多臂采摘機器人的初步設(shè)計——采摘手的設(shè)計【說明書+CAD+SOLIDWORKS+仿真】,說明書+CAD+SOLIDWORKS+仿真,多臂采摘機器人的初步設(shè)計——采摘手的設(shè)計【說明書+CAD+SOLIDWORKS+仿真】,采摘,機器人,初步設(shè)計,設(shè)計,說明書,仿單,cad,solidworks 塔里木大學 畢業(yè)論文（設(shè)計）中期檢查記錄表 年 月 日 學生姓名 班級 課題名稱 課題完成進度（學生自述） 存在的問題及整改措施（學生自述） 指導教師意見（課題進展情況、優(yōu)缺點、整改措施等） 指導教師簽名 年 月 日 學院意見 負責人簽名 年 月 日 塔里木大學 畢業(yè)論文（設(shè)計）任務(wù)書 學院 機械電氣化工程學院 班級 機械設(shè)計12-1 學生姓名 學號 課題名稱 多臂采摘機器人的初步設(shè)計——采摘手的設(shè)計 起止時間 2012年3 月 1日——2012 年 5月 28日（共 14 周） 指導教師 職稱 講師 課題內(nèi)容 根據(jù)國內(nèi)現(xiàn)有的機械手的設(shè)計資料，設(shè)計一款適合采摘果實的自動化機械裝置，要求結(jié)構(gòu)簡單，功能使用，操作性能好。具體要求如下： 1.設(shè)計系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)，要求設(shè)計一個具有三個手指的仿人機械手外形，每個手指具有二個關(guān)節(jié)。 2.繪制二維裝配圖和零件圖。 3.選擇合適的動力配置和控制部件，能對手指進行簡單地抓取操作。 4.要求利用Solidworks繪制三維圖，完成運動仿真。 擬定工作進度（以周為單位） 第1～2周 查閱相關(guān)文獻，撰寫開題報告。 第3～4周 根據(jù)現(xiàn)有的機械手的設(shè)計確定采摘手的設(shè)計方案。 第5～6周 根據(jù)工作要求，計算并查閱相關(guān)手冊，選擇和設(shè)計各零部件。 第7～9周 運用AutoCAD軟件，繪制二維零件圖和裝配圖。 第10～11周 運用三維設(shè)計軟件完成整機各零部件的三維建模并進行運動仿真。 第12周 從工藝性能，經(jīng)濟性能，實用性能等方面對產(chǎn)品進行綜合評價、校核、修正。 第13周 完成設(shè)計說明書。 第14周 整理材料，準備答辯。 主要參考文獻 [1]蔡自興. 機器人學[ M] . 北京: 清華大學出版社, 2000 [2]李剛俊, 陳永. 機器人的三維運動仿真[ J] . 西南交通大學學報,2002, 37( 3 ) : 273 -276. 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1 采摘機器人的特點 （1）采摘機器人主要工作在非結(jié)構(gòu)化的開放環(huán)境下，環(huán)境條件受季節(jié)和天氣的影響較大，因采摘機器人應(yīng)具有高水平的智能控制系統(tǒng)； （2）采摘機器人的作業(yè)對象表皮組織柔軟、易損傷，由此決定了采摘機器人的末端執(zhí)行器應(yīng)具柔軟性，避免碰傷果實； （3）果實生長位置的隨機性、個體形狀的差異性和成熟期的不一致性等，增加了機器人的視覺定位的難度。 （4）采摘機械手的設(shè)計應(yīng)在考慮栽培方式的基礎(chǔ)上使果實處于其作業(yè)空間內(nèi)，并且能避免莖稈、葉子等障礙物，準確抓取到果實，這就要求機械手具有一定的避障能力，必要時可考慮采用冗余度機械手，但自由度多難于控制； （5）采摘機器人的操作者是農(nóng)民，因此要求機器人具有操作簡單的特點，另外還應(yīng)在保證高可靠性的前提下有更低的價位 2機械手 機械手又稱操作機，是指具有和人手臂相似的動作功能，并使工作對象能在空間內(nèi)移動的機械裝置，是機器人賴以完成工作任務(wù)的實體。在采摘機器人中，機械手的主要任務(wù)就是將末端執(zhí)行器移動到可以采摘的目標果實所處的位置，其工作空間要求機器人能夠達到任何一個目標果實。機械手一般可分為直角坐標、圓柱坐標、極坐標、球坐標和多關(guān)節(jié)等多種類型。多關(guān)節(jié)機械手又稱為擬人( 類人) 機器人，相比其它結(jié)構(gòu)比較起來，要求更加靈活和方便。機械手的自由度是衡量機器人性能的重要指標之一，它直接決定了機器人的運動靈活性和控制的復雜性。 2.1工業(yè)機械手 工業(yè)機械手發(fā)展比較迅速，多指手出現(xiàn)在20世紀80年代，其中最具有代表性的是stanford/JPL三指手(如圖2-7)和Utah/MIT四指手(圖2-8 )。Salisbury于1982年設(shè)計的Stanford/JPL手是當時乃至現(xiàn)在都很具有代表性的三指手，它首次引入了模塊化設(shè)計方法，并模仿人手的結(jié)構(gòu)特點布置手指的相對位置，具有9個自由度。StanfordlJPL手對多指手的貢獻不僅僅在于多關(guān)節(jié)、多自由度的模塊化結(jié)構(gòu)設(shè)計，更重要的是它首次完整引入了位置、觸覺、力等傳感器系統(tǒng)，從而開始了多指手對外部環(huán)境的感知時代，并開創(chuàng)了多指手實際抓取操作的先河。 圖2-7 StanfordlJPLS手 圖2-8 Utah/MIT手 1998年德國研制的DLR- I多指手實現(xiàn)了當自由度的數(shù)目超過某個值時，把所有的驅(qū)動器和電路完全集成在手指、手掌或手腕里，被公認為是當時世界上最復雜、智能化和集成度最高的靈巧手，如圖2-9。1999年由美國宇航中心(NASA)研制的Robonaut手，如圖2-10是一種面向國際空間站應(yīng)用的多指手，其目的是為了在危險的太空環(huán)境中代替人進行艙外操作。 圖2-9DLR手 圖2-10 NASA Robonaut手 從20世紀80年代后期開始，我國的很多研究機構(gòu)相繼開展了多指手的研究工作，其中北京航空航天大學和哈爾濱工業(yè)大學在這方面的研究很具代表性。北航對多指手的研究開展較早，并于1993年首先研制了我國第一只三指手，然后在此基礎(chǔ)上不斷改進，先后研制了BUAA- II , BUAA-III三指手和BUAA四指手。哈工大在HIT I多指手的研究基礎(chǔ)上進行了大量的改進，研制了HIT/DLR多指手。如圖2-11和圖2-12 圖2一11 HIT I手 圖2一12HIT/DLR多指手 2.2農(nóng)業(yè)機械手 農(nóng)業(yè)上最早研制的機械手為SDOF番茄收獲機械手(Noboru Kawamura eta1,1984) 機械手與傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)機械完全不同，它是由許多桿件組成的空間開式鏈機構(gòu)，具有較采摘機械手的設(shè)計及其控制研究大的靈活性，但是不適合處理重量大的物體，否則會出現(xiàn)負載過重的問題。桿件越多，機械手身的重量越大，尤其用于像西瓜、甜瓜等較人果實收獲與運輸時，機械手設(shè)計必須從組成結(jié)構(gòu)和內(nèi)部結(jié)構(gòu)方面使其承受較大的負載重量。 機械手的控制有點位控制((PTP)和連續(xù)軌跡((CP)控制兩種類型。PTP控制主要用于在機械手初始位置和目標點之間不存在障礙物的情況，此時不必考慮運動路徑，其路徑也是不可預測的。有時由于莖葉等障礙物的存在，必須通過控制其電機速度和預定運動軌跡到達目標位置，進行CP控制。 末端執(zhí)行器安裝在機械手的末端，其功能類似于人手，是直接與目標物體接觸的部件。在末端執(zhí)行器設(shè)計之前，不僅需要研究工作對象的物理特性(物體大小、體積、形狀、重量)和機械特性(young、模量、泊松比、粘性、摩擦阻力、剪切阻力等)，還包括電特性和光學特性以及生物學特性和化學特性等。 末端執(zhí)行器的形式主要有吸盤式(真空式吸盤、噴射式負壓吸盤、擴散式負壓吸盤、擠壓排氣式吸盤、電磁式吸盤等)、針式、噴嘴式、杯狀、多關(guān)節(jié)手爪式、順應(yīng)型指結(jié)構(gòu)等，通常是末端執(zhí)行器都是專用的(N. Kondo, 1998) 末端執(zhí)行器所需的重要傳感器主要有觸覺傳感器和接近傳感器。觸覺傳感器包括接觸傳感器、壓力傳感器和滑覺傳感器.接近傳感器通常用來獲得位置信息，識別物體的存在，避障，測量物體的形狀，補償位置傳感器的誤差等。 在完成抓取動作后，末端執(zhí)行器還需要將果實與果柄分離。分離方式為切斷或擰斷。在條件允許的情況下，應(yīng)盡量采用剪斷果柄而不是擰斷果柄的方式，避免擰斷時給果蔬表面造成傷口，導致病菌侵入使果實腐爛，例如桃、李、杏的采摘都要求留有果柄。但對于某些束狀生長、果柄較短的果實，采用剪斷的方式比較困難。 末端執(zhí)行器中手指和關(guān)節(jié)的數(shù)量與抓取效果密切相關(guān)，數(shù)量越多，末端執(zhí)行器的自由度就越多，抓取動作更為靈活，抓取效果更好。但大多數(shù)的靈巧手系統(tǒng)復雜，成本高，通用性差，仍停留在實驗室階段，更難以運用到農(nóng)業(yè)工程實踐之中。如何協(xié)調(diào)末端執(zhí)行器的通用性、靈活性和成本之間的矛盾，是果蔬采摘機器人末端執(zhí)行器研究發(fā)展的方向。 3機械手的設(shè)計 3.1設(shè)計方案 果蔬采摘機器人的機械手直接接觸工作對象。為了避免碰傷果實，多數(shù)收獲機器人的手指內(nèi)側(cè)接觸果實的部位采用橡膠和尼龍材料。由于果實的外形有圓形、近似方形、近似長方形等，所以末端執(zhí)行器的設(shè)計應(yīng)著重考慮手指數(shù)量、手指關(guān)節(jié)數(shù)量、尺寸方式等問題。 3.2手指數(shù)量 果實的外形有規(guī)則的和不規(guī)則的。對于規(guī)則的小型果實，多數(shù)收獲機器人采用帶有吸盤的2個直手指的末端執(zhí)行器直接抓取果實。相對2個手指，3個手指的收獲機器人也有一些研究，抓取果實的穩(wěn)固更好。而采用具有4個手指和一個吸盤的西紅柿收獲機器人，效果更好，但難于控制。對于大型的果實，雖然外形規(guī)則，但用2個手指顯然不行。西瓜收獲機器人中采用4個帶有橡膠的手指，指尖的滑輪沿西瓜表面向下滑動，利用橡膠與西瓜的摩擦力抓住果實。此外，還有一些特殊的手指，梳子式龍?zhí)资种缚梢詫⒐麑嵟c相臨的果實分開。 手指的數(shù)量和形狀與果實的外形密切相關(guān)，一般數(shù)量越多，抓取效果越好，但控制也越難，應(yīng)在手指數(shù)量、控制難度和抓取成功率之間找到平衡點。根據(jù)設(shè)計任務(wù)要求選取3個手指最為合適。 3.3手指關(guān)節(jié)數(shù)量 對于多數(shù)形狀規(guī)則的果實，多數(shù)收獲機器人采用1個關(guān)節(jié)的手指。對于類人的柔性手指，由于材料和控制比較困難，研究成果不多。夏柑收獲機器人的柔性手指，手指的指尖通過細軟鋼絲與人工肌肉相連，當人工肌肉產(chǎn)生收縮力時，鋼絲產(chǎn)生拉力使指尖能夠柔和地彎曲。西紅柿收獲機器人有4個具有4個關(guān)節(jié)的手指，通過控制纜采摘機械手的設(shè)計及其控制研究繩的伸縮，使手指彎曲成不同的形狀。對于不同的果實，控制鋼絲繩的拉力、拉動的距離、人工肌肉的收縮力等的控制都比較難。鑒于關(guān)節(jié)的控制比較難，和設(shè)計要求考慮采用兩個關(guān)節(jié)的手指。 3.4尺寸的設(shè)定 機械手的結(jié)構(gòu)尺寸可以參考人類手指的長度比例，并加以適當放大或縮小，或根據(jù)所設(shè)計的多指靈巧手的使用場合作適當?shù)某叽缯{(diào)整。通過對某學校的青年學生的手指長度的測量，得到了如表1所示的結(jié)果。表1-1和表1-2中所列出的人手的各關(guān)節(jié)（如圖3-1）長度尺寸值可以作為設(shè)計多指靈巧手的手指長度的參考。 圖3-1擬人手指簡圖 4其他零件的設(shè)計 4.1手掌的設(shè)計 為了使手指能在手掌上旋轉(zhuǎn)運動形成不同的角度，將手掌底座設(shè)計成圓盤型如圖4-1所示。掌心則是長方形。兩邊形成圓角便于手指的旋轉(zhuǎn)如圖4-2 圖 4-1手掌底座 圖 4-2掌心 4.2手指底座 采摘手就兩個指節(jié)，要完成在手掌上的旋轉(zhuǎn)需要有個連接底座。一是支撐手指，二是完成旋轉(zhuǎn)運動其結(jié)構(gòu)如圖4-3所示 圖 4-3手指底座 在手指底座的左端連接在手掌上，并由異步電機驅(qū)動旋轉(zhuǎn)。在右邊的結(jié)構(gòu)中來連接第一個關(guān)節(jié)，并安裝微型電機通過齒輪傳動使手指完成抓取運動。內(nèi)部結(jié)構(gòu)如圖4-4 圖4-4內(nèi)部結(jié)構(gòu) 4.3第一個指節(jié) 第一個指節(jié)長55mm，寬22mm。通過一個連接件與手指底座的傳動軸過度連接，從而帶動手指的轉(zhuǎn)動。同時在一手指內(nèi)也裝有一個異步電機，來傳動第二個手指轉(zhuǎn)動。連接件如圖5-5，手指零件如圖4-6，內(nèi)部結(jié)構(gòu)如圖4-7 圖4-5連接件 圖4-6手指一零件 圖 4-7內(nèi)部結(jié)構(gòu) 4.4第二個指節(jié) 第二個指節(jié)長40mm，它的動力來源是第一個指節(jié)上的電機。根據(jù)人機工程學理論，人手在自然狀態(tài)下手指成彎曲狀態(tài)，當手掌繃緊時指尖也與手掌自然形成一定角度。通過測量這個角度平均在之間。所以在設(shè)計中第二個指節(jié)與第一個指節(jié)通過連接件連接時的起始位置就形成一個角。連接件和指節(jié)二如圖5-8和5-9所示，手指總裝配如圖4-10所示。 圖 4-8連接件 圖 4-9指節(jié)二 圖 4-10手指總裝配圖 5工作形態(tài) 因為果蔬的形態(tài)各有不同，采摘機械手可以變換手指位置對不同形狀的果蔬進行抓去任務(wù)。通過Solidworks建模進行間隙驗證推算抓取范圍。下面對主要的三種形態(tài)進行分析。 5.1形態(tài)一 三指并攏狀態(tài)如圖7-2所示，最小抓取直徑為16.5mm，最大抓取直徑為60mm，長度大于80mm的棒狀物體，如黃瓜之類的果蔬最佳，抓取狀態(tài)如圖5-3和5-4所示。 圖5-2形態(tài)一 圖5-3最小抓取形態(tài) 圖5-4最大抓取形態(tài) 5.2形態(tài)二 形態(tài)二如圖5-5所示三指互成120°，在這種狀態(tài)抓取球狀物體最為穩(wěn)定。抓取范圍為直徑在70—100mm之間球體。抓取形態(tài)如圖5-6和5-7所示。 圖5-5形態(tài)二 圖5-6最小抓取 圖5-7最大抓取 5.3形態(tài)三 形態(tài)三如圖5-8所示，兩個活動手指平行達與固定手指對立相比形態(tài)一抓取做大直徑為95mm。如圖5-9所示 圖5-8形態(tài)三 圖5-9最大抓取 6結(jié)束語 目前，大部分果蔬采摘機器人還處于研究階段，離實用化和商品化還有一定的距離。在采摘機器人的智能化果實識別和定位、機械本體的優(yōu)化設(shè)計、路徑規(guī)劃和運動控制技術(shù)、開放式的控制系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)等方面有待進一步的研究。隨著農(nóng)業(yè)工廠化經(jīng)營模式的推廣和采摘機器人成本的降低，相信采摘機器人最終會走出實驗室，實現(xiàn)商業(yè)化應(yīng)用，推動現(xiàn)代農(nóng)業(yè)向著裝備技術(shù)精細化、自動化、智能化方向的發(fā)展。 參考文獻 [1] 吳宗澤,羅盛國.機械設(shè)計課程設(shè)計手冊.3版.北京:高等教育出版社2006.5. 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But the roboticized level of picking is still very low now in homeland because of the complicated object and non-structural working environment. Especially, the structure of manipulator that is the key part of harvesting robot is complicated and it is very difficult to control, which causes low in the production efficiency and high in the production cost. Therefore it is not likely to adapt this manipulator widely in agriculture. It is very important to do much research on the design and control of apple harvesting manipulator for the future agriculture. Key words:harvesting manipulator; grasping and picking 21 世紀是農(nóng)業(yè)機械化向智能化方向發(fā)展的重要時期。隨著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的規(guī)模化、多樣化和精確化，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)作業(yè)要求逐漸提高，許多作業(yè)項目（如蔬菜和水果的挑選與采摘、蔬菜的嫁接等）都是勞動密集型工作，再加上時令的要求，保證作業(yè)質(zhì)量成為關(guān)鍵問題；同時，工業(yè)生產(chǎn)發(fā)展迅速，農(nóng)業(yè)勞動力將逐漸向社會其他產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移；隨著人口的老齡化和農(nóng)業(yè)勞動力的減少，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本也相應(yīng)提高，這樣大大降低了產(chǎn)品的市場競爭力。果品采摘作業(yè)是水果生產(chǎn)鏈中最耗時、最費力的一個環(huán)節(jié)。采摘作業(yè)季節(jié)性強、勞動強度大、費用高，因此保證果實適時采收、降低收獲作業(yè)費用是農(nóng)業(yè)增收的重要途徑。由于采摘作業(yè)的復雜性，采摘自動化程度仍然很低。目前，國內(nèi)水果采摘作業(yè)基本上都是人工進行， 其費用約占成本的50%~70%，并且時間較為集中。采摘機器人作為農(nóng)業(yè)機器人的重要類型，其作用在于能夠降低工人勞動強度和生產(chǎn)費用、提高工人勞動舒適性、提高勞動生產(chǎn)率和產(chǎn)品質(zhì)量、保證果實適時采收，提高產(chǎn)品的國際競爭力等方面具有很大潛力。 國內(nèi)外采摘機器人的研究進展 果蔬采摘機器人的研究開始于20 世紀60 年代的美國( 1968 年) ，采用的收獲方式主要是機械震搖式和氣動震搖式。其缺點是果實易損、效率不高，特別是無法進行選擇性的收獲，在采摘柔軟、新鮮的果蔬方面還存在很大的局限性。但在此后，隨著電子技術(shù)和計算機技術(shù)的發(fā)展，特別是工業(yè)機器人技術(shù)、計算機圖像處理技術(shù)和人工智能技術(shù)的日益成熟，采摘機器人的研究和開發(fā)技術(shù)得到了快速的發(fā)展。自1983年第1臺西紅柿采摘機器人在美國誕生以來，日本、荷蘭、法國、英國、意大利、美國、以色列、西班牙等國都展開了果蔬收獲機器人方面的研究工作，涉及到的研究對象主要有甜橙、蘋果、西紅柿、櫻桃西紅柿、蘆筍、黃瓜、甜瓜、葡萄、甘藍、菊花、草莓、蘑菇等，部分已經(jīng)有了一些研究成果 例如1 人機協(xié)作型柑橘采摘機器人 人機協(xié)作型研究思想是將采摘機器人尋找、定位待摘果實以及機器人導航任務(wù)由人來完成，機器人的運動軌跡規(guī)劃、關(guān)節(jié)控制和末端執(zhí)行器控制等任務(wù)由機器人的控制系統(tǒng)完成。西班牙工業(yè)自動化研究所基于人機協(xié)作思想開發(fā)的柑橘采摘機器人Agribot。該機器人由操作臺、輪式移動機構(gòu)、機械手、末端執(zhí)行器、激光測距儀和控制系統(tǒng)等組成。操作人員發(fā)現(xiàn)待采摘果實后，利用游戲桿操縱移動/傾斜機構(gòu)，使激光測距儀的激光束對準果實，獲取待采摘果實的坐標，并將其放入一動態(tài)數(shù)據(jù)區(qū)?？刂葡到y(tǒng)從動態(tài)數(shù)據(jù)區(qū)中取出坐標數(shù)據(jù)，并和機械手末端執(zhí)行器的當前坐標進行比較，規(guī)劃最優(yōu)采摘路徑的同時控制關(guān)節(jié)軸電機的運動，使機械手末端執(zhí)行器到達指定位置。 合理的人機分工與協(xié)作不僅增強了智能機器人處理突發(fā)事件的能力和系統(tǒng)的魯棒性，還可以在不增加系統(tǒng)復雜程度和成本的前提下，提高采摘成功率。人機協(xié)作型采摘機器人的研究具有現(xiàn)實意義，它不僅提高了采摘機器人的采摘效率和成功率，還能大幅度降低系統(tǒng)成本，有利于盡早實現(xiàn)采摘機器人的產(chǎn)業(yè)化。 2 西紅柿采摘機器人 日本Kondo-N 等人研制的西紅柿收獲機器人由機械手、末端執(zhí)行器、視覺傳感器和移動機構(gòu)等組成 西紅柿各個果實不一定是同時成熟，并且果實有時被葉莖擋住，收獲時要求機械手活動范圍大，且能避開障礙物，所以機器人的采摘機械手采用7自由度的SCORBOT－ER 工業(yè)機器人，能夠形成指定的采摘姿態(tài)進行采摘。用彩色攝像機作為視覺傳感器來尋找和識別成熟果實，利用雙目視覺方法對目標進行定位；移動機構(gòu)采用4輪結(jié)構(gòu)，能在壟間自動行走。采摘時，移動機構(gòu)行走一定距離后就進行圖像采集，利用視覺系統(tǒng)檢測出果實相對機械手坐標系的位置信息，判斷西紅柿是否在收獲的范圍之內(nèi)。若可以收獲，則控制機械手靠近并摘取果實，吸盤把果實吸住后，機械手指抓住果實，然后通過機械手的腕關(guān)節(jié)擰下果實。 3　蘑菇采摘機器人 英國Silsoe研究院研制了蘑菇采摘機器人[ 9 ] ,它可以自動檢測蘑菇的位置、大小,并選擇性地采摘和修剪。它的末端執(zhí)行器是帶有軟襯墊的吸引器。采摘速度為1. 5 s/個,成功率約為75%。 國內(nèi)研究現(xiàn)狀 我國對采摘機器人的研究始于20世紀90年代中期,雖然與發(fā)達國家還有很大的差距,但是在不少院校和研究學者的努力下也取得了一些進展。中國農(nóng)業(yè)大學的湯修映等人研制了一個6自由度黃瓜采摘機器人,該機器人基于RGB三基色模型的G分量來進行圖像分割,在特征提取后確定黃瓜的采摘點。同時提出了新的適合自動化采摘的斜柵網(wǎng)架式黃瓜栽培模式。孫明等為蘋果采摘機器人開發(fā)了一套果實識別視覺系統(tǒng),并研究成功了一種使二值圖像的像素分割正確率大于80%的彩色圖像處理技術(shù)。東北林業(yè)大學的陸懷民研制了林木球果采摘機器人。主要由5自由度機械手、行走機構(gòu)、液壓驅(qū)動系統(tǒng)和單片機控制系統(tǒng)組成。浙江大學提出了基于彩色信息和紅外熱成像技術(shù)的樹上水果識別方法。并且對7自由度番茄收獲機械手進行了機構(gòu)分析與優(yōu)化。南京農(nóng)業(yè)大學的姬長英等人在番茄采摘中運用了雙目立體視覺技術(shù)對紅色番茄進行定位。上海交通大學的曹其新等運用彩色圖像處理技術(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論,開發(fā)了草莓揀選機器人。江蘇大學的陳樹人和尹建軍等提出了基于彩色柱狀圖算法的番茄采摘機器人視覺系統(tǒng)。趙杰文等研究了基于H IS顏色特征的田間成熟番茄識別技術(shù)。 課題所涉及的任務(wù)及實現(xiàn)預期目標的可行性 根據(jù)國內(nèi)現(xiàn)有的機械手的設(shè)計資料，設(shè)計一款適合采摘果實的自動化機械裝置，要求結(jié)構(gòu)簡單，功能使用，操作性能好。具體要求如下： 1.設(shè)計系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)，要求設(shè)計一個具有三個手指的仿人機械手外形，每個手指具有二個關(guān)節(jié)。 2.繪制二維裝配圖和零件圖。 3.選擇合適的動力配置和控制部件，能對手指進行簡單地抓取操作。 4.要求利用Solidworks繪制三維圖，完成運動仿真。 本課題總體設(shè)計面很廣，設(shè)計的內(nèi)容主要是機械手部分的設(shè)計。 機械手又稱操作機，是指具有和人手臂相似的動作功能，并使工作對象能在空間內(nèi)移動的機械裝置，是機器人賴以完成工作任務(wù)的實體。在收獲機器人中，機械手的主要任務(wù)就是將末端執(zhí)行器移動到可以采摘的目標果實所處的位置，其工作空間要求機器人能夠達到任何一個目標果實。機械手一般可分為直角坐標、圓柱坐標、極坐標、球坐標和多關(guān)節(jié)等多種類型。多關(guān)節(jié)機械手又稱為擬人( 類人) 機器人，相比其它結(jié)構(gòu)比較起來，要求更加靈活和方便。機械手的自由度是衡量機器人性能的重要指標之一，它直接決定了機器人的運動靈活性和控制的復雜性。 果蔬采摘機器人往往工作于非結(jié)構(gòu)性環(huán)境中，工作對象常常是隨機分布的，因此在機械手的設(shè)計過程中，必須考慮采用最合理的設(shè)計參數(shù)，包括機器人類型、工作空間、機械臂數(shù)量( 機械臂越多，機構(gòu)越靈活，但控制也越復雜，消耗的時間也越多。因此，必須在系統(tǒng)數(shù)量和性能之間進行平衡) 以及機器人結(jié)構(gòu)方式( 串聯(lián)式、并聯(lián)式) 等。評價機械手的結(jié)構(gòu)性能參數(shù)主要有工作空間、可操作度、位置多樣性和冗余度等。為了設(shè)計出最合適的操作手機構(gòu)，還必須進行機構(gòu)的運動學和動力學研究，同時還要考慮其運動平衡性能，綜合優(yōu)化算法設(shè)計，使機器人能靈巧無碰撞地完成采摘任務(wù)。 總體分析，目前，采摘機器人研究領(lǐng)域主要存在以下幾個問題: ①果實的識別率、定位精度低 果蔬采摘機器人的首要任務(wù)是識別和定位水果。然而果實的形狀、尺寸、顏色、成熟度、表皮外傷程度差異性大,而且果實總是隨機分布生長,這給果實的識別帶來很大的困難。目前識別果實的方法主要有灰度閾值、顏色識別法和區(qū)域識別法等。前兩種方法都要基于果實的光譜反射特性,因此還極易受到自然光照的影響。而區(qū)域定位方式,則要求目標具有完整的邊界 條件,但是由于果實往往被枝干和葉子遮擋,很難真正區(qū)別出完整的輪廓。 ②果實的損傷率較大。 果實是很嬌嫩的,在采摘過程中必須保證以不損傷果實為前提,目前人們在末端執(zhí)行器上安裝傳感器以感知抓取的力度,但是在實際操作中仍然未能避免對果實造成抓取傷痕。另一種方法是切斷果柄,這種辦法的問題是切刀極易磨損,另外就是當果柄過短時無法應(yīng)用。 ③采摘環(huán)境的非結(jié)構(gòu)化給采摘帶來困難 大部分果實都是在自然環(huán)境中生長,因此果實的采摘將受到自然環(huán)境改變的影響。如刮風導致果實搖動而不斷改變位置,采摘果實被樹葉樹枝等掩蓋,這就要求采摘機器人不僅能將這樣的果實識別出來,還需要有成功的避障規(guī)劃和靈巧的機械手結(jié)構(gòu)。 ④果實平均采摘周期較長、效率低 研究采摘機器人的目的之一就是為了提高采摘的效率,但是目前的采摘機器人效率還不夠高。比如采摘1個甘藍需要55 s,采摘一根黃瓜需要10～16 s,采摘一個茄子需要64. 1 s,采摘一個甜瓜需要15 s。 ⑤采摘機器人的制造成本高、應(yīng)用推廣難 果蔬采摘機器人的采摘對象具有多樣性,工作時間具有季節(jié)性,設(shè)備利用率低,操作對象大部分為農(nóng)民,這就要求其要具有良好的通用性、可編程性、高可靠性和操作簡單性。另外采摘機器人的使用和維護都需要相當高的技術(shù)水平和費用。只有當其使用成本低于人工收獲成本時,采摘機器人才會真正被普及。因此,成本問題將成為制約采摘機器人市場化的瓶頸問題。 解決對策 每一個事物的發(fā)展都是一個遇到問題解決問題的過程。為了很好的解決以上問題,解除限制采摘機器人發(fā)展的因素,可以從以下幾個方面加強探索與研究: (1) 研究出一種高可靠性、高精度的視覺系統(tǒng)技術(shù),可以使所有成熟果實都能夠識別出來并能精確地對其定位。這就需要在三維立體視覺技術(shù)、視覺傳感器技術(shù)、圖像獲取和處理等方面進行更深入的研究。 (2) 機械結(jié)構(gòu)直接決定機器人運動的靈活性、平穩(wěn)性和控制的復雜性。采摘機器人結(jié)構(gòu)必須更加緊湊和簡化,優(yōu)化機器人結(jié)構(gòu)。提高機械手和末端執(zhí)行器的柔性和靈巧性,成功避障,提高采摘的成功率,降低果實的損傷率。 (3) 可以研究適合采摘機器人工作的果蔬栽培模式,通過降低作物生長環(huán)境的非結(jié)構(gòu)化和復雜性,便于采摘機器人的視覺定位和移動。 (4) 提高圖像處理速度,優(yōu)化軟件算法,縮短機器視覺部分在整個采摘過程中所占用的時間,以提高采摘效率。 (5) 采用開放式的控制系統(tǒng),提高采摘機器人的通用性。只要改變機器人的機械本體和末端執(zhí)行器,用一套控制系統(tǒng)就能完成不同果蔬的采摘,從而提高控制系統(tǒng)的利用率、降低成本。 課題任務(wù)計劃 第1～2周 查閱相關(guān)文獻，撰寫開題報告。 第3～4周 根據(jù)現(xiàn)有的機械手的設(shè)計確定采摘手的設(shè)計方案。 第5～6周 根據(jù)工作要求，計算并查閱相關(guān)手冊，選擇和設(shè)計各零部件。 第7～9周 運用AutoCAD軟件，繪制二維零件圖和裝配圖。 第10～11周 運用三維設(shè)計軟件完成整機各零部件的三維建模并進行運動仿真。 參考文獻 1方建軍.移動式采摘機器人研究進展[J].農(nóng)業(yè)工程學報,2004,20(2):273-278. 2徐麗明.果蔬果實收獲機器人的研究現(xiàn)狀及關(guān)鍵問題和對策[J].農(nóng)業(yè)工程學報,2004,20(5):38-42. 3趙 勻.農(nóng)業(yè)機器人的研究進展及存在的問題[J].農(nóng)業(yè)工程學報,2003,19(1):20-24. 4張立彬.農(nóng)業(yè)機器人的主要應(yīng)用領(lǐng)域和關(guān)鍵技術(shù)[J].浙江工業(yè)大學，2002,30(1):36-41. 5梁喜鳳.番茄收獲機械手機構(gòu)分析與優(yōu)化設(shè)計研究[D].杭州:浙江大學,2004. 6蔡健榮，周小軍，王鋒，等，柑橘采摘機器人障礙物識別技術(shù)［J］． 農(nóng)業(yè)機械學報， 2009， 40( 11) : 171 － 175． 7方建軍． 采摘機器人開放式控制系統(tǒng)設(shè)計［J］． 農(nóng)業(yè)機械學報， 2005， 36( 5) : 83 － 86．