基于精准农业、智能化、多类水果、多季节作业、低损采摘的需求和发展趋式,项目提出多类水果采摘机器人夹割变切模型及其行为控制研究。首先,用智能设计的方法对多种类水果采摘机器人的夹割系统优化,在构建对水果感知和损伤临界数学模型的基础上,构建适形夹持、旋变切割及其非线性运动刀具变切数学模型,变切点包络线与果枝截面的函数关系、少机构实现复杂轨迹的数学模型,为运动件创新构型及其物理行为建立理论和仿真模型;进一步探索机器人采摘行为控制机理,研究机器人对获取生物信息的理解和判断及其视觉感知行为,对非线性和不确定性信息的实时快速选择,研究夹持感知行为、多感知行为间的关系、扰动对行为控制的影响与补偿、行为控制的层次关系,通过行为控制实现快速低损采摘。通过研究,为夹割系统优化和行为控制奠定基础理论。最后,以两类典型水果为例,用自有多类果型采摘机器人专利验证其有效性,硬件的原始创新,将填补国内外在该领域中的空白。
Muti-fruits picking manipulator;Conformal clamping;Cutting model;Multi-sense;Behavioral control
项目创新研发了一种具有一定通用性的采摘机器人末端执行器及其视觉行为控制模块,实现其对多种类水果采摘的功能,机构具有轻量化和简单的特点。首先,通过构建新型夹持、旋变切割刀具的数学模型,实现轻量化夹割机构创新,使之能采摘多类水果。第二,研究了机器人对水果生物信息理解与感知行为,用双目视觉对荔枝、柑橘、葡萄等水果的不确定性信息进行提取。研究了探索性分析方法、智能演化、人工蜂群模糊聚类等各种算法对荔枝、柑橘、葡萄进行识别与定位,通过图像分析与几何约束相结合求解水果采摘点等空间信息。第三,研究了扰动环境下水果目标的夹持感知行为、多感知行为间的关系、行为控制的层次关系、扰动对行为控制的影响与误差补偿,探索了容错设计理论。用扰动试验平台对视觉定位进行试验,通过行为控制实现快速低损采摘。再用自主研制的多类水果采摘机器人实验样机对荔枝、柑桔和黄瓜三种形状特征与属性不同的果实进行了快速低损采摘试验,验证了新型末端执行器及其机器人行为控制算法的有效性。成果为多类水果采摘机器人提供了新的理论方法和途径。