智能移動式水果采摘機器人系統(tǒng)的研究.pdf

1、水果采摘機器人對減輕果農勞動強度，保證果實及時采收，保證果品質量，提高我國果園自動化作業(yè)水平等方面具有非常重要的意義。本研究在國家“863計劃——移動式果樹采摘機器人關鍵技術研究”項目資助下，綜合運用機械電子、圖像處理、數(shù)據(jù)通信、計算機網絡及智能控制等技術對智能移動式水果采摘機器人的關鍵技術進行了研究。主要研究內容及研究成果總結如下:
　　 (1)在對標準矮化蘋果果園進行實地調研的基礎上，確定了采摘機器人基本設計參數(shù)。通過對現(xiàn)有

2、四輪電動車底盤和履帶底盤的分析比較，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有底盤很難滿足設計要求。為此，自主設計了適用于果園作業(yè)的輕型履帶式智能移動平臺，并在智能移動平臺上集成了采摘機械臂及其控制系統(tǒng)、末端執(zhí)行器及其控制系統(tǒng)、智能移動平臺驅動控制系統(tǒng)、DGPS、雙目攝像機等設備，并以工業(yè)PC為主控制器構建了整個采摘機器人的運動控制系統(tǒng)。最終獨立完成了水果采摘機器人樣機的自主研制。
　　 (2)搭建了水果采摘機器人的視覺系統(tǒng)，開發(fā)了果實識別和定位的圖像處理軟件。

3、在RGB、歸一化rgb、HIS、Lab、YIQ和I1I2I3顏色空間下對多幅蘋果、樹葉、樹枝的圖像進行分析，通過比較多種色差模型的灰度圖像，找出果實與枝葉圖像差異較為明顯的色差模型，并對可用色差模型的灰度圖像進行了圖像處理的實時性和實際分割效果的對比分析，結果表明，利用RGB顏色空間中的R-G色差分量并采用自適應閾值分割算法能獲得理想的分割效果。最后對分割后的圖像采用圓形Hough變換與質心標記相結合的方法檢測果實中心點坐標，試驗表明該

4、方法的果實識別率比單用圓形Hough變換的果實識別率能夠提高8.5％。
　　 (3)提取了視覺導航和DGPS導航的控制參數(shù)，開發(fā)了基于機器視覺和DGPS的智能移動平臺導航控制系統(tǒng)。在進行視覺導航參數(shù)提取時，采用直線Hough變換與最小二乘法相結合的方法檢測導航路徑，該方法能夠融合Hough變換檢測出的直線附近的近距離點集來擬合導航路徑，試驗表明該方法比單用Hough變換檢測導航路徑的誤檢率降低約30％。
　　 (4)對采

5、摘機械臂和智能移動平臺進行了運動學分析和求解，提出了基于“最短行程”和“最低能耗”為準則的采摘機械臂最優(yōu)逆解求取算法。另外，還對采摘機械臂和智能移動平臺的軌跡規(guī)劃進行了研究。
　　 (5)搭建了水果采摘機器人遠程視頻監(jiān)控系統(tǒng)。遠程視頻監(jiān)控系統(tǒng)主要功能有以下幾個方面:第一，能夠實時觀測到采摘機器人果園現(xiàn)場作業(yè)狀況和周圍工作環(huán)境;第二，當采摘機器人遇到突發(fā)狀況時監(jiān)控者可通過遠程監(jiān)控客戶端向采摘機器人發(fā)出遠程控制指令來實時控制各個運動