4217采棉机器人的运动学计算及仿真研究【机械毕业设计全套资料+已通过答辩】
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4217采棉机器人的运动学计算及仿真研究【机械毕业设计全套资料+已通过答辩】,机器人,运动学,计算,仿真,研究,钻研,机械,毕业设计,全套,资料,已经,通过,答辩
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文 章 编 号 : 100220446 (2001) 0220137205一 种 基 于 优 化 算 法 的 机 械 手 运 动 学 逆 解 一 张 艾 群 张 竺 英(中 国 科 学 院 沈 阳 自 动 化 研 究 所 沈 阳 110015)摘 要 : 本 文 给 出 一 种 基 于 优 化 算 法 的 机 械 手 运 动 学 逆 解 的 方 法 , 这 种 优 化 方 法 基 于 信 赖 域 方 法 , , 具 有 超 线性 的 收 敛 速 率 . 这 种 方 法 不 仅 具 有 牛 顿 方 法 的 快 速 收 敛 性 , 又 具 有 理 想 的 总 体 收 敛 性 . 这 种 方 法 较 明显 的 优 点 , 可 以 在 一 般 的 上 实 现 实 时 求 解 . 在 P 仅 需 不 到 10m s 就 可 以 求 得 最 优 解 词 : 逆 解 ; 信 赖 域 ; 总 体 收 敛 分 类 号 : T 文 献 标 识 码 : T T N M L H A te u Ch S 110015)T h is p an to so fo r m r k on al T h is op al on th ld po T h is no t id fo r N ew s m w th is a C T he op al so be so 400, 0m so th 引 言 ( In 械 手 逆 解 是 机 械 手 正 解 的 逆 过 程 , 即 给 定 机械 手 末 端 操 纵 器 需 要 达 到 的 位 置 和 姿 态 , 求 解 机 械手 各 关 节 的 关 节 变 量 . 机 械 手 运 动 学 逆 解 在 机 器 人中 占 有 重 要 地 位 , 直 接 关 系 到 运 动 分 析 , 离 线 编 程 和轨 迹 规 划 等 . 随 着 机 器 人 应 用 范 围 的 扩 展 , 很 多 场 合要 求 机 械 手 离 线 逆 解 是 不 能 满 足 要 求 的 简 单 结 构 ( 的 机 械 手 , 直 接 解可 以 很 方 便 就 得 到 (a 机 械 手 ). 但 是 由 于 一 些 原因 , 有 些 机 械 手 的 结 构 并 不 这 样 简 单 , 比 如 在 设 计 过程 中 , 驱 动 机 构 如 果 是 液 压 式 的 , 做 成 简 单 结 构 就 会影 响 机 械 手 的 性 能 指 标 , ; 在 加 工 、 制 造 和 装 配 的 过程 中 都 会 出 现 一 些 误 差 , 这 种 误 差 的 存 在 , 就 会 使 得机 械 手 结 构 变 得 不 简 单 (. 虽 然 可 以 在控 制 器 中 加 入 一 些 补 偿 措 施 , 但 这 必 将 加 大 技 术 人员 的 工 作 量 具 有 复 杂 结 构 的 机 械 手 , 大 体 上 有 两 类 方法 解 机 械 手 逆 解 问 题 . 第 一 类 方 法 是 基 于 代 数 求 解的 方 法 . 这 种 方 法 对 于 六 机 械 手 是 很 好 的 一 种求 解 方 法 . 这 类 方 法 主 要 是 基 于 特 征 多 项 式 连 续法 13, 14 和 消 去 法 2, 3 . 这 种 算 法 是 非 常 有 效 的 , 并 且可 以 解 出 所 有 的 解 . 但 这 种 方 法 复 杂 , 而 且 只 适 用 于六 自 由 度 机 械 手 问 题 类 算 法 是 数 值 算 法 , 数 值 解 法 可 以 分 为 直接 解 法 和 间 接 解 法 两 类 . 直 接 解 法 包 括 牛 顿 法 和 牛顿 2拉 普 森 法 9 . 这 种 算 法 如 果 雅 克 比 矩 阵 为 奇 异 , 则问 题 不 可 解 ; 如 果 初 始 点 不 是 充 分 接 近 目 标 点 , 问 题也 不 可 解 . 间 接 解 法 是 基 于 优 化 的 方 法 , 这 种 解 法 主要 包 括 、 、 和 遗 传 算 法等 . , 即 最 速 下 降 法 , 具 有 全 局 收 敛 的 特 性 , 但只 具 有 线 性 的 搜 索 速 度 . 法 虽 具 有 超 线 性 的收 敛 速 率 , 但 在 远 离 目 标 点 时 不 收 敛 于 最 优 解 法 虽 克 服 了 二 者 的 缺 点 , 但 仍 不 能 用 于实 时 逆 解 提 出 一 种 基 于 信 赖 域 的 优 化 算 法 . 这 种 算第 23 卷 第 2 期2001 年 3 月 机 器 人 V o l. 23, N o. 2M 2001X 收 稿 日 期 : 2000- 09- 05法 不 仅 具 有 拟 牛 顿 法 的 收 敛 速 率 , 而 且 具 有 理 想 的总 体 收 敛 特 性 . 这 种 算 法 不 仅 稳 定 , 而 且 非 常 简 单 ,执 行 速 率 又 很 快 , 可 以 被 应 用 于 在 线 的 运 动 学 逆 解 组 织 如 下 : 第 二 部 分 , 讨 论 问 题 的 描 述 . 第三 部 分 , 将 讨 论 信 赖 域 法 及 其 算 法 , 第 四 部 分 , 给 出一 些 实 际 应 用 的 例 子 , 第 五 部 分 . 将 给 出 本 文 的 结论 问 题 的 描 述 (D of 基 于 优 化 方 法 求 解 机 械 手 运 动 学 逆 解 属 于 间 接的 方 法 , 首 先 需 要 建 立 关 于 目 标 问 题 的 数 学 模 型 , 然后 针 对 具 体 问 题 利 用 从 模 型 中 得 到 的 信 息 进 行 优 化求 解 连 杆 坐 标 系 的 建 立本 文 利 用 D 2H 法 建 立 连 杆 坐 标 系 , 图 1 显 示 了机 械 手 连 杆 坐 标 系 各 个 参 数 的 定 义 和 坐 标 系 的 建 立方 法 D 2H 连 杆 坐 标 系 参 数 定 义 及 建 立F 1 D 2H 建 立 目 标 函 数假 定 目 标 末 端 操 纵 器 相 对 于 基 坐 标 系 的 位 形 矩阵 为 : H d = R d P d 0 1 . 其 中 R d = d 1, d 2, d 3 t 为 末端 操 纵 器 的 目 标 点 的 方 向 矩 阵 ; P d 为 末 端 操 纵 器 目标 点 的 位 置 向 量 . 当 前 点 的 末 端 操 纵 器 相 对 于 基 坐标 系 的 位 形 矩 阵 为 H c = R c P c 0 1 , 其 中 R c = h1,为 末 端 操 纵 器 当 前 点 的 方 向 矩 阵 ; P c 为 末 端操 纵 器 的 当 前 点 位 置 手 的 运 动 学 逆 解 问 题 可 以 被 描 述 为 : 给 定目 标 位 姿 矩 阵 H d , 求 解 , 并 且 i n) , 使 得 当 前 位 姿 矩 阵 H c 与 目 标 位 姿 矩 阵拟 合 , 即 P d - P h (q) = 0, d jh j ( = 1, j = 1 3, 为 U 数 , ( )为 向 量 点 积 . 于 是 可 以得 出 关 于 机 械 手 运 动 学 逆 解 目 标 函 数 的 最 优 化 模 型E (q) = $p (q) + $O (q)$P (q) = q) q) = (P d - P h) 2$O = 3j= 1(d j h j - 1) 2(1)其 中 E (q) 为 总 的 误 差 , $P 为 位 置 误 差 , $O 为 方 向误 差 . 对 于 本 最 优 化 问 题 就 是 得 到 使 得 E (的 值 为 小 到 允 许 的 误 差 范 围 . 在 实 际 应 用 中 $O 远远 小 于 $P , 并 且 对 于 三 个 方 向 的 要 求 也 不 同 , 可 以分 别 给 予 权 重E (q) = w p $P (q) + w o$O (q)$O = 3j= 1w d j h j - 1) 2 (2)应 该 指 出 权 重 非 常 重 要 , 通 常 权 重 的 选 择 与 对 于 位置 和 方 向 的 允 许 误 差 有 关 . 但 是 如 果 方 向 向 量 的 权如 果 不 是 0, 那 么 就 应 该 大 于 算 法 的 导 出 (A 信 赖 预 算 法 应 用 梯 度 和 二 阶 导 数 的 信 息 . 梯 度可 以 直 接 导 出 , 但 是 对 于 二 阶 导 数 若 直 接 导 出 则 相当 麻 烦 ,. 可 以 应 用 由 正 的 H 阵 来代 替 二 阶 导 数 目 标 函 数 的 梯 度 和 二 阶 导 数梯 度 可 以 被 定 义 为 如 下$E (q) = 5E (q)55E (q)5 , 5E (q)5)831 机 器 人 2001 年 3 月 根 据 目 标 函 数 , 一 阶 导 数 的 每 一 项 可 以 导 出 为5E (q)52z i (P d - P h (q) ) P 3j = 1(d jh j (q) - 1) (h j (q) d j )如 果 关 节 i 是 转 动 关 节2z i (P d - P h (q) )如 果 关 节 i 是 移 动 关 节(4)直 接 求 解 二 阶 导 数 不 仅 麻 烦 , 而 且 非 常 浪 费 机时 , 可 应 用 修 正H k+ 1 = I - y k H k I y k +y k (5)y k 是 最 后 两 次 迭 代 梯 度 的 差 , 搜 索 方 向1 = H K + 16)312 信 赖 域 算 法拟 牛 顿 算 法 具 有 超 线 性 的 收 敛 速 度 , 但 是 对 于高 度 非 线 性 的 方 程 , , 在 最 优 点 的 邻 域 内 收 敛 域 于 最优 解 . 而 信 赖 域 算 法 不 仅 具 有 超 线 性 的 收 敛 速 率 , 而且 可 以 具 有 全 局 的 收 敛 速 率 . 它 的 主 要 思 想 :利 用 二 次 函 数 f (x k ) + g 0. 5 近目 标 函 数 f (x ) , 给 定 第 k 步 迭 代 x k 的 一 个 邻 域 8 k ,8 k = x x - x k , 使 在 这 个 邻 域 内 s) 与 目标 函 数 一 致 ; 然 后 利 用 这 个 n 维 二 次 模 型 确 定 搜 索方 向 信 赖 域 的 模 型 为m k) (s) = f (x k ) + g Tk s + 0. 5t. s 7) 为 范 数 . 可 以 应 用 任 意 范 数 . 方 程 中 二阶 导 数 , 用 正 的 H 阵 B k =H - 1k 代 替 ; 于 是 可 得 f (x k ) + g 12 f (x k ) + g kH g k + 12 g kg k (8)313 算 法: 初 始 化 机 械 手 结 构 数 : 偏 距 a ( , , 连 杆 长 度 d (d 1, d 2, , d n ) , 扭 角 A( , 给 定 每 一 个 关 节 变 量 的 初 始 角 q ( , ,机 械 手 的 结 构 限 制 i= 1 n) , 目 标 函 数 精 度E, 初 始 步 长 限 制 初 始 化 H 阵 ;: 解 每 一 个 关 节 和 末 端 操 纵 器 的 位 姿 矩阵 ;: 解 目 标 函 数 的 梯 度 5E (q)5: 解 目 标 函 数 的 搜 索 方 向 : 令 A= 1, if A= ( A= ( i= 1 n;: A. i= 1 n;: 解 E ( 和 :如 果 . 75 令 1= 2 令 1= : 如 果 0, 令 x k+ 1= x x k+ 1= x k + 0: 返 回 步 例 子 ( 方 法 最 初 是 为 解 决 水 下 监 控 机 械 手 在 线 运 动学 反 解 而 导 出 的 一 种 方 法 . 在 作 业 时 , 机 械 手 末 端 操纵 器 被 要 求 垂 直 于 导 管 架 焊 缝 并 实 时 跟 踪 于 它 . 本方 法 具 有 超 线 性 的 收 敛 速 度 , 可 以 在 线 求 解 的 几 个 例 子 是 分 别 基 于 械 手 和a 机 械 手 的 . 所 有 的 程 序 都 是 在 P 算 机上 进 行 的 , 编 程 语 言 为 V + + 机 械 手 结 构 参 数 ( of 节 i a i ( d i ( 范 围 ( 94 P 2 186. 7 0 0 - P 22 311 - P 2 - 58. 8 P 2 - P 4 P 43 307 0 22. 5 0 - P 2 P 64 12. 8 - P 2 0 - P 2 - P 2 P 65 0 0 0 0 - 例 1 图 2 为 被 应 用 于 水 下 机 器 人 的 Sh 手 , 它 为 五 自 由 度 的 机 械 手 , 并 且 其 结 构 也 为 非简 单 型 的 (C lo . 由 于 解 存 在 的 不 确 定 性 , 求解 矩 阵 方 程 的 高 度 非 线 性 , 使 这 样 一 个 问 题 变 得 复杂 化 . 在 跟 踪 导 管 架 的 作 业 中 跟 踪 的 位 姿 误 差 为 不大 于 0. 1 角 度 误 差 为 不 小 于 0. 8. 我 们 给 定 目标 函 数 的 权 值 为 : w p = 1, w w 0, w 为 根 据 对 目 标 函 数 精 度 不 同 10- 1 10- 8而 得 到931第 23 卷 第 2 期 马 化 一 等 : 一 种 基 于 优 化 算 法 的 机 械 手 运 动 学 逆 解表 2 用 信 赖 域 方 法 解 机 械 手 运 动 学 逆 解 k t 解- 0. 7857 0 - 0. 5236 - 0. 5236 0q1 q2 q3 q4 3 32 - 0. 7867 - 1. 7 - 0. 5272 - 0. 5163 5. 21 4 36 - 0. 7872 - 1. 7 - 0. 5269 - 0. 5166 5. 31 4 39 - 0. 7871 - 1. 7 - 0. 5270 - 0. 5165 5. 31 4 44 - 0. 7870 - 1. 6 - 0. 5270 - 0. 5164 5. 31 4 44 - 0. 7870 - 1. 6 - 0. 5270 - 0. 5164 5. 31 8 78 - 0. 7866 - 3. 9 - 0. 5257 - 0. 5190 2. 01 9 95 - 0. 7860 - 2. 1 - 0. 5247 - 0. 5212 1. 41 10 103 - 0. 7857 - 1. 4 - 0. 5242 - 0. 5221 1. 0图 2 械 手 结 构 参 数F 2 A ch m 动 学 反 解 及 耗 时 . t, T 分 别 为 执 行 的 时 间 和 重复 的 次 数 , 标 函 数 要 求 的 精 度 . 初 始 角 度 变 量可 以 随 机 选 择 . 为 - 0. 1, - 0. 3, - 0. 5,0. 1, 0. 6. 本 算 法 对 于 一 般 的 精 度 要 求 E= 只 花 了 6m s, 重 复 40 次 ; 对 于 精 确 解 只 花 了11m s, 软 件 也 更 加 鲁 棒 本 例 子 是 本 算 法 的 运 算 时 间 与 , 其 他 的 方 法 , 参 考 文 章 1 . 随 机 100次 给 出 目 标 位 姿 和 方 向 , 比 较 信 赖 域 算 法 于 法 . 图 3 是 比 较 结 果 曲 线 , 从 图 中 可 以 看 出 信赖 域 算 法 明 显 好 于 法 . 在 本 例 子 中 , 说 明 可 以 用 本 方 法 求 解 机 械手 的 所 有 解 , 如 果 多 解 存 在 , 给 出 不 同 的 初 始 角 度变 量 , 经 过 几 次 循 环 , 就 可 以 求 出 全 部 机 械 手 运 动 学逆 解 . 本 例 是 基 于 机 械 手 . 目 标 位 姿 为 : d 1= 0. 5650, 0. 6896, 0. 4530 t; d 2 = - 0. 4753, - 0. 5045 t; d 3 = - 0. 6745, 0. 0697, t; P = - 330. 412, 56. 2007, 744. 957 给 出 一个 初 始 的 精 确 解 为 q= (20 , - 80 , 30 , 60 , 20 , ). 表 3 为 机 械 手 结 构 参 数 ; 表 4 为 用 信赖 域 法 解 决 的 所 有 运 动 学 反 解 ; I V 8 组解 , 其 中 机 械 手 的 6 个 关 节 变 量 ,A 、 为 精 确 解 和 信 赖 域 法 求 得 出 的 解 信 赖 域 与 均 执 行 时 间 比 较F 3 w th 机 器 人 2001 年 3 月表 3 械 手 参 数 ( 节 i 度 ) Ai a i (度 ) d i 范 围 (度 )1 90 0 - 90 0 - 160 1602 0 431. 8 0 149. 09 - 225 453 90 0 90 0 - 45 2254 0 0 - 90 433. 07 - 110 1705 0 0 90 0 - 100 1006 0 0 0 56. 25 - 266 266表 4 用 信 赖 域 方 法 解 机 械 手 全 部 解 与 精 确 解 比 较 s s I V V V I V 20 20 20 20 155. 48 155. 48 155. 48 155. 48T 19. 998 19. 978 19. 876 20. 108 155. 463 155. 491 155. 394 155. 501 - 80 - 38. 47 - 142. 53 100 - 80 - 38. 47 - 142. 53 - 80T - 80. 001 - 38. 453 - 14. 341 99. 982 - 79. 952 - 38. 461 - 142. 612 - 79. 918 30 30 150 150 30 30 150 150T 30. 012 29. 861 149. 973 150. 152 29. 967 30. 191 150. 057 150. 107 60 149. 105 157. 074 18. 23 12. 504 16. 226 21. 7871 155. 313T 60. 036 149. 132 157. 135 18. 196 12. 627 16. 223 21. 721 155. 391 20 35. 2305 49. 4973 71. 2308 91. 1331 50. 7759 35. 667 31. 2175T 20. 067 35. 224 49. 517 71. 207. 91. 231 50. 782 35. 689 31. 287 - 30 - 125. 518 - 136. 206 22. 3841 - 117. 764 - 128. 443 - 136. 004 88. 4451T - 29. 978 - 125. 629 - 136. 106 22. 352 - 117. 754 - 128. 451 - 136. 107 88. 4675 结 论 ( 篇 文 章 得 出 了 一 个 解 决 机 械 手 运 动 学 反 解 的最 优 化 方 法 . 本 最 优 化 方 法 是 基 于 信 赖 域 法 , 超 线 性收 敛 于 最 优 解 点 . 由 于 其 收 敛 速 度 很 快 , 故 可 以 被 应用 再 线 求 解 机 械 手 运 动 学 反 解 . 由 于 本 算 法 没 有 直接 用 到 二 阶 导 数 , 故 不 存 在 奇 异 解 的 问 题 . 本 方 法用 于 解 决 监 控 机 械 手 在 线 垂 直 跟 踪 导 管 架 . 经 实 践证 明 , 可 以 很 好 地 应 用 于 这 样 一 个 系 统 , 也 可 以 被 用于 连 续 轨 迹 的 跟 踪 问 题 文 献 ( L y W A p fo 1991, 7 (4) : 489- 4992 X A pp fo r T o r. 1999,17: 487- 4893 D fo r 1994, 10 (5)4 O n s. T 1999, 18(12) : 1147- 11605 袁 亚 湘 , 孙 文 瑜 . 最 优 化 理 论 与 方 法 . 科 学 出 版 社 , 19976 , M o J. f T fo r L M p , 1990, 32:305- 3367 R , of a C s fo r Op S N um A 1988, 25: 433- 4608 蒋 新 松 . 机 器 人 导 论 . 辽 宁 科 学 技 术 出 版 社 . 19949 A . O n T um o fo r T o 985, 4 (2) : 21- 3710 刘 永 超 . 遗 传 算 法 解 机 械 手 运 动 学 逆 解 . 机 器 人 , 1998, 20 (6) :421- 42611 K. O n T um r. A j M s T 1987, 109: 120- 12612 , L , O . V N o W , M o , . N um fo r So o s A M E J. M D 1990, 112: 59- 6814 E, M . Q ew fo r U J. M A pp 1972, 9: 91- 108作 者 简 介 :马 化 一 (19742) , 硕 士 研 究 生 . 研 究 领 域 : 水 下 监 控 式 机 械手 群 (19592) , 男 , 研 究 员 , 研 究 室 主 任 , 硕 士 生 导 师 . 研究 领 域 : 水 下 机 器 人 英 (19642) , 副 研 究 员 , 硕 士 生 导 师 . 研 究 领 域 : 水 下 机器 人 3 卷 第 2 期 马 化 一 等 : 一 种 基 于 优 化 算 法 的 机 械 手 运 动 学 逆 解棉花学报006，18(2)：124128 专题与述评 农业机器人采摘棉花的前景展望与技术分析 王玲，姬长英 (南京农业大学工学院电气工程系，南京210031) 摘 要：综合分析了国内外棉花采摘与分级技术的现状，指出农业机器入采摘棉花更适合我国 国情。针对采摘机器人的非结构化工作环境和作业对象有生命等技术特点，分析了采摘机器 人在自主导航、目标识别与定位和机器人本体结构设计三方面的研究现状。重点讨论了农业 机器人采摘棉花的关键技术：一是自然环境下棉花的识别与分类。图像增强、特征提取和图像 理解是视觉领域的三个过程，现代数学领域的小波分析、分形几何、模糊与粗糙集理论、人工神 经网络和支持向量机等为此提供了有力的工具。二是机器人末端执行器结构的设计。借助多 传感器信息融合技术完成棉花与铃壳的分离，实现末端执行器的自适应柔顺控制。随着智能 领域的长足发展，采摘机器人代替人类采摘棉花的梦想一定能够实现。 关键词：棉花；采摘；现状；机械式；农业机器人；展望 中圈分类号：$562 文献标识码：A 文章编号：1002006)12410031f in n of as t to by n of to by by of iS by of n of an on in of it to 1)of of as in of to as of n to of of to to of 3)of 收稿日期：20051006 作者简介：王玲(1966一)，女，在读博士，pk金项目：2005年江苏省农机基金(维普资讯 ：农业机器人采摘棉花的前景展望与技术分析 by to be by a he of as as of be of to s ac in to At of as of in of of 1)s 2)3)s a to an it in of 1)an 2)he a as toto as or by as be to as of be to to in or of a be as e be to of of a as as as of s be of as as of of to in to of of be by in 国和美国都是产棉大国，两国的棉花采摘 手段和分级方法有很大差异。在美国，棉花生产 集中在少数的农场主手中，具有生产规模大、品种 单一、纤维长、成熟期集中等特点，其机械化机械 采收技术已是世界公认的成熟先进技术；棉 花分 级也基本上实现了仪器化、自动化。在我国，棉花 种植地域辽阔，生产规模呈现多元化格局，具有品 种多、纤维短、收获期长、以人工采摘为主等特点； 常规人工手采棉质量稳定，市场欢迎，但由于拾花 期短，劳动强度大，受拾花工不足的制约；机械化 采摘是发展方向，但成本太高，质量无保证，并且 凭人工感官对照标准样品检验棉花品级。面临此 尴尬局面，另辟蹊径，提出了农业机器人采摘棉花 的构想。 1 农业机器人采摘棉花的生产应用价值 农业机器人采棉综合了人工采摘与机械式采 摘的优势，机器人学习棉农采棉专业知识，可保证 棉花的品质，其高效性可节省大量的人力财力，从 根本上解决棉花采摘的效率与品质之间的矛盾， 具有极其深远的战略意义。与人工和机械式采摘 相比，其生产应用价值主要体现在以下几方面。 11适应棉花品种的多样性 机械式采摘要求棉花品种具备纤维较长、断 裂比强度较高、吐絮期集中、抗虫抗病、果枝高度 适中、结铃部位集中等特点口。美国陆地棉(中长 纤维棉)占美国棉产量的95 以上，品种单一，纤 维普资讯 ，成熟期集中，虫害少，特别适合于机械式 采摘；其机采棉产品最低断裂比强度高于我国最 高断裂比强度，且异性纤维少(04 gt )。 由于短纤维棉主要在亚洲，而气候、地域等因 素也决定 了我国棉种多样，吐絮成熟期长，虫害 多，机械式采摘势必造成优劣并收的尴尬局面2， 且我国的机采棉地膜碎片较多。农业机器人模拟 人工实时柒摘，具有程序性、适应性和通用性的特 点，其柔俄设计特征可解决我国棉种多，成熟期长 的问题。j I2对农艺要求不高 机械式采棉必须人工驾驶完成作业，为了使 种植期变短且一次收花，要求用化学催熟剂促使 棉花集中吐絮，同时施用化学成长控制剂和脱叶 剂来限制棉株高度和杂质含量。我国棉花成熟期 长，必须分批采摘，而各种化学制剂的使用所引发 的耐药性使棉作物的再次脱叶更困难 ，同时也 破坏了土壤的生态平衡。然而，农业机器人可模 仿人工采摘时的灵巧动作，采摘的时空自由度大， 可克服机械式采棉对农艺要求高的缺点，既可避 免叶屑污染、节省化学制剂成本，又可保证棉作物 的自然生长、保护土壤环境。 13提高优质棉产量 机械式采棉一般是先采收成包，再对棉包进 行抽样分级定品质。在美国，由于棉种单一，成熟 期集中且一次收花，机采棉包内棉花品质相当，棉 包的抽样分级检验结果具有商业价值。 在我国，由于棉种多、成熟期长且分批收花，机 械式采摘势必造成棉包内棉花品级混乱，棉包的抽 样分级检验结果不具备价格导向性；此外，国家尚 未制定出机采棉的质量和收构标准以及生产棉纱 的标准率，致使棉纱厂使用的积极性不高。农业机 器人以其智能化自动分级技术边采摘边分级，可提 高收获前棉花的分级质量和优质棉的产量。 I4降低生产成本 我国以人工采摘为主。棉花采收快慢不仅影 响棉花的质量和产量，同时影响秋翻、冬灌等重大 农艺技术的实施，这已成为大农业持续发展必须 解决的问题。新疆已建成我国最大优质棉基地， 兵团农场每人每天平均拾花50 花高峰期 每天需2 万人，农场最高年份支付拾花费26亿 元，其中直接支付给民工的拾花费18亿元 。 拾花缺少劳动力，棉花吐絮期较短而劳动强 度大，确定了机械式采摘的发展方向，采棉机体积 庞大，单价约130万元，收获期可采摘200400 即便中型团场(5333 一半面积机采也 需要8台采棉机(需1040万元)；采棉机采摘价 (O45元约为人工拾花费(07085元) 的一半4。尽管采摘效率提高了，由于团场难以 承受巨大的投资费用，形成目前机械化采棉推而 不广，广而不兴的徘徊局面，严重制约了兵团采棉 机械化的发展。 农业机器人模拟人工采摘棉花，可保证采摘 质量，同时，它具有体积小、移动灵活、远距离搬运 方便的特点，还能扮演其它农业生产工具角色，可 一机多用。 2采摘机器人技术特点与研究现状 21 采摘机器人的技术特点 农业机器人具有节约人力，胜任危、难、险、单 调、繁琐的工作等优点 ，主要应用于田间作业、 园林生产和在线分级。农业机器人潜在的应用包 括果蔬的采摘、林木的修剪等，其技术特点主要 有：1)作业对象是有生命的生物体。作业对象娇 嫩、形状复杂且个体之间的差异性大，提高采摘成 功率、降低果实损伤率是采摘机器人的主要目标。 2)采摘环境的非结构化。农作物环境条件随着季 节、天气变幻莫测，采摘对象被树叶、树枝等掩盖， 要求采摘机器人高度智能化并且能够成功避障。 3)采摘机器人的应用推广存在困难。同工业机器 人相比，采摘机器人的结构和控制系统相当复杂， 具有周期性、短时间和利用率低的特点，要求采用 开放式、可重构的机器人系统，一机多用7 使机器 人具有良好的扩展性、灵活性和可重构性，大幅度 提高性价比。 22采摘机器人的研究现状 采摘机器人在高度非结构化环境下工作理论 上是完全可以实现的：机器人自主行走、机器视觉 对图像的三维深度信息、方位、动态响应和暂不可 视信息的获取和解释，机械手和末端执行器对视觉 传感器解释信号的理解等。目前，国内外农业机器 人采摘技术在自主导航、目标的探测与定位、机器 人本体结构设计8三方面已经获得了丰富的经验。 221机器人自主导航。农业机器人的自主行 走离不开自主导航技术，根据环境信息的完整程 度、导航指示信号的类型、导航地域等因素的不同， 农业机器人的导航方式有：(1)信标导航：机器人通 过自身装景测量其与预先设立的信标之间的距离 维普资讯 ：农业机器人采摘棉花的前景展望与技术分析 推算自身的位姿；(2)地理信息系统(全球 定位系统(3)视觉导航：机器人用获取周边环境及边界信息，完成路径规划，在没 有人工干预的情况下自主移动到预定的位置；(4)多 传感器导航：利用数据融合方法对多个传感器信息 进行综合与决策，形成对环境某一方面特征的综合 描述，共同完成路径规划和避障任务。 222目标的识别与定位。所谓三维视觉信息 包括从摄像机到物体之间的距离、物体的大小和 形状、各物体之间的关系等。对于采摘机器人视 觉系统而言，在自然光条件下，不仅要探测到目标 的存在，还要计算出采摘对象的空间坐标。除可 见光色谱以外，也可用不可见光视觉系统来辩识 目标，例如紫外光、近红外以及红外线，因此，多光 谱或超光谱视觉系统也广泛用于识别目标的品 种、成熟度、质量、生长状态、瑕疵以及病虫害等。 获取采摘目标三维坐标的方法有g：(1)多目立体 视觉：融合多个摄像机观察到的目标特征，重构这 些特征的三维原像，并计算出目标的空间坐标；(2) 时间差法：利用一台摄像机的多幅连续图像序列 实现“从运动得到结构”，由图像匹配估计匹配点 的三维坐标；(3)结构光法：选择激光、微波或超声 波等光源，采用光栅法、移动投光法获取距离图像 和反射图像，经联合分析测出物体的形状和空间 分布。(4)传感器融合：由视觉传感器获取原始平 面图像，计算其形心坐标，再利用测距传感器测量 目标的深度信息。 223栗摘机器人本体结构设计。采摘机器人 的本体结构7直接影响机器人的作业空间、性能 以及控制系统的复杂程度，未来的研究方向应致 力于算法的优化设计，增强控制系统的实时性和 鲁棒性。 1)行走机构。(1)车轮式行走结构；转弯半径小 但转向灵活，对松软的地面适应性较差。(2)履带式 行走机构：转弯半径大且转向不灵活，不适合行走 空间狭小的场合。(3)人形行走机构：避障功能强， 适合行走空间狭小的地面，但其步态规划和维持动 态平衡十分复杂，目前仍处在实验研究阶段。 一2)机械手结构。(1)直角坐标结构：运动精度 高，坐标计算和控制简单；但工作空间较小，在活动 范围内存在盲区。(2)极坐标结构：刚度高，抓持重 量大；但运动控制比较复杂，运动精度较低。(3)关 节型结构：用机器视觉获取对象的位姿，经运动规 划和运动学反解，求出关节空间的运动解来控制关 节电机的运动；主要由回转和旋转两自由度组成， 具有拟合空间任意曲线的功能；但机械刚度小，运 动精度较低、抓持重量小。用多自由度关节型机械 手作为采摘机器人的本体结构是最合适的。 3)末端执行器结构。根据不同作业对象的物 理特性，应采取不同的抓持专用机构，配置多传感 器系统实现末端执行器的柔顺控制。扭断和切割 是将果实与果梗分离的常用方法。 3 农业机器人采摘棉花的关键技术 人们致力于研究智能机器人在运动、感知、思 维和人机通信等机能的理论与技术，一方面是为 了使机器向更高的智能化方向发展，另一方面是 为了满足由人类生活环境中所提出的各种不同的 需求，其目标是用机器来完全解释、模拟、重现和 处理人的视觉1。目前，在园林生产和田间作业 中，对于橙、橘、番茄、土豆、蘑菇、黄瓜、苹果、西 瓜、葡萄等果蔬的采摘经验，国内外已有相关报 道 ，但尚未有棉花采摘之报道；为了大幅度提高 棉花的分级质量和优质棉的产量，实现边采摘边 分级，农业机器人采摘棉花技术可以借助已获得 的丰富经验，并且应在以下关键技术上做出努力。 31棉花的识别与分类 机器视觉的作用是从三维环境图像中获得所 需的信息并构造出观察对象的明确而有意义的描 述。视觉包括三个过程：图像增强、特征提取和图 像理解。由图像增 强后提取颜色、形状和纹理特征参数对棉花进行 分类、识别和描述。 311提取特征参数。棉桃通常自下而上螺旋 状吐絮，花絮的光泽度、黄度、开合度和吐絮时间 的长短可以表达成熟度，其位姿提示棉花的品级 和光合作用程度，并与机械手位姿相关，棉叶状态 也提示病虫害情况等都是棉花的特征参数。而边 缘检测、图像分割是图像处理的重要内容，现代数 学显微镜小波分析(有良好的时频局 部化分析特征1 ，信号分析的多分辨率适应非平 稳信号，针对图像不同结构边界的性质提供定量 的描述，广泛用于农田景物的去噪和边缘检测。 312设计分类器。所谓分类器，是根据一些类 别已知样本所建立的一个规则，运用这个规则，可 以赋予一个类别未知样本相应的类别标号。在视 觉领域中，分类器仅仅是一种方法，并非结果，一 旦出现了某种更简单、更可靠、更有效的分类技 维普资讯 ，这种技术将立刻得到广泛的应用 ，模糊集 和粗糙集理论、人工神经网络、分形几何、支持向 量机就是这类技术。 1)模糊集和粗糙集理论：模糊集使元素对集 合的隶属度由原来的取值0和1扩充到可以取 O，1区间中的任一值，在多传感器信息融合时可 以用隶属函数表示各传感器信息的不确定
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