果蔬采摘机器人末端执行器研究综述_李秦川
果蔬采摘机器人研究进展与展望
果蔬采摘机器人研究进展与展望金慧迪（西北农林科技大学，机械与电子工程学院，712100）摘要：本文主要介绍了果树采摘机器人的特点及国内和美国、日本、荷兰、英国等国外的研究进展，并且对研究过程中所存在的一些问题提出了一系列的解决方案，对未来果蔬机器人的发展进行了展望。
关键词：机器人：果树采摘：研究进展在果蔬生产作业中，收获采摘约占整个作业量的40%。
采摘作业质量的好坏直接影响到果蔬的储存、加工和销售，从而最终影响市场价格和经济效益。
由于采摘作业的复杂性，采摘自动化程度仍然很低。
目前国内果蔬采摘作业基本上还是手工完成。
随着人口的老龄化和农业劳动力的减少，农业生产成本也将提高。
因此，发展机械化收获技术，研究开发果蔬采摘机器人，具有重要的意义。
一、果蔬采摘机器人的特点1.1 作业对象的非结构性和不确定性果实的生长是随着时间和空间而变化的，生长的环境是变化的、未知的和开放性的，直接受土地、季节和天气等自然条件的影响。
这就要求果蔬采摘机器人不仅要具有与生物体柔性相对应的处理功能，而且还要能够顺应变化无常的自然环境，在视觉、知识推理和判断等方面具有相当高的智能。
1.2 作业对象的娇嫩性和复杂性果实具有软弱易伤的特性，必须细心轻柔地对待和处理。
且其形状复杂，生长发育程度不一，相互差异很大。
果蔬采摘机器人一般是作业、移动同时进行，行走不是连接出发点和终点的最短距离，而是具有狭窄的范围、较长的距离及遍及整个田间表面等特点。
1.3 良好的通用性和可编程性由于果蔬采摘机器人的操作对象具有多样性和可变性，要求具有良好的通用性和可编程性。
只要改变部分软、硬件，变更判断基准，变更动作顺序，就能进行多种作业。
例如，温室果蔬采摘机器人，更换不同的末端执行器就能完成施肥、喷药和采摘等作业。
1.4 操作对象和价格的特殊性果蔬采摘机器人操作者是农民，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的特点；另外，农业生产以个体经营为主，如果价格太高，就很难普及。
采摘机器人的研究进展与现状分析
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在传感器技术方面，采摘机器人需要使用多种传感器来获取作物的位置、颜色、 大小等信息。例如，机器视觉技术可以通过分析图像中的颜色和形状来确定目 标作物的位置，而深度传感器则可以获取作物的三维信息。这些传感器技术的 结合使得采摘机器人能够更加准确地识别和定位目标作物。
在人工智能方面，采摘机器人的智能化程度越来越高。通过机器学习算法的训 练，机器人可以学习如何识别作物并进行采摘。同时，机器人还可以根据环境 因素（如天气、光照等）的变化来调整自身的采摘策略，以适应不同的采摘环 境。
2、智能化程度的进一步提高：未来的采摘机器人将具备更加智能化的算法和 传感器技术，以便更好地适应各种不同的采摘环境和任务。例如，通过使用更 加先进的机器学习算法和计算机视觉技术，机器人将能够更加准确地识别和定 位目标作物，并自动调整自身的采摘策略以适应不同的环境因素。
3、移动性和灵活性的进一步提升：未来的采摘机器人将具备更加灵活的机械 臂和传感器系统，以便更好地适应各种不同的采摘任务。例如，通过使用可折 叠式的机械臂和传感器系统，机器人将能够在不同的采摘场景中自由切换姿态 和位置，从而提高采摘效率和质量。
2、遥控与远程监控技术
随着无线通信技术的发展，遥控与远程监控技术也被广泛应用于移动式采摘机 器人。操作者可以通过手机或电脑对机器人进行远程操控，实时获取机器人的 工作状态、位置信息以及故障预警等数据，实现对机器人高效管理和监控。
3、人工智能算法的优化与改进
针对采摘机器人视觉识别、路径规划等关键问题，人工智能算法不断得到优化 与改进。深度学习算法的应用已经从传统的卷积神经网络（CNN）扩展到强化 学习、迁移学习等多种领域，提高了机器人的自主性和适应能力。
四、结论
移动式采摘机器人的研究和发展为现代农业提供了强有力的支持。尽管现有的 研究已经取得了显著成果，但仍存在许多挑战和问题需要解决。未来研究应多 传感器融合与信息融合技术的进一步发展、算法的持续优化以及远程监控技术 的深入研究等方面，以提升采摘机器人的工作效率和智能化水平。随着科技的 不断进步和创新，相信移动式采摘机器人的应用和发展将会为现代农业带来更 加美好的未来。
火龙果采摘机器人末端执行器设计与试验
林业工程学报，２０２３，８（４）：１４４－１５０ＪｏｕｒｎａｌｏｆＦｏｒｅｓｔｒｙＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＤＯＩ：１０．１３３６０／ｊ．ｉｓｓｎ．２０９６－１３５９．２０２２０９０１１收稿日期：２０２２－０９－０６㊀㊀㊀㊀修回日期：２０２３－０３－２０基金项目：江苏省现代农机装备与技术推广项目（ＮＪ２０２１－１８）；江苏省重点研发计划项目（ＢＥ２０２１０１６－２）；江苏省重点研发计划面上项目（ＢＥ２０１８３６４）；江苏省农业科技自主创新项目（ＣＸ［２２］３０９９）；南京林业大学２０２１年自制实验教学仪器项目（ｎｌｚｚｙｑ２０２１０６）㊂作者简介：张跃跃，男，研究方向为水果采摘机器人㊂通信作者：王金鹏，男，副教授㊂Ｅ⁃ｍａｉｌ：ｊｐｗａｎｇ＠ｎｊｆｕ．ｅｄｕ．ｃｎ火龙果采摘机器人末端执行器设计与试验张跃跃，田嘉全，王文祥，周佳良，王金鹏∗，胡皓若（南京林业大学机械电子工程学院，南京２１００３７）摘㊀要：火龙果因其具有较高的营养价值，受到越来越多人的欢迎，随着产量上升和人力短缺的矛盾日益突出，亟需机器取代人的智能化采摘技术与装备㊂为此，设计了一种咬合式椭圆轨迹末端执行器，以期实现以火龙果叶棱为定位基准的快速剪切式采摘，同时实现保证采摘质量的情况下切口长度缩短到与人工剪切相当的目标㊂对火龙果外形参数进行测量确定末端执行器的尺寸㊂以不同的加载速度对火龙果进行单刀剪切试验得出剪切力约为５０Ｎ，通过运动学仿真，得出末端执行器在咬合过程中位移㊁速度㊁加速度等参数变化曲线，并判断有无干涉等问题，叶棱剪切长度为３６．３４ ４１．６４ｍｍ，保证机构设计的合理性㊂依据剪切机构受力分析，对动力源进行选型㊂通过视觉系统，结合压力薄膜传感器反馈压力信号，控制末端执行器对果实进行采摘㊂以气压值为因素，以单果采摘时间㊁采摘成功率㊁剪切叶棱长度为指标，构建末端执行器样机试验平台，并进行了８０次试验㊂根据实验结果，选取０．５ＭＰａ为最佳气压值，此时采摘成功率为９０％，单果采摘时间平均为０．４６ｓ，剪切叶棱长度平均为３６．６９ｍｍ㊂与已有的圆形轨迹末端执行器采摘结果进行了对比分析，结果表明，相比圆形轨迹末端执行器剪切叶棱长度分别减少了４６．４７％，４７．８４％，４８．７０％和４８．３６％㊂果园实地采摘试验发现，０．５ＭＰａ同样为最佳采摘气压值，此时采摘成功率为８５％，单果采摘时间为０．４３ｓ，剪切叶棱平均长度为３９．８０ｍｍ，验证了设计的合理性㊂关键词：采摘机器人；末端执行器；椭圆轨迹；运动学仿真；火龙果中图分类号：Ｓ７７６㊀㊀㊀㊀㊀文献标志码：Ａ㊀㊀㊀㊀㊀文章编号：２０９６－１３５９（２０２３）０４－０１４４－０７Ｄｅｓｉｇｎａｎｄｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｏｆｅｎｄ⁃ｅｆｆｅｃｔｏｒｆｏｒｄｒａｇｏｎｆｒｕｉｔｐｉｃｋｉｎｇｒｏｂｏｔＺＨＡＮＧＹｕｅｙｕｅ，ＴＩＡＮＪｉａｑｕａｎ，ＷＡＮＧＷｅｎｘｉａｎｇ，ＺＨＯＵＪｉａｌｉａｎｇ，ＷＡＮＧＪｉｎｐｅｎｇ∗，ＨＵＨａｏｒｕｏ（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＭｅｃｈａｎｉｃａｌａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＮａｎｊｉｎｇＦｏｒｅｓｔｒｙＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１００３７，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｂｅｃａｕｓｅｏｆｉｔｓｈｉｇｈｎｕｔｒｉｔｉｏｎａｌｖａｌｕｅ，ｄｒａｇｏｎｆｒｕｉｔｈａｓｂｅｅｎｗｅｌｃｏｍｅｄｂｙｍｏｒｅａｎｄｍｏｒｅｐｅｏｐｌｅ．Ｗｉｔｈｔｈｅｉｎ⁃ｃｒｅａｓｉｎｇｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎａｎｄｔｈｅｒｉｓｉｎｇｃｈａｌｌｅｎｇｅｏｆｔｈｅｓｈｏｒｔａｇｅｏｆｍａｎｐｏｗｅｒ，ｔｈｅｒｅｉｓａｎｕｒｇｅｎｔｎｅｅｄｆｏｒｄｅｖｅｌｏｐｉｎｇｉｎｔｅｌ⁃ｌｉｇｅｎｔｈａｒｖｅｓｔｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄｅｑｕｉｐｍｅｎｔｔｏｒｅｐｌａｃｅｍａｎｕａｌｗｏｒｋ．Ｆｏｒｔｈｉｓｒｅａｓｏｎ，ａｎｏｃｃｌｕｓｉｖｅｅｌｌｉｐｔｉｃａｌｔｒａｊｅｃｔｏｒｙｅｎｄ⁃ｅｆｆｅｃｔｏｒｗａｓｄｅｓｉｇｎｅｄ，ｗｈｉｃｈｗａｓｅｘｐｅｃｔｅｄｔｏｒｅａｌｉｚｅｔｈｅｆａｓｔ⁃ｓｈｅａｒｉｎｇｐｉｃｋｉｎｇｗｉｔｈｔｈｅｄｒａｇｏｎｆｒｕｉｔｌｅａｆｅｄｇｅａｓｔｈｅｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇｒｅｆｅｒｅｎｃｅ，ａｎｄｔｏａｃｈｉｅｖｅｔｈｅｇｏａｌｏｆｒｅｄｕｃｉｎｇｔｈｅｃｕｔｌｅｎｇｔｈｔｏｔｈｅｓａｍｅａｓｔｈｅｍａｎｕａｌｃｕｔｔｉｎｇｕｎｄｅｒｔｈｅｃｏｎｄｉｔｉｏｎｏｆｅｎｓｕｒｉｎｇｔｈｅｐｉｃｋｉｎｇｑｕａｌｉｔｙ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｔｈｅｓｈａｐｅｐａｒａｍｅｔｅｒｓｏｆｄｒａｇｏｎｆｒｕｉｔｓｗｅｒｅｍｅａｓｕｒｅｄｔｏｄｅｔｅｒｍｉｎｅｔｈｅｓｉｚｅｏｆｔｈｅｅｎｄ⁃ｅｆｆｅｃｔｏｒ．Ｔｈｅｓｉｎｇｌｅ⁃ｋｎｉｆｅｓｈｅａｒｔｅｓｔｓｏｎｄｒａｇｏｎｆｒｕｉｔｓｗｅｒｅｃａｒｒｉｅｄｏｕｔａｔｄｉｆｆｅｒｅｎｔｌｏａｄｉｎｇｓｐｅｅｄｓ，ａｎｄｔｈｅｓｈｅａｒｆｏｒｃｅｗａｓａｂｏｕｔ５０Ｎ．Ｔｈｒｏｕｇｈｔｈｅｋｉｎｅｍａｔｉｃｓｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ，ｔｈｅｃｈａｎｇｅｃｕｒｖｅｓｏｆｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔ，ｖｅｌｏｃｉｔｙ，ａｃｃｅｌｅｒａｔｉｏｎ，ａｎｄｏｔｈｅｒｐａｒａｍｅｔｅｒｓｏｆｔｈｅｅｎｄ⁃ｅｆｆｅｃｔｏｒｄｕｒｉｎｇｔｈｅｏｃｃｌｕｄｉｎｇｐｒｏｃｅｓｓｗｅｒｅｏｂｔａｉｎｅｄ，ａｎｄｗｉｔｈｏｒｗｉｔｈｏｕｔｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅｗａｓｊｕｄｇｅｄ．Ｔｈｅｂｌａｄｅｅｄｇｅｓｈｅａｒｌｅｎｇｔｈｗａｓ３６．３４－４１．６４ｍｍ，ｗｈｉｃｈｅｎｓｕｒｅｄｔｈｅｒａｔｉｏｎａｌｉｔｙｏｆｔｈｅｍｅｃｈａｎｉｓｍｄｅｓｉｇｎ．Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｆｏｒｃｅａｎａｌｙｓｉｓｏｆｔｈｅｓｈｅａｒｍｅｃｈａｎｉｓｍ，ｔｈｅｐｏｗｅｒｓｏｕｒｃｅｗａｓｓｅｌｅｃｔｅｄ．Ｔｈｒｏｕｇｈｔｈｅｖｉｓｕａｌｓｙｓｔｅｍ，ｃｏｍｂｉｎｅｄｗｉｔｈｔｈｅｐｒｅｓｓｕｒｅｆｉｌｍｓｅｎｓｏｒｆｅｅｄｂａｃｋｐｒｅｓｓｕｒｅｓｉｇｎａｌ，ｔｈｅｅｎｄ⁃ｅｆｆｅｃｔｏｒｗａｓｃｏｎｔｒｏｌｌｅｄｔｏｐｉｃｋｔｈｅｆｒｕｉｔｓ．Ｔｈｅｅｎｄ⁃ｅｆｆｅｃｔｏｒｐｒｏｔｏｔｙｐｅｔｅｓｔｐｌａｔｆｏｒｍｗａｓｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄ，ａｎｄ８０ｔｅｓｔｓｗｅｒｅｃａｒｒｉｅｄｏｕｔｕｓｉｎｇｔｈｅａｉｒｐｒｅｓｓｕｒｅｖａｌｕｅａｓｔｈｅｆａｃｔｏｒａｎｄｔｈｅｓｉｎｇｌｅｆｒｕｉｔｐｉｃｋｉｎｇｔｉｍｅ，ｐｉｃｋｉｎｇｓｕｃｃｅｓｓｒａｔｅａｎｄｃｕｔｔｉｎｇｅｄｇｅｌｅｎｇｔｈａｓｔｈｅｉｎｄｉｃａｔｏｒｓ．Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓ，０．５ＭＰａｗａｓｓｅｌｅｃｔｅｄａｓｔｈｅｂｅｓｔａｉｒｐｒｅｓｓｕｒｅｖａｌｕｅ．Ａｔｔｈｉｓｔｉｍｅ，ｔｈｅｐｉｃｋｉｎｇｓｕｃｃｅｓｓｒａｔｅｗａｓ９０％，ｔｈｅａｖｅｒａｇｅｓｉｎｇｌｅｆｒｕｉｔｐｉｃｋｉｎｇｔｉｍｅｗａｓ０．４６ｓ，ａｎｄｔｈｅａｖｅｒａｇｅｃｕｔｔｉｎｇ⁃ｅｄｇｅｌｅｎｇｔｈｗａｓ３６．６９ｍｍ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｔｈｅｃｕｔｔｉｎｇ⁃ｅｄｇｅｌｅｎｇｔｈｓｏｆｔｈｅｃｉｒｃｕｌａｒｔｒａｃｋｅｎｄ⁃ｅｆｆｅｃｔｏｒｗｅｒｅ４６．４７％，４７．８４％，４８．７０％ａｎｄ４８．３６％ｌｅｓｓｔｈａｎｔｈａｔｏｆｔｈｅｃｉｒｃｕｌａｒｔｒａｃｋｅｎｄ⁃ｅｆｆｅｃｔｏｒ．Ｔｈｅｆｉｅｌｄｐｉｃｋｉｎｇｔｅｓｔｉｎｔｈｅｏｒｃｈａｒｄｆｏｕｎｄｔｈａｔ０．５ＭＰａｗａｓａｌｓｏｔｈｅｂｅｓｔｐｉｃｋｉｎｇａｉｒｐｒｅｓｓｕｒｅｖａｌｕｅ．Ａｔｔｈｉｓｔｉｍｅ，ｔｈｅｐｉｃｋｉｎｇｓｕｃｃｅｓｓｒａｔｅｗａｓ８５％，ｔｈｅ㊀第４期张跃跃，等：火龙果采摘机器人末端执行器设计与试验ｐｉｃｋｉｎｇｔｉｍｅｏｆｓｉｎｇｌｅｆｒｕｉｔｗａｓ０．４３ｓ，ａｎｄｔｈｅａｖｅｒａｇｅｌｅｎｇｔｈｏｆｃｕｔｔｉｎｇｌｅａｆｅｄｇｅｗａｓ３９．８０ｍｍ，ｗｈｉｃｈｖｅｒｉｆｉｅｄｔｈｅｒａｔｉｏｎａｌｉｔｙｏｆｔｈｅｄｅｓｉｇｎ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｐｉｃｋｉｎｇｒｏｂｏｔ；ｅｎｄ⁃ｅｆｆｅｃｔｏｒ；ｅｌｌｉｐｔｉｃａｌｌｏｃｕｓ；ｋｉｎｅｍａｔｉｃｓｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ；ｄｒａｇｏｎｆｒｕｉｔ㊀㊀随着火龙果市场不断扩大，我国火龙果种植面积不断增加㊂截至２０２１年，我国火龙果种植面积突破６．６７万ｈｍ２，跃居世界首位［１］㊂火龙果采摘是火龙果产业的重要环节，机械化采收提高了采摘效率，改善了劳动条件，降低了采摘成本㊂采摘机器人通过末端执行器与果实直接接触对果实进行采摘，末端执行器被认为是采摘环节中最重要的部件，直接影响采摘效率㊁采摘成功率［２－３］㊂国外对于采摘末端执行器研究起步较早㊂美国ＡｂｕｎｄａｎｔＲｏｂｏｔｉｃｓ公司［４］研发设计苹果采摘机器人通过真空抽吸系统将果实吸入内部，采摘效率比较高［５－７］㊂Ｗｉｌｌｉａｍｓ等［８］研制了猕猴桃采摘机器人，该末端执行器在抓住果实时，将果实向上略微抬升后通过旋转一定角度，将猕猴桃从果茎结合处折断，将果实送入滑槽中从而进入收集装置［９－１１］㊂但这些末端执行器适用于果实与果柄结合力相对较小的果实，针对采用抽吸的方法采摘果实更容易将叶片以及细嫩枝条吸入管道㊂意大利卡塔尼亚大学的Ｍｕｓｃａｔｏ等［１２］研发的柔性三指夹持柑橘的末端执行器，在视觉的识别定位下柔性三指末端执行器靠近果实并夹住果实，利用圆锯片对果柄进行剪切㊂但柔性手指适用于质量较轻的果实，同时采用圆形刀片旋转切割容易对周围的果实㊁枝叶造成一定的损伤［１３－１５］㊂国内对于末端执行器也有一定的研究，但大多采用先夹持后剪切的方式，这些末端执行器采用多个动力源，增加了整体的质量，降低了采摘效率，同时控制系统较为烦琐，很难应用于实际采摘环节中［１６－１７］㊂本研究针对火龙果生物学特性，克服已有末端执行器的不足，设计了一种咬合式椭圆轨迹末端执行器，制作物理样机，构建物理样机平台，并对其工作性能进行试验㊂１㊀末端执行器设计所设计的末端执行器主要由机械结构㊁控制系统和视觉系统组成［１８－２０］，本研究主要对末端执行器的机械结构与控制系统进行设计㊂１．１㊀末端执行器整体设计及工作原理采摘对象台湾红心火龙果质量范围为１６５ ４６０ｇ，长径为６６ １０２ｍｍ，横径为５５ ８０ｍｍ㊂红心火龙果有棱角且呈逆向生长状态，在进行采摘过程中，工人一手握住火龙果，另一只手持剪刀分两次剪切果实与枝条结合部位，枝条被剪切轮廓呈Ｖ 字形㊂根据采摘方式，本研究提出了咬合式椭圆轨迹末端执行器，该方式可降低对火龙果识别精度的要求，采用气缸驱动，提高采摘效率㊂末端执行器主要包括：剪切机构㊁压力薄膜传感器装置与机械臂连接的手腕连接件等（图１），其中剪切机构是关键机构㊂剪切机构采用咬合的方式由双摇杆机构组成，刀片安装在刀片支撑架上，气缸通过动力传动推板㊁连杆驱动双摇杆机构实现上下刀片咬合运动㊂压力薄膜传感器采用ＦＳＲ电阻式薄膜压力传感器，阈值力为０．２Ｎ，压力薄膜传感器的位置可通过压力薄膜传感器支撑架进行前后调节㊂整个装置通过手腕连接件与机械臂末端进行连接㊂１．压力薄膜传感器安装架；２．压力薄膜传感器；３．压力薄膜传感器支撑架；４．刀片支撑架；５．支撑铝板；６．手腕连接件；７．双轴气缸；８．动力传动推板；９．连杆；１０．摇杆一；１１．摇杆二；１２．主框架板；１３．刀片㊂图１㊀末端执行器结构示意图Ｆｉｇ．１㊀Ｓｃｈｅｍａｔｉｃｄｉａｇｒａｍｏｆｅｎｄ⁃ｅｆｆｅｃｔｏｒ在仿真软件中按照１ʒ１对剪切机构运动轨迹进行模拟，结果为类椭圆形，根据其上下对称特点拟合椭圆图（椭圆图比例为１ʒ２），如图２所示㊂椭圆的标准方程为：ｘ２ａ２＋ｙ２ｂ２＝１式中：ａ为７３．１１ｍｍ；ｂ为４５．４３ｍｍ；正常情况下剪切叶棱宽度ｗ范围为６ ８ｍｍ，通过计算得出剪切叶棱宽度范围为３６．３４ ４１．６４ｍｍ㊂采摘时，上下刀片处于分开状态㊂当安装在机械臂上的双目相机识别到果实时，机械臂带动末端执行器不断靠近果实，当压力薄膜传感器安装架上的压力薄膜传感器触碰到叶棱有一定的压力时，气５４１林业工程学报第８卷图２㊀末端执行器运动轨迹图及拟合椭圆图Ｆｉｇ．２㊀Ｍｏｔｉｏｎｔｒａｊｅｃｔｏｒｙｄｉａｇｒａｍａｎｄｆｉｔｔｉｎｇｅｌｌｉｐｓｅｄｉａｇｒａｍｏｆｅｎｄｅｆｆｅｃｔｏｒ缸进气，气缸的输出轴伸出，带动双摇杆机构运动，带动上下刀片运动，使刀片相错咬合，剪切果实㊂采摘完成后，气缸输出轴回缩，带动摇杆机构运动，使啮合的刀片复位，完成一次果实采摘㊂１．２㊀火龙果剪切特性不同种类水果采摘所需要的剪切力不同，同一种类水果剪切力也会有差别㊂火龙果剪切力的大小与火龙果剪切速度有关，本研究选用柔韧性较好的不锈钢刀片进行剪切试验㊂通过不同厚度刀片的剪切试验，得出刀片的厚度对剪切力大小几乎没有影响㊂本研究选用０．４ｍｍ厚度不锈钢刀片对火龙果进行单刀剪切，加载速度分别为５，２０，１００，２００ｍｍ／ｓ，分４组进行，每组５个，共对２０个肉质茎直径为２．９５ ４．１２ｍｍ的火龙果进行剪切试验，结果如表１所示㊂表１㊀不同加载速度对火龙果单刀剪切试验结果Ｔａｂｌｅ１㊀Ｒｅｓｕｌｔｓｏｆｓｉｎｇｌｅｋｎｉｆｅｓｈｅａｒｔｅｓｔｏｎｄｒａｇｏｎｆｒｕｉｔａｔｄｉｆｆｅｒｅｎｔｌｏａｄｉｎｇｓｐｅｅｄｓ序号果实质量／ｇ加载速度／（ｍｍ㊃ｓ－１）肉质茎直径／ｍｍ峰值剪切力／Ｎ１１６８．０２５２．９６１３７．３２３６４．４３５３．７２１６５．７３３５２．４１５３．４５１４８．５４２００．３２５３．０８１２１．４５３７１．８４５３．９６２０５．１６２０１．０１２０３．０１１１６．７７３６３．３２２０３．８３１７４．９８３７５．３８２０４．１０２１７．６９２３１．７１２０３．１２１０２．１１０３６０．１４２０３．６４１２８．８１１３３６．１７１００３．４２１０９．１１２１６７．５２１００２．９８８７．４１３１７０．２４１００２．９９８０．６１４３４５．４１１００３．５７１２１．３１５３７７．３７１００４．０２１２７．４１６１７６．５２２００２．９５６６．２１７３０８．２１２００３．３２７８．５１８３３４．２７２００３．４９８２．３１９３７８．０７２００４．１２７５．４２０３７２．３１２００３．８９７２．７㊀㊀采用不同加载速度进行剪切试验，结果表明：果实最大切断力为２０５．１Ｎ，最小切断力为６６．２Ｎ；随着加载速度的不断增加切断力在不断减小㊂根据末端执行器上下左右对称的特点，为了确保将果实顺利采摘下来，所需要的剪切力约５０Ｎ㊂１．３㊀剪切机构受力分析对火龙果剪切试验可以得出剪切火龙果阻力（Ｆ５）约为５０Ｎ，对剪切机构闭合的一瞬间进行受力分析如图３所示，并计算气缸的推力（Ｆ１），选用合适的气缸作为动力源㊂Ｆ１＝２Ｆ２（１）Ｆ３＝Ｆ２ｃｏｓα（２）ａＦ４＝（ａ－ｂ）Ｆ３（３）Ｆ５＝Ｆ４ｃｏｓβ（４）式中：ａ为４４ｍｍ；ｂ为１８ｍｍ；β为４５ʎ；α为３３．４ʎ㊂计算得出Ｆ２为１４３．５９Ｎ，Ｆ１为２８７．１８Ｎ，根据力的大小选择合适的动力源㊂上述剪切试验所求的剪切阻力５０Ｎ是在低速静载运动的条件下得出的，在实际工作时气缸驱动剪切机构高速咬合，在其中会有一定的冲击力㊂因此，所需要的推力小于气缸产生的推力，气缸运动速度可达到５００ｍｍ／ｓ，所以在选择气缸时可以考虑输出力相对较小的气缸，以降低整体质量㊂查询亚德客型号气缸ＴＮ２０ˑ２０Ｓ在０．５ＭＰａ空气压力作用下，其理论输出力为３１４．２Ｎ，又因为气缸质量较轻，所以选用该气缸作为动力源，为末端执行器剪切提供动力㊂图３㊀椭圆机构受力局部图Ｆｉｇ．３㊀Ｌｏｃａｌｆｏｒｃｅｄｉａｇｒａｍｏｆｅｌｌｉｐｔｉｃｍｅｃｈａｎｉｓｍ６４１㊀第４期张跃跃，等：火龙果采摘机器人末端执行器设计与试验２㊀椭圆轨迹末端执行器运动学仿真分析为了便于直观地了解刀片在运动过程中位移㊁速度㊁加速度等变化曲线，将Ｓｏｌｉｄｗｏｒｋｓ里的末端执行器三维模型图导入ＡＤＡＭＳ仿真软件后得到虚拟样机㊂本研究对上刀片进行仿真分析，对模型材料进行定义，施加转动㊁移动以及动力等约束，对其进行运动学仿真分析得到速度㊁加速度等曲线，如图４和图５所示㊂双轴气缸运动２０ｍｍ时，上下刀片啮合，在３１４．２Ｎ的推力下，刀片运动平稳，没有产生突变，整个机构没有明显冲击力，无任何干涉等问题，结构比较合理㊂图４㊀刀片速度与角速度变化曲线Ｆｉｇ．４㊀Ｖａｒｉａｔｉｏｎｃｕｒｖｅｓｏｆｋｎｉｆｅｖｅｌｏｃｉｔｙａｎｄａｎｇｕｌａｒｖｅｌｏｃｉｔｙ图５㊀刀片加速度与角加速度曲线Ｆｉｇ．５㊀Ｂｌａｄｅａｃｃｅｌｅｒａｔｉｏｎａｎｄａｎｇｕｌａｒａｃｃｅｌｅｒａｔｉｏｎｃｕｒｖｅｓ３㊀椭圆轨迹末端执行器控制系统设计火龙果采摘系统与其末端执行器分别有独立的控制系统㊂本研究选用ＺＥＤ双目立体相机作为视觉系统，用于获取火龙果图像数据；选用ＮＶＩＤＩＡＪｅｔｓｏｎＸａｖｉｅｒＮＸ系统作为移动端嵌入式系统，将模型部署到该系统中，用于计算处理火龙果图像进行识别定位；机械臂选用南京种子智能科技公司的Ｓ６Ｈ４Ｄ＿Ｐｌｕｓ六轴机械臂，作为机器视觉系统的下位机；采摘末端执行器则以ＳＴＭ３２Ｆ１０３Ｃ８Ｔ６单片机作为核心控制系统㊂压力薄膜传感器专用线性电压转换模块将电阻信号转变为高低电平信号，压力薄膜传感器设定的阈值力为０．２Ｎ㊂当接收压力大于设定的阈值时，ＳＴＭ３２Ｆ１０３Ｃ８Ｔ６单片机便输出高电平，工作电压３．３Ｖ㊂继电器接收到高电平信号时，２路继电器开关均闭合，继电器控制电磁阀打开，双轴气缸伸长驱动剪切机构咬合运动，工作电压为直流５Ｖ，电磁阀工作电压为直流２４Ｖ㊂末端执行器的控制系统结构如图６所示，控制流程图如图７所示，通过计算机编程实现对火龙果的机械化采摘㊂图６㊀控制系统结构Ｆｉｇ．６㊀Ｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍｓｔｒｕｃｔｕｒｅ图７㊀末端执行器控制流程Ｆｉｇ．７㊀Ｆｌｏｗｃｈａｒｔｏｆｅｎｄ⁃ｅｆｆｅｃｔｏｒｃｏｎｔｒｏｌ４㊀平台构建与采摘试验４．１㊀平台构建根据前述三维模型的建立及仿真分析结果，加工制作末端执行器样机与本课题组已有末端执行样机［２１］㊂压力薄膜传感器安装在末端执行器上的７４１林业工程学报第８卷压力薄膜传感器安装架上，气缸作为动力源安装在主框架板的两侧，将末端执行器安装到机械臂上，自动化采摘装置平台的构建如图８所示㊂１．采摘果实；２．叶棱；３．压力薄膜传感器；４．末端执行器；５．机械臂；６．ＺＥＤ双目立体相机；７．人机交互界面；８．控制盒㊂图８㊀末端执行器样机与采摘装置平台Ｆｉｇ．８㊀Ｅｎｄ⁃ｅｆｆｅｃｔｏｒｐｒｏｔｏｔｙｐｅａｎｄｈａｒｖｅｓｔｉｎｇｄｅｖｉｃｅｐｌａｔｆｏｒｍ４．２㊀椭圆轨迹末端执行器采摘试验４．２．１㊀试验材料１）六轴机械臂㊁ＺＥＤ双目立体相机㊁控制盒㊁电脑显示器；２）采用带有火龙果果实的枝条模拟火龙果基地采摘场景；３）实验记录设备：秒表㊁游标卡尺㊂４．２．２㊀试验方法在实验室模拟大棚火龙果生长状态进行采摘试验，末端执行器的剪切力与气缸的运行速度有关，气缸运行速度与气压值有关，一般情况下气压值越大，气缸运动速度越快，对火龙果剪切时的冲量越大㊂本次试验气压值采用０．４ ０．７ＭＰａ，分４组进行，每组进行２０次共对８０个肉质茎范围为３ ４㊁４ ５ｍｍ的火龙果随机进行采摘试验㊂以上下刀片咬合并张开为单果采摘时间，以成功采摘无损果实次数与采摘总次数的比值为采摘成功率㊂其中无损采摘的定义为：采摘下来的果实未受到任何损伤㊂统计单果采摘时间㊁采摘成功率㊁剪切叶棱长度㊁剪切叶棱宽度㊁肉质茎范围等，火龙果采摘试验过程如图９所示㊂实验结果分析如表２所示㊂图９㊀火龙果实验室采摘试验Ｆｉｇ．９㊀Ｄｒａｇｏｎｆｒｕｉｔｐｉｃｋｉｎｇｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ表２㊀椭圆轨迹末端执行器采摘试验结果Ｔａｂｌｅ２㊀Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｏｆｅｌｌｉｐｔｉｃｔｒａｊｅｃｔｏｒｙｅｎｄ⁃ｅｆｆｅｃｔｏｒｐｉｃｋｉｎｇ气压值／ＭＰａ采摘成功率／％单果采摘时间／ｓ肉质茎范围／ｍｍ剪切叶棱平均长度／ｍｍ０．４８５０．５９３ ５３９．６８０．５９００．４６３ ５３６．６９０．６８５０．３３３ ５４０．９９０．７８００．１８３ ５４２．５５㊀㊀从试验结果得出，气压值在０．５ＭＰａ时采摘成功率最大，最大为９０％；在０．７ＭＰａ时采摘成功率最低，最低为８０％㊂单果采摘时间随着气压值的增加而减少，气压值在０．７ＭＰａ时采摘时间最低，采摘平均时间为０．１８ｓ；但在０．６ ０．７ＭＰａ时由于气压值比较大，采摘末端执行器在采摘过程中有一定的振动，剪切叶棱长度相对较长㊂剪切叶棱平均长度分别４０．９９和４２．５５ｍｍ㊂在０．４ＭＰａ时采摘成功率略低于０．５ＭＰａ时的采摘结果㊂可将０．５ＭＰａ作为最佳气压值，此时采摘成功率为９０％，单果采摘时间平均为０．４６ｓ，剪切叶棱平均长度为３６．６９ｍｍ㊂４．３㊀圆形轨迹末端执行器采摘对照试验利用相同的实验方法对本课题组已有的圆形轨迹末端执行器进行相同的采摘试验，试验结果如表３所示㊂表３㊀圆形轨迹末端执行器采摘试验结果Ｔａｂｌｅ３㊀Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｏｆｃｉｒｃｕｌａｒｔｒａｊｅｃｔｏｒｙｅｎｄ⁃ｅｆｆｅｃｔｏｒｐｉｃｋｉｎｇ气压值／ＭＰａ采摘成功率／％单果采摘平均时间／ｓ肉质茎范围／ｍｍ剪切叶棱平均长度／ｍｍ０．４８５０．５６３ ５７４．１３０．５８５０．５１３ ５７０．３４０．６８００．３７３ ５７９．９１０．７７５０．２３３ ５８２．４０㊀㊀由采摘试验结果分析可以发现，气压值在０．４和０．５ＭＰａ时采摘成功率最大，均为８５％；在０．７ＭＰａ时采摘成功率最低，最低为７５％㊂单果采摘时间与椭圆轨迹末端执行器剪切试验结果相差不大，但在叶棱剪切长度上相差较大㊂对比分析可以发现，气压值在０．４ ０．７ＭＰａ时，圆形轨迹末端执行器剪切叶棱平均长度分别为７４．１３，７０．３４，７９．９１，８２．４０ｍｍ，而椭圆轨迹末端执行器剪切叶棱平均长度分别为３９．６８，３６．６９，４０．９９，４２．５５ｍｍ㊂椭圆轨迹末端执行器剪切叶棱长度相较于圆形轨迹末端执行器剪切叶棱长度分别减少了４６．４７％，４７．８４％，４８．７０％和４８．３６％㊂由此可知，椭圆轨迹末端执行８４１㊀第４期张跃跃，等：火龙果采摘机器人末端执行器设计与试验器在采摘过程中减小了对火龙果叶棱的损伤，可降低火龙果植株感染病害的风险㊂４．４㊀果园实地试验本次试验采用０．５和０．６ＭＰａ气压值对大棚火龙果随机进行剪切，试验分２组进行，每组随机采摘２０次，共对４０个肉质茎直径为２．８ ３．１ｍｍ的火龙果进行剪切，统计末端执行器采摘成功率㊁单果采摘时间㊁肉质茎直径㊁剪切叶棱长度等㊂火龙果采摘试验过程如图１０所示，试验结果分析如表４所示㊂图１０㊀火龙果实地采摘试验Ｆｉｇ．１０㊀Ｆｉｅｌｄｐｉｃｋｉｎｇｔｅｓｔｏｆｄｒａｇｏｎｆｒｕｉｔ表４㊀试验结果分析Ｔａｂｌｅ４㊀Ａｎａｌｙｓｉｓｏｆｔｅｓｔｒｅｓｕｌｔｓ气压值／ＭＰａ采摘成功率／％单果采摘平均时间／ｓ剪切叶棱平均长度／ｍｍ肉质茎范围／ｍｍ０．５８５０．４３３９．８０２．８ ３．１０．６８００．３６４１．９０２．８ ３．１㊀㊀由表４可知，随着气压值增大，单果采摘时间不断减小㊂由于气压值增大，末端执行器振动幅度相对较大，导致气压值在０．６ＭＰａ时采摘成功率㊁剪切叶棱平均长度略高于气压值为０．５ＭＰａ时㊂气压值在０．５ＭＰａ时采摘成功率为８５％，单果采摘时间为０．４３ｓ，剪切叶棱平均长度为３９．８０ｍｍ，略低于相同气压值下实验室采摘试验值，原因是果园环境比较复杂，且果实倾斜角度相对较大㊂５㊀结㊀论１）针对火龙果生物特性设计了一种椭圆轨迹末端执行器，剪切机构运行轨迹为类椭圆形，由双摇杆机构组成㊂对火龙果以不同的加载速度进行采摘试验得出所需要的剪切力约为５０Ｎ㊂通过理论分析选用合适动力源，并对末端执行器进行运动学仿真分析，最后加工制作物理样机㊂２）实验室环境下以０．４ ０．７ＭＰａ气压值对椭圆轨迹末端执行器㊁圆形轨迹末端执行器进行采摘试验，每种气压值下对２０个火龙果进行采摘试验，试验结果发现，椭圆轨迹末端执行器剪切叶棱平均长度分别为３９．６８，３６．６９，４０．９９，４２．５５ｍｍ㊂圆形轨迹末端执行器剪切叶棱平均长度分别为７４．１３，７０．３４，７９．９１，８２．４０ｍｍ，相较于圆形轨迹末端执行器剪切叶棱长度分别减少了４６．４７％，４７．８４％，４８．７０％，４８．３６％，两种末端执行器均在气压值为０．５ＭＰａ时采摘效果最佳㊂果园实地采摘试验结果表明，气压值同样在０．５ＭＰａ时采摘效果最佳，此时采摘成功率为８５％，单果采摘时间为０．４３ｓ，剪切叶棱平均长度为３９．８０ｍｍ㊂参考文献（Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ）：［１］范超．火龙果开启乡村振兴火红路［Ｎ］．经济参考报，２０２２－１２－１３（６）．ＦＡＮＣ．ＤｒａｇｏｎｆｒｕｉｔｏｐｅｎｓＨｕｏｈｏｎｇＲｏａｄｆｏｒｒｕｒａｌｒｅｖｉｔａｌｉｚａｔｉｏｎ［Ｎ］．ＥｃｏｎｏｍｉｃＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＤａｉｌｙ，２０２２－１２－１３（６）．［２］李会宾，史云．果园采摘机器人研究综述［Ｊ］．中国农业信息，２０１９，３１（６）：１－９．ＤＯＩ：１０．１２１０５／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７２－０４２３．２０１９０６０１．ＬＩＨＢ，ＳＨＩＹ．Ｒｅｖｉｅｗｏｎｏｒｃｈａｒｄｈａｒｖｅｓｔｉｎｇｒｏｂｏｔｓ［Ｊ］．ＣｈｉｎａＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，２０１９，３１（６）：１－９．［３］ＺＨＡＮＧＢＨ，ＸＩＥＹＸ，ＺＨＯＵＪ，ｅｔａｌ．Ｓｔａｔｅ⁃ｏｆ⁃ｔｈｅ⁃ａｒｔｒｏｂｏｔｉｃｇｒｉｐｐｅｒｓ，ｇｒａｓｐｉｎｇａｎｄｃｏｎｔｒｏｌｓｔｒａｔｅｇｉｅｓ，ａｓｗｅｌｌａｓｔｈｅｉｒａｐｐｌｉｃａ⁃ｔｉｏｎｓｉｎａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌｒｏｂｏｔｓ：ａｒｅｖｉｅｗ［Ｊ］．ＣｏｍｐｕｔｅｒｓａｎｄＥｌｅｃ⁃ｔｒｏｎｉｃｓｉｎＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅ，２０２０，１７７：１０５６９４．ＤＯＩ：１０．１０１６／ｊ．ｃｏｍｐａｇ．２０２０．１０５６９４．［４］ＺＨＡＮＧＺ，ＩＧＡＴＨＩＮＡＴＨＡＮＥＣ，ＬＩＪ，ｅｔａｌ．Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｐｒｏ⁃ｇｒｅｓｓｉｎｍｅｃｈａｎｉｃａｌｈａｒｖｅｓｔｏｆｆｒｅｓｈｍａｒｋｅｔａｐｐｌｅｓ［Ｊ］．ＣｏｍｐｕｔｅｒｓａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓｉｎＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅ，２０２０，１７５：１０５６０６．ＤＯＩ：１０．１０１６／ｊ．ｃｏｍｐａｇ．２０２０．１０５６０６．［５］ＺＨＡＮＧＫＸ，ＬＡＭＭＥＲＳＫ，ＣＨＵＰＹ，ｅｔａｌ．Ｓｙｓｔｅｍｄｅｓｉｇｎａｎｄｃｏｎｔｒｏｌｏｆａｎａｐｐｌｅｈａｒｖｅｓｔｉｎｇｒｏｂｏｔ［Ｊ］．Ｍｅｃｈａｔｒｏｎｉｃｓ，２０２１，７９：１０２６４４．ＤＯＩ：１０．１０１６／ｊ．ｍｅｃｈａｔｒｏｎｉｃｓ．２０２１．１０２６４４．［６］尹吉才．新型苹果采摘机器人的研究［Ｄ］．兰州：兰州理工大学，２０１９．ＹＩＮＪＣ．Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｔｈｅｄｅｓｉｇｎｏｆｎｅｗａｐｐｌｅｐｉｃｋｉｎｇｒｏｂｏｔ［Ｄ］．Ｌａｎｚｈｏｕ：ＬａｎｚｈｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０１９．［７］ＢＵＬＡＮＯＮＤ，ＫＡＴＡＯＫＡＴ．ＦｒｕｉｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍａｎｄａｎｅｎｄｅｆｆｅｃｔｏｒｆｏｒｒｏｂｏｔｉｃｈａｒｖｅｓｔｉｎｇｏｆＦｕｊｉａｐｐｌｅｓ［Ｊ］．ＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＥｎ⁃ｇｉｎｅｅｒｉｎｇＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ：ｔｈｅＣＩＧＲｅ⁃Ｊｏｕｒｎａｌ，２０１０，１２（１）：２０３－２１０．［８］ＷＩＬＬＩＡＭＳＨＡＭ，ＪＯＮＥＳＭＨ，ＮＥＪＡＴＩＭ，ｅｔａｌ．Ｒｏｂｏｔｉｃｋｉ⁃ｗｉｆｒｕｉｔｈａｒｖｅｓｔｉｎｇｕｓｉｎｇｍａｃｈｉｎｅｖｉｓｉｏｎ，ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔ⁃ｗｏｒｋｓ，ａｎｄｒｏｂｏｔｉｃａｒｍｓ［Ｊ］．ＢｉｏｓｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２０１９，１８１：１４０－１５６．ＤＯＩ：１０．１０１６／ｊ．ｂｉｏｓｙｓｔｅｍｓｅｎｇ．２０１９．０３．００７．［９］戎毫．基于果梗分离采摘方式的猕猴桃采摘末端执行器研制［Ｄ］．杨凌：西北农林科技大学，２０１９．ＲＯＮＧＨ．Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｋｉｗｉｆｒｕｉｔｐｉｃｋｉｎｇｅｎｄａｃｔｕａｔｏｒｂａｓｅｄｏｎｓｅｐａｒａｔｉｏｎａｎｄｐｉｃｋｉｎｇｏｆｆｒｕｉｔｓｔｅｍｓ［Ｄ］．Ｙａｎｇｌｉｎｇ：ＮｏｒｔｈｗｅｓｔＡ＆ＦＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，２０１９．［１０］崔永杰，马利，何智，等．基于最优空间的猕猴桃双臂并行采摘平台设计与试验［Ｊ］．农业机械学报，２０２２，５３（８）：１３２－１４３．ＤＯＩ：１０．６０４１／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００－１２９８．２０２２．０８．０１４．ＣＵＩＹＪ，ＭＡＬ，ＨＥＺ，ｅｔａｌ．Ｄｅｓｉｇｎａｎｄｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｏｆｄｕａｌｍａ⁃ｎｉｐｕｌａｔｏｒｓｐａｒａｌｌｅｌｈａｒｖｅｓｔｉｎｇｐｌａｔｆｏｒｍｆｏｒｋｉｗｉｆｒｕｉｔｂａｓｅｄｏｎｏｐｔｉｍａｌｓｐａｃｅ［Ｊ］．ＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｆｔｈｅＣｈｉｎｅｓｅＳｏｃｉｅｔｙｆｏｒＡｇｒｉ⁃９４１林业工程学报第８卷ｃｕｌｔｕｒａｌＭａｃｈｉｎｅｒｙ，２０２２，５３（８）：１３２－１４３．［１１］ＤＡＶＩＤＳＯＮＪＲ，ＭＯＣ．Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌｄｅｓｉｇｎａｎｄｉｎｉｔｉａｌｐｅｒｆｏｒｍ⁃ａｎｃｅｔｅｓｔｉｎｇｏｆａｎａｐｐｌｅ⁃ｐｉｃｋｉｎｇｅｎｄ⁃ｅｆｆｅｃｔｏｒ［Ｃ］／／ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆＡＳＭＥ２０１５ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＭｅｃｈａｎｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＣｏｎｇｒｅｓｓａｎｄＥｘｐｏｓｉｔｉｏｎ，Ｎｏｖｅｍｂｅｒ１３－１９，２０１５，Ｈｏｕｓｔｏｎ，Ｔｅｘａｓ，ＵＳＡ：２０１６．ＤＯＩ：１０．１１１５／ＩＭＥＣＥ２０１５－５０４８２．［１２］ＭＵＳＣＡＴＯＧ，ＰＲＥＳＴＩＦＩＬＩＰＰＯＭ，ＡＢＢＡＴＥＮ，ｅｔａｌ．Ａｐｒｏｔｏ⁃ｔｙｐｅｏｆａｎｏｒａｎｇｅｐｉｃｋｉｎｇｒｏｂｏｔ：ｐａｓｔｈｉｓｔｏｒｙ，ｔｈｅｎｅｗｒｏｂｏｔａｎｄｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓ［Ｊ］．ＩｎｄｕｓｔｒｉａｌＲｏｂｏｔ：ａｎＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＪｏｕｒ⁃ｎａｌ，２００５，３２（２）：１２８－１３８．ＤＯＩ：１０．１１０８／０１４３９９１０５１０５８２２５５．［１３］彭艳，刘勇敢，杨扬，等．软体机械手爪在果蔬采摘中的应用研究进展［Ｊ］．农业工程学报，２０１８，３４（９）：１１－２０．ＤＯＩ：１０．１１９７５／ｊ．ｉｓｓｎ．１００２－６８１９．２０１８．０９．００２．ＰＥＮＧＹ，ＬＩＵＹＧ，ＹＡＮＧＹ，ｅｔａｌ．Ｒｅｓｅａｒｃｈｐｒｏｇｒｅｓｓｏｎａｐｐｌｉ⁃ｃａｔｉｏｎｏｆｓｏｆｔｒｏｂｏｔｉｃｇｒｉｐｐｅｒｉｎｆｒｕｉｔａｎｄｖｅｇｅｔａｂｌｅｐｉｃｋｉｎｇ［Ｊ］．ＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｆｔｈｅＣｈｉｎｅｓｅＳｏｃｉｅｔｙｏｆＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２０１８，３４（９）：１１－２０．［１４］华超，褚凯梅，陈昕，等．软体水果采摘机械手系统设计分析与试验［Ｊ］．林业工程学报，２０２１，６（３）：１２７－１３２．ＤＯＩ：１０．１３３６０／ｊ．ｉｓｓｎ．２０９６－１３５９．２０２００６００４．ＨＵＡＣ，ＣＨＵＫＭ，ＣＨＥＮＸ，ｅｔａｌ．Ｄｅｓｉｇｎ，ａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｅｘｐｅｒ⁃ｉｍｅｎｔａｌｓｔｕｄｙｏｆｓｏｆｔｐｉｃｋｉｎｇｍａｎｉｐｕｌａｔｏｒｓｙｓｔｅｍｆｏｒｆｒｕｉｔｈａｒｖｅｓｔｉｎｇ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＦｏｒｅｓｔｒｙＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２０２１，６（３）：１２７－１３２．［１５］陈蒙，陈丰，周稳．柔性采摘末端执行器研究进展［Ｊ］．林业机械与木工设备，２０２１，４９（１１）：１１－１６．ＤＯＩ：１０．１３２７９／ｊ．ｃｎｋｉ．ｆｍｗｅ．２０２１．０１４６．ＣＨＥＮＭ，ＣＨＥＮＦ，ＺＨＯＵＷ．Ｒｅｓｅａｒｃｈｐｒｏｇｒｅｓｓｉｎｆｌｅｘｉｂｌｅｐｉｃｋｉｎｇｅｎｄａｃｔｕａｔｏｒｓ［Ｊ］．ＦｏｒｅｓｔｒｙＭａｃｈｉｎｅｒｙ＆ＷｏｏｄｗｏｒｋｉｎｇＥ⁃ｑｕｉｐｍｅｎｔ，２０２１，４９（１１）：１１－１６．［１６］徐丽明，刘旭东，张凯良，等．脐橙采摘机器人末端执行器设计与试验［Ｊ］．农业工程学报，２０１８，３４（１２）：５３－６１．ＤＯＩ：１０．１１９７５／ｊ．ｉｓｓｎ．１００２－６８１９．２０１８．１２．００７．ＸＵＬＭ，ＬＩＵＸＤ，ＺＨＡＮＧＫＬ，ｅｔａｌ．Ｄｅｓｉｇｎａｎｄｔｅｓｔｏｆｅｎｄ⁃ｅｆｆｅｃｔｏｒｆｏｒｎａｖｅｌｏｒａｎｇｅｐｉｃｋｉｎｇｒｏｂｏｔ［Ｊ］．ＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｆｔｈｅＣｈｉｎｅｓｅＳｏｃｉｅｔｙｏｆＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２０１８，３４（１２）：５３－６１．［１７］陈燕，蒋志林，李嘉威，等．夹剪一体的荔枝采摘末端执行器设计与性能试验［Ｊ］．农业机械学报，２０１８，４９（１）：３５－４１．ＤＯＩ：１０．６０４１／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００－１２９８．２０１８．０１．００４．ＣＨＥＮＹ，ＪＩＡＮＧＺＬ，ＬＩＪＷ，ｅｔａｌ．Ｄｅｓｉｇｎａｎｄｔｅｓｔｉｎｇｏｆｌｉｔｃｈｉｐｉｃｋｉｎｇｅｎｄ⁃ｅｆｆｅｃｔｏｒｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｃｌａｍｐｉｎｇａｎｄｃｕｔｔｉｎｇｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ［Ｊ］．ＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｆｔｈｅＣｈｉｎｅｓｅＳｏｃｉｅｔｙｆｏｒＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＭａｃｈｉｎ⁃ｅｒｙ，２０１８，４９（１）：３５－４１．［１８］张莎莎，王周宇，陈礼鹏，等．基于ＭａｔＬａｂ的多目标猕猴桃无损采摘路径规划［Ｊ］．农机化研究，２０１９，４１（４）：１８－２３．ＤＯＩ：１０．１３４２７／ｊ．ｃｎｋｉ．ｎｊｙｉ．２０１９．０４．００４．ＺＨＡＮＧＳＳ，ＷＡＮＧＺＹ，ＣＨＥＮＬＰ，ｅｔａｌ．Ｎｏｎ⁃ｄｅｓｔｒｕｃｔｉｖｅｈａｒｖｅｓｔｉｎｇｐａｔｈｐｌａｎｎｉｎｇｏｆｍｕｌｔｉｋｉｗｉｆｒｕｉｔｂａｓｅｄｏｎＭａｔｌａｂ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＭｅｃｈａｎｉｚａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈ，２０１９，４１（４）：１８－２３．［１９］ＹＥＬ，ＤＵＡＮＪＬ，ＹＡＮＧＺ，ｅｔａｌ．Ｃｏｌｌｉｓｉｏｎ⁃ｆｒｅｅｍｏｔｉｏｎｐｌａｎｎｉｎｇｆｏｒｔｈｅｌｉｔｃｈｉ⁃ｐｉｃｋｉｎｇｒｏｂｏｔ［Ｊ］．ＣｏｍｐｕｔｅｒｓａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓｉｎＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅ，２０２１，１８５：１０６１５１．ＤＯＩ：１０．１０１６／ｊ．ｃｏｍｐａｇ．２０２１．１０６１５１．［２０］ＷＡＮＧＨ，ＺＨＡＯＱ，ＬＩＨ，ｅｔａｌ．Ｐｏｌｙｎｏｍｉａｌ⁃ｂａｓｅｄｓｍｏｏｔｈｔｒａｊ⁃ｅｃｔｏｒｙｐｌａｎｎｉｎｇｆｏｒｆｒｕｉｔ⁃ｐｉｃｋｉｎｇｒｏｂｏｔｍａｎｉｐｕｌａｔｏｒ［Ｊ］．ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇｉｎＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅ，２０２２，９（１）：１１２－１２２．ＤＯＩ：１０．１０１６／ｊ．ｉｎｐａ．２０２１．０８．００１．［２１］桂晨晨．火龙果机械化采摘系统研制及试验［Ｊ］．南京：南京林业大学．２０２１．ＧＵＩＣＣ．Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔａｎｄｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｏｆｍｅｃｈａｎｉｚｅｄｐｉｃｋｉｎｇｓｙｓｔｅｍｆｏｒｐｉｔａｙａｆｒｕｉｔ［Ｊ］．Ｎａｎｊｉｎｇ：ＮａｎｊｉｎｇＦｏｒｅｓｔｒｙＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，２０２１．（责任编辑㊀田亚玲）０５１。
《2024年智能移动式水果采摘机器人系统的研究》范文
《智能移动式水果采摘机器人系统的研究》篇一一、引言随着科技的发展和农业现代化的推进，水果采摘成为农业工作中重要的环节之一。
然而，传统的人工采摘方式效率低下、成本高且劳动强度大。
为了解决这一问题，智能移动式水果采摘机器人系统的研究与应用逐渐受到关注。
本文旨在探讨智能移动式水果采摘机器人系统的研究现状、技术原理、应用前景及潜在问题，为相关研究提供参考。
二、智能移动式水果采摘机器人系统的研究现状目前，国内外学者在智能移动式水果采摘机器人系统方面进行了大量研究。
该系统主要涉及移动平台、机械臂、视觉识别、控制与决策等关键技术。
在移动平台方面，主要采用轮式、履带式或仿生移动方式，以适应不同的地形和环境。
机械臂是实现采摘的关键部分，需具备精确的定位和操作能力。
视觉识别技术则用于识别水果的位置、大小和成熟度等信息，为采摘提供依据。
控制与决策系统则是整个机器人的“大脑”，负责协调各部分的工作。
三、技术原理智能移动式水果采摘机器人系统的技术原理主要包括以下几个方面：1. 移动平台技术：采用先进的传感器和控制系统，使机器人能够在各种地形和环境下自主移动或远程控制移动。
2. 机械臂技术：机械臂需具备高精度、高速度的定位和操作能力，以实现对水果的精确采摘。
3. 视觉识别技术：通过图像处理和机器学习等技术，实现对水果的位置、大小和成熟度等信息进行识别和判断。
4. 控制与决策系统：根据视觉识别信息，结合预先设定的采摘策略，控制机械臂进行采摘操作。
同时，系统还需具备自主学习和优化能力，以适应不同的环境和采摘需求。
四、应用前景智能移动式水果采摘机器人系统的应用前景广阔。
首先，它可以提高水果采摘的效率和质量，降低人工成本和劳动强度。
其次，机器人可以在复杂、危险的环境中工作，保障人员的安全。
此外，通过自主学习和优化，机器人可以适应不同的水果种类和种植环境，具有广泛的应用前景。
在农业现代化和智慧农业的发展中，智能移动式水果采摘机器人系统将发挥越来越重要的作用。
农业果树采摘机器人功能实现及试验研究
农业果树采摘机器人功能实现及试验研究【摘要】本文主要介绍了农业果树采摘机器人的功能实现及试验研究。
首先介绍了研究背景和研究意义，随后详细介绍了农业果树采摘机器人的设计原理和功能实现技术。
接着介绍了农业果树采摘机器人的实验方法和试验结果，并提出了改进方向。
结论部分分析了农业果树采摘机器人的应用前景，总结了研究成果，并展望了未来的发展方向。
通过本文的研究，可以为农业领域提供更高效、节约成本的采摘解决方案，推动农业生产向智能化、自动化方向发展。
【关键词】农业果树采摘机器人、功能实现、试验研究、设计原理、技术、实验方法、试验结果、改进方向、应用前景、研究成果总结、展望未来、研究背景、研究意义。
1. 引言1.1 研究背景农业果树采摘机器人的研究背景十分重要。
随着人口的增加和城市化进程的加快，传统的人工采摘劳动力成本越来越高，而且难以满足果树种植业快速发展的需求。
引入农业果树采摘机器人成为解决劳动力短缺和提高采摘效率的重要途径。
目前，国内外关于农业果树采摘机器人的研究还处于起步阶段，尚未形成成熟的技术体系。
果树种类繁多，不同果实形态大小不一，加之果枝交错复杂，对机器人的感知、定位、抓取等技术提出了更高的要求。
研究农业果树采摘机器人的设计原理和功能实现技术，探索适合不同果树的采摘机器人方案，具有重要的理论和实践意义。
本研究旨在利用先进的机械臂技术、视觉识别技术和智能控制技术，设计开发一种适用于不同果树的采摘机器人，提高果树采摘效率，减少人力成本，推动果树种植业的现代化发展。
1.2 研究意义农业果树采摘机器人的研究意义在于提高农业生产效率，减轻农民的劳动强度，解决人工采摘劳动力短缺的问题。
随着农业现代化的发展和人口老龄化趋势，传统的人工采摘方式已经无法满足果树种植业的需求。
农业果树采摘机器人的问世，将极大地提升果园的生产效率，减少采摘成本，提高果实品质，增加果农的收入。
农业果树采摘机器人还能够有效地避免因为人为操作而带来的损伤和浪费，保证果园的生产稳定性和可持续性发展。
果树采摘机器人控制系统研究与设计的开题报告
果树采摘机器人控制系统研究与设计的开题报告1. 研究背景与意义随着农业机械化的不断推进和人工成本的不断增加，农业领域逐渐出现了各种智能化农机。
果树采摘机器人就是其中之一，它可以代替农民手动采摘果实，提高采摘效率和品质，减轻人工劳动强度。
但是，果树采摘机器人需要通过控制系统来实现自主导航、果实识别与选择、机械臂控制等功能。
因此，研究果树采摘机器人的控制系统，对于提高机器人的自主性、稳定性和可靠性具有重要的意义。
2. 研究内容与目标本研究的主要内容是基于ROS（机器人操作系统）平台，研究果树采摘机器人的控制系统，具体包括：（1）机器人底盘的运动控制系统设计（2）果实的识别与选择算法设计（3）机械臂控制系统设计（4）机器人自主导航系统设计研究目标是设计一个能够实现果树采摘功能的机器人控制系统，使机器人能够在果园内自主地行走，识别果实并选择采摘方式，完成果实采摘的工作。
3. 研究方法本研究采用以下研究方法：（1）文献调研：了解国内外果树采摘机器人的研究现状及控制系统设计方法。
（2）系统架构设计：设计果树采摘机器人控制系统的硬件和软件架构。
（3）运动控制系统设计：设计机器人底盘的运动控制系统，包括位置和速度控制等功能。
（4）识别与选择算法设计：设计果实的识别与选择算法，包括计算机视觉和深度学习等技术。
（5）机械臂控制系统设计：设计机械臂控制系统，使机械臂能够自主选择采摘方式。
（6）导航系统设计：设计机器人的导航系统，包括SLAM（同时定位与地图构建）等技术。
4. 预期成果与意义本研究的主要预期成果是一套完整的果树采摘机器人控制系统，包括运动控制系统、识别与选择算法、机械臂控制系统和导航系统。
该系统能够实现果实的自主识别、选择和采摘，提高果园的采摘效率和品质，减轻劳动强度，降低劳动成本。
本研究的意义在于推进智能农业的发展，提高果树采摘机器人的自主性、稳定性和可靠性，促进我国农业机械化水平的不断提高。
采摘机器人设计开题报告
采摘机器人设计开题报告本科毕业设计（论文）开题报告1.课题概述一、课题研究的目的和意义在果蔬生产作业中，采摘作业的质量对果蔬的储存、加工和销售有着直接的影响，从而最终影响市场价格和经济效益。
由于采摘作业的复杂性，采摘自动化程度仍然很低，目前国内果蔬采摘作业基本上还是手工完成。
随着人口的老龄化和农业劳动力的减少，农业生产成本的提高，果蔬采摘这个问题已经慢慢被人们所重视。
近些年来，陕西省已成为全国苹果产量大省。
白水、礼泉、洛川等地的果农们有的每户每年大多需要手工收获5-10万多斤的苹果，采摘劳动强度大，非常辛苦。
摘果时常因上梯或上树而感到非常劳累不便，也常听到有人不慎从树上或梯子上掉下来的消息，这就对果农们的安全生产带来不便。
因此，设计一种既能有效采摘果实又能减轻果农劳动负担的小型实用机械就显得非常重要了。
目前市面上此类工具很少，况且有很多弊端。
因此，设计一种更为先进的果实采摘机对实现农业机械自动化和提高农业生产效率有重大意义。
二、本课题国内外研究状况分析收获作业的自动化和机器人的研究始于20世纪60年代的美国（1968年），采用的收获方式主要是机械震摇式和气动震摇式，其缺点是果实易损，效率不高，特别是无法进行选择性的收获。
从20世纪80年代中期开始，随着电子技术和计算机技术的发展，特别是工业机器人技术、计算机图像处理技术和人工智能技术的日益成熟，以日本为代表的发达国家，包括荷兰、美国、法国、英国、以色列、西班牙等国家，在收获采摘机器人的研究上做了大量的工作，试验成功了多种具有人工智能的收获采摘机器人，如番茄采摘机器人、葡萄采摘机器人、黄瓜收获机器人、西瓜收获机器人、甘蓝采摘机器人和蘑菇采摘机器人等。
在国内，研究果蔬采摘机器人的工作正在起步阶段。
XXX的研究人员已经研制出了林木球果采摘机器人，其主要由5自由度机械手、行走机构、液压驱动系统和单片机控制系统组成。
这种机器人可以停在距离母树3-5米处，然后操作机械手回转马达对准母树进行采摘。
蔬果采摘机器人的研究进展与展望
蔬果采摘机器人的研究进展与展望蔬果采摘机器人是一种结合了机械技术和人工智能技术的智能装置，它能够适应不同种类的农作物，并且具有高效快速的采摘能力。
随着农业自动化技术的不断发展和完善，蔬果采摘机器人已经成为农业生产中的一项重要技术。
本文将分析蔬果采摘机器人的研究进展以及未来的发展展望。
一、研究进展1. 技术成熟度提升随着机器学习和人工智能技术的迅速发展，蔬果采摘机器人的技术成熟度不断提升。
采摘机器人能够通过高精度的视觉系统识别和定位目标农作物，根据不同的生长环境和果实成熟度进行自适应的采摘动作。
机器人还能够实现智能路径规划和避障功能，提高了采摘效率和准确性。
2. 多传感器融合技术蔬果采摘机器人的研究不断探索多传感器融合技术，以提高机器人对农作物的感知和理解能力。
通过激光雷达、红外传感器、摄像头等多种传感器的融合应用，能够实现对农作物形态、成熟度和生长环境的多维感知，从而为机器人的采摘操作提供更加精准的数据支持。
3. 灵巧操作和软抓取技术在蔬果采摘过程中，灵巧的操作和软抓取技术对于保护农作物的完整性和提高采摘效率至关重要。
目前，研究人员已经提出了多种基于机器视觉和灵巧控制的软抓取策略，能够使机器人在采摘过程中更加精准、轻柔地操作，减少果实的损伤和损失。
4. 机器人与人工智能的融合二、展望1. 自适应智能化技术的发展2. 精准信息感知和处理技术未来的蔬果采摘机器人将不断强化对于农作物精准信息的感知和处理技术。
通过高精度的传感器系统和智能化的数据算法，机器人能够更加准确地识别目标农作物，实现对农作物的精准采摘。
这将为农业生产提供更加可靠的技术保障。
3. 人机协作和智能调度技术未来的蔬果采摘机器人将进一步强化与人类的协作能力，实现更加智能的任务调度和执行。
通过与人工智能技术的融合，机器人能够更加灵活地适应多变的采摘任务，实现农业生产的智能化和高效化。
4. 可持续发展和环保技术未来的蔬果采摘机器人将更加注重可持续发展和环保技术的应用。