敖茂堯

（廣西職業(yè)技術(shù)學(xué)院，廣西 南寧530226）

0 引言

隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，機(jī)器人技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于國(guó)防、科技、工業(yè)、農(nóng)業(yè)等各個(gè)領(lǐng)域，由于在傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，一方面對(duì)農(nóng)業(yè)人口的依賴問題日益突出，導(dǎo)致勞動(dòng)力成本上升，另一方面?zhèn)鹘y(tǒng)農(nóng)業(yè)機(jī)械對(duì)果蔬的損害、環(huán)境的污染影響非常嚴(yán)重，為此如何提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的機(jī)械化、自動(dòng)化、智能化水平成為當(dāng)前需要解決的關(guān)鍵問題。當(dāng)前世界各個(gè)國(guó)家高度重視農(nóng)業(yè)機(jī)器人的發(fā)展，它們不僅能夠在艱苦的環(huán)境下完成連續(xù)、重復(fù)、單調(diào)的體力勞動(dòng)，而且可以開展作物灌溉、精準(zhǔn)施肥、蔬果采摘等精細(xì)化操作，極大地提高了生產(chǎn)效率與經(jīng)濟(jì)效率，成為了智能農(nóng)業(yè)與精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)關(guān)鍵裝備之一[1]。

采摘機(jī)器人是未來(lái)智能農(nóng)業(yè)機(jī)械的發(fā)展方向，集電子技術(shù)、智能技術(shù)、機(jī)械工程、計(jì)算機(jī)工程、農(nóng)業(yè)科學(xué)與生物科學(xué)等為一體的智能裝備，主要針對(duì)水果與蔬菜的采摘、搬運(yùn)、分揀、碼垛、打包等方面的作業(yè)任務(wù)。開展采摘機(jī)器人的研究，不僅對(duì)于降低勞動(dòng)強(qiáng)度，提高生產(chǎn)效率有著積極的作用，而且對(duì)于加快我國(guó)的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平有著重大的意義。本文針對(duì)采摘機(jī)器人的現(xiàn)狀與對(duì)策研究將有利于進(jìn)一步梳理農(nóng)業(yè)機(jī)器人發(fā)展過程中存在的問題與制約因素，并為果蔬采摘機(jī)器人的未來(lái)發(fā)展提供了解決思路，具有重要的意義。

1 果蔬采摘機(jī)器人的特征分析

1.1 采摘對(duì)象個(gè)體特征多樣化，生長(zhǎng)環(huán)境差異大

果蔬的種類很多，外形、顏色、大小以及重量上的差別很大，且容易損壞，為此，采摘機(jī)器人在作業(yè)的時(shí)候一是根據(jù)果蔬的特點(diǎn)自適應(yīng)調(diào)整機(jī)械手的大小，二是需要控制抓取的力度，以保證果蔬的品質(zhì)。此外，果蔬的生長(zhǎng)受到天氣、土質(zhì)、溫度、濕度等多方面的影響，其生長(zhǎng)環(huán)境差異化很大，對(duì)采摘機(jī)器人的工作提出了更加高的要求[2]。

1.2 采摘作業(yè)環(huán)境非結(jié)構(gòu)化，作業(yè)動(dòng)作復(fù)雜

在采摘過程中，作業(yè)環(huán)境對(duì)于采摘機(jī)器人的抓取有著重要的影響，由于果蔬的分布具有隨機(jī)性，容易受到樹枝、樹葉等遮擋，這種非結(jié)構(gòu)化的環(huán)境對(duì)于采摘機(jī)器人的動(dòng)作要求就更加的精準(zhǔn)和復(fù)雜，尤其是在果蔬識(shí)別、定位、抓取等方面具有更高的智能化。

1.3 采摘機(jī)器人具有通用性與可拓展性

由于采摘機(jī)器人的操作對(duì)象多樣化，一方面要求采摘機(jī)器人具有良好的通用性，能夠滿足大多數(shù)果蔬采摘的日常工作需求，另一方面要求采摘機(jī)器人具有拓展性，通過改變軟件或硬件的功能滿足果蔬差異化特點(diǎn)。

2 果蔬采摘機(jī)器人的研究現(xiàn)狀

當(dāng)前采針對(duì)摘機(jī)器人的研究已經(jīng)成為了世界各國(guó)的研究熱點(diǎn)，歐美、日韓及我國(guó)相繼研究了蘋果、番茄、橘子等智能機(jī)器人，從目前的研究成果來(lái)說，采摘機(jī)器人主要由采摘機(jī)構(gòu)、末端執(zhí)行裝置、視覺系統(tǒng)、移動(dòng)裝置和控制系統(tǒng)等組成。

2.1 蘋果采摘機(jī)器人

韓國(guó)慶北大學(xué)研制的蘋果采摘機(jī)器人具有四個(gè)自由度，首先通過CCD攝像頭與光電傳感器組合的方式進(jìn)行果實(shí)識(shí)別，然后通過三指夾持器對(duì)目標(biāo)果實(shí)進(jìn)行抓取，內(nèi)部的壓力傳感器能夠有效避免對(duì)果實(shí)的損傷，最后通過安裝在機(jī)器人手臂的末端的收集袋進(jìn)行果實(shí)收集，通過實(shí)驗(yàn)測(cè)試表明蘋果的識(shí)別率達(dá)到85.5%，速度達(dá)到6個(gè)/分鐘，但是由于該機(jī)器人自由度只有四個(gè)，導(dǎo)致對(duì)于莖葉部分的蘋果無(wú)法進(jìn)行抓取。見圖1。

圖1 蘋果采摘機(jī)器人

2.2 番茄采摘機(jī)器人

清華大學(xué)開發(fā)的番茄采摘機(jī)器人具有五個(gè)自由度，由機(jī)械手、執(zhí)行器、行走裝置、視覺裝置和控制系統(tǒng)組成。該機(jī)器人首先通過紅色與綠色的視覺差別對(duì)果實(shí)進(jìn)行辨別，然后通過三維實(shí)現(xiàn)對(duì)果實(shí)的定位，最后由機(jī)器手進(jìn)行抓取，實(shí)驗(yàn)表面該機(jī)器人的番茄識(shí)別率達(dá)到88.5%，速度達(dá)到8個(gè)/分鐘，由于該機(jī)器人不是全自由度，導(dǎo)致操作空間受到很大的限制，另外機(jī)械手比較堅(jiān)硬容易損壞果實(shí)[3]。見圖2。

圖2 番茄采摘機(jī)器人

2.3 橘子采摘機(jī)器人

西班牙科技人員發(fā)明的橘子采摘機(jī)器人，具有七個(gè)自由度，首先利用彩色攝像頭和圖像處理卡組成的視覺系統(tǒng)來(lái)辨別成熟果實(shí)，然后通過橡膠手指與氣動(dòng)吸嘴抓緊果實(shí)，接著利用機(jī)械手把橘子與果樹進(jìn)行分離，行走裝置由履帶組成，可以通過傳感器檢測(cè)設(shè)置在田間的反射板判斷到達(dá)田埂。該機(jī)器人從識(shí)別到采摘成功率70%左右，速度4個(gè)/分鐘，由于成熟的橘子主要位于莖葉茂密的地方，機(jī)器手無(wú)法有效避開障礙物。見圖3。

圖3 橘子采摘機(jī)器人

2.4 黃瓜采摘機(jī)器人

中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)研制的黃瓜采摘機(jī)器人，具有六個(gè)自由度，主要由采摘機(jī)器臂、視覺識(shí)別系統(tǒng)、移動(dòng)裝置、柔性末端執(zhí)行機(jī)構(gòu)和電源模塊組成，首先采用RGB模型進(jìn)行圖像分割，根據(jù)特征提取出黃瓜的采摘點(diǎn)，接著末端執(zhí)行機(jī)構(gòu)利用簡(jiǎn)單的開合動(dòng)作減掉黃瓜，該機(jī)器人采摘成功率80%左右，速度3個(gè)/分鐘。見圖4。

圖4 黃瓜采摘機(jī)器人

2.5 草莓采摘機(jī)器人

上海交通大學(xué)研制的草莓采摘機(jī)器人，以O(shè)HTA的顏色空間圖像分割方法為手段，通過背景分割出草莓的形狀，然后借助草莓二值圖來(lái)判斷其姿態(tài)與成熟度，最后根據(jù)成熟度進(jìn)行選擇性的采摘，實(shí)驗(yàn)證明該機(jī)器人的判別準(zhǔn)確率達(dá)到90%左右，判別速度30個(gè)/分鐘，采摘果實(shí)的損壞率10%，能夠滿足果實(shí)采摘速度與精度的要求[4]。見圖5。

圖5 草莓采摘機(jī)器人

3 果蔬采摘機(jī)器人的存在問題

從上述的研究現(xiàn)狀來(lái)說，采摘機(jī)器人已經(jīng)在草莓、黃瓜、橘子等多種果蔬方面取得了顯著的成效，但是還未真正達(dá)到替代人類完成采摘任務(wù)的要求，在采摘機(jī)器人的發(fā)展過程中還存在一些關(guān)鍵因素制約其發(fā)展，筆者認(rèn)為存在問題如下。

3.1 果蔬機(jī)器人的辨識(shí)與定位效率不高

為了完成采摘作業(yè)，采摘機(jī)器人首先要具備對(duì)果蔬類型進(jìn)行準(zhǔn)確辨識(shí)的功能，并能夠區(qū)分成熟果蔬與非成熟果蔬之間的差別。目前主要采用灰度閾值法、形狀特征法和顏色色度法等方法，其中灰度閾值法與顏色色度法是基于光譜反射特性對(duì)果蔬進(jìn)行判斷，這種方式獲得的圖像容易受到光照的影響而產(chǎn)生圖像噪聲，從而影響了辨識(shí)準(zhǔn)確率；形狀特征法是基于果蔬外形能夠形成完整邊界為條件的一種定位方法，在作業(yè)過程中，受果蔬的生長(zhǎng)環(huán)境的影響，果實(shí)與莖葉經(jīng)常重合在一起，為此捕獲完整的邊界非常困難，不能有效區(qū)分果蔬的具體形狀特征。由此可見，采摘機(jī)器人對(duì)果蔬的辨識(shí)與定位是影響抓取效率的關(guān)鍵因素[5]。

3.2 果蔬機(jī)器人的抓取避障與采摘率不高

在果蔬的抓取過程中，采摘機(jī)器人處于一個(gè)非結(jié)構(gòu)化的采摘環(huán)境中，果實(shí)不僅相互重疊，而且果實(shí)被樹枝、樹葉遮擋，采摘機(jī)械臂和機(jī)械手的自由度與靈活性是決定否能進(jìn)行成功避障的關(guān)鍵因素。此外，受到運(yùn)動(dòng)控制程序、圖像處理算法、機(jī)械結(jié)構(gòu)等方面的影響，大多數(shù)的果蔬機(jī)器人的采摘效率較低，如采摘機(jī)器人1分鐘可以收獲5個(gè)草莓、6個(gè)柑橘、3個(gè)黃瓜、8個(gè)番茄、6個(gè)蘋果，如何提高作業(yè)效率是采摘機(jī)器人發(fā)展的關(guān)鍵問題之一。

3.3 果蔬機(jī)器人的制造與維護(hù)成本較高

與工業(yè)機(jī)器人相比，果蔬機(jī)器人的工作環(huán)境更加復(fù)雜、多樣，受到天氣與作物生長(zhǎng)環(huán)境的影響，為此其機(jī)械結(jié)構(gòu)、控制系統(tǒng)、行走裝置等更加的復(fù)雜，制作成本也更高，研制與開發(fā)的周期也很長(zhǎng)。果蔬機(jī)器人作為一種高精度、高智能、高科技的智能農(nóng)業(yè)裝備，設(shè)備的維護(hù)與保養(yǎng)的技術(shù)水平與費(fèi)用非常昂貴，如何降低研制周期，減少維護(hù)費(fèi)用是采摘機(jī)器人發(fā)展的關(guān)鍵問題之一。

4 果蔬采摘機(jī)器人的研究對(duì)策

上述研究可見，在果蔬采摘機(jī)器人的發(fā)展過程中，存在目標(biāo)識(shí)別不準(zhǔn)確，定位不精準(zhǔn)，避障效率低，生產(chǎn)維護(hù)成本高等問題，為此，筆者結(jié)合農(nóng)業(yè)機(jī)器人未來(lái)發(fā)展的方向，給出以下建議。

（1）研究基于多傳感器融合技術(shù)的智能化圖像處理算法，提高果蔬采摘機(jī)器人的辨識(shí)精度與感知能力在采摘機(jī)器人的視覺感知過程中，無(wú)論是采用單攝像頭、雙目攝像機(jī)、超聲波測(cè)距儀等檢測(cè)裝置，都是為了準(zhǔn)確辨識(shí)出目標(biāo)果蔬類型。為提高識(shí)別精度，可以在研制過程中采用視覺傳感器與非視覺傳感器相結(jié)合的方式獲取果蔬圖像的時(shí)域和頻域信息，然后將深度學(xué)習(xí)、模糊、遺傳等算法應(yīng)用到圖像處理中，研發(fā)出具有自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力的智能化圖像處理算法，提高采摘機(jī)器人的感知能力與定位精度。

（2）研究機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制與路徑規(guī)劃，提高果蔬采摘機(jī)器人避障能力與收獲效率

采摘機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)控制與路徑規(guī)劃需要根據(jù)系統(tǒng)自身特點(diǎn)與采摘要求來(lái)決定，在未來(lái)的研究中，需要對(duì)采摘機(jī)器人進(jìn)行運(yùn)動(dòng)學(xué)和動(dòng)力學(xué)的數(shù)學(xué)建模，通過運(yùn)動(dòng)仿真分析驗(yàn)證模型參數(shù)的最優(yōu)化，通過研究路徑跟蹤控制算法，及時(shí)補(bǔ)償機(jī)器人運(yùn)動(dòng)過程中目標(biāo)位置偏移的問題，確保位置跟蹤誤差在合理范圍內(nèi)，最終提升果蔬采摘機(jī)器人避障的成功率和收獲果實(shí)的成功率。

（3）研發(fā)模塊化的開放控制系統(tǒng)，提升果蔬采摘機(jī)器人的擴(kuò)展柔性，降低開發(fā)成本

當(dāng)前采摘機(jī)器人采用專門的機(jī)械結(jié)構(gòu)、控制系統(tǒng)和程序語(yǔ)言，這種封閉式的方式不利于機(jī)器人功能的擴(kuò)展延伸。為此，可以將采摘機(jī)器人的功能進(jìn)行細(xì)分，按照統(tǒng)一的規(guī)范與標(biāo)準(zhǔn)，構(gòu)建以模塊為子單元的控制裝置，通過更換不同自由度的機(jī)械部分或控制裝置適應(yīng)不同類型的果蔬。可見，這種具有良好通用性、可拓展性的方式不僅能夠快速構(gòu)建新的機(jī)器人采摘控制系統(tǒng)，而且大幅度減少了開發(fā)的費(fèi)用與維護(hù)成本，極大地提高了采摘機(jī)器人的靈活性與柔性。

5 結(jié)束語(yǔ)

本文詳細(xì)分析了采摘機(jī)器人的特點(diǎn)、現(xiàn)狀及影響因素，有針對(duì)性的提出通過開展多傳感器融合技術(shù)的智能化圖像處理算法、機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制與路徑規(guī)劃、模塊化的開放控制系統(tǒng)等方面的研究，提高果蔬采摘機(jī)器人的辨識(shí)精度、避障能力與收獲效率，滿足個(gè)性化發(fā)展需求。未來(lái)，我們將繼續(xù)努力提升機(jī)器人的機(jī)械化、智能化、精準(zhǔn)化水平，使其為我們更好的服務(wù)。