基于目標識別、定位與控制技術(shù)的采摘機器人

一、成果基本信息

二、成果簡(jiǎn)介

    采摘機器人作為一種典型的智能農業(yè)裝備，不僅集成了機器人、傳感和控制等先進(jìn)技術(shù)，而且需要適應復雜的農業(yè)場(chǎng)景，因此其開(kāi)發(fā)和研制具有很高的技術(shù)難度。目前制約采摘機器人性能提升的技術(shù)瓶頸主要集中在目標識別、定位與控制等難題。本項目以刺梨、西紅柿、櫻桃采摘機器人為研究對象，圍繞刺梨、西紅柿、櫻桃采摘機器人的目標識別、定位與控制技術(shù)展開(kāi)研究，涉及刺梨、西紅柿、櫻桃采摘機器人的軟硬件系統設計、圖像處理、機器學(xué)習以及視覺(jué)伺服等方面的理論研究、技術(shù)實(shí)現和試驗驗證，本項目取得的成果包括：

（1）設計和開(kāi)發(fā)了采摘機器人軟硬件系統。設計了采摘機器人雙機械臂結構、剪切式和氣吸式兩種末端執行器以及采摘機器人移動(dòng)底盤(pán)。針對采摘機器人各子系統對控制性能的需求不同，研發(fā)了基于EtherCAT總線(xiàn)的采摘機器人驅動(dòng)控制系統和基于A(yíng)rduino的控制系統。采摘機器人的軟件系統采用基于ROS的邏輯分層、功能模塊化設計方案，編寫(xiě)了面向硬件的驅動(dòng)層程序和面向功能的應用層程序。

（2）研究了一種基于特征圖像融合的圖像分割方法。通過(guò)提取L*a*b*和YIQ顏色空間模型下的a*-component特征圖像和I-component特征圖像，采用小波融合方法，對a*-component特征圖像和I-component特征圖像進(jìn)行像素級融合。

（3）研究了一種基于級聯(lián)分類(lèi)器的目標識別算法。通過(guò)離線(xiàn)訓練分別得到適用于目標識別的AdaBoost分類(lèi)器和基于平均像素值的顏色分類(lèi)器，采用級聯(lián)的方式將兩個(gè)分類(lèi)器組合，用于采摘機器人的在線(xiàn)目標識別。

（4）研究了一種基于雙目定位的采摘機器人控制方法。利用雙目視覺(jué)獲取采摘機器人作業(yè)場(chǎng)景的點(diǎn)云信息，構建起采摘機器人現場(chǎng)作業(yè)的三維虛擬環(huán)境，然后在虛擬環(huán)境中對目標果實(shí)進(jìn)行空間定位，根據定位結果進(jìn)行機械臂運動(dòng)軌跡規劃獲取機械臂各關(guān)節的運動(dòng)參量，最后控制機器人完成采摘作業(yè)。

（5）研究了一種基于視覺(jué)伺服的西紅柿采摘機器人微操控制方法。使用眼在手上構型方式，構建起采摘機器人視覺(jué)伺服控制系統，然后建立采摘機器人的眼手關(guān)系模型，

三、成果轉化預期：

社會(huì )效益：

  (1) 急速增長(cháng)的農產(chǎn)品需求與農業(yè)勞動(dòng)力的巨量缺口之間存在難以調和的矛盾，機器人代替人工從事農業(yè)生產(chǎn)是未

來(lái)農業(yè)的必由之路，而農業(yè)又恰恰是所有行業(yè)中應用機器人技術(shù)最晚的行業(yè)，因此有必要大力發(fā)展農業(yè)機器人技術(shù)；

  (2) 當前社會(huì )對食品安全問(wèn)題非常關(guān)注，有效保障農產(chǎn)品的質(zhì)量和安全是農業(yè)機器人技術(shù)的優(yōu)勢之一；

特別聲明

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項目聯(lián)系人 ：趙經(jīng)理  

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