黃旺

（武漢工程大學機電工程學院，湖北 武漢 430205）

0 引言

我國作為一個農業(yè)大國，花卉的種植面積和產量都在逐年提高。2007—2016 年花卉種植面積增長了77.33%，鮮切花種植面積增長了49.19%[1]。切花月季為世界四大切花之一，在國內外均有廣泛市場?，F在的切花月季種植大多采用溫室設施。但設施農業(yè)是勞動密集型產業(yè)，特別是農作物采摘大量依賴人工。而且在夏季大棚溫濕度高，花農進行采收作業(yè)時工作環(huán)境惡劣。根據張?zhí)凭甑乳_窗措施對大棚溫度的影響，夏季大棚內溫度最高達到近50℃，采取通風措施后的溫度下降也非常有限[2]。隨著機器人自動化技術的發(fā)展，通過機器人來突破設施農業(yè)的發(fā)展瓶頸成了重要的研究方向[3-5]。而實現自動化采摘，開發(fā)一種適用于月季采摘機器人便有了廣闊的市場需求。

1 采摘機器人系統設計

1.1 采摘機器人本體設計

工業(yè)機器人的結構形式多種多樣，按關節(jié)布局形式可以分為串聯和并聯兩類。一般串聯機械臂通過關節(jié)手臂級聯，可以實現更大的操作空間以及靈活性，所以相比于并聯機構有更多應用場景，也更適合本文中月季采摘的需求。

串聯機械臂的關節(jié)形式有旋轉和直線兩種，旋轉關節(jié)可以改變末端執(zhí)行器的轉動自由度，給機器人提供更多靈巧性。在本文中為了降低機器人成本，使得摘花機器人能服務于更多花農，機器人本體的3 個關節(jié)都采用移動關節(jié)，機械結構通過采用成熟的滾珠絲杠滑臺模組搭建而成，通過3 個相互垂直的模組滑臺，組成了機器人的3 個可動自由度。摘花機器人的3 個關節(jié)都采用的滾珠絲杠傳動，其具有傳動精度高，傳動效率高，磨損低等優(yōu)點，而且它的結構簡單，傳動平穩(wěn)，幾乎沒有噪聲，并且還能夠獲得比較大的速比和力增益。

1.2 采摘機器人末端執(zhí)行器設計

采摘機器人的末端執(zhí)行器在采收階段將與花株產生直接接觸，可能會產生損傷，為此末端執(zhí)行器需要具有一定的柔順性。一般有兩種設計方向使得末端執(zhí)行器具有柔性：①采用具有柔性的機械結構，例如采用彈性介質手指，也就是使用氣體或者液體來做為導能介質。②在手指上加入力傳感器通過力反饋調節(jié)抓持力度。雖然通過結構實現的被動柔順技術在無損采摘方面做的很好，但是一種被動柔順機構只能在特定種類的作物上使用，沒有廣泛的適用性。因此，本文的采摘機器人采用力控制算法實現主動柔順。

根據月季花直立生長的特點，采摘機器人的末端執(zhí)行器需要具有一個自由度的直線運動實現夾持功能。同樣的，這一部分也可以通過滾珠絲杠模組實現。通過在滑臺上安裝3D 打印的移動指，在滑臺基座上安裝固定指，絲杠帶動滑臺運動即可實現手指張合。末端執(zhí)行器三維模型如圖1 所示。

圖1 末端執(zhí)行器三維模型

月季花一般有較長的花梗，并且花朵作為最主要的產品，需要避免損傷。所以，采摘過程中，三自由度直角坐標機器人將末端執(zhí)行器移動到花朵下方的花梗處，然后夾花手指閉合，穩(wěn)固地夾持住花梗之后，末端執(zhí)行器上還安裝有伸縮導桿，導桿的末端安裝有切花刀片，導桿將刀片伸到月季花的根部，斜插向下的切花刀片將會在預設位置切斷花的花梗，最后機器人將采摘下來的月季花運送到采集籃中，一次完整的月季采摘機器人采摘工序就完成了。

1.3 采摘機器人控制系統設計

采摘機器人本體擁有3 個可控自由度，末端執(zhí)行器擁有一個自由度，總共需要4 個電機作為驅動源。機器人本體的3 個自由度分別對應了笛卡爾坐標系的3 個坐標方向，采摘機器人在前述的采摘過程中需要精準定位于待采月季花的花梗處，而末端執(zhí)行器夾花指同樣需要精準定位避免給花梗施加過大的夾持力導致花梗出現損傷，影響了月季花的經濟價值。綜上，采摘機器人的驅動電機可以選擇伺服電機或者步進電機。

步進電機在成本上有一定優(yōu)勢，但是在定位精度，響應時間，運動平順性上與交流伺服相比有較大的差距。一般的兩相混合式步進電機的每圈分辨率為200或者400，即步距角為1.8°或者0.9°。而伺服電機的位置控制精度由后端的位置編碼器決定，23 位的編碼器分辨率可以達到8388608。響應時間上，步進電機的額定轉速低，加速時間長，相較而言，伺服電機能在幾毫秒內達到3000r/min，可以使采摘機器人擁有更好的動態(tài)性能。而且步進電機在低轉速時容易出現低頻振動，采摘機器人在抓取時需要減速靠近，精準定位，出現低頻振動將導致采摘失敗。

采摘機器人需要能進行空間曲線運動以規(guī)避可能存在的障礙物，例如未成熟的月季花。對于能實現多軸聯動的運動控制器，市面上常見的有具有運動控制功能的PLC，PCI 運動控制卡以及專用的運動控制器。其中倍福的基于EtherCAT（以太網控制自動化技術）總線型運動控制解決方案具有更強的性能以及布置靈活性。與傳統的運動控制卡、運動控制模塊相比，倍福的TwinCAT NC 最多能夠控制255 個運動軸，并且支持幾乎所有的硬件類型，具備所有單軸點動、多軸聯動功能。并且，由于運動控制器和PLC 實際上工作于同一臺PC，二者之間的通訊只是兩個內存區(qū)之間的數據交換，其數量和速度都遠非傳統的運動控制器可比。這使得自定義軌跡運動時數據修改非常靈活，并且響應迅速。

EtherCAT 是一種實時以太網現場總線技術采用了主從介質訪問方式，主站控制所有從站發(fā)送或者接收數據。以太網通信速度快，數據量大等特點使運動控制性能得到了極大的提升，傳統的伺服驅動方式系統實時性能差，經常達不到協同工作的要求。將工業(yè)以太網通信技術引入傳統運動控制系統，來實現多軸伺服控制系統的快速、精確的控制。

最終選用倍福嵌入式控制器CX5120 作為主控制器，結合支持EtherCAT 協議的伺服控制器完成采摘機器人控制系統的搭建。實現了三軸聯動的直線、圓弧和空間螺旋插補。

2 基于YOLOv4 算法的采摘目標識別

YOLOv4 是由Alexey Bochkovskiy 等人提出的單階段目標檢測算法，通過采用單個神經網絡對輸入的整張圖片進行回歸運算，對圖像中的目標進行位置框定同時對該目標進行分類。該算法的特點是速度快，泛化能力強，可實現端到端的目標檢測，同時還能達到較高的準確率。該算法在YOLOv3 的基礎上對輸入端，BackBone 基準網絡，Neck 中間層，Head 輸出層添加了一些新的改進思路，使得其速度與精度都得到了極大的性能提升。通過使用YOLOv4 目標檢測算法，可以對種植基地的花卉進行自動識別，判斷其開放程度，選擇處于適宜花期的花卉進行有針對性的采摘，同時通過目標框標定其位置，為機器人的采摘提供位置信息。對不同花期的花卉進行分類以及目標檢測能夠極大地提高花卉的采摘效率，降低采摘成本。

3 柔順抓取路徑規(guī)劃

在機器人采摘過程中，由于工作環(huán)境十分復雜，待采花株與未成熟花株交錯，采摘機器人的機械臂和末端執(zhí)行器容易與之發(fā)生碰撞，使其受到機械損傷，降低花株的質量，影響之后的儲存運輸以及銷售。為實現無損采摘作業(yè)，采摘機械臂需要對采摘目標進行準確定位，并且規(guī)劃出無碰撞運動路徑，避開非成熟花株等障礙物，順利采摘到目標花株。因此，機械臂無碰撞路徑規(guī)劃是月季采摘作業(yè)自動化的重要前提。針對采摘目標以及周圍環(huán)境的位置基本固定下的采摘路徑規(guī)劃問題，通過雙目視覺感知采摘環(huán)境，利用雙目視覺軟件完成目標的識別與定位。以三自由度直角坐標機械臂作為采摘機械臂，使用RRT 算法作為采摘機械臂路徑規(guī)劃算法。為獲得機械臂無碰撞路徑，首先對機械臂及障礙物模型進行合理簡化，構建障礙物碰撞檢測模型。其次采用RRT 算法規(guī)劃機械臂采摘路徑，采用目標引力思想，提高RRT 算法的搜索效率。最后引入遺傳算法和平滑處理等手段對RRT 算法生成的路徑進行優(yōu)化，獲得最優(yōu)路徑或近似最優(yōu)路徑。

4 柔順抓取控制算法

在采摘過程中，關鍵的采摘工序是機械臂末端執(zhí)行器穩(wěn)固抓取待采花株的花梗，以便伸縮導桿切斷花梗以及后續(xù)的移動回收步驟。在該工序中，機器人與花株直接接觸，是最容易產生目標機械損傷的步驟。為此需要采摘末端執(zhí)行器具有力控制功能，避免過大的抓持力損傷花梗，同時過小的抓持力也會導致花枝在回收過程中松脫從而導致采摘失敗。

基于位置阻抗控制算法是一種常用的機器人與環(huán)境交互的力控制算法，由Hogan 于1984 年首次提出[6]。該算法通過機器人在接觸位置的反饋力，動態(tài)地調整機器人的跟蹤位置從而實現力控制，在外在表現上實現柔順特性。阻抗控制通過將被控對象的動態(tài)特性模擬成理想二階系統，通過調整對應的質量、阻尼以及剛度3 個參數實現期望的力交互特性。傳統的阻抗控制算法給被控對象施加了模擬剛性，導致機器人與環(huán)境交互時的接觸力與參考值之間會產生穩(wěn)態(tài)誤差，從而導致阻抗控制無法實現精確的力控制。為此，在本文中通過在機器人末端執(zhí)行器的移動指上添加壓力傳感器，通過壓力傳感器的反饋壓力值以及末端執(zhí)行器移動指的位移值來估計接觸對象的剛度以及位置，動態(tài)地調整阻抗控制的位置跟蹤值，從而降低采摘機器人抓取中的抓持力穩(wěn)態(tài)誤差，避免花梗在抓取中產生損傷。

對于接觸對象的位置，根據力傳感器的反饋再讀取對應的產生接觸力的位置就是采摘對象的位置。但是力傳感器的信號中經常會混雜噪音，為此可以通過設置一定的閾值，當力反饋信號超過閾值時，系統判斷末端執(zhí)行器與采摘對象產生了接觸。閾值的設置需要審慎，閾值設置過大會導致識別的接觸位置出現較大偏差導致抓持力控制出現偏差，閾值設置過小會導致不能規(guī)避傳感器噪音導致的干擾。此閾值可以通過實驗樣機多次調試得到。

為了實現抓取對象的剛度值在抓取過程中的快速估計，使用梯度下降法設計了剛度參數的在線離散迭代公式，經過在MATLAB 中的仿真模擬，使用的估計方法能在1s 內收斂，通過調整迭代步長參數，估計器能有效抵償力傳感器的噪聲影響，具有實用性。

5 結語

本文介紹了一種適用于觀賞用月季采摘的直角坐標機器人，首先介紹了機器人本體的構型、關節(jié)傳動原理、末端執(zhí)行器的結構形式。其次介紹了控制系統結構，機器人的主控制器選用倍福運動控制器，機器人的驅動源在綜合對比了步進電機與伺服電機后采用后者。再次概述采摘目標的識別與定位，采用YOLOv4 算法實現。之后是基于RRT 的柔順抓取路徑規(guī)劃，并采用了遺傳算法進行對生成的路徑集進行篩選以優(yōu)化路徑。最后是末端執(zhí)行器的柔順抓取控制算法，采用了阻抗控制算法并結合在線的環(huán)境參數估計實現低穩(wěn)態(tài)誤差的力控制。本文介紹的采摘機器人具有一定的實用價值以及經濟價值。