模擬結(jié)果[9]。因此，在模擬結(jié)果的基礎(chǔ)上，可以在模擬結(jié)果的基礎(chǔ)上，將兩個(gè)手臂平行于一個(gè)定制的園藝實(shí)踐[9]，從而達(dá)到2秒的平均收獲周期時(shí)間。 表4.聚類瓜的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)（在線） 結(jié)論和未來(lái)趨勢(shì) 一種機(jī)器人野外作物機(jī)器人已經(jīng)被簽署，有選擇性地收獲容易受傷的水果和蔬菜。整體設(shè)計(jì)可以很容易地適應(yīng)，以促進(jìn)其他任務(wù)，如收獲類似的作物、選擇性噴灑和移植。已經(jīng)建立了一個(gè)收獲瓜的原型機(jī)，并進(jìn)行了實(shí)地測(cè)試。 大多數(shù)用于水果檢測(cè)的感官系統(tǒng)和算法都能檢測(cè)到80%到85%。必須使用多個(gè)傳感器來(lái)提高檢測(cè)的可靠性和準(zhǔn)確性。通過(guò)采用融合多種信息的傳感器融合技術(shù)，可以獲得更完整的現(xiàn)場(chǎng)知識(shí)。必須制定和實(shí)施戰(zhàn)略，確定何時(shí)以及如何使用傳感器，以及如何組合大量信息。主動(dòng)傳感可以進(jìn)一步提高性能。 有兩種技術(shù)是完全發(fā)展移動(dòng)選擇性收割機(jī)的技術(shù)：成熟的測(cè)定和3-D動(dòng)態(tài)機(jī)器人制導(dǎo)。成熟的傳感器是依賴于水果的，因此很可能是限制因素，因?yàn)槊總€(gè)特定的應(yīng)用程序都必須針對(duì)每個(gè)特定的應(yīng)用程序。 另一個(gè)必須研究的問(wèn)題是，當(dāng)?shù)妆P在運(yùn)動(dòng)的時(shí)候，機(jī)器人手臂的控制可以接近并抓住果實(shí)。由于底盤在不斷變化的地形中移動(dòng)，所以必須在不確定的情況下為對(duì)象跟蹤開發(fā)算法。摘要基于疊加法，建立和實(shí)現(xiàn)了初步算法，這是人類在修改正在進(jìn)行的運(yùn)動(dòng)時(shí)所使用的策略的數(shù)學(xué)模型。 這些問(wèn)題的成功發(fā)展將導(dǎo)致開發(fā)一種移動(dòng)的、自主的機(jī)器人機(jī)器。毫無(wú)疑問(wèn)，這將是一種突破——對(duì)高度易腐農(nóng)產(chǎn)品的機(jī)械化，并改善農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。這種系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)可行性將會(huì)因機(jī)器人的多種用途而得到增強(qiáng)，例如用于收獲其他作物的應(yīng)用，以及執(zhí)行諸如移植等額外任務(wù)。增加收獲后的任務(wù)，如分級(jí)和排序也會(huì)增加這種經(jīng)濟(jì)潛力。 沒(méi)有共識(shí)的可行性農(nóng)業(yè)機(jī)器人作為一種替代方法為手工操作[27]:雖然所有可用會(huì)同意,沒(méi)有劃算的產(chǎn)品在市場(chǎng)上完全獨(dú)立操作,有些人會(huì)認(rèn)為,與迅速發(fā)展的計(jì)算機(jī)和傳感器,它只是一個(gè)問(wèn)題 時(shí)間和金錢;而另一些人則認(rèn)為，農(nóng)業(yè)文化機(jī)器人在經(jīng)濟(jì)上永遠(yuǎn)不會(huì)實(shí)用。然而，隨著勞動(dòng)力成本的上升，對(duì)高質(zhì)量的新鮮農(nóng)產(chǎn)品的需求，以及電腦的成本不斷下降，另一方面，盈虧平衡點(diǎn)可能比預(yù)期的更接近。盡管如此，所有人都認(rèn)為這一領(lǐng)域的研發(fā)是令人興奮和具有挑戰(zhàn)性的。 致謝 這項(xiàng)研究得到了贈(zèng)款的支持。美國(guó)-1254-87和美國(guó)-1682-89，美國(guó)-以色列兩國(guó)農(nóng)業(yè)研究和發(fā)展基金，部分由Paul Ivanier機(jī)器人研究中心提供支持。我要感謝我的所有同事，他們?yōu)橘F賓羅姆人的成功發(fā)展做出了貢獻(xiàn)，也感謝了本文提出的許多想法?，斏ǖ录{斯-韋伯，梅尼本迪，尤里。多布林，阿默斯赫茨羅尼;艾薩克沃爾夫，尤瑟夫格爾曼，瓦迪姆羅戈津;教授瑪;最后但并非最不重要的是，我對(duì)大洋兩岸的領(lǐng)導(dǎo)人表示最深切的感謝，他們對(duì)這些概念進(jìn)行了理解，并成功地完成了這個(gè)項(xiàng)目——尤里佩珀和巴迪邁爾斯教授。