賴輝平

（集美大學(xué)機械與能源工程學(xué)院，福建 廈門 361021）

現(xiàn)有的機械手進行采摘時，果實的識別率和采摘率較低，并且果實的損傷面積較大。為此專業(yè)人員對成本低廉、實用性強的采摘機械手進行了專門的研究。對采摘機械仿生手的手指關(guān)節(jié)進行電子控制設(shè)計引起了很多專家和學(xué)者的重視。

1 采摘仿真機械手指結(jié)構(gòu)概述

在進行水果采摘的過程中，由于機械手指靈活度較低的原因，使其很容易損傷水果的表面，并且損傷面積大，損傷率較高，需要將人類手指作為仿造依據(jù)，設(shè)計一種類人仿生機械手。該機械手將人類手指作為設(shè)計參照，設(shè)計的手指要具有一定的柔軟接觸面，使其具有人類手指的真實觸感，其關(guān)節(jié)要具有高度的靈活性和敏銳性，采用開環(huán)控制對其關(guān)節(jié)進行操作，利用微電機進行操控手指，將蘋果采摘作為例子。

為了降低成本，要對其中的3個主要手指進行重點研究，在設(shè)計過程中，利用微電機控制對3個手指進行控制，使其相互作用，其設(shè)計整個效果如圖2所述。

將微電機和電子虛擬總軸來相互結(jié)合，對仿生機械手的關(guān)節(jié)和手指關(guān)節(jié)進行同時控制。電子虛擬總軸在接到信號以后，總軸對其信號進行作用，在此基礎(chǔ)上得到各臺電機的輸入信號，并且交由總軸進行共同協(xié)調(diào)，使各個手指關(guān)節(jié)電機同時跟隨運動，實現(xiàn)了機械手整體的有效控制。

2 采摘仿生機械手優(yōu)化設(shè)計

2.1 果成熟度的識別閾值的設(shè)定

在對仿生機械手的設(shè)計過程中，將機械手作業(yè)水果圖像的特點作為依據(jù)，融合于色彩空間理論設(shè)計其水果成熟度辨別閾值，具體的步驟如下。

圖2 仿生機械手結(jié)構(gòu)示意圖

借鑒色彩空間理論對水果的色彩分布區(qū)域進行標準，假設(shè)，由{x, y} 代表其水果色彩模型的分量值，將值為1的元素連接成的范圍定義為水果色彩的分布區(qū)域，該區(qū)域由ed′f來表述，利用式（1）對水果的顏色空間進行轉(zhuǎn)化：

在上式中，gd′ (d )代表二維色彩分布密度圖，Ss′wdg代表樣本圖的噪聲向量。

在水果的目標區(qū)域，噪聲的含量較小，且水果目標區(qū)域只是含有少量的非零元素，從而很好的抑制了噪聲的干擾，水果目標區(qū)域內(nèi)部點膨脹后，會使得水果稀疏區(qū)域格外緊湊，在獲取水果表面顏色色彩空間參考表后，可以判別任意一個像素點是否為目標像素點，假設(shè)由χl′po代表水果目標像素點的數(shù)量，利用式（2）得到果成熟度的識別閾值：

在上式中，df′代表水果目標范圍外部，re代表水果圖像的各個區(qū)域。

2.2 機械手動刀片剪切力與手柄扳動力比值的計算

傳統(tǒng)的機械手設(shè)計方法沒有衡量電機間的協(xié)同作用，因此，先計算距離最相近的電機間引力勢場，采用電機同步控制驅(qū)動人工勢場，利用PID對其控制閾值進行計算，得到機械手的剪切和剪力間的比值，由此實現(xiàn)采摘仿生機械手優(yōu)化設(shè)計。具體的步驟如下。

假設(shè)由ud′f代表驅(qū)動采摘機械手指的電機的電壓，As′ed代表設(shè)計系統(tǒng)的回路中的總電阻，利用式（3）計算距離最相近的電機間引力勢場：

在上式中，Xs′de代表繞組的電感，η代表機械手的直流電機的轉(zhuǎn)速。假設(shè)由v′swe代表最大的回路電流，代表其相應(yīng)的感應(yīng)電動勢，S′zxdf代表電機的同步控制，利用式（4）控制閾值：

3 實驗及仿真證明

為了更好地驗證基于改進人工勢場設(shè)計方法進行采摘仿生機械手設(shè)計可行性，需要進行一次實驗。在Mat Lab /Simulink 平臺下搭建采摘仿生機械手設(shè)計的實驗仿真平臺。實驗數(shù)據(jù)來源于蘋果采摘為研究對象的數(shù)據(jù)樣本，由此進行仿生機械手的實驗測試。

3.1 評價指標的設(shè)定

將實驗分為兩個階段，在實驗的第一個階段，將果實的損傷度作為評價指標來定義基于改進人工勢場進行采摘仿生機械手設(shè)計的精度。在實驗的第二個階段，為了彰顯實驗的全面性和公正性，將傳統(tǒng)方法作為對比方法進行共同的分析和對比，從對采摘仿生機械手控制的誤差這方面來定義不同方法進行采摘仿生機械手設(shè)計的有效性。

3.2 基于改進人工勢場的果實采摘損傷度

基于改進人工勢場設(shè)計方法進行采摘仿生機械手設(shè)計，對比本文方法進行行采摘仿生機械手設(shè)計的果實采摘損傷度，對比結(jié)果見圖3。

從圖3的仿真實驗中可以分析得出，利用改進人工勢場設(shè)計方法進行采摘仿生機械手設(shè)計，可以促使機械手的距離最近的兩個電機間互相協(xié)作，給出各個電機間的協(xié)同關(guān)聯(lián)性，從而保障基于改進人工勢場設(shè)計方法進行采摘仿生機械手設(shè)計的整體優(yōu)越性。

3.3 不同方法控制誤差的對比

分別采用本文方法和傳統(tǒng)方法進行采摘仿生機械手設(shè)計實驗，對比不同方法進行采摘仿生機械手設(shè)計控制誤差，對比結(jié)果見圖4。

圖3 基于改進人工勢場的果實采摘損傷度

圖4 不同方法進行采摘仿生機械手設(shè)計控制誤差

從圖4的實驗仿真結(jié)果可以看出，利用本文方法進行采摘仿生機械手設(shè)計的整體優(yōu)越性要高于傳統(tǒng)方法，這主要是因為利用本文方法進行采摘仿生機械手設(shè)計可以抵御了電機負載擾動因素對機械手的手指動作不靈活的干擾，通過計算出其機械手的剪切和剪力間的比值，來完成對采摘仿生機械手設(shè)計，保障了本文方法進行采摘仿生機械手設(shè)計的整體優(yōu)越性。

4 結(jié)語

利用改進的人工勢場模型，利用微電技術(shù)和多關(guān)節(jié)微電機的協(xié)同控制虛擬系統(tǒng)的優(yōu)勢，對采摘機器人仿生機械手進行設(shè)計，提升了采摘機器人手指關(guān)節(jié)的靈敏性，給出各個電機間的協(xié)同關(guān)聯(lián)性，抵御了電機負載擾動因素對機械手的手指動作不靈活的干擾，通過計算出其機械手的剪切和剪力間的比值，來完成對采摘仿生機械手設(shè)計。實驗仿真證明，該方法設(shè)計精度較高，極大降低了機械手手指間的速度差異，能夠滿足機械手協(xié)同控制的設(shè)計需求。

[1] 呂繼東,趙德安,姬偉.蘋果采摘機器人目標果實快速跟蹤識別方法[J].農(nóng)業(yè)機械學(xué)報,2014,45(1):65-72.

[2] 趙德安,劉曉洋,陳玉等.蘋果采摘機器人夜間識別方法[J].農(nóng)業(yè)機械學(xué)報,2015,46(3):15-22.