草莓是我国常见的水果,需求量很大。2014年我国草莓种植面积达到113.3千公顷,并呈增加趋势。然而,草莓的采摘需要长时间低头弯腰,劳动强度很大。因此,研制草莓采摘机器人很有必要性。由于成熟的草莓果实为红色,和背景差异明显,且一般贴在垄面上和枝叶分离,因此使用机器人采摘的可行性强。本课题针对垄作栽培模式草莓的生长特性和果实分布特点,提出了多机械臂连续采摘的收获方式,完成了机械本体设计、动态识别定位、采摘任务分配和整个系统的控制,最终搭建了试验样机。主要研究内容和研究结果如下:1.为了无损高效采摘果实,设计了拢果式末端执行器。采用从下向上拢起果实、避开障碍后再进行夹持和切割果柄的采摘方式,机械结构主要由机械爪拢夹切断机构和垄壁仿形机构组成,试验结果表明目标果实定位误差在±7mm范围内、果实域宽度在10cm范围内都能完成采摘。2.针对全局阈值分割对环境适应性弱的问题,提出了基于局部直方图的草莓图像自动阈值分割方法;采用基于改进的k-means算法,根据波峰的统计数据优化初始聚类中心,并使用直方图进一步提高算法效率。提出了快速分离相互接触果实的方法,首先检测出凹陷区,然后检测凹陷区的凸点作为相互接触草莓果实下侧凹点;根据凹点附近的草莓轮廓,计算出重叠边缘的大致方向和粗略边缘。3.将高速位置锁存方法应用到手眼视觉伺服系统和双目视觉系统,提高了定位速度和精度。使用基于轮廓的匹配方法以降低双目立体视觉定位算法的复杂性,采用摄像机曝光信号触发控制卡高速锁存行走机构位置信息的方法,实现在世界坐标系内果实的实时定位。采用基于手眼系统的视觉伺服方法实现了对草莓果实在水平方向的精确定位;在视觉伺服过程中,采用摄像机曝光信号触发控制卡高速锁存位置信息的方法,解决了视觉信息滞后所造成的和位置信息在时间上不一致的问题;采用融合位置信息的方法,解决了视觉位置信息反馈频率低的问题;用运动恢复结构的方法,推导出了目标草莓域的深度信息的精确计算方法,进而得到精确的果实采摘参数。4.针对多机械臂采摘机器人,设计了集中式架构的控制系统,能够满足多机械手系统的控制要求。提出了多机械手采摘草莓的动态任务分配算法,能够适用于采摘任务不断变化以及单次采摘时间不事先确定的情况。5.搭建了多机械臂草莓收获机器人的样机并进行了室内的采摘试验。该机器人主要由3组2自由度的采摘机械手、行走机构和双目视觉系统和控制系统组成。试验结果表明,多机械臂采摘机器人的采摘效率提升很显著,在不大于100mm/s的速度下,每米10颗密度的草莓果实分布,可实现完全采摘,采摘速度可达1.7s/次。