论文部分内容阅读
本文针对现有的采摘机器人存在机身庞大、放果路径长以及手眼协调方式不可靠的问题,进行了基于RealSense的短程式采摘机器人的设计。提出了基于RealSense信息反馈的远近景协调控制策略,并进行了采摘机器人机械臂的运动规划。主要研究工作如下:(1)针对采摘机器人因放果路径导致采摘周期长的问题,提出了升降机与空中就近放果结合的方案,进行了短程式采摘机器人的结构设计,分别从大范围采摘作业要求以及空中就近放果要求方面对采摘机器人进行了具体的结构设计与参数计算,使用ANSYS对关键零部件进行有限元分析验证了机构的实用性,并对各部件进行动力计算与硬件选型。(2)利用Pro/E三维软件建立实体模型并进行虚拟装配,检查干涉情况,验证各工作部件的安装尺寸,对采摘机器人进行了运动学分析与求解,并通过MATLAB的Robotics Toolbox建立了机器人的模型,对其进行了基于蒙特卡罗法的工作空间分析与仿真,验证机器人结构参数的合理性。(3)利用RealSense远近景三维深度快速识别定位的优势,提出基于RealSense信息反馈的远近景协调控制方法,并基于RealSense手眼协调控制方式对采摘机器人做运动规划研究,结合策略对整个采摘流程中相应的采摘姿态和路径点进行了轨迹规划。在对关节空间和笛卡尔空间的轨迹规划方法进行比较后,选择五次多项式插值的空间直线轨迹作为机械臂的作业路径,并对其进行运动轨迹仿真,仿真结果表明采摘机械臂能快速且平稳。(4)搭建了实验室环境下的采摘机器人的实验平台,分别对采摘机器人系统精度以及在视觉引导下的远近景协调动作精度试验。试验结果表明,机械臂在X方向的动作精度平均误差为6.11mm,在Y方向的动作精度平均误差为5.04mm,Z方向为4.68mm,末端定位误差为9.2mm。机械臂能够和RealSense相机完成手眼协调动作,在视觉伺服控制下的末端定位定位误差降低了3.6mm,在X、Y、Z方向的平均定位精度为3.51mm、2.79mm以及3.35mm,采摘作业平均耗时为17.98s。