基于目標(biāo)識別、定位與控制技術(shù)的采摘機(jī)器人

一、成果基本信息

二、成果簡介

    采摘機(jī)器人作為一種典型的智能農(nóng)業(yè)裝備，不僅集成了機(jī)器人、傳感和控制等先進(jìn)技術(shù)，而且需要適應(yīng)復(fù)雜的農(nóng)業(yè)場景，因此其開發(fā)和研制具有很高的技術(shù)難度。目前制約采摘機(jī)器人性能提升的技術(shù)瓶頸主要集中在目標(biāo)識別、定位與控制等難題。本項目以刺梨、西紅柿、櫻桃采摘機(jī)器人為研究對象，圍繞刺梨、西紅柿、櫻桃采摘機(jī)器人的目標(biāo)識別、定位與控制技術(shù)展開研究，涉及刺梨、西紅柿、櫻桃采摘機(jī)器人的軟硬件系統(tǒng)設(shè)計、圖像處理、機(jī)器學(xué)習(xí)以及視覺伺服等方面的理論研究、技術(shù)實現(xiàn)和試驗驗證，本項目取得的成果包括：

（1）設(shè)計和開發(fā)了采摘機(jī)器人軟硬件系統(tǒng)。設(shè)計了采摘機(jī)器人雙機(jī)械臂結(jié)構(gòu)、剪切式和氣吸式兩種末端執(zhí)行器以及采摘機(jī)器人移動底盤。針對采摘機(jī)器人各子系統(tǒng)對控制性能的需求不同，研發(fā)了基于EtherCAT總線的采摘機(jī)器人驅(qū)動控制系統(tǒng)和基于Arduino的控制系統(tǒng)。采摘機(jī)器人的軟件系統(tǒng)采用基于ROS的邏輯分層、功能模塊化設(shè)計方案，編寫了面向硬件的驅(qū)動層程序和面向功能的應(yīng)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)分類器的目標(biāo)識別算法。通過離線訓(xùn)練分別得到適用于目標(biāo)識別的AdaBoost分類器和基于平均像素值的顏色分類器，采用級聯(lián)的方式將兩個分類器組合，用于采摘機(jī)器人的在線目標(biāo)識別。

（4）研究了一種基于雙目定位的采摘機(jī)器人控制方法。利用雙目視覺獲取采摘機(jī)器人作業(yè)場景的點云信息，構(gòu)建起采摘機(jī)器人現(xiàn)場作業(yè)的三維虛擬環(huán)境，然后在虛擬環(huán)境中對目標(biāo)果實進(jìn)行空間定位，根據(jù)定位結(jié)果進(jìn)行機(jī)械臂運(yùn)動軌跡規(guī)劃獲取機(jī)械臂各關(guān)節(jié)的運(yùn)動參量，最后控制機(jī)器人完成采摘作業(yè)。

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

三、成果轉(zhuǎn)化預(yù)期：

社會效益：

  (1) 急速增長的農(nóng)產(chǎn)品需求與農(nóng)業(yè)勞動力的巨量缺口之間存在難以調(diào)和的矛盾，機(jī)器人代替人工從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)是未

來農(nóng)業(yè)的必由之路，而農(nóng)業(yè)又恰恰是所有行業(yè)中應(yīng)用機(jī)器人技術(shù)最晚的行業(yè)，因此有必要大力發(fā)展農(nóng)業(yè)機(jī)器人技術(shù)；

  (2) 當(dāng)前社會對食品安全問題非常關(guān)注，有效保障農(nóng)產(chǎn)品的質(zhì)量和安全是農(nóng)業(yè)機(jī)器人技術(shù)的優(yōu)勢之一；

特別聲明

1.本公告僅對成果進(jìn)行推介，接受意向方咨詢與洽談，以上介紹中的內(nèi)容僅供參考。

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項目聯(lián)系人 ：趙經(jīng)理  

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