一种高精度自主导航定位的葡萄采摘机器人设计

采摘设备产品设计方案采摘设备产品设计方案一、项目背景与市场分析随着农业产业化和农业机械化程度的提高，农业采摘设备的需求不断增加。

传统的采摘方式效率较低，成本较高，而且劳动强度大。

因此，设计一款高效、智能的农业采摘设备成为解决这一问题的关键。

二、产品概述本产品是一款基于机器人技术的农业采摘设备，旨在提高农业采摘的效率和质量，并减轻劳动强度。

本产品采用自主定位、自主识别和自主操作的技术，可以根据农作物的不同特点进行智能化采摘，适用于果蔬等农作物。

三、产品特点及优势1. 自主定位与导航：通过激光雷达和传感器，实现对农田环境的感知和自主定位，避免碰撞风险，提高采摘效率。

2. 自动识别与筛选：通过视觉识别技术，能够准确识别目标果蔬的成熟程度，并自动进行筛选，提高采摘品质。

3. 多种采摘方式：根据不同果蔬的特点，设计多种采摘方式，可根据需求进行选择，确保采摘效果。

4. 智能控制系统：采用先进的控制系统，可以进行智能化的操作和调整，根据工作环境和作物生长状态进行自动化控制，提高采摘效率和质量。

5. 人机交互界面：采用人机交互界面，操作简便明了，易于掌握，可根据用户的需要进行参数设置和监控。

四、设计方案1. 结构设计：采用轮式移动结构，可以灵活适应不同的农田环境，并通过可调节的机构实现多种采摘方式。

2. 采摘装置设计：通过机械臂和夹取装置，实现对果蔬的采摘和收集。

3. 视觉识别系统设计：结合计算机视觉技术，实现对果蔬大小、颜色和成熟度等参数的识别和判断。

4. 控制系统设计：采用嵌入式控制系统，结合传感器和执行器，实现对机器人的控制和协调。

5. 人机交互界面设计：通过触摸屏和按键控制，实现对机器人运行状态的监控和参数设置。

五、市场分析与前景目前农业采摘设备市场需求不断增加，而且国家对农业机械化的支持力度不断加大，提供了良好的发展机遇。

本产品具有高效、智能的特点，能够满足农业采摘设备的需求，具有较好的市场竞争力和发展前景。

《智能移动式水果采摘机器人系统的研究》篇一一、引言随着现代农业的不断发展，智能化农业机械技术已经成为了研究热点之一。

作为现代农业生产中的重要环节，水果采摘一直依赖大量人工完成，这既耗费了大量的人力资源，又容易因天气、时间等因素影响采摘效率。

因此，开发一种高效、智能的移动式水果采摘机器人系统，成为了现代农业技术发展的迫切需求。

本文旨在研究智能移动式水果采摘机器人系统的设计原理、实现方法以及应用前景。

二、系统设计原理智能移动式水果采摘机器人系统主要由移动平台、视觉识别系统、机械臂和控制系统等部分组成。

其中，移动平台负责在果园中自主导航和移动，视觉识别系统用于识别和定位水果，机械臂则负责完成采摘动作，控制系统则负责整个系统的协调和控制。

（一）移动平台移动平台是整个系统的核心，其自主导航和移动能力是系统运行的基础。

移动平台采用轮式驱动方式，能够在复杂地形上自主行驶。

同时，移动平台配备了GPS定位系统和传感器，能够实现精确的定位和避障功能。

（二）视觉识别系统视觉识别系统是智能移动式水果采摘机器人系统的关键部分，其性能直接影响到采摘效率和准确度。

视觉识别系统采用机器视觉技术，通过图像处理和计算机视觉算法，实现对水果的自动识别和定位。

该系统能够快速准确地识别出不同种类、不同位置的水果，为机械臂的采摘动作提供准确的定位信息。

（三）机械臂机械臂是完成采摘动作的关键部分。

根据水果的特性和生长环境，机械臂采用柔性材料制成，能够适应不同形状和大小的水果。

同时，机械臂配备了力传感器和运动控制器，能够实现对水果的精准采摘和放置。

（四）控制系统控制系统是整个系统的“大脑”，负责协调和控制各个部分的运行。

控制系统采用先进的计算机技术和控制算法，能够实现自主控制、远程控制和手动控制等多种控制方式。

同时，控制系统还能够实时监测系统的运行状态和性能参数，为系统的维护和管理提供支持。

三、实现方法智能移动式水果采摘机器人系统的实现需要综合运用机械设计、电子技术、计算机技术等多个学科的知识和技术。

农业果树采摘机器人功能实现及试验研究随着科技的不断发展，人工智能和机器人技术的应用已经渗透到各个领域。

在农业领域，果树采摘一直是一项繁重而耗时的任务，因此研发一种能够自动采摘果实的机器人成为了人们的需求。

本文将介绍农业果树采摘机器人的功能实现及试验研究。

农业果树采摘机器人的功能实现主要包括以下几个方面：1. 视觉识别：机器人需要具备识别果实的能力，可以通过摄像头和图像识别技术来实现对果实的识别和定位。

2. 机械臂操作：机器人需要配备灵活的机械臂，能够准确地定位和采摘果实，同时能够适应不同形状和大小的果实。

3. 自动导航：机器人需要具备自动导航的能力，能够在果园中自主行走，并找到需要采摘的果树。

4. 数据记录和分析：机器人需要记录采摘的果实数量和质量数据，可以通过传感器和数据处理技术来实现数据的记录和分析。

以上功能的实现需要依赖于人工智能技术和机器人控制技术的发展，是一项综合性较强的工程问题。

在实际研发过程中，需要充分考虑果实的特点和果树采摘的实际操作场景，确保机器人能够在不同的环境下稳定运行和准确采摘果实。

针对农业果树采摘机器人的功能实现，一些研究机构和企业已经进行了试验研究。

他们通过对机器人的设计和优化，以及对果树采摘过程的分析和实验验证，取得了一些初步的成果。

以下是一些典型的试验研究案例：1. 中国农业大学团队在柑橘采摘机器人方面的研究中，通过对柑橘的特征和果实生长规律进行深入研究，结合视觉识别和机械臂操作技术，实现了柑橘的自动采摘。

他们利用机器学习算法对柑橘的外观特征进行识别，再通过机械臂精准地采摘果实，取得了较好的效果。

2. 日本岩手大学的研究团队开发了一种适用于苹果采摘的机器人。

他们利用高精度的摄像头和三维感知技术，能够在苹果树上准确识别并定位果实，然后通过先进的机械臂技术进行采摘。

他们进行了大量的实地测试，并取得了令人满意的结果。

3. 美国加州大学伯克利分校的研究团队开发了一种可机器人在葡萄园中自主行走并采摘葡萄的系统。

多臂采摘机器人的初步设计——采摘手的设计1.绪论1.1研究内容及意义果蔬采摘是农业生产链中最耗时耗力的一个环节,其成本高、季节性强、需要大量劳动力高强度的工作。

但是由于工业生产的迅速发展分流了大量农业劳动力以及人口老龄化加剧等原因,使得能够从事农业生产的劳动力越来越少,单靠人工劳作已经不能满足现有的需要。

随着计算机图像处理技术和各种智能控制理论的发展,使采用机器人采摘果蔬成为可能。

果蔬采摘机器人是一类针对水果和蔬菜, 可以通过编程来完成采摘等相关作业任务的具有感知能力的自动化机械收获系统, 是集机械、电子、信息、智能技术、计算机科学、农业和生物等学科于一体的交叉边缘性科学, 需要涉及机械结构、视觉图像处理、机器人运动学动力学、传感器技术、控制技术以及计算信息处理等多方面学科领域知识。

采摘机器人将在解决劳动力不足、降低工人劳动强度、提高工人劳动舒适性、减轻农业化肥和农药对人体的危害、提高采摘果蔬的质量、降低采摘成本、提高劳动生产率、保证果蔬的适时采收、提高产品的国际竞争力等方面具有很大潜力。

国际上, 一些以日本和美国为代表的发达国家,已经从20世纪80年代开始研究采摘机器人,并取得了一些成果。

而我国在该领域中的研究还处于起步阶段,因此我们必须加快对采摘机器人的研究脚步以早日赶超国际水平,使其为我国农业的生产和发展做出重大贡献。

全套图纸，加1538937061.2研究现状果蔬采摘机器人的研究开始于20 世纪60 年代的美国( 1968 年)，采用的收获方式主要是机械震摇式和气动震摇式。

其缺点是果实易损、效率不高，特别是无法进行选择性的收获，在采摘柔软、新鲜的果蔬方面还存在很大的局限性。

但在此后，随着电子技术和计算机技术的发展，特别是工业机器人技术、计算机图像处理技术和人工智能技术的日益成熟，采摘机器人的研究和开发技术得到了快速的发展。

1.2.1国外研究现状在日本、美国等发达国家，农业人口较少。

随着农业生产向规模化、多样化、精确化的方向迈进，劳动力不足的现象越来越明显。

智能移动水果采摘机器人的设计智能移动水果采摘机器人的设计随着社会的不断发展，农业也迎来了新的发展机遇。

传统的种植方式已经无法满足市场需求，需要采取更加智能化的方式来提高农业生产效率。

本文就介绍一种智能移动水果采摘机器人的设计方案，为农业生产带来更多的效益。

一、设计要求智能移动水果采摘机器人是一种基于自主驾驶的机器人系统，它需要完成以下任务：1. 实现自主驾驶功能，能够自动识别种植区域，自主完成采摘任务。

2. 机器人需要具备高精度的传感器，能够检测到果实的位置、成熟度和大小等信息。

3. 机器人需要有足够的机动性，能够适应不同果树的树形结构和果实分布情况。

4. 机器人需要安装视频监控和通讯设备，以便于监控和控制机器人的运行。

二、设计原理智能移动水果采摘机器人的设计基于自主驾驶技术和机器视觉技术。

机器人安装有GPS定位系统和激光雷达传感器，能够自动识别种植区域，通过机器视觉技术检测果实的位置、成熟度和大小等信息，确定采摘点的位置和方式。

机器人采用电动驱动方式，可以通过遥控器、智能手机和电脑等方式实现对机器人的集中控制和监控。

机器人的运动方向和采摘作业的时间都可以通过程序来控制，确保机器人能够高效而准确地完成采摘任务。

三、技术特点智能移动水果采摘机器人的设计具有以下几个方面的技术特点：1. 自主驾驶智能移动水果采摘机器人是基于自主驾驶技术的机器人系统，能够自动识别种植区域，自主完成采摘任务。

采用先进的GPS定位系统和激光雷达传感器，能够实现精准的定位和导航，避免机器人对树枝和果实造成伤害。

2. 机器视觉智能移动水果采摘机器人的另一个特点是机器视觉技术。

机器人安装有高精度的传感器，能够检测到果实的位置、成熟度和大小等信息，确定采摘点的位置和方式。

这大大提高了采摘的效率和准确性。

3. 机动性智能移动水果采摘机器人还具有足够的机动性。

机器人可以自由行走在果树之间，自动适应不同果树的树形结构和果实分布情况。

同时根据机器人监测到的果实信息，可以采取不同的采摘方式，满足不同果实的采摘需求。

农业机器人中的自主导航技术教程随着科技的不断进步，农业机器人正逐渐成为现代化农业的重要组成部分。

农业机器人的自主导航技术是实现其高效、精确操作的关键。

本文将介绍农业机器人中的自主导航技术的基本原理和实现方法，帮助读者了解该领域的最新进展。

1. 自主导航技术的基本原理自主导航技术是指农业机器人能够在没有人工干预下，准确地感知环境、识别作物和障碍物，并自主规划路径以完成任务。

自主导航技术的基本原理包括环境感知、位置估计和路径规划。

环境感知是指农业机器人通过传感器感知周围环境的信息。

常用的传感器包括摄像头、激光雷达、超声波传感器等。

摄像头可用于识别作物的状态和成熟度，激光雷达可用于建立地图和检测障碍物，超声波传感器可用于测量距离和避开障碍物。

位置估计是指通过传感器的数据融合，确定农业机器人在空间中的位置和姿态。

常用的位置估计算法包括扩展卡尔曼滤波（EKF）和粒子滤波（PF）等。

这些算法基于机器人的运动模型和传感器的测量数据，实现对位置的实时估计。

路径规划是指根据目标位置和环境信息，确定农业机器人的运动路径。

路径规划算法根据机器人的动力学约束、环境地图和目标位置，计算出最优的路径。

常用的路径规划算法包括A*算法、D*算法和Dijkstra算法等。

2. 农业机器人的自主导航技术实现方法农业机器人的自主导航技术实现方法多种多样，下面将介绍几种比较常用的方法。

（1）视觉导航技术：视觉导航技术是指利用计算机视觉技术对图像进行处理和分析，实现农业机器人的自主导航。

通过分析图像中的作物和障碍物信息，农业机器人可以进行路径规划和避开障碍物。

视觉导航技术的优点是成本低、易于实现，但对环境光线和作物生长状态较为敏感。

（2）激光雷达导航技术：激光雷达导航技术是指利用激光雷达进行环境感知和路径规划，实现农业机器人的自主导航。

激光雷达可以提供高精度的地图数据和障碍物检测信息，使农业机器人能够准确地感知环境和规划路径。

激光雷达导航技术的优点是精度高、适用性广，但成本较高。

基于视觉的采摘机器人采摘定位与导航方法随着农业科技的发展，采摘机器人已逐渐走入农田，为农民朋友们提供高效的农作业解决方案。

其中，基于视觉的采摘机器人被广泛认可为一种较为有效的采摘技术。

本文将介绍基于视觉的采摘机器人的采摘定位与导航方法，带您了解这一先进技术的原理与应用。

一、视觉感知技术在采摘机器人中的应用随着计算机视觉技术的飞速发展，视觉感知技术在采摘机器人中得到了广泛的应用。

采摘机器人通过视觉传感器获取作物的外形、颜色、纹理等特征信息，并通过图像处理与分析算法进行处理。

基于视觉感知技术，机器人能够准确地辨别和定位目标作物，为后续的采摘操作提供基础。

二、基于视觉的采摘机器人的采摘定位方法1. 特征提取与识别基于视觉的采摘机器人首先需要对目标作物进行特征提取与识别。

通过图像处理与分析算法，从目标作物的图像中提取出与种类、体积、成熟度等因素相关的特征信息。

这些特征信息可以是形状、颜色、纹理等，通过模式识别算法与数据库匹配，实现对目标作物的准确识别。

2. 目标位置定位定位是采摘机器人的核心任务之一。

基于视觉的采摘机器人通过分析目标作物的图像，结合机载传感器的数据，通过三维重建算法确定目标位置的具体坐标。

同时，机器人还可以通过计算机视觉技术实现目标位置的实时跟踪，保持对目标的准确定位。

三、基于视觉的采摘机器人的导航方法1. 地图构建与更新基于视觉的采摘机器人可以通过视觉传感器获得周围环境的图像信息，通过图像处理与分析算法进行处理，并实现地图的构建与更新。

机器人可以基于地图信息规划最优路径，实现自主导航，避免障碍物和不可通行区域。

2. 导航控制基于视觉的采摘机器人的导航控制主要包括路径规划、避障和自主定位等。

通过图像处理与分析方法，机器人可以实现对周围环境的感知，并根据环境信息进行路径规划和避障决策。

此外，机器人还可以通过视觉定位方法实现自主定位，保证采摘操作的准确性和效率。

四、基于视觉的采摘机器人的应用前景基于视觉的采摘机器人在农业生产中具有广阔的应用前景。

一种水果采摘机器人末端执行器一种水果采摘机器人的末端执行器随着科技的不断进步，机器人技术正在越来越广泛地应用于各种领域。

其中，水果采摘领域也不例外。

水果采摘机器人的末端执行器是实现采摘水果的关键部分，它能够通过精确的操作，快速、高效地完成水果采摘任务。

一、末端执行器的设计水果采摘机器人的末端执行器一般采用机械手或机器人手臂的设计。

它通常由多个关节组成，具有高度的灵活性和操作性。

末端执行器可以通过感应器来感知水果的位置和形状，并通过复杂的算法来确定最佳的采摘路径。

二、末端执行器的操作流程1、感应水果：末端执行器使用感应器来探测水果的位置和形状。

这些感应器可以是光学相机、红外相机或深度相机等。

通过对采集到的图像进行处理和分析，可以确定水果的精确位置和大小。

2、路径规划：一旦确定了水果的位置，末端执行器将通过复杂的算法计算出最佳的采摘路径。

这些算法通常考虑多种因素，如机械手的灵活性、水果的位置和形状等。

3、采摘水果：在规划好路径后，末端执行器将开始执行采摘操作。

它可以使用夹持器或剪刀等工具来抓住或切断水果的茎干。

在采摘过程中，末端执行器需要保证水果不受损伤，同时也要保证机械手的操作安全。

4、放置水果：一旦采摘完成，末端执行器将把水果放置到指定的位置。

这个位置可以是篮子、箱子或其他容器。

放置过程中，末端执行器需要保证水果的稳定性和整齐性，以便后续的处理和运输。

三、末端执行器的优势1、高效性：末端执行器可以快速、准确地完成采摘任务，大大提高了采摘效率。

2、准确性：通过感应器和算法的配合，末端执行器可以精确地定位水果的位置和形状，从而保证采摘的准确性。

水果采摘机器人末端执行器的研究进展随着现代农业技术的不断发展，自动化和机器人技术在农业生产中的应用越来越广泛。

其中，水果采摘机器人在提高生产效率、降低劳动成本、提升水果质量等方面具有明显优势。

然而，采摘水果的精度和效率在很大程度上取决于机器人末端执行器的设计和功能。

《采摘机器人末端执行器设计与抓取特性研究》一、引言随着科技的进步和农业现代化的推进，采摘机器人成为了提高农业生产效率和减少人工成本的重要工具。

而末端执行器作为采摘机器人的核心部分，其设计和抓取特性直接影响着机器人的工作效率和准确性。

因此，对采摘机器人末端执行器设计与抓取特性的研究具有重要的现实意义。

二、采摘机器人末端执行器设计1. 设计要求与目标采摘机器人末端执行器设计需满足以下要求：适应不同形状和大小的果实，确保抓取的稳定性和准确性，同时要保证轻便、耐用和低能耗。

设计目标是通过精确的机械结构和智能控制系统，实现自动化、高效化的果实采摘。

2. 结构设计末端执行器主要由夹持机构、驱动机构和控制机构三部分组成。

夹持机构负责与果实接触并实现夹持动作，驱动机构提供夹持动作的动力，控制机构则负责整个执行器的控制与协调。

其中，夹持机构的设计是关键，需根据果实的形状和大小进行定制化设计。

3. 材料选择执行器的材料选择需考虑其强度、耐磨性、耐腐蚀性以及轻量化等因素。

常用的材料包括高强度合金、工程塑料等。

此外，为保证执行器的耐用性，还需对关键部件进行表面处理，如喷涂防腐漆等。

三、抓取特性研究1. 抓取稳定性研究抓取稳定性是评价末端执行器性能的重要指标。

通过优化夹持机构的结构和材料，以及合理设置夹持力的大小和方向，可提高抓取的稳定性。

此外，还可通过引入视觉系统和力觉传感器，实现精确的定位和力控制，进一步提高抓取的稳定性。

2. 抓取速度与效率研究为提高采摘机器人的工作效率，需对末端执行器的抓取速度与效率进行研究。

通过优化驱动机构的传动方式和控制策略，可实现更快的夹持动作和更高的工作效率。

同时，结合智能控制算法，可实现多任务并行处理和优化调度，进一步提高机器人的工作效率。

四、实验与分析为验证设计的合理性和抓取特性的有效性，我们进行了大量的实验和分析。

实验结果表明，优化后的末端执行器能够适应不同形状和大小的果实，具有较高的抓取稳定性和工作效率。

葡萄采摘４－ＤＯＦ机械臂设计与虚拟样机仿真杜金财ꎬ尹建军ꎬ贺㊀坤ꎬ余成超(江苏大学现代农业装备与技术教育部重点实验室ꎬ江苏镇江㊀２１２０１３)摘㊀要:为实现篱架式栽培的食用葡萄自动化采摘ꎬ设计了一种关节型四自由度(４－ＤＯＦ)机械臂ꎬ并利用Ｄ－Ｈ参数法建立机械臂的连杆坐标系ꎮ通过ＭａｔＬａｂ里的ＲｏｂｏｔｉｃｓＴｏｏｌｂｏｘ建立机械臂的数学模型ꎬ对机械臂的正㊁逆运动学进行仿真ꎬ对末端执行器走直线轨迹进行了轨迹规划ꎮ利用ＡＤＡＭＳ建立机械臂的虚拟样机ꎬ将轨迹规划仿真数据作为驱动ꎬ进行动力学仿真ꎬ获得夹持２ｋｇ葡萄时腰关节㊁肩关节㊁肘关节及腕关节所需驱动力矩分别为９５㊁５２㊁４８㊁１２Ｎ ｍꎬ从而为采摘机械臂的物理样机制造与采摘试验提供了技术依据ꎮ关键词:葡萄采摘ꎻ４－ＤＯＦ机械臂ꎻ轨迹规划ꎻ虚拟样机ꎻ动力学仿真中图分类号:Ｓ２２５ꎻＴＰ２４２㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀文献标识码:Ａ文章编号:１００３－１８８Ｘ(２０１９)０８－００５８－０７０㊀引言水果产业已经跃居农作物排行榜的第３位[１]ꎬ葡萄作为水果产业的一种得到大家的广泛喜爱ꎮ但是ꎬ葡萄采摘的季节性强㊁劳动强度大㊁成本高ꎬ成为了农业生产链中最费时费力的环节ꎻ再加上人口老龄化问题及农村劳动力流失等问题ꎬ使得从事农业生产的劳动力越来越少ꎮ因此ꎬ自动化采摘作业已经成为设施农业生产发展中的迫切需要[２－４]ꎮ国内外对于水果采摘机器人的设计已投入大量科研力量ꎮ早期日本近藤(ＫＯＮＴＯ)[５]等研制的番茄采摘机器人ꎬ采用了７自由度机械臂ꎬ成功率为７０％左右ꎬ采摘速度大约是１５ｓ/个ꎮ但该机械手无法避开叶茎障碍物ꎬ被叶茎遮挡的成熟番茄未被采摘ꎬ需要在结构和避障等方面加以改进ꎮ荷兰ＩＭＡＧ研究所[６]开发了一种７自由度关节型机械臂ꎬ可实现收获与摘叶同时进行ꎬ采摘速度为４５ｓ/根ꎬ采摘成功率为８０％ꎮ我国开展水果采摘机器人的研究时间较晚ꎬ但目前科研力度的投入及成果已步入世界前列ꎮ桂林电子科技大学伍锡如㊁黄国明[７]等进行了新型苹果采摘机器人的设计与试验ꎬ采摘成功率为９１.３１％ꎬ平均采摘周期约为２９ｓꎮ中国农业大学李伟[８]等开发的４自由度关节型机械臂平均采摘周期为２８ｓꎬ采摘成功收稿日期:２０１８－０３－３０基金项目:国家自然科学基金项目(５１４７５２１２)作者简介:杜金财(１９９３－)ꎬ男ꎬ山东滕州人ꎬ硕士研究生ꎬ(Ｅ－ｍａｉｌ)５７５９２３８２６＠ｑｑ.ｃｏｍꎮ通讯作者:尹建军(１９７３－)ꎬ男ꎬ山西大同人ꎬ研究员ꎬ硕士生导师ꎬ(Ｅ－ｍａｉｌ)ｙｉｎｊｉａｎｊｕｎ＠ｕｊｓ.ｅｄｕ.ｃｎꎮ率为８６％ꎻ但视觉识别中阴影㊁遮挡㊁亮斑影响较大ꎬ末端执行器对较粗果梗无法剪断或容易造成果实的掉落ꎮ对于棚架栽培草莓的采摘ꎬ国家农业智能装备工程中心的冯青春[９]等研发了一种６自由度的关节式机械臂与双目视觉系统ꎬ平均采摘周期为２２.３ｓꎬ成功采摘周期为３１.３ｓꎮ郭素娜㊁张丽㊁刘志刚[１０]等基于自主导航设计了一种６自由度葡萄采摘机器人ꎬ采用ＣＡＮ(ＣｏｎｔｒｏｌｌｅｒＡｒｅａＮｅｔｗｏｒｋ)总线对运动进行控制ꎬ对葡萄树的准确识别率达到９５％以上ꎬ对成熟葡萄的识别率达到９８％以上ꎮ尽管对于采摘机器人的研究取得了重大的进步ꎬ但同时也存在着结构与控制复杂㊁制造成本高及采摘周期长等问题ꎮ针对上述问题ꎬ笔者进行了葡萄采摘机器人机械臂各部分的结构设计ꎬ通过ＳｏｌｉｄＷｏｒｋｓ软件建立了葡萄采摘机器人机械臂的三维整体构造模型ꎬ利用Ｍａｔ￣ｌａｂ与ＡＤＡＭＳ进行运动学与动力学仿真ꎬ根据仿真内容进行基于时间的运动及动力分析ꎬ为葡萄采摘机器人机械臂的电机选型㊁调试和实际操作提供了依据ꎮ１㊀葡萄采摘机械臂的结构设计１.１㊀构型与自由度的选择以篱架整枝的食用葡萄为采摘对象ꎬ葡萄植株成行种植ꎬ一般位于距地面高１~１.８ｍ之间ꎬ行距４~６ｍꎻ植株行之间的垄道即为作业道ꎬ葡萄距ＡＧＶ(Ａｕ￣ｔｏｍａｔｅｄＧｕｉｄｅｄＶｅｈｉｃｌｅ)小车位置为０.４~０.５ｍ之间ꎮ由于小车可以实现前后移动ꎬ规定机械臂可采摘纵向深度为０.４ｍꎬ则机械臂需要达到的工作空间为(０.５ˑ０.４ˑ０.８)ｍ３ꎮ机械臂的作用是为了通过编程使末端执行器运２０１９年８月㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀农机化研究㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第８期动到指定位置完成采摘[１１]ꎮ基于结构简单㊁易于控制的要求ꎬ葡萄采摘机械臂采用４ＤＯＦ(ＤｅｇｒｅｅｏｆＦｒｅｅ￣ｄｏｍ)关节型ꎮ基于中空走线要求㊁结构的稳定性及制造成本的高低ꎬ采用双连杆薄壁结构ꎬ一侧驱动ꎬ另一侧走线ꎬ并对每个关节进行穿线孔设计ꎮ图１为本文设计的具有４自由度的关节型机械臂结构图ꎮ该机械臂主要由腰关节㊁肩关节㊁肘关节和腕关节４部分组成ꎬ其工作原理设计为:腰关节通过底板与ＡＧＶ小车相连ꎬ腕关节通过连接卡盘与末端执行器连接ꎬ当ＡＧＶ小车接收到采摘命令运动到目标位置时ꎬ机械臂按规划好的路径通过腰关节㊁肩关节及肘关节的旋转将末端执行器输送到指定位置ꎬ然后通过腕关节的旋转调整末端执行器的姿态ꎬ完成采摘要求ꎬ最后回到初始位置ꎮ１.腰关节㊀２.肩关节㊀３.肘关节㊀４.腕关节图１㊀４自由度关节型机械臂结构Ｆｉｇ.１㊀Ｔｈｅｓｔｒｕｃｔｕｒｅｏｆ４ｄｅｇｒｅｅｓｏｆｆｒｅｅｄｏｍａｒｔｉｃｕｌａｔｅｄａｒｍ１.２㊀基于中空走线要求的关节结构设计以腰关节与肩关节的结构设计为例ꎬ图２为本文机械臂设计中腰关节与肩关节的结构图ꎮ其中心基座固定在底板上ꎬ与ＡＧＶ小车固连ꎻ腰关节电机通过腰关节小圆柱齿轮将动力传递到大圆柱齿轮ꎬ进而带动腰关节动力法兰盘以及Ｕ型架的旋转ꎬ实现腰关节的回转运动ꎮ肩关节主要包括动力模块和从动模块两部分:动力模块为电机通过驱动动力法兰盘进而带动主动臂运动ꎬ实现肩关节的仰俯ꎻ从动模块为法兰盘借助轴承与从动臂相连ꎬ从而使从动臂与主动臂实现同步运动ꎮ腰关节㊁肩关节㊁肘关节㊁腕关节均设有中心穿线孔ꎬ其电机电源线与数据线及末端执行器电机和传感器的电源线与数据线均从中心穿线孔穿过ꎬ接入到ＡＧＶ小车内部ꎮ１.腰关节电机㊀２.腰关节穿线孔㊀３.中心基座㊀４.底板５.腰关节大圆柱齿轮㊀６.腰关节动力法兰盘㊀７.Ｕ型架８.肩关节动力模块㊀９.肩关节轴㊀１０.肩关节电机１１.肩关节从动模块㊀１２.肩关节穿线孔㊀１３.腰关节小圆柱齿轮图２㊀腰关节与肩关节剖视图Ｆｉｇ.２㊀Ｓｅｃｔｉｏｎａｌｖｉｅｗｏｆｔｈｅｓｈｏｕｌｄｅｒａｎｄｗａｉｓｔｊｏｉｎｔ２㊀４－ＤＯＦ关节型采摘机械臂的运动学设计机械臂运动学研究的是各关节的变量与末端执行器在空间上的位置㊁姿态之间的关系ꎬ并为后期的机械臂轨迹规划提供良好的理论依据和研究方法[１２]ꎬ主要分为正运动学及逆运动学两大类问题ꎮ其中ꎬ正运动学是解决已知各连杆的几何关系及关节角矢量ꎬ求末端执行器相对于基坐标系的位置的姿态问题ꎻ逆运动学是解决已知末端执行器相对于基坐标系的位置和姿态ꎬ求满足运动到指定位置和姿态时各连杆的几何关系及关节角矢量[１３]ꎮ２.１㊀机械臂连杆坐标系本文中的４自由度关节型串联机械臂由腰关节㊁肩关节㊁肘关节及腕关节组成ꎬ且４个关节均为旋转关节ꎮ为了完成该机械臂数学模型的建立ꎬ利用Ｄ－Ｈ表示法[１４]来对机械臂的各关节添加参考坐标系ꎮ同时ꎬ为使运算简单ꎬ将第１关节坐标系与基坐标系重合ꎬ建立机械臂的连杆坐标系ꎬ如图３所示ꎮ其中ꎬ确定Ｚｉ轴的基本原则是Ｚｉ轴沿关节ｉ的轴向ꎻ确定原点Ｏｉ的基本原则是Ｏｉ在过Ｚｉ和Ｚｉ＋１轴的公垂线上ꎻ确定Ｘｉ轴的基本原则是Ｘｉ沿过Ｚｉ和Ｚｉ＋１轴的公垂线方向ꎬ由Ｚｉ指向Ｚｉ＋１ꎻ如果Ｚｉ和Ｚｉ＋１轴相交ꎬＸｉ轴垂直于Ｚｉ和Ｚｉ＋１轴所在的平面ꎮ连杆长度Ｌｉ定义为:沿Ｘｉ轴㊁从Ｚｉ移动到Ｚｉ＋１的距离ꎻ连杆转角αｉ定义为:沿Ｘｉ轴㊁从Ｚｉ旋转到Ｚｉ＋１的角度ꎻ关节偏距ｄｉ定义为:沿Ｚｉ轴由Ｘｉ移动到Ｘｉ＋１的距离ꎻ关节转角θｉ定义２０１９年８月㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀农机化研究㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第８期为:沿Ｚｉ轴由从Ｘｉ－１旋转到Ｘｉ的角度ꎮ图３㊀机械臂的连杆坐标系Ｆｉｇ.３㊀Ｃｏｎｎｅｃｔｉｎｇｒｏｄｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓｙｓｔｅｍｏｆｍｅｃｈａｎｉｃａｌａｒｍ２.２㊀采摘机械臂关节参数确定前面已经对全部连杆规定坐标系ꎬ按由两个旋转和两个平移顺序来建立相邻两连杆ｉ－１与ｉ之间的相对关系[１５]ꎮ这种关系可由表示连杆ｉ对连杆ｉ－１相对位置的４个齐次变换来描述ꎬ称作Ａｉ矩阵ꎮ此关系式为Ａｉ＝Ｒｏｔｚꎬθｉ()Ｔｒａｎｓ０ꎬ０ꎬｄｉ()Ｔｒａｎｓαｉꎬ０ꎬ０()Ｒｏｔｘꎬαｉ()(１)机械手的末端装置即为连杆４的坐标系ꎬ它与连杆ｉ－１坐标系的关系可由ｉ－１Ｔ４表示为ｉ－１Ｔ４＝ＡｉＡｉ＋１...Ａ４可得连杆变换通式为ｉ－１Ｔｉ＝ｃθｉ－ｓθｉ０ａｉ－１ｓθｉｃαｉ－１ｃθｉｃαｉ－１－ｓαｉ－１－ｄｉｓαｉ－１ｓθｉｓαｉ－１ｃθｉｓαｉ－１ｃαｉ－１ｄｉｃαｉ－１０００１éëêêêêêùûúúúúú(２)机械臂末端执行器的坐标系相对于基座标系的变换矩阵为０Ｔ４＝ｃ１ｃ２３ｃ４＋ｓ１ｓ２ｓ１ｃ４－ｃ１ｃ２３ｓ４－ｃ１ｓ２３Ｌ３ｃ１ｃ２３＋Ｌ２ｃ１ｃ２－ｄ２ｓ１ｓ１ｃ２３ｃ４－ｃ１ｓ４－ｓ１ｃ２３ｓ４－ｃ１ｃ４－ｓ１ｓ２３ｄ２ｃ１＋Ｌ３ｓ１ｃ２３＋Ｌ２ｓ１ｃ２－ｓ２３ｃ４ｓ２３ｓ４－ｃ２３ｄ１－Ｌ３ｓ２３－Ｌ２ｓ２０００１éëêêêêêùûúúúúú(３)㊀㊀其中ꎬｃ１＝ｃｏｓθ１ꎬｓ１＝ｓｉｎθ１ꎬｃ２３＝ｃｏｓ(θ２＋θ３)ꎬｓ２３＝ｓｉｎ(θ２＋θ３)ꎬ以此类推ꎮ２.３㊀机械臂关节参数的确定１)各关节转角范围的确定ꎮ腰关节的作用是为了使机械臂实现回转运动来达到采摘要求ꎬ理论上可取ʃ１８０ʎꎬ但实际装配中考虑到双目摄像头的存在ꎬ故取转角范围为ʃ１７０ʎꎻ腕关节是为了调整末端执行器的位姿ꎬ故其转角范围取ʃ１８０ʎꎻ由于葡萄采摘为高空作业ꎬ故肩关节转角范围取０ʎ~９０ʎꎻ因要保持末端执行器水平采摘要求ꎬ根据几何关系知肘关节转角范围为－９０ʎ~０ʎꎮ２)各连杆长度的确定ꎮ为了满足机械臂工作空间为(５００ˑ４００ˑ８００)ｍｍ３的采摘要求ꎬ结合机械臂的连杆坐标系以及转角范围可得不等式为ｄ１＋ａ２＋ａ３>８００ａ２＋ａ３>５００ａ２＋ａ３()ｃｏｓ４５ꎮ>４００ìîíïïïïüþýïïïï(４)实际装配时ꎬ腕关节长度ａ３和腰关节的高度ｄ１与安装尺寸要求有关ꎬ取ａ３＝３１０ｍｍꎬｄ１＝３７０ｍｍꎮ由式(４)可得:ａ２的取值范围为ａ２>２５５.６９ｍｍꎬ可取ａ２＝３００ｍｍꎬ通过工作空间进行验证是否满足采摘要求ꎮ２.４㊀采摘机械臂的工作空间验证对于求解机器人机械臂工作空间的方法主要有解析法㊁数值法及图解法ꎮ解析法是通过奇异曲面推导出工作空间界限曲面ꎬ是通过代数方法求解ꎬ但该方法十分繁琐且直观性不强ꎮ图解法是通过几何作图原理求出工作空间剖切面ꎬ这种方法虽然直观性强ꎬ但当机械臂自由度增加时分析就变得复杂了ꎮ数值法是以优化方法与极值理论为基础ꎬ按一定的规律选取尽可能多的关节变量组合ꎬ末端执行器参考点坐标值构成的边界曲面就为机械臂的工作空间[１６]ꎮ数值法主要包括迭代法㊁搜索法及蒙特卡洛法ꎮ采用的求解机械臂工作空间的方法为数值法里的蒙特卡洛法[１７]ꎬ是一种基于随机数的计算机模拟法ꎮ工作原理为:给它一个数学问题ꎬ首先构造一个概率过程ꎬ使其某些参数为所求问题的解ꎻ然后ꎬ根据生成的已知概率分布的随机变量计算所求参数的统计特征ꎻ最后ꎬ求得所求问题的解ꎬ通常求得的解为在规定误差范围内的近似解ꎮ利用数值算法ꎬ在ＭａｔＬａｂ中编写简单的程序进行工作空间的仿真ꎮＮ值越大ꎬ生成的机械臂的工作空间点越多ꎬ得到的工作空间越精确ꎬ工作空间边界越清晰ꎮ考虑到仿真速度的影响ꎬ选取样本ｎ＝１０００ꎬ得到机械臂的工作空间三维点云图及工作空间分别在ｘｏｙ㊁ｘｏｚ㊁ｙｏｚ平面上的投影图ꎬ如图４所示ꎮ２０１９年８月㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀农机化研究㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第８期图４㊀机械臂工作空间点云图Ｆｉｇ４㊀Ｒｏｂｏｔｉｃａｒｍｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄ由图４可知:机械臂的工作空间近似为一个椭球体ꎬ且因为工作范围的约束ꎬ该椭球体存在一个扇形的缺口ꎬ还有一个靠近ｚ轴的空心区域ꎮ此空心区域是由于机械尺寸的限制ꎬ对实际的采摘效果没有影响ꎮ该工作空间覆盖了机械臂所要求的(０.５ˑ０.４ˑ０.８)ｍ３的任务空间ꎬ获得的采摘机械臂Ｄ－Ｈ参数如表１所示ꎮ表１㊀四自由度机械臂Ｄ－Ｈ参数Ｔａｂｌｅ１㊀Ｆｏｕｒ－ｄｅｇｒｅｅ－ｏｆ－ｆｒｅｅｄｏｍｍａｎｉｐｕｌａｔｏｒＤ－Ｈｐａｒａｍｅｔｅｒ杆件ｉ杆长ａｉ－１/ｍｍ扭角αｉ－１/(ʎ)偏距ｄｉ/ｍｍ关节转角θｉ/(ʎ)１００ʎｄ１(３７０)θ１(ʃ１７０)２０ə－９０ʎ０θ２(０~９０)３ａ２(３００)０ʎ０θ３(－９０~０)４ａ３(３１０)－９０ʎ０θ４(ʃ１８０)３㊀采摘机械臂末端沿直线轨迹运动的路径规划３.１㊀采摘机械臂逆运动学建模对于机械臂的逆运动学求解ꎬ可以考虑依次将位姿矩阵的逆矩阵左乘机器人的运动学方程ꎬ使矩阵的左右两端只包含一个或两个待求关节角度变量ꎬ通过对应位置相等来求出各关节角度变量ꎮ用０Ｔ－１１左乘式(３)得０Ｔ－１１ ０Ｔ４＝１Ｔ４即㊀ｃ１ｓ１００－ｓ１ｃ１００００１－ｄ１０００１éëêêêêêùûúúúúúｎｘｏｘａｘｐｘｎｙｏｙａｙｐｙｎｚｏｚａｚｐｚ０００１éëêêêêêùûúúúúú＝１Ｔ４(５)展开得ｃ１ｎｘ＋ｎｙｓ１ｃ１ｏｘ＋ｏｙｓ１ａｘｃ１＋ａｙｓ１ｃ１ｐｘ＋ｐｙｓ１ｃ１ｎｙ＋ｎｘｓ１ｃ１ｏｙ－ｏｘｓ１ａｙｃ１＋ａｘｓ１ｃ１ｐｙ－ｐｘｓ１ｎｚｏｚａｚｐｚ－ｄ１０００１éëêêêêêùûúúúúú＝ｃ２３ｃ４－ｃ２３ｓ４－ｓ２３Ｌ２ｃ２＋Ｌ３ｃ２３－ｓ４ｃ４０ｄ２－ｓ２３ｃ４ｓ２３ｓ４－ｃ２３－Ｌ２－Ｌ３ｓ２３０００１éëêêêêêùûúúúúú为使表达清楚ꎬ记(ｉꎬｊ)Ｌ为等式左边矩阵的第ｉ行第ｊ列元素ꎬ(ｉꎬｊ)Ｒ为等式右边矩阵的第ｉ行第ｊ列元素ꎮ根据式(５)的(２ꎬ４)Ｌ＝(２ꎬ４)Ｒꎬ可得ｃ１ｐｙ－ｓ１ｐｘ＝ｄ２＝０(６)由式(６)可得θ１＝ａｒｃｔａｎ２(ｐｙꎬｐｘ)(７)同理ꎬ可求出２０１９年８月㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀农机化研究㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第８期θ２＝ʃａｒｃｃｏｓ(ｐｘ＋ｄ２ｓ１－Ｌ３ｃ１１－(ａｘｃ１)２Ｌ２ｃ１)由表１知ꎬθ２只能取正值ꎬ则θ２＝ａｒｃｃｏｓ(ｐｘ＋ｄ２ｓ１－Ｌ３ｃ１１－(ａｘｃ１)２Ｌ２ｃ１)(８)θ３＝－ａｒｃｃｏｓ(－ａｚ)－θ２(９)θ４＝ａｒｃｔａｎ２－ｏｚｎｚæèçöø÷(１０)其中ꎬ式(７)~式(１０)为机械臂运动学逆解表示ꎮ３.２㊀采摘机械臂逆运动学仿真借用ＲｏｂｏｔｉｃｓＴｏｏｌｂｏｘ中的ｉｋｉｎｅ()函数ꎬ可以对机械臂逆运动学进行求解ꎬ调用格式为Ｑｉ＝ｉｋｉｎｅ(ＲꎬＴꎬＱꎬＭ)ꎮ其中ꎬＲ为机械臂对象ꎬＴ为要求的反解变换矩阵ꎬＱ为初始点的关节向量ꎬＭ与机械臂自由度有关ꎮ由于本文机械臂自由度小于６ꎬ所以Ｍ＝[１１１１００]ꎮ为此ꎬ定义机械臂的初始位置Ａ的关节向量ｑ＝[００００]ꎬ要求的机械臂终点Ｂ的坐标变换为Ｔ＝０.９３４５０.０９８２０.３４２０５３３.８－０.３４０１－０.０３５８０.９３９７－１９４.３０.１０４５０－０.９９４５２５２.４０００１éëêêêêêùûúúúúú在ＭａｔＬａｂ中调用Ｑｉ＝ｉｋｉｎｅ(ＲꎬＴꎬＱꎬＭ)函数ꎬ得到要求的机械臂终点Ｂ的关节向量ｑｂ＝[－０.３４９１㊀０.５２３６㊀－０.６２８３㊀０]ꎮ然后ꎬ将终点Ｂ的齐次变换矩阵Ｔ的数值带入到运动学逆解中ꎬ求得关节向量相同ꎬ表明逆解求解正确ꎮ３.３㊀采摘机械臂末端的直线路径规划为提高采摘效率ꎬ基于路径最短进行如图５(ａ)所示的末端直线路径规划:①采用插补法选取初始点到终止点之间的４０个轨迹点ꎻ②为使关节运动平缓ꎬ设置腰关节㊁肩关节㊁肘关节的角速度如图５(ｂ)所示ꎬ角加速度如图５(ｃ)所示ꎻ③利用ＭａｔＬａｂ/ＲｏｂｏｔｉｃｓＴｏｏｌｂｏｘ中的ｊｔｒａｊ函数进行机械臂的空间直线轨迹规划ꎬ获得各关节角位移与轨迹点的关系ꎮｊｔｒａｊ函数调用格式为[ｑꎬｑｄꎬｑｄｄ]＝ｊｔｒａｊ(ｉｎｉｔ＿ａｎｇꎬｔａｒｇ＿ａｎｇꎬｓｔｅｐ)ꎬｊｔｒａｊ函数采用的是７次多项式插值算法ꎬ且默认初始以及终止的速度为０ꎮ其中ꎬｑ为从初始位置到终点位置的关节空间轨迹ꎬｑｄ为规划轨迹运动的关节角速度ꎬｑｄｄ为规划轨迹运动的角加速度ꎬｉｎｉｔ＿ａｎｇ为初始位置时各关节角度ꎬｔａｒｇ＿ａｎｇ为终点位置时各关节角度ꎬｓｔｅｐ为轨迹规划点ꎮ本文取初始位置Ａ的关节向量ｉｎｉｔ＿ａｎｇ＝[ｐｉ/３㊀－ｐｉ/４㊀ｐｉ/６㊀０]ꎬ终点位置Ｂ的关节向量ｔａｒｇ＿ａｎｇ＝[－ｐｉ/９㊀ｐｉ/６㊀－ｐｉ/５㊀０]ꎮ图６为腰关节㊁肩关节㊁肘关节转角与轨迹点数的曲线关系ꎮ图５㊀轨迹规划条件图Ｆｉｇ.５㊀Ｔｒａｊｅｃｔｏｒｙｐｌａｎｎｉｎｇｃｏｎｄｉｔｉｏｎｍａｐ图６㊀腰关节㊁肩关节㊁肘关节转角与轨迹点数的曲线关系Ｆｉｇ.６㊀Ｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｌｕｍｂａｒꎬｓｈｏｕｌｄｅｒꎬｅｌｂｏｗ㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀ｒｏｔａｔｉｏｎａｎｄｔｈｅｎｕｍｂｅｒｏｆｔｒａｊｅｃｔｏｒｙｐｏｉｎｔｓ通过轨迹规划仿真ꎬ可以得到腰关节㊁肩关节㊁肘关节角位移与轨迹点数的曲线关系ꎬ为ＡＤＡＭＳ虚拟２０１９年８月㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀农机化研究㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第８期样机技术的机械臂采摘葡萄仿真提供依据ꎮ表２为腰关节㊁肩关节㊁肘关节部分轨迹点所对应的角位移ꎮ表２㊀腰关节㊁肩关节㊁肘关节部分角位移与轨迹点的关系Ｔａｂｌｅ２㊀Ｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎａｎｇｕｌａｒｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔａｎｄｔｒａｊｅｃｔｏｒｙ㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀ｐｏｉｎｔｓｏｆｌｕｍｂａｒꎬｓｈｏｕｌｄｅｒꎬａｎｄｅｌｂｏｗｊｏｉｎｔｓｒａｄ轨迹点腰关节角位移肩关节角位移肘关节角位移５０.０１４０－０.００９６０.００７２１００.１３２４－０.０８８３０.０６６２１５０.３９１５－０.２６１００.１９５８２００.７４７７－０.４９８４０.３７３８２５１.１１３４－０.７４２２０.５５６７３０１.３９７４－０.９３１６０.６９８７３５１.５４３７－１.０２９２０.７７１９４０１.５７０８－１.０４７２０.７８５４４㊀基于虚拟样机技术的机械臂采摘葡萄仿真４.１㊀样机的建立为获得样机在采摘葡萄过程中的受力及运动情况ꎬ为物理样机的设计与制造提供各种参数依据(包括电机的选型)ꎬ借助虚拟样机技术中的ＡＤ￣ＡＭＳ[１８－１９]软件来完成动力学的仿真ꎮ利用ＡＤＡＭＳ进行动力学仿真的一般步骤为:①通过ｓｏｌｉｄｗｏｒｄｓ进行三维建模ꎻ②将三维模型导入到ａｄａｍｓ中ꎻ③进行工作环境㊁零件属性的设置ꎻ④添加约束㊁驱动㊁负载等ꎬ本文选取的负载为重２ｋｇ的葡萄ꎻ⑤进行动力学仿真分析ꎬ得到输出角速度㊁转矩等曲线图ꎮ４.２㊀仿真与分析模拟葡萄采摘情况ꎬ结合表２中腰关节㊁肩关节及肘关节轨迹点所对应的角位移ꎬ通过添加ｓｔｅｐ驱动函数ꎬ进行葡萄采摘的动力学仿真ꎮ图７㊁图８为负载为２ｋｇ时末端执行器的直线轨迹及数据ꎮ图７㊀Ａｄａｍｓ轨迹仿真实验Ｆｉｇ.７㊀Ａｄａｍｓｔｒａｊｅｃｔｏｒｙｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ图８㊀４自由度机械臂模拟葡萄采摘虚拟样机仿真数据Ｆｉｇ.８㊀Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｆｖｉｒｔｕａｌｐｒｏｔｏｔｙｐｉｎｇｆｏｒｇｒａｐｅｐｉｃｋｉｎｇｗｉｔｈ４㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀ｄｅｇｒｅｅｓｏｆｆｒｅｅｄｏｍｒｏｂｏｔａｒｍ由图８分析可知:①各关节运动较平滑ꎬ无运动冲击ꎬ末端执行器能够按规定直线路径到达指定位置ꎻ②各关节所需驱动力矩腰关节最大ꎬ腕关节最小ꎮ其中ꎬ腰关节所需最小驱动力矩约为９５Ｎ ｍꎬ肩关节所需最小驱动力矩约为５２Ｎ ｍꎬ肘关节所需最小驱动力矩约为４８Ｎ ｍꎬ腕关节所需最小驱动力矩约为１２Ｎ ｍꎮ４.３㊀电机与减速器的确定为使机械臂能够按照规划好的路径进行运动ꎬ完成采摘要求ꎬ结合仿真所得各关节所需最小驱动力矩ꎬ进行电机与减速器的选型ꎮ本文选择安川伺服器与伺服电机进行驱动ꎬ并配套以行星齿轮减速器ꎮ表３为本文所选伺服电机与减速器参数ꎮ表３㊀伺服电机与减速器参数表Ｔａｂｌｅ３㊀Ｓｅｒｖｏｍｏｔｏｒａｎｄｒｅｄｕｃｅｒｄａｔａｓｈｅｅｔｓ电机参数单位腰关节肩关节肘关节腕关节电机转速ｒａｄ/ｍｉｎ２５００２５００２５００２５００减速箱比５０１００５０５０电机额定转矩Ｎ ｍ１.２７１.２７１.２７０.６３７齿轮比２.５１１１总减速比１２５１００５０５０理论输出转矩Ｎ ｍ１５８.７５１２７６３.５３１.８５电机功率Ｗ４００４００４００２００㊀㊀由表３知:腰关节电机输出力矩是所需力矩的１.６７倍ꎬ肩关节电机输出力矩是所需力矩的２.４４倍ꎬ肘关节电机输出力矩是所需力矩的１.３２倍ꎬ腕关节电机输出力矩是所需力矩的２.６５倍ꎬ满足采摘要求ꎬ电机与减速器选型合理ꎮ５㊀结论１)基于中空走线要求设计了关节型４自由度葡萄采摘机械臂ꎬ应用Ｄ－Ｈ法确定了满足葡萄采摘空间要求的各关节参数ꎮ２)应用ＭａｔＬａｂ/ＲｏｂｏｔｉｃｓＴｏｏｌｂｏｘ获得机械臂末端走直线轨迹的各关节转角ꎬ联合ＡＤＡＭＳ虚拟样机技术仿真了机械臂末端夹持葡萄的采摘运动过程ꎬ获得夹持２ｋｇ葡萄时腰关节㊁肩关节及肘关节所需驱动力矩分别为９５㊁５２㊁４８㊁１２Ｎ ｍꎬ可指导关节驱动电机与减速器选型ꎬ为采摘机械臂的物理样机制造与采摘试验提供技术参考ꎮ参考文献:[１]㊀冯鲜ꎬ杨天华.五自由度水蜜桃采摘机器人的结构设计[Ｊ].机电一体化ꎬ２０１７ꎬ２３(９):４２－４７.[２]㊀张洁ꎬ李艳文.果蔬采摘机器人的研究现状㊁问题及对策[Ｊ].机械设计ꎬ２０１０ꎬ２７(６):１－５.[３]㊀刘继展.温室采摘机器人技术研究进展分析[Ｊ].农业机械学报ꎬ２０１７ꎬ４８(１２):１－１８.[４]㊀纪超ꎬ冯青春ꎬ袁挺ꎬ等.温室黄瓜采摘机器人系统研制及性能分析[Ｊ].机器人ꎬ２０１１ꎬ３３(６):７２６－７３０. 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种果蔬采摘竞赛机器人的设计随着人工智能和机器人技术的不断发展，机器人在农业领域的应用也越来越广泛，尤其是在果蔬采摘方面，机器人的应用可以极大地提高采摘效率、减少人力成本并减少采摘过程中的浪费和损失。

因此，设计一款种果蔬采摘竞赛机器人是十分有意义的。

一、机器人的基本构造果蔬采摘竞赛机器人的基本思路就是使用机械臂进行采摘。

其机器人构造如下：1.底盘：底盘采用四轮驱动的方式，可以进行前进、后退、左右移动和转向等动作。

同时，底盘上还需配备一些传感器，如磁力传感器、红外线传感器等，以帮助机器人确定自身的位置和采摘的水果蔬菜的位置和类型。

2.机械臂：机械臂是机器人最重要的部分之一，同时也是实现果蔬采摘的基础。

机械臂需要能够伸长、收缩、旋转，以便机器人能够轻松地抓取、切割或摘取水果蔬菜。

此外，机械臂上也需要安装视觉传感器，以便机器人能够准确地定位、识别和选择要采摘的水果蔬菜。

3.控制系统：机器人的控制系统需要具备多项功能：能够实时接收传感器信息、识别对象、计算运动路径和对机器人进行控制等。

4.电源：机器人的电源需要具备稳定、可靠的性能，以保证机器人能够持续工作。

二、设备的工作流程机器人的工作流程通常包括以下几个步骤：1.定位：通过传感器，机器人可以定位自身的位置以及需要采摘的水果蔬菜的位置。

2.识别：通过视觉传感器，机器人可以识别不同类型的水果蔬菜，以便在采摘时进行正确的操作。

3.选择：根据各种因素，如熟悉程度、健康程度、大小和质量等，机器人可以选择要采摘的水果蔬菜。

4.采摘：根据选择的水果蔬菜，机器人可以通过机械臂进行相应的操作，如剪枝、夹住、抓取等。

5.储存：机器人将采摘下来的水果蔬菜存放在专门的容器中，以便日后加工或销售。

三、机器人的设计特点1.精度高：机器人能够通过不同的传感器和视觉传感器确定水果蔬菜的位置、形状和大小，从而使机械臂的操作准确无误。

2.效率高：机器人能够在短时间内采摘大量的水果蔬菜，并且操作速度快，不需要休息，可以一直工作。

人工智能驱动的农业采摘机器人自动化控制系统设计人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）的快速发展在各个领域带来了革命性的变化，其中农业领域也不例外。

人工智能技术的应用使得农业生产更加高效、自动化。

本文将探讨人工智能驱动的农业采摘机器人的自动化控制系统设计，并介绍其工作原理及优势。

1. 引言人工智能驱动的农业采摘机器人是一种应用自主导航、机器视觉和机械臂等技术的智能设备。

其主要任务是在农田中模拟人工采摘作业，提高采摘效率和质量，并减轻人工劳动强度。

2. 系统设计概述农业采摘机器人的自动化控制系统设计主要包括以下几个方面：2.1 导航与定位系统设计为了使机器人能够准确地在农田中移动并找到目标作物，需要设计一个可靠的导航与定位系统。

其中包括使用全球定位系统（Global Positioning System，GPS）对机器人进行定位，并结合惯性导航系统（Inertial Navigation System，INS）提高精度和准确性。

2.2 机器视觉系统设计机器视觉系统是农业采摘机器人的关键组成部分。

通过使用高分辨率摄像头和图像处理算法，机器人能够识别和定位作物。

此外，机器视觉系统还能检测作物的成熟度和品质，帮助机器人做出采摘决策。

2.3 机械臂设计机械臂是农业采摘机器人的执行器，用于采摘和处理作物。

在设计机械臂时，需要考虑臂长、载荷能力以及精确的运动控制。

人工智能技术可以在机械臂运动控制中优化路径规划，使机器人能够快速而准确地采摘作物。

2.4 控制系统设计农业采摘机器人的控制系统需要整合导航与定位、机器视觉、机械臂和其他相关组件。

通过使用实时性高且稳定的控制算法，可以实现机器人的自主运行和作业。

此外，控制系统还应考虑与中央管理系统的数据交互，实现对机器人的远程监控和管理。

3. 工作原理农业采摘机器人的工作原理可以简述为以下几个步骤：3.1 导航与定位机器人启动后，通过GPS和INS系统确定自身的位置和方向，并规划最优路径到达目标作物区域。

基于自动化的采摘机器人随着科技的快速发展，自动化技术已经深入到各个领域，其中农业领域也不例外。

近年来，基于自动化的采摘机器人已经逐渐成为农业领域的研究热点。

这种机器人的出现，不仅可以提高采摘效率，降低人工成本，还可以解决劳动力短缺和人力成本上升的问题。

一、自动化采摘机器人的研究现状目前，自动化采摘机器人的研究主要集中在视觉识别和机械臂抓取两个环节。

在视觉识别方面，通过深度学习和计算机视觉技术，机器人可以识别并跟踪目标植物，确定最佳的采摘位置和时间。

在机械臂抓取方面，机器人通过高精度的传感器和算法，可以模拟人类的手部运动，准确地抓住目标植物，并完成采摘。

二、自动化采摘机器人的应用场景自动化采摘机器人可以应用于各种需要大量人力的农业领域，如水果、蔬菜、鲜花等。

以水果采摘为例，机器人可以识别出成熟的水果，并准确地抓住它们，大大提高了采摘效率。

此外，机器人还可以在危险的环境下工作，如高压电线附近或农药残留严重的区域，降低了人类的工作风险。

三、自动化采摘机器人的挑战与前景虽然自动化采摘机器人的研究已经取得了一定的进展，但是在实际应用中仍然存在一些挑战。

例如，机器人的视觉识别系统还需要进一步提高精度和稳定性，以适应各种复杂的环境。

此外，机器人的机械臂也需要进一步提高抓取的准确性和力度控制，以适应不同大小和形状的水果。

然而，自动化采摘机器人的前景非常广阔。

随着技术的不断进步和应用场景的不断扩展，机器人将在农业领域发挥越来越重要的作用。

未来，我们可以期待看到更多的自动化采摘机器人在农田、果园、温室等地方工作，为农业生产带来更多的便利和效益。

四、结论基于自动化的采摘机器人是农业领域的一种创新技术，具有广泛的应用前景和重要的实际意义。

通过深度学习和计算机视觉技术，机器人可以识别并跟踪目标植物，通过高精度的传感器和算法，可以模拟人类的手部运动，准确地抓住目标植物，并完成采摘。

这种机器人的出现，不仅可以提高采摘效率，降低人工成本，还可以解决劳动力短缺和人力成本上升的问题。

采摘机器人设计开题报告本科毕业设计（论文）开题报告1.课题概述一、课题研究的目的和意义在果蔬生产作业中，采摘作业的质量对果蔬的储存、加工和销售有着直接的影响，从而最终影响市场价格和经济效益。

由于采摘作业的复杂性，采摘自动化程度仍然很低，目前国内果蔬采摘作业基本上还是手工完成。

随着人口的老龄化和农业劳动力的减少，农业生产成本的提高，果蔬采摘这个问题已经慢慢被人们所重视。

近些年来，陕西省已成为全国苹果产量大省。

白水、礼泉、洛川等地的果农们有的每户每年大多需要手工收获5-10万多斤的苹果，采摘劳动强度大，非常辛苦。

摘果时常因上梯或上树而感到非常劳累不便，也常听到有人不慎从树上或梯子上掉下来的消息，这就对果农们的安全生产带来不便。

因此，设计一种既能有效采摘果实又能减轻果农劳动负担的小型实用机械就显得非常重要了。

目前市面上此类工具很少，况且有很多弊端。

因此，设计一种更为先进的果实采摘机对实现农业机械自动化和提高农业生产效率有重大意义。

二、本课题国内外研究状况分析收获作业的自动化和机器人的研究始于20世纪60年代的美国（1968年），采用的收获方式主要是机械震摇式和气动震摇式，其缺点是果实易损，效率不高，特别是无法进行选择性的收获。

从20世纪80年代中期开始，随着电子技术和计算机技术的发展，特别是工业机器人技术、计算机图像处理技术和人工智能技术的日益成熟，以日本为代表的发达国家，包括荷兰、美国、法国、英国、以色列、西班牙等国家，在收获采摘机器人的研究上做了大量的工作，试验成功了多种具有人工智能的收获采摘机器人，如番茄采摘机器人、葡萄采摘机器人、黄瓜收获机器人、西瓜收获机器人、甘蓝采摘机器人和蘑菇采摘机器人等。

在国内，研究果蔬采摘机器人的工作正在起步阶段。

XXX的研究人员已经研制出了林木球果采摘机器人，其主要由5自由度机械手、行走机构、液压驱动系统和单片机控制系统组成。

这种机器人可以停在距离母树3-5米处，然后操作机械手回转马达对准母树进行采摘。

设计采摘机器人的结构需要考虑到机器人的移动性、采摘效率、操作稳定性等因素。

以下是一个基本的采摘机器人结构设计思路：1. 底盘结构-移动部件：底盘应设计成具有足够的稳定性和灵活性的结构，通常采用轮式或履带式底盘，以便机器人在不同地形下自由移动。

-驱动系统：配备驱动电机和转向装置，实现机器人的前进、后退、转向等动作。

2. 机械臂结构-多关节机械臂：设计具有多个关节的机械臂，以实现多维度的运动和灵活的采摘动作。

-末端执行器：在机械臂末端安装采摘器具，如夹爪、剪刀等，用于采摘水果或蔬菜。

3. 视觉系统-摄像头：配备视觉传感器，如摄像头、激光雷达等，用于实时监测和定位作物的位置和成熟度。

-图像处理：利用图像处理算法，识别目标作物，并确定最佳采摘路径和动作。

4. 控制系统-定位系统：集成全球定位系统（GPS）或其他定位技术，确保机器人准确导航至目标采摘区域。

-运动控制：设计运动控制算法，实现机器人的精准移动和操作。

-用户界面：配备人机交互界面，方便操作员监控和调整机器人的工作状态。

5. 能源系统-电源供应：配备电池组供电，确保机器人长时间工作。

-充电系统：设计便捷的充电装置，使机器人能够自主返回充电桩进行充电。

6. 安全系统-碰撞检测：配备碰撞传感器，避免机器人与障碍物碰撞。

-紧急停止：设计紧急停止按钮或传感器，确保在危险情况下及时停止机器人的运动。

7. 数据处理与通信-数据处理：配备数据处理单元，处理传感器数据和控制指令。

-通信模块：集成无线通信模块，与远程控制中心或其他设备进行数据传输和通信。

在设计采摘机器人的结构时，需要综合考虑上述各方面因素，确保机器人能够高效、稳定地完成采摘任务，并提升农业生产效率。

同时，不同类型的作物和采摘场景可能需要针对性的定制化设计，以满足特定的需求和要求。

农业采摘机器人设计与研究【摘要】农业采摘机器人是一种结合机械、电子和计算机技术的新型农业工具，可以有效解决农业劳动力短缺和成本高的问题。

本文首先介绍了农业采摘机器人的发展历程，包括从早期的简单机械装置到现代高度智能化的系统。

接着分析了农业采摘机器人的技术原理和关键技术，如视觉识别、抓取装置和自主导航等。

在设计要点方面，重点讨论了机器人的结构设计、作业效率和安全性等问题。

展望了农业采摘机器人的未来发展方向，包括智能化程度提高、适应性加强等方面。

农业采摘机器人的应用前景广阔，具有重要的社会价值和经济效益，将成为未来农业现代化的重要推动力量。

【关键词】农业采摘机器人, 设计与研究, 技术原理, 关键技术, 设计要点, 发展历程, 未来发展方向, 应用前景, 社会价值, 经济效益1. 引言1.1 研究背景农业采摘一直是农民们的重要工作之一，而随着人口增加和劳动力成本上升，传统的人工采摘方式已经无法满足日益增长的农产品需求。

开发一种高效、节约成本的农业采摘机器成为当务之急。

传统的农业采摘机器往往存在效率低下、损伤率高、对多样化农作物适应性差等问题，无法满足现代农业生产的需求。

为此，人们开始关注农业采摘机器人技术的研究与发展，希望通过机械化自动化的方式来提高采摘效率，减少劳动力成本，降低损伤率，提高农产品品质。

随着科技的不断发展和进步，农业采摘机器人的研究和应用也愈发活跃。

各国纷纷投入资金和人力资源，积极探索适合不同地区和不同农作物的采摘机器人技术，以推动农业生产的现代化与智能化。

探讨农业采摘机器人设计与研究已经成为当前农业科技领域的热点之一。

1.2 研究意义农业采摘机器人的研究意义主要体现在以下几个方面：农业采摘机器人可以有效解决人工采摘劳动力短缺的问题。

随着全球人口增长和城市化进程加快，农村劳动力向城市转移的趋势明显，导致农业生产中存在严重的劳动力缺口。

而采摘工作对于果蔬等农产品的生产十分重要，因此研发农业采摘机器人可以填补人工劳动力不足的空缺。

水果采摘机器人自主定位与路径规划研究摘要：水果采摘一直是农业生产中一项重要的任务，然而，由于水果采摘过程中的高度个性化和复杂的环境条件，传统的手工采摘方式已经无法满足大规模生产的需求。

因此，开发一种能够自主定位和规划路径的水果采摘机器人成为一项研究热点。

本文通过分析机器人自主定位和路径规划的关键技术，并介绍了现有的研究成果。

同时，提出了未来研究方向和挑战，以期该领域的发展能够进一步推动水果采摘机器人的应用。

1.引言随着人口的增长和对食品供应的需求不断增加，农业生产的规模和效率成为现代社会关注的焦点。

而在水果采摘方面，传统的人工方法已经难以满足现代农业生产的需求。

由于水果的不规则分布、植株的高度差异以及复杂的环境条件，传统的人工采摘方式效率低下，不仅增加了生产成本，还可能引起水果损坏和浪费。

因此，研究开发一种能够自主定位和规划路径的水果采摘机器人已经成为农业机械化的一个重要课题。

2.水果采摘机器人的自主定位技术研究机器人的自主定位是机器人能够感知自身位置并进行精确定位的关键技术。

而在水果采摘机器人中，实现自主定位需要解决以下几个问题：环境感知与建模、机器人状态估计、传感器融合和地图构建等。

环境感知与建模利用传感器技术进行环境数据的采集和处理，以获取周围环境的信息，进而推算出水果植株的分布情况。

机器人状态估计则是通过采集传感器数据，利用滤波算法或定位算法估计机器人的位置和姿态。

传感器融合是指将多个传感器的数据融合在一起，提高定位的精度和鲁棒性。

地图构建则是将所获取的环境信息进行建模和保存，以便机器人进行路径规划和导航。

3.路径规划技术的研究进展路径规划是指在给定目标位置和地图信息的情况下，机器人能够选择合适的路径以达到目标的过程。

对于水果采摘机器人来说，路径规划必须考虑到水果分布的不确定性、机器人的物理限制以及环境条件的变化等因素。

目前，已经有很多路径规划算法被提出并应用于水果采摘机器人中。

常见的路径规划算法包括基于图搜索的算法、基于采样的算法和基于学习的算法等。