農業(yè)機器人采摘機器人的研究現狀與發(fā)展

《農業(yè)機器人采摘機器人的研究現狀與發(fā)展》由會員分享，可在線閱讀，更多相關《農業(yè)機器人采摘機器人的研究現狀與發(fā)展（8頁珍藏版）》請在裝配圖網上搜索。

1、采摘機器人的研究現狀與發(fā)展 引言 新的農業(yè)生產模式和新技術的應用促進了農業(yè)機械的更新和發(fā)展，智能農業(yè)機械的應用在發(fā)達國家已經日漸成熟，進入20世紀90年代，隨著計算機技術和信息采集與處理技術的發(fā)展，自走式農業(yè)機械的田間自動導航，機器視覺與農業(yè)機器人研究得到重視，成為在探索農業(yè)機械裝備中應用智能控制等高新技術研究的重要方向。要實現工作對象是分散的、并且需根據判斷進行選擇的工作，如除草、育苗、蔬果收獲、棉花收獲等作業(yè)的機械化和自動化是極為困難的，這些作業(yè)在我國目前完全依靠人工完成。對于必須處理這樣復雜又模糊的信息，只有靠具有與人類相同的認知能力和學習功能的智能農業(yè)機械——農業(yè)機器人才可以實

2、現?？梢灶A計，21世紀將是農業(yè)機械智能化方向的發(fā)展重要時期。 1. 農業(yè)機器人的特點 同工業(yè)機器人相比，農業(yè)機器人具有以下特點： 1） 作業(yè)對象的嬌嫩性和復雜性：生物具有軟弱易傷的特性，必須細心輕柔地對待和處理。且其形狀復雜，生長發(fā)育程度不一，相互差異很大； 2） 作業(yè)環(huán)境的非結構性：由于農作物隨著時間和空間而變化，工作環(huán)境是變化的、未知的，是開放性的。作物生長環(huán)境除受地形條件的約束外，還直接受季節(jié)、天氣等自然條件的影響，這就要求生物農業(yè)機器人不僅要具有與生物體柔性相對應的處理功能，而且還要適應變化無常的自然環(huán)境，在視覺、知識推理和判斷等方面具有相當的智能； 3） 作業(yè)動作的復雜

3、性：農業(yè)機器人一般是作業(yè)、移動同時進行，農業(yè)領域的行走不是連接出發(fā)點和終點的短距離，而是具有狹窄的范圍，較長的距離及遍及整個田間表面等特點； 4） 操作對象和價格的特殊性：農業(yè)機器人操作者是農民，不是具有機械電子知識的工程師，因此要求農業(yè)機器人必須具有高可靠性和操作簡單的特點；另外，農業(yè)機器人的使用是以個體經營戶為主，如果不是低價格就很難普及。 2. 采摘機器人的研究現狀 收獲作業(yè)的自動化和機器人的研究始于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收獲。從20世紀80年代中期開始，隨著電子技

4、術和計算機技術的發(fā)展，特別是工業(yè)機器人技術，計算機圖像處理技術和人工智能技術的日益成熟，以日本為代表的西方發(fā)達國家，包括荷蘭、美國、法國、英國、西班牙等國家，在收獲采摘機器人的研究上做了大量的工作，試驗成功了多種具有人工智能的收獲采摘機器人，如番茄采摘機器人、葡萄采摘機器人、西瓜收獲機器人、蘑菇采摘機器人等。 2.1國外研究進展 2.1.1 日本的西紅柿采摘機器人 日本的果蔬采摘機器人研究始于1980年，Kawamura等人開展了番茄采摘機器人的研究。他們利用紅色的番茄與背景（綠色）的差別，采用機器視覺對果實進行進行判別，研制了番茄采摘機器人。該機器人有5個自由度，對果實實

5、行三維定位。由于不是全自由度的機械手，操控空間受到了限制，而且堅硬的機械爪容易造成果實的損傷。 日本岡山大學的Kondo N等人研制的番茄采摘機器人，由機械手、末端執(zhí)行器、行走裝置、視覺系統(tǒng)和控制部分組成，如圖1所示。 圖1番茄采摘機器人結構簡圖 用彩色攝像頭和圖像處理卡組成的視覺系統(tǒng)，尋找和識別成熟果實。由于番茄的果實經常被葉莖遮擋，為了能夠靈活避開障礙物，采用具有冗余度的7自由度機械手。為了不損傷果實，其末端執(zhí)行器設計有2個帶有橡膠的手指和1個氣動吸嘴，把果實

6、吸住抓緊后，利用機械手的腕關節(jié)把果實擰下。行走機構有4個車輪，能在田間自動行走，利用機器人上的光傳感器和設置在地頭土埂的反射板，可檢測是否到達土埂，到達后自動停止，轉向后再繼續(xù)前進。該番茄采摘機器人從識別到采摘完成的速度大約是15s/個，成功率在70%左右，成熟番茄未采摘的主要原因是其位置處于葉莖相對茂密的地方，機器手無法避開葉莖障礙物。因此需要在機器手的結構、采摘工作方式和避障規(guī)劃方面加以改進，以提高采摘速度和采摘成功率，降低機器人自動化收獲的成本，才可能達到實用化。 2.1.2 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聯合研制了茄子采摘機器人。機器人由CCD機器視覺系

7、統(tǒng)、5自由度工業(yè)機械手、末端執(zhí)行器以及行走裝置組成，作業(yè)對象是溫室中按照V形生長方式種植的senryo-2號茄子。該機器人的末端執(zhí)行器復雜，包括4個手指、2個吸嘴、2個誘導桿、氣動剪子和光電傳感器，如圖2所示。 圖2茄子采摘機器人末端執(zhí)行器原理圖 （1.光電傳感器 2.引導桿 3.橡膠手抓 4.攝像機） 工作中，利用模糊視覺反饋系統(tǒng)引導末端執(zhí)行器靠近果實，完成采摘作業(yè)。在實驗室中進行了試驗，采摘成功率為62.5%，工作速度為64.1s/個。影響成功率的主要原因是機器視覺系統(tǒng)對采摘位置的判斷不正確；同時，視覺系統(tǒng)占用

8、了72%的工作時間（46.1s），也是影響采摘效率的主要因素。 2.1.3 日本的葡萄采摘機器人 日本岡山大學研制出了一種用于果園棚架栽培模式的葡萄收獲機器人。其機械部分是一個具有5個自由度的極坐標機械手，具有4個旋轉關節(jié)（其中腰部1個，肩部1個，腕部2個）和1個棱柱型的直動關節(jié)。這種結構使得機器人在葡萄架下行走時能夠有效地工作，旋轉關節(jié)可以用不同的速度旋轉，直動關節(jié)可以采用簡單的控制方法來獲得較高的速度。腕部的2個旋轉關節(jié)非常有用，它可以保證末端執(zhí)行器水平和垂直接近葡萄，即使葡萄束傾斜也可以達到目的。而且，為了提高使用效率和實行多樣化操作，更換不同的末端執(zhí)行器，還可以完成噴霧、套袋和

9、剪枝等作業(yè)。 2.1.4 荷蘭的黃瓜采摘機器人 1996年，荷蘭農業(yè)環(huán)境工程研究所（MAG）研制出一種多功能黃瓜收獲機器人。該研究在荷蘭溫室里進行，黃瓜按照標準的園藝技術種植并把它培養(yǎng)為高拉線纏繞方式吊掛生長。該機器人利用近紅外視覺系統(tǒng)辨識黃瓜果實，并探測它的位置。機械手只收獲成熟黃瓜，不損傷其他未成熟的黃瓜。采摘通過末端執(zhí)行器來完成，它由手抓和切割器構成。機械手安裝在行走車上，行走車為機械手的操作和采摘系統(tǒng)初步定位。機械手有7個自由度，采用三菱公司RV-E26自由度機械手，另外在底座增加了一個線性滑動自由度。收獲后黃瓜的運輸由一個裝有可卸集裝箱的自走運輸車完成。整個系統(tǒng)無人

10、工干預就能在溫室工作。試驗結果為：工作速度10s/根，在實驗室中效果良好，但由于制造成本和適應性的制約，還不能滿足商用的要求。 a）機器實物 b）示意圖 圖3黃瓜采摘機器人 2.1.5 英國蘑菇采摘機器人 英國Silsoe研究院研制了蘑菇采摘機器人，它可以自動測量蘑菇的位置、大小，并選擇性地采摘和修剪。它的機械手包括2個氣動移動關節(jié)和1個步進電機驅動的旋轉關節(jié)；末端執(zhí)行器是帶有軟襯墊的吸引器；；視覺傳感器采用TV攝像頭，安裝

11、在頂部用來確定蘑菇的位置和大小。采摘成功率在75%左右，采摘速度為6.7個/s，生長傾斜式采摘失敗的主要原因。如何根據圖像信息調整機器手姿態(tài)動作來提高準確率是亟待解決的問題。 2.2 國內研究進展 在國內，果蔬采摘機器人的研究剛剛起步。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、液壓驅動系統(tǒng)和單片機控制系統(tǒng)組成，如圖4所示。采摘時，機器人停在距離母樹3~5m處， a）實物圖 b）示意圖

12、 圖4林木球采摘機器人 操縱機械手回轉馬達對準母樹。然后，單片機控制系統(tǒng)控制機械手大、小臂同時柔性升起達到一定高度，采摘爪張開并擺動，對準要采集的樹枝，大小臂同時運動，使采摘爪沿著樹枝生長方向趨近1.5m~2m，然后采摘爪的梳齒夾攏果枝，大小臂帶動采集爪按原路向后返回，梳下枝上球果，完成一次采摘。這種機器人效率是500kg/天，是人工的30~50倍。而且，采摘時對母樹的破壞較小，采凈率高。 另外，郭峰等運用彩色圖像處理技術和神經網絡理論，開發(fā)了草莓揀選機器人，采用氣動驅動器將草莓推到不同的等級方向。浙江大學的應義斌等完成了水果自動分級機器人的研

13、究開發(fā)。趙文杰等研究了基于HIS顏色特征的田間成熟番茄識別技術，該方法對田間成熟番茄之間相互分離的情況有很好的識別效果。 2.3 果蔬收獲機器人的應用現狀 法國是研究果蔬采摘機器人較早的國家之一，但由于技術、市場和價格等因素的影響，甜橙、蘋果采摘機器人已經停產，采摘機器人的研究工作基本陷于停頓。美國在自動化收獲機器人的研究方面沒有一個很清晰的戰(zhàn)略，研究工作也基本處于停頓狀態(tài)。日本近年來開展了大量的收獲機器人研究項目，進展很快，但還未能正真實現商業(yè)化。荷蘭收獲機器人的研究工作走在很多國家的前面，但研究的種類并不多。 （表1為部分國家果蔬收獲機器人的研究進展統(tǒng)計。）

14、 表1 部分國家果蔬收獲機器人研究進展統(tǒng)計 3.存在的問題與未來展望 3.1 存在的問題 從以上所述的農業(yè)機器人研究可以看出，農業(yè)機器人可以替代人類完成某些農業(yè)生產活動，但要達到實用普及的程度，仍存在一些關鍵問題 1）果實的識別率和采摘率不高 目前識別果實和確定果實位置主要由灰度閾值、顏色色度法和幾何形狀法。其中，前兩者主要基于果實的光譜反射特性，但在自然光照情況下，由于圖像中存在噪聲和各種干擾信

15、息，效果并不是很好。采用形狀定位方式，要求目標具有完整的邊界條件，由于水果和葉子等往往容易重疊在一起，很難真正區(qū)別出果實的具體形狀。而且，果實識別需要進行灰度值臨域分析，這個過程很耗時，因此往往無法滿足重復、快速的預處理要求。 2）果實的平均采摘周期較長 生產實際中的采摘作業(yè)要求機器人不僅能減輕勞動強度，而且更要提高作業(yè)效率。而目前的果實收獲機器人由于圖像處理、控制系統(tǒng)等原因，大多數采摘機器人的效率不高。例如采摘機器人收獲一個柑橘約為3~7s，收獲一個甜瓜約15s，摘取一個黃瓜需要10s，收獲一個茄子需要約1min。為使果蔬采摘機器人實用化，提高作業(yè)效率是關鍵問題之一。

16、 3）采摘機器人的制造成本較高 同工業(yè)機器人相比，采摘機器人的結構和控制系統(tǒng)更加復雜，制造成本更高。而且工作具有周期性、短時間等特點，設備利用率低。對于采摘機器人這樣復雜的光電一體化產品而言，設備的使用和維護都需要相當高的技術水平和費用。 鑒于以上原因，在以后的研究開發(fā)中必須解決以下幾方面的關鍵技術。 1） 開放式的控制系統(tǒng)體系結構 目前已有的果蔬采摘機器人一般采用兩種實現方式：工業(yè)機器人和獨立設計的專用機電系統(tǒng)。這兩種實現方式都是封閉式的結構，使得采摘機器人只能具有特定的功能，適應于特定的環(huán)境，通用性差，不便于對系統(tǒng)進行擴展和改進。 開放式結構的果蔬采摘機器

17、人具有良好的擴展性、通用性和柔性作業(yè)的能力。機器人由機械部分、視覺系統(tǒng)、控制部分3大部分組成，通過更換不同自由度的機械部分適應不同類型的農作物（如垂直栽培作物，棚架栽培作物、地表栽培作物及球狀栽培作物等），而且更換不同的末端執(zhí)行器可以進行不同的操作（如采摘、噴霧、剪枝及套袋等）。構建開放式的控制系統(tǒng)，在硬件上要為用戶提供標準的控制平臺及豐富的外圍接口，而且易于擴展，以適應不同的機器人本體。系統(tǒng)的軟件應在標準操作系統(tǒng)下采用標準語言開發(fā)，做到可移植，易修改、重構及擴展，并能提供公開的用戶接口和程序接口。 采用PC機與Galil運動控制器構成開放式系統(tǒng)的采摘機器人系統(tǒng)組成如圖4所示。

18、 圖4開放式采摘機器人系統(tǒng)框圖 包括工業(yè)PC機、Galil多軸運動控制器、安川交流伺服驅動系統(tǒng)、大恒DH-CG320機器視覺系統(tǒng)、機器人本體、末端執(zhí)行器和行走機構。系統(tǒng)采用層次結構，PC機作為主控制器，其上運行機器人控制主程序，提供用戶界面，并根據機器視覺系統(tǒng)提供的信息完成作業(yè)任務規(guī)劃、運動學正反解和坐標變換等，并將規(guī)劃得到的機器人關節(jié)目標任務（以多大的速度、加速度運動到達相應的位置）下達給Galil運動控制器。運動控制器作為底層控制器，運用一定的控制算法，經電機驅動器完成關節(jié)電機的運動控制。 系統(tǒng)軟件在Windows系統(tǒng)下，采用VC++編程。系統(tǒng)對用戶完全開放，用戶不

19、僅可以通過交互式平臺對機器人本體進行基本操作和在線調試，而且可以通過VC++離線編程環(huán)境進行各種控制算法的研究。 通過以上分析可以看出，只要更換不同的機器人機械部分和末端執(zhí)行器，用該系統(tǒng)可以控制不同的機器人，這樣在不同季節(jié)，就能完成不同的作業(yè)，提高了控制系統(tǒng)的利用率，減少了設備成本。 2） 智能化的果實識別和定位 在果蔬采摘機器人系統(tǒng)中，由于作業(yè)環(huán)境的復雜性，特別是存在光照條件下的不確定性和果實部分或完全遮擋問題，采摘對象的智能化識別和定位問題還需要進一步研究。 1. 開發(fā)智能化的圖像處理算法 模糊神經網絡是一種高度并行的分布式系統(tǒng)，應用模糊理論指導學習，是在無監(jiān)督情況下具有自學能力

20、的自適應系統(tǒng)，可以對圖像進行智能化處理。另外，小波變換具有良好的時頻局部化分析特征，能同時給出圖像信號的時域和頻域信息，能有效檢測圖像的邊緣，應用前景好。 2. 視覺傳感器與非視覺傳感器融合 在采摘機器人視覺感知過程中，二維圖像的處理必然涉及視覺不適定問題的求解，引入非視覺傳感器的輔助支持是求解不適定問題的有力手段，如將視覺傳感器與PSD測距儀或超聲波測距儀結合使用，可以實現果實的精確定位。通過視覺傳感器與非視覺傳感器的優(yōu)勢互補，可以大大提高采摘機器人的感知功能。 3. 采用主動光源的視覺系統(tǒng) 視覺系統(tǒng)根據圖像采集的需要，自行發(fā)出具有特定特征的光源，可以在一定程度上改善圖像質量。

21、3） 機械本體的優(yōu)化設計 機械結構直接決定機器人運動的靈活性和控制的復雜性。采摘機器人必須緊湊，行走、轉彎靈活。當前，大部分的采摘機器人借用的工業(yè)機械手，體積較大，成本高。在滿足機器人性能的前提下，設計簡單、緊湊、輕巧，而且運動平穩(wěn)和靈活避障的機械手，是必須解決的問題。同時，現代機械設計理論和方法也使問題的解決成為可能。例如，采用三維實體造型技術、虛擬樣機技術和優(yōu)化理論等可以大大縮短設計周期，而且可以進行機構的運動學和動力學仿真，優(yōu)化機器人結構。 5.總結 中國是一個發(fā)展中的農業(yè)大國，農業(yè)問題始終關系到中國經濟社會發(fā)展，農業(yè)作為國民經濟最重要的基礎產業(yè)，對經濟社會的發(fā)展和人民生

22、活起著極為重要的支撐和保障作用。技術代替資源的發(fā)展道路是21世紀農業(yè)的必然選擇。實施“精確”農業(yè)，廣泛應用農業(yè)機器人，以提高資源利用率和農業(yè)產出率，降低勞動強度，提高經濟效益將是現代農業(yè)發(fā)展的必然趨勢。由于農業(yè)生產的季節(jié)性、農產品的價格、農業(yè)作業(yè)的復雜性等特點，對農業(yè)機器人的性價比、智能提出較高要求。采摘機器人的作業(yè)對象是水果蔬菜，是通過編程來完成這些作物的采摘、運轉、打包等相關作業(yè)任務的具有感知能力的自動化機械收獲系統(tǒng)，是集機械、電子、信息、智能技術、計算機科學、農業(yè)和生物等科學技術于一體的交叉邊緣性科學，涉及機械結構、視覺圖像處理、機器人運動學、動力學、傳感器技術、控制技術、以及計算信息處

23、理等多方面的學科領域知識，研究采摘機器人不僅具有巨大的應用價值，而且具有深遠的理論意義。 參考文獻 1）耿端陽，張鐵中，羅輝，等.國農業(yè)機械發(fā)展趨勢分析[J].農業(yè)機械學報，2004，35（4）：208~210 2）趙勻，武傳宇，胡旭東，等.農業(yè)機器人的研究進展及存在的問題[J].農業(yè)工程學報，2003，19（1）：20~24 3）Shigehiko Hayashi，Katsunobu Ganno，Yukitsugu Ishii，et al Robotic harvesting system for eggp lant

24、s[J].JARQ，2002，36(3).163~168 4）Van Henten E J,Van TuijlB A J,Hemming J.Field test of an autonmous cucumber picking robort[J]. Biosystems Engineering,2003,86(3):305~313. 5）陸懷民 林木球果采摘機器人設計與試驗[J].農業(yè)機械學報，2001，32（6）：52~58 6）方建軍 采摘機器人開放式控制系統(tǒng)設計[J].農業(yè)機械學報，2005，36（5）：83~86 7）沈明霞，姬長英 農業(yè)機器人視覺導航技術發(fā)展與展望[J].農業(yè)機械學報，2001，32（1）：109~111 8）日本機器人學會.機器人技術手冊[M].北京：科學出版社，1996. 9）宋健，張鐵中，徐麗明，湯修映 果蔬采摘機器人研究進展與展望[J].農業(yè)機械學報，2006，37（5）：159~162