果实采摘机器人设计与导航系统性能分析

研究作者与发表信息

该研究题为“果实采摘机器人设计与导航系统性能分析”，作者为孙意凡、孙建桐、赵然、李世超、张漫和李寒，分别隶属于中国农业大学“现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室”和“农业农村部农业信息获取技术重点实验室”。此研究发表于《农业机械学报》第50卷增刊（杂志编号：doi: 10.6041/j.issn.1000-1298.2019.s0.002），收稿日期为2019年4月15日，修回日期为2019年5月20日。该论文主要由中国农业大学专项科研资金项目以及云南院士专家工作站资助。

学术背景及研究意义

果实采摘是农业生产中核心环节之一。然而，受劳动力成本上升及农业人口高龄化趋势的影响，我国果蔬生产面临劳动力短缺问题，导致果蔬价格长期居高不下。尤其是在果蔬收获环节，人工采摘成本在生产总成本中占比约为60%。这种劳动强度大的工作对自动化技术提出了迫切需求。

传统采摘机器人研究中存在的主要挑战包括：自动导航、果实精确识别以及末端执行器的设计。大多数现有导航技术如RFID（射频识别）和导轨依赖于大量的现场铺设前期工作；执行机构方面，吸盘或卡盘的采摘方式对番茄等易损伤作物缺乏适应性。因此，研究团队希望通过激光雷达（LiDAR）导航和GNSS（全球导航卫星系统）相结合的新方法，提高机器人导航精度，同时利用双目立体视觉（stereo vision）和两指剪抓一体末端执行器改善采摘能力。在精密农业背景下，该研究具有重要的学术价值和应用前景。

研究流程与方法设计

该研究设计的果实采摘机器人分为硬件和软件两部分，研究分为以下几个核心步骤，包括各部分详细设计及关键实验环节：

1. 硬件设计

机器人硬件部分主要由五大系统组成： - 自动导航系统：分为室内激光雷达导航和室外GNSS导航。激光雷达发射270°的单线激光，通过反射信号计算障碍物距离；GNSS依赖差分定位技术提供经纬度信息，适合于开阔环境导航。 - 采摘系统：视觉模块采用双目立体视觉，通过两个摄像头采集果实深度与位置信息；执行模块由六自由度机械臂和创新性两指剪抓末端执行器组成，其中机械手通过气压系统控制开合，其顶部的刀片可同时抓紧并剪断果梗。 - 运动系统：机器人为四轮驱动系统，通过伺服电机与减速器结合实现车轮移动；差速转向算法支持复杂路径的行驶过程。 - 控制系统：采用工控机为核心，负责多系统通信和任务执行，通过以太网络连接激光雷达、GNSS、机械臂和立体视觉模块。 - 动力系统：利用48V锂电池供电，并搭载无线充电装置，提供额外续航保障。

2. 软件设计

软件通过Microsoft Visual Studio 2015平台开发，主要包含机械臂控制和激光雷达导航模块： - 机械臂运动控制：根据双目立体视觉获取的果实坐标，通过四元数转换和路点规划，控制机械臂各关节运动至目标位置，配合末端执行器完成果实采摘。 - 激光雷达导航算法：软件分建图模式、设点模式和导航模式三部分。建图模式用于扫描环境生成地图并裁剪不必要部分；设点模式用于设置路径点，并计算各点间距离权重；导航模式则根据优化路径执行自动化导航。

3. 工作流程设计

机器人工作流程包括以下步骤： 1. 首先根据工作环境选择使用激光雷达或GNSS导航模块建立环境地图； 2. 在规划路径后，机器人沿设定路径范围进行图像采集； 3. 视觉系统识别果实位置后，执行机构在工作覆盖范围内完成摘取； 4. 再次通过视觉系统确认无遗漏果实，最终返回储存区。

4. 自动导航实验

为测试激光雷达室内导航性能，研究团队在中国农业大学设置了5个不同测试点，进行7次导航实验，记录机器人在1m/s前进速度下的准确性。实验测量机器人相对误差和绝对误差，用于验证导航系统稳定性。

5. 果实采摘性能实验

在实验室环境中，以仿真番茄为采摘目标，机器人进行了50次实际采摘实验。研究测试了识别系统时间以及执行机构操作时间，评估整体采摘效率与成功率。

研究结果与分析

研究主要得出以下几个关键结论：

1. 导航性能

激光雷达导航实验表明，机器人在室内环境下的导航绝对误差平均值小于3.5cm，标准差小于2cm，满足温室采摘需求。从7次实验相对误差分析，尽管相对误差逐步增长，但绝对误差保持稳定。研究指出，这可能源于机器人行驶过程中的累积误差。然而整体导航精度表现非常出色，支持机器人高效完成室内环境作业。

2. 软件功能

• 机械臂控制软件：软件可实时显示机械臂位置、姿态及关节角度信息，并支持对机械臂复位、机械手开合等功能的操作。
• 激光雷达导航软件：可完成环境扫图、路径点设置及路径规划等操作，支持自动导航和返回初始位置。

3. 果实采摘性能

实验结果显示，机器人采摘准确率为90％，视觉系统果实识别平均耗时0.9秒/个，执行机构运动耗时25秒，表明其满足温室作业的时间效率需求，并适用于采摘大小、表面硬度等属性多样化的水果。

研究意义与价值

果实采摘机器人采用激光雷达导航结合GNSS技术，首次显著提升了导航精度，且高效实现了温室与大田作业需求的动态适配。其创新性两指剪抓末端执行器设计，不仅提高了对多种果实的采摘能力，也减少了作物损伤率。

在农业日益智能化背景下，该机器人不仅在果蔬采摘领域具备实用性，同时为批量推广及商品化应用提供了技术可行性。此外，软件与硬件平台的高度集成，使得该系统可以在更多农业场景中进行拓展，如精确喷洒、植保巡检等领域。

研究亮点

1. 激光雷达与GNSS双导航系统结合，首次提高了机器人多环境适应性能；
2. 采用剪抓一体两指末端执行器，对果梗完成高效自动化的同步剪取；
3. 软件层面创新性导航算法与路径优化过程，提高了作业流畅性及采摘成功率；
4. 实验数据充分验证了系统在室内和田间作业中的准确性与可操作性。

未来展望

研究提出的多模态导航与精确操作系统为农业自动化带来了技术革新。团队未来可能专注于进一步优化采摘效率，并扩大机器人适应的作物种类，同时探索更广泛的智能农业应用场景。