隨著(zhù)AI和智能控制技術(shù)的飛速發(fā)展,各類(lèi)現代化自動(dòng)農業(yè)器械已經(jīng)慢慢將人類(lèi)從繁重體力活動(dòng)中解放出來(lái)。目前,隨著(zhù)人們對水果需求的加大,水果種植園區越來(lái)越多,而水果采摘季節性強,勞動(dòng)強度大,需要的勞動(dòng)力多。針對這一現狀,研發(fā)出可以自主實(shí)現果實(shí)采摘的機器人,能夠進(jìn)一步解放農村勞動(dòng)力,提高生產(chǎn)種植效率。

采摘機器人機械結構如圖1所示。

由圖1可以看出:采摘機器人采用履帶作為動(dòng)力傳輸機構,通過(guò)可移動(dòng)平臺、機械手臂、伸縮桿、轉折臂、夾持器和橫向滑動(dòng)裝置保證車(chē)載平臺和機械手臂的運動(dòng),而嵌入式控制設備、伺服電機驅動(dòng)及傳感器控制模塊等則保證采摘機器人的定位與導航功能。

采摘機器人自身的相對位置比較容易計算,因此以其作為參照物,根據驅動(dòng)輪上的轉速及機器人機械特點(diǎn)計算采摘機器人的相對位置和位姿?；诓罘烛寗?dòng)的采摘機器人運動(dòng)學(xué)模型是以機器人運動(dòng)速度進(jìn)行積分計算的過(guò)程,隨著(zhù)距離和時(shí)間的增加,會(huì )大大提高誤差,但也可根據模型推測機器人行進(jìn)軌跡的能力,快速進(jìn)行機器人定位。

假設滑移效應對采摘機器人轉彎產(chǎn)生的角度誤差為α,前行和后退運動(dòng)誤差為β,那么采摘機器人的整體結構參數計算表達式為

其中,rL、rR為左右輪履帶移動(dòng)半徑;ra為兩側輪真實(shí)半徑值;rn為公稱(chēng)半徑值;b為履帶間距;nb為公稱(chēng)履帶間距。

如圖2所示:o′x′y′為采摘機器人坐標系,oxy為全局直角坐標系,v、ω分別為在采摘機器人坐標系下的直線(xiàn)運動(dòng)速度和角速度,則采摘機器人移動(dòng)速度表達式為

采摘機器人差分運動(dòng)過(guò)程示意,如圖3所示。假設在δt這一段時(shí)間內,采摘機器人從P移動(dòng)至P′,移動(dòng)軌跡為一段以O為圓心、R為半徑的圓弧,A?A?′$\stackrel{?}{A}\stackrel{?}{A}{}^{\prime }$和B?B?′$\stackrel{?}{B}\stackrel{?}{B}{}^{\prime }$分別為左右兩側履帶行駛軌跡,△θ為采摘機器人轉過(guò)的角度,(x0,y0,θ0)和(x,y,θ)分別為采摘機器人在A(yíng)B和A′B′位置時(shí)的位姿。

由圖3可以看出,采摘機器人差分運動(dòng)過(guò)程的幾何關(guān)系為

根據式(3)可得

ω=vR?vLb=rRωR?rLωLb$\omega =\frac{v{}_R-v{}_L}{b}=\frac{r{}_R\omega {}_R-r{}_L\omega {}_L}{b}$ (4)

R=2vL+bω2ω$R=\frac{2v{}_L+b\omega }{2\omega }$ (5)

其中,ωL、ωR分別為兩側履帶輪轉動(dòng)速度。

結合式(4)、式(5),可以計算出采摘機器人的直線(xiàn)速度,即

那么,進(jìn)一步求出采摘機器人在采摘機器人坐標系下的速度為

采摘機器人轉彎半徑為

R=vω=b2∣∣vR+vLvR?vL∣∣$R=\frac{v}{\omega }=\frac{b}{2}\left|\frac{v{}_R+v{}_L}{v{}_R-v{}_L}\right|$ (8)

在δt這一段時(shí)間內,采摘機器人的旋轉角度求解表達式為

Δθ=ω·δt (9)

后,采摘機器人位置AB和位置A′B′的位姿變化表達式為

根據這一模型便可以推測機器人行進(jìn)軌跡的能力,能夠快速進(jìn)行機器人定位。

采摘機器人路徑規劃和導航是根據周邊工作環(huán)境、目標坐標或者移動(dòng)位置序列,結合傳感器模塊的數據信息,由嵌入式智能控制系統驅動(dòng)控制采摘機器人以?xún)?yōu)的路徑有效和可靠地移動(dòng)至目標位置。采摘機器人系統約束條件并不是很完整,還存在較多不確定性,因此研究其路徑規劃的首要條件是建立完整的數學(xué)模型,然后在此基礎上進(jìn)行分析和研究。采摘機器人非完整約束性系統力學(xué)公式為

M(q)q??+Vm(q,q˙)q˙+F(q˙)+G(q)+τd=BT(q)?AT(q)λ?????????(11)$\begin{array}{l}{\rm M}(q)\stackrel{??}{{\displaystyle q}}+V{}_m(q,\dot{q})\dot{q}+F(\dot{q})+G(q)+\tau {}_d=\\ B{}^{\text{Τ}}(q)-A{}^{\text{Τ}}(q)\lambda \text{?}\text{?}\text{?}\text{?}\text{?}\text{?}\text{?}\text{?}\text{?}(11)\end{array}$

其中,M(q)為n階正定矩陣,q為機器人狀態(tài)向量,Vm為哥氏向心力,B(q)為變化矩陣。

選擇一組如下的零空間基準向量集,即

A(q)S(q)=0 (12)

令v=(v1,v2,…,vn-m)T,結合式(12)和式(13)可得

q˙=S(q)v$\dot{q}=S(q)v$ (13)

兩邊同時(shí)求導后有

q??=S(q)v˙+S˙(q)v$\stackrel{??}{{\displaystyle q}}=S(q)\dot{v}+\dot{S}(q)v$ (14)

將式(11)、式(14)簡(jiǎn)化后可得

對于驅動(dòng)自主的采摘機器人,其運動(dòng)學(xué)坐標如圖4所示。

從采摘機器人運動(dòng)學(xué)坐標示意圖可以看出,采摘機器人以重心作為參考點(diǎn)的運動(dòng)學(xué)表達式為

其中,xsinθ-ysinθ=0。

采摘機器人能夠準確地進(jìn)行控制是解決機器人路徑規劃的重要因素,而判斷該系統是否可以正?？刂频木唧w方程表達式為

rank[s1,s2,[s1,s2,],[s1,[s1,s2,]],[s2,[s1,s2,]]?]=3?????????(17)$\begin{array}{l}rank[s{}_1,s{}_2,\left[s{}_1,s{}_2,\right],\left[s{}_1,\left[s{}_1,s{}_2,\right]\right],\\ \left[s{}_2,\left[s{}_1,s{}_2,\right]\right]?]=3\text{?}\text{?}\text{?}\text{?}\text{?}\text{?}\text{?}\text{?}\text{?}(17)\end{array}$

在根據采摘機器人動(dòng)力學(xué)方程工程有

可知,

假設S3(q)=[S1S2]$S{}_3(q)=\left[\begin{array}{cc}S{}_1& S{}_2\end{array}\right]$,可以求出{S1, S2,S3,},則表示采摘機器人運動(dòng)系統可控,能夠進(jìn)行路徑規劃和導航研究。

采摘機器人導航問(wèn)題是解決其自身導航和定位問(wèn)題,急需要解決:①在哪里;②去到哪里;③怎么要去到該處。其中,①是采摘機器人定位問(wèn)題,②和③是采摘機器人路徑規劃和導航的問(wèn)題。那么對采摘機器人實(shí)現定位和導航的基本要求有:① 在復雜多變的環(huán)境中根據自身傳感器模塊識別障礙物;② 在移動(dòng)過(guò)程中,嵌入式智能控制系統可以處理定位和路徑誤差;③ 采摘機器人根據自身傳感器避開(kāi)障礙物,保證其前進(jìn)和后退時(shí)不與外界碰撞;④ 采用合適的路徑規劃策略,制定出優(yōu)的移動(dòng)路徑。

采摘機器人車(chē)載平臺上包括感知環(huán)境的傳感器組件和控制機器人移動(dòng)導航的智能控制器。其中,紅外線(xiàn)和超聲波傳感器、光電導航傳感器、CCD圖像傳感器、電機驅動(dòng)和Exynos4412嵌入式處理器,實(shí)現采摘機器人定位和導航功能。其智能導航系統框架如圖5所示。

采摘機器人視覺(jué)傳感器是重要的傳感檢測設備,采用CCD圖像傳感器可對環(huán)境和目標果實(shí)信息進(jìn)行采集,然后結合紅外、超聲波傳感器采集到的信息,由嵌入式控制系統進(jìn)行決策分析,實(shí)現采摘機器人的運動(dòng)規劃和控制。采摘機器人智能控制視覺(jué)子系統控制流程如圖6所示。

決策子系統根據圖像、紅外、超聲波等多個(gè)傳感器采集到的信息,利用嵌入式傳感器進(jìn)行分析和決策,準確控制采摘機器人行為,保證采摘機器人快速、無(wú)碰撞的移動(dòng)。采摘機器人智能控制決策子系統是整個(gè)智能控制系統的核心,是采摘機器人智能協(xié)作理論研究的基礎,其控制流程如圖7所示。

為了驗證基于嵌入式智能控制系統的采摘機器人定位導航方法是否滿(mǎn)足設計要求,是否具有穩定性和可靠性,對該系統和方法進(jìn)行實(shí)際的測試實(shí)驗。實(shí)驗結果如圖8所示。

由圖8可以看出:采摘機器人可以實(shí)現自主實(shí)時(shí)路徑規劃和避障,圖中實(shí)線(xiàn)為采摘機器人移動(dòng)軌跡,兩條虛線(xiàn)為左右履帶輪廓。

首先對采摘機器人運動(dòng)學(xué)模型與定位方法進(jìn)行了分析和研究,基于非完整約束性系統力學(xué)模型分析了機器人路徑規劃和導航,后基于三星Exynos4412核心處理器,選用視覺(jué)、紅外、超聲波等傳感器模塊,研究和設計了采摘機器人智能控制系統。實(shí)驗結果表明:系統可以實(shí)現采摘機器人的定位和導航功能,具有一定的可靠性。