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果树采摘机器人及控制系统研制摘要机器设备组成的操纵者,效应器和基于图像的视觉伺服控制系统是为了采摘苹果而开发的。5自由度的机械手PRRRP结构几何优化提供准线性行为和简化控制策略。匙形效应器与气动驱动爪为了满足采摘苹果的要求。苹果采摘机器人自主完成收集任务使用一个应用模块。通过使用支持向量机与径向基函数,果实识别算法开发了检测并自动查找苹果在树上。控制系统,包括工业电脑和交流伺服驱动程序,进行了机械手和效应器融合、将苹果摘下来的。原型机器人装置的有效性经实验室测试和现场实验的领域。机器人采摘苹果的成功率是77%,平均采摘时间大约是15秒/苹果。1 序言在中国,农村经济的快速发展和水果种植领域结构的不断调整,如苹果、柑橘和梨自1993年以来达到8 - 9百万公顷,占四分之一世界上的水果种植总面积。然而,水果收集任务,以50%-70%/小时,仍然依靠体力劳动。所以收获将自动化,因为农业人口在中国逐渐减少。此外,由于果树高,采摘工作已经将使用梯子,这使得手工收割十分危险和低效。因此,未来需要对苹果采摘进入机械化和自动化。机械采摘实验在一些地区已经进行了假设模拟收获,但开发这一战略还没有广泛。有选择性的采摘,这是必要的,需要复杂的机器人技术。总之,有必要设计一个与人类感知能力相似的智能机器人。以下这个为实例,这台机器需要检测水果、计算水果的位置,然后选择不破坏果皮或果树，从而进行采摘。研究水果收获机器人发生在1980年代。河村建夫、Namikawa Fujiura,Ura所言(1984)首次开发了一个果园机器人。后来, Rabatel,Pellenc、Journeau Aldon(1987)开发了一个机器人。从那时起,他们关于这方面的知识进行了开创性的研究。此外,一些相关的研究农业机器人在温室进行了。例如,番茄收获,黄瓜收获,樱桃收获,草莓收获。然而,大多数水果收获机器人的文献目前没有进入生产或销售。相反,他们仍然处于研究发展阶段。为此,支持进一步的研究和开发是很重要的,以提高性能和减少这些机器人的初始安装费用。基于上述概念,本研究打算开发和评估竞争低价设备自动收获,即,一个苹果采摘机器人。首先,一个完整的机器人包括组件描述的操纵者,效应器和基于图像的视觉伺服控制的系统描述。其次,机械手的几何优化以获得准线性行为并简化描述的控制策略。第三,气动驱动的结构爪设计来满足采摘苹果的要求。基于这个设计,采摘机器人的自动执行部分使用一个应用模块来检测和采集任务找到苹果在树上,控制系统进行机械手和效应器方法来摘苹果。研究采摘机器人,来有效的验证实验室测试和现场实验测试的领域执行。实验结果是本文的重要贡献。本文组织如下:例如在第二节中,机械手,效应器和基于图像的视觉伺服控制系统。在第三节中讨论实验结果显示的可行性机器人系统的提出。最后,在第四节中总结对机器人未来研究的建议。2 材料和方法21 苹果采摘机器人的机械结构苹果采摘机器人的原型主要考虑的是模型设计效率和成本效益。它主要由自主车,5自由度机械手,效应器,传感器、视觉系统和控制系统组成。自主研发水果采摘的机械结构如图1所示。1.移动车辆 2.水果篮子 3.活动带 4.末端效应器 5.采集单元6. 电动绞盘棒 7.运动小手臂 8.大臂 9.运动大手臂 10.活动的腰部11.腰部 12. 升降平台 13.中心控制系统图1 苹果采摘机器人的原理图2.1.1 自主移动车辆车辆的移动方式为履带式移动。气动泵供应电力，电子硬件数据采集和控制,机械手的效应器切水果。全球定位系统(GPS)技术用于自治导航的移动车辆,其典型的速度1.5m/s。2.1.2 机械手与其他结构相比 ,联合结构是有效的三维位置和方向空间。采摘机器人是一个随机的操作空间分布,可能存在很多障碍机器人。联合操纵与自由的多具有任意曲线拟合功能。因此很容易躲开障碍,操作时相应的关节效应器到达指定的位置。因此,采摘机器人与五自由度机械手 (PRRRP)结构安装在自主移动车辆设计。第一个自由度是用于提出整个机械手。Xo、Xc、Yc为摄像机坐标系的轴。L1,L2,L3为机器人的腰,大臂和手臂。q1、q2为第三关节的腰和手臂。水平垂直。U0为平面坐标轴,中心坐标xg,yg，投影中心用来协调目标,按照目标苹果的图像特性的差异来进行辨别，要采摘的目标就会出现在显示器上。主要的直臂k1,k2武器的控制参数Dd，根据运动度的像素单元就会调整一个合适的角度。交流模拟信号A / D、数字CCD电荷装置，D /数字模拟直流电流。要求自由度GPS全球定位系统目标的的颜色,强度、饱和IBVS基于图像的视觉伺服，PBVS定位视觉伺服PRRRP棱镜的转动 ，从而进行判断。中间三个自由度的旋转,其中,第二个驱动臂设计旋转腰部,第三和第四的转动轴移动终端上下操作符。这个自由度允许效应器朝任意方向移动。最后,手臂的灵活用于伸长, 机器人控制命令会根据实测值的误差达到目标位置,从而实现苹果的采摘。上面的讨论表明,五自由度机械手的设计应足以执行苹果采摘的操作。机械手的机械结构如图2所示。机械手的升降是通过升降平台来进行的,能够应付特殊情况下苹果的采摘。旋转接头和灵活的关节是由伺服电机驱动的。机器人机械手的运动参数和机械结构如表一所示。 图2 机械手的照片2.1.3 实测值的误差效应器机制是由生物学特性来操作目标对象的。苹果采摘机器人的操作对象主要是像苹果一样的球形。匙形效应器(图3所示)根据球面生物学特性而设计的水果,通过切断茎来实现的。图3 末端效应器的图片效应器包含以下部分:钳子用于掌握水果，电动切割装置将苹果从枝桠上切断。效应器的打开和关闭是由一些适合快速行动的气动设备,快速响应特征效应器的开关控制。转移模式实现能量传递的动力是使用压缩气体压力传输。苹果根茎是安装在夹具机制的电动刀切断的。苹果被抓住时,电源通过直流电使得爪刀旋转,切断效应器感应到的目标。2.2 传感器非结构性和不确定的操作特性，个体差异和随机的操作对象的不同,使得苹果采摘机器人应该足够应对复杂的环境。在水果夹紧过程中,水果的生物学特性,包括果皮的薄和脆弱需要效应器的高度掌控。它要求传感器来控制高精度的把握力。此外,手臂的旋转,目标的位置和准确捕获还需要经过传感器来检测和定位。此外,为了避免损坏设备,导致受伤,未能确定水果、避免手臂的碰撞也需要传感器有效的感知操作环境。2.2.1 效应器上的传感器传感器的上的效应器,包括摄像头传感器、位置传感器、碰撞传感器和压力传感器。如图4所示。视觉传感器,它使用高分辨率的电荷耦合装置(CCD)摄像机，采集系统通过串行总线(USB)接口的视频窗口捕获技术形成图像, 在完成图像采集、水果搜索和认可扮演一个重要角色。获得广泛应用。视觉传感器的位置是在一个眼手并用的模式。在图4中可以看出的两对红外双光电位置传感器光电电池。此外, 传感器的开关位置通常是用来限制安装在手臂上的电切刀。手臂开始减速时,效应器通过视觉传感器上传来的采摘对象的图像。手臂停了下来,钳子夹水果当蓄电池的两双都是模糊的。在这一点上,压力和碰撞传感器采用力敏感电阻。当压力爪感到一定的压力传感器,电动切割器旋转和切断花梗。开关位置传感器便会操作电切刀停止工作。碰撞传感器用于采摘过程中躲避障碍物。模拟信号来自力敏感电阻和红外线光电管，在工业计算机与数据采集模块通常是不相容的。因此,他们之间需要调制传输之前数据采集模拟信号。图5显示了传感器信号调制电路。图4 末端传感器的布局 图5 传感器信号的调制电路2.2.2 传感器为避免操作的碰撞控制旋转关节的角度和位置用来控制关节的灵活度。霍尔传感器安装在腰的转动关节,主要负责小手臂关节的两端。在工作环境中,小手臂的运动空间大。其中位置传感器，压力传感器，图像传感器，碰撞传感器图，效应器的传感器。图5 为信号调制电路。2.3 视觉系统苹果采摘机器人视觉系统的关键成分是公认的苹果图像处理方法。它影响机器人的可靠性和直接决定的能力,快速、准确进行水果识别。然而,在早期的研究中,存在一些尚未解决的问题，低准确率和时间消耗等在一定程度上限制了苹果采摘机器人在自然环境中的实时和多任务处理能力。为了克服这些缺点,运用识别视觉系统组成的彩色CCD相机自动获取原始的苹果图像和一个工业计算机处理图像识别定位水果。因为富士苹果在中国是最受欢迎的,我们研究集中这种多样性。识别和定位过程如下。首先,由于自然环境的形象采集设备使用,原始的未经加工的苹果图像不可避免的包含噪声,影响其质量。一个向量中值滤波器应用于图像增强预处理。它不仅可以有效地去除噪声突显出苹果果实的前景,也能保持良好的图像边缘。其次,大多数的苹果采摘在自然图像条件下通常包括树枝和树叶让问题变得更加复杂。只通过传统的形象分割算法,很难达到预期的效果。基于颜色直方图色调的统计,强度饱和模型,图像分割算法用来开发双阈值和区域增长，从复杂的背景识别苹果果实。色度组件是适用于提取轻色调的苹果,这避免了不同的照明水平对图像的影响。这种算法简单,所需的处理时间简短。苹果提取通过不同的特征来确定空间位置,并提供手臂相应的运动参数。对于颜色特征提取,色度组件色调和饱和度,通常与颜色特征提取识别不同。然而,在我们的研究中,苹果果实、树枝和叶有特定形状,及其不同的形状是巨大的。因此,苹果的形状特性对于对象识别是非常重要
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