番茄果实串收获机器人采摘机理与方法研究

Aiming at the problem of low efficiency and quality of single fruit harvesting robot, the project intends to do some research on the picking mechanism and method for tomato cluster harvesting robot. The study takes the tomato cluster (fruit, stem, plant) physical and mechanical properties as the basis and the modeling for key technologies of picking process as the main line. Image processing, picking point identification method and space positioning method for the fruit clusters is to be explored, simultaneously, the recognition and picking target positioning theory model will be established in the project. Then the structure optimization design theory and method for the end-effector of tomato cluster harvesting robot will be studied. At same the time, control system model for the end-effector is to be set up to realize any position and pose to fruit cluster. In addition, the path planning method and control theory for tomato cluster spoiling-prevention delivery are also to be studied. The project research results will provide theoretical basis and technical support for fruit cluster harvesting robot and improve the level of mechanization of fruit picking, which has important significance in realizing automation, intelligent for the fruit harvesting.

针对单粒果实收获机器人工作效率低、采摘质量不易保证等问题，项目拟对番茄果实串收获机器人的采摘机理与方法进行研究。以番茄果实串（果实、果梗、植株）的物理、机械特性为基础，以采摘过程关键技术建模为主线，针对番茄果实串位置的随机性和不确定的、非结构的作业环境，探索能够实现果实串、果梗、植株主干准确区分的图像处理方法、采摘点识别方法和空间定位方法，建立果实目标采摘点识别与定位技术理论模型；研究适于番茄果实串采摘的“夹持-切割”嵌套式末端执行器结构，进行结构优化设计，建立能够实现可以任意位姿到达果实串位置的末端执行器控制系统模型,研究建立番茄果实串防损伤输送运动规划方法及其控制理论模型。项目研究成果将为果实串收获机器人的研制提供理论基础和技术支持，对提高成串果实采摘的机械化水平，实现收获过程向自动化、智能化方向发展具有重要意义。

本项目针对单粒果实收获机器人工作效率低、采摘质量不易保证等问题，对番茄果实串收获机器人的采摘机理与方法进行了研究。首先，采集了浙樱粉1号、浙樱粉2号、黄妃和普通大番茄等多个番茄品种，采用万能力学试验机等进行了番茄果实串及植株的物理、机械特性数据测量和测试,建立了相应数据库。.为准确定位番茄果实串采摘点位置，提出了基于果梗骨架角点计算方法获取了番茄果实串果梗采摘点位置信息，试验结果表明，采摘点定位成功率可达 90%。通过双目相机进行空间位置信息获取，并引入深度误差补偿机制，结果表明，定位精度提高了2.92mm，当深度在250~900mm时，果实串目标采摘点的空间位置坐标误差最大为6.8mm，满足末端执行器采摘需求。对于振荡环境下番茄果实串，采用视频分帧技术，获得果实串运动平衡位置点对应的静态图片作为采摘目标位置，试验结果表明，果实大小在72-75mm和穗梗长度在60-70mm时运动周期位于742s-0.766s内，采摘点定位精度较高。针对机械手避障规划中，提出了一种变分法优化避障时关节运动的性能指标求解方法，并引用2-范数连续函数动态调整梯度投影齐次解因子,试验结果表明，关节运动位移量减少83.3%，机械手总体位移量减少31.7%，解决了固定梯度投影因子对梯度投影避障算法造成的算法失效问题。.针对机器人控制系统的抖振问题，提出基于遗传算法实时动态调整滑模参数的控制策略，空载与负载试验结果表明，关节位置跟踪的响应速度得到了较大提高，减少了外界干扰和负载变化引起的控制系统抖振幅度与持续时间，具有较强的鲁棒性。为提高机械手执行器的定位精度和收获效率,降低番茄果实串损伤，提出了基于超前校正和输入整形技术抑制番茄果实串的摆动，结果表明,加入整形器后，提高了番茄串角度、角速度和角加速度收敛速度，证明番茄串的摆动得到抑制，摆动幅度在2度以内。基于番茄物理机械特性，设计制作了双目视觉试验平台及一种新型具有抓取和切割功能的果实串采摘末端执行器，并研制了番茄收获机器人试验样机，获得了良好的试验结果。