果樹采摘機器人的發(fā)展現(xiàn)狀及運動學(xué)分析-預(yù)覽頁
【正文】 秧苗移植、灌溉田地等都是大量重復(fù)性繁重的工作，工作人員容易產(chǎn)生疲勞，導(dǎo)致工作效率下降。農(nóng)業(yè)機器人正在或已經(jīng)替代人的繁重體力勞動，可以連續(xù)不間斷地工作，極大地提高了勞動生產(chǎn)率，是農(nóng)業(yè)智能化不可缺少的重要環(huán)節(jié)。就我國而言，機械化、自動化程度比較落后。因此，機器人技術(shù)已成為當(dāng)今應(yīng)用廣泛、發(fā)展迅速和最引人注目的高新技術(shù)之一。ABSTRACT Orchard mechanized and automation harvesting operations have bee the hot issue of majority fruit growers the fruit harvesting robot research not only has a certain degree of practical significance to meet market demand and reduce labor intensity and improve economic efficiency, but also can to track new agricultural technologies of the world. It is important to promote China39。 果樹采摘機器人是一個集環(huán)境感知、動態(tài)決策與規(guī)劃、行為控制與執(zhí)行等多種功能于一體的綜合系統(tǒng)，它是由機械手固定在履帶式移動平臺上構(gòu)成的一類特殊的移動機器人系統(tǒng)。進行果樹采摘機器人研究，不僅對于適應(yīng)市場需求、降低勞動強度、提高經(jīng)濟效率有著一定的現(xiàn)實意義，而且對于跟蹤世界農(nóng)業(yè)新技術(shù)、促進我國農(nóng)業(yè)科技進步，加速農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進程有著重大的意義。 關(guān)鍵詞：果樹采摘機器人，機械結(jié)構(gòu)，運動學(xué)分析等等。機器人作為高自動化、智能化的機電一體化設(shè)備，通過計算機編程能夠自動完成目標操作或移動作業(yè)，具有較高的可靠性、靈活性。為了解決這個問題，國內(nèi)、外都在進行農(nóng)業(yè)機器人的研究，對農(nóng)業(yè)機器人的需求極其迫切。農(nóng)業(yè)機器人在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域得到很大進展，其功能已經(jīng)非常完備。 農(nóng)業(yè)采摘機器人的研究意義 隨著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)朝著規(guī)模化、多樣化、精確化方向發(fā)展，農(nóng)業(yè)勞動力的成本必然迅速上升，勞動力不足的現(xiàn)象也會日趨明顯，因而作為高科技的機器人技術(shù)進入農(nóng)業(yè)領(lǐng)域變得越來越現(xiàn)實。 農(nóng)業(yè)采摘機器人的特點(1) 作業(yè)對象的非結(jié)構(gòu)性和不確定性；(2) 作業(yè)對象的嬌嫩性和復(fù)雜性；(3) 良好的通用性和可編程性；(4) 操作對象和價格的特殊性。由于不是全自由度的機械手，操作空間受到了限制，而且堅硬的機械爪容易造成果實的損傷。為了不損傷果實，其末端執(zhí)行器設(shè)計有2個帶有橡膠的手指和1個氣動吸嘴，把果實吸住抓緊后，利用機械手的腕關(guān)節(jié)把果實擰下。圖11 番茄采摘機器人結(jié)構(gòu)簡圖S1—前后延伸棱柱關(guān)節(jié)；S2—上下延伸棱柱關(guān)節(jié)；7—旋轉(zhuǎn)關(guān)節(jié)② 日本的茄子采摘機器人 日本國立蔬菜茶葉研究所與岐阜大學(xué)聯(lián)合研制了茄子采摘機器人。在實驗室中進行了試驗，%。在國內(nèi)，果蔬采摘機器人的研究剛剛起步。這種機器人效率是500kg/天，是人工的30～50倍。方法如下：(1) 開發(fā)智能化的圖像處理算法； (2) 視覺傳感器與非視覺傳感器融合； (3) 采用主動光源的視覺系統(tǒng)；(4) 改變作物的培育模式； (5) 采用開放式控制系統(tǒng)。此開鏈連桿式關(guān)節(jié)型機器人，機械手固定在履帶式行走機構(gòu)上，采摘機器人機械臂為PRRRP結(jié)構(gòu)，作業(yè)時直接與果實相接觸的末端操作器固連于機械臂末端，機械結(jié)構(gòu)如圖31所示。采摘機器人的作業(yè)對象在果樹上是隨機分布的，并且其分布空間較大，其周圍可能存在很多的障礙物。 果實收獲最早的方式是機械振搖式和氣動振搖式，其缺點是果實易損，效率不高，尤其無法有選擇的收獲。本課題研究的機器人為蘋果采摘機器人，其作業(yè)對象單一為蘋果，針對實際生產(chǎn)中采用掐斷果梗的方法收獲果實和蘋果的物理生物特性，設(shè)計了一種勺狀末端操作器，實際裝置如圖33所示。透視投影比較簡單、實用，已經(jīng)得到公認并被普遍采納，本文采用的就是該模型。 圖 41小孔成像系統(tǒng)模型 圖 42 成像系統(tǒng)計算模型 圖42中的點為攝像機光心，軸為攝像機的光軸，它與成像平面垂直。 設(shè)(u,v)是以像素為單位的以點為原點的圖像坐標系坐標，(x,y)是以物理單位(毫米)表示的圖像坐標系，如圖26所示。 本課題所研究的移動車體由剛性車體和剛性履帶組成，移動車體的左右兩邊的履帶模型可以簡化為兩輪模型，且車體模型在忽略了一些如延遲、變形等作用的情況下，作了如下假設(shè)： 1)剛性車體在二維平面內(nèi)運動；2)車體的運動速度較低，低于5km/h； 3)忽略車體的縱向滑動； 4)車胎受到的橫向力垂直于其縱向負載。 在圖27中，左右輪走過的弧長分別為： (45) 通過幾何關(guān)系我們可以得到： (46) 圖27 移動平臺順時針運動示意圖 其中 d 為左右兩輪之間的距離，r,θ,L,α 如圖 27所示。由攝像機成像基本原理得到目標在攝像機坐標系內(nèi)的3D坐標與其在攝像機成像平面上的2D坐標之間的關(guān)系：， (51) 式中 f — 攝像機焦距。因此在知道移動平臺的位移時，移動平臺的運動偏移角就是已知的，在進行果樹采摘機器人逆運動學(xué)求解時，只考慮機械手的逆運動學(xué)。周老師不斷對我得到的結(jié)論進行總結(jié)，并提出新的問題，使得我的畢業(yè)設(shè)計課題能夠深入地進行下去，也使我接觸到了許多理論和實際上的新問題，使我做了許多有益的思考
數(shù)學(xué)相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號-1