【摘 要】
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智能化正在一步步地进入我们生活的各个角落,对草莓采摘机器人的研究也逐渐向智能化靠近。本文针对某草莓种植基地模块化种植的高架草莓人工采摘耗时长成本大的问题,提出了一种全向移动的草莓采摘机器人系统设计方案,针对草莓采摘机器人的设计需求,对麦克纳姆全向移动底盘运动学和动力学分析以及机械手的运动学、轨迹规划、末端执行器进行研究分析,对草莓识别的阈值分割算法和深度卷积神经网络算法进行研究分析,对系统的软硬件
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智能化正在一步步地进入我们生活的各个角落,对草莓采摘机器人的研究也逐渐向智能化靠近。本文针对某草莓种植基地模块化种植的高架草莓人工采摘耗时长成本大的问题,提出了一种全向移动的草莓采摘机器人系统设计方案,针对草莓采摘机器人的设计需求,对麦克纳姆全向移动底盘运动学和动力学分析以及机械手的运动学、轨迹规划、末端执行器进行研究分析,对草莓识别的阈值分割算法和深度卷积神经网络算法进行研究分析,对系统的软硬件进行了设计,并验证了草莓识别算法的可行性。研究内容如下:1.对麦克纳姆全方位移动底盘进行运动学分析,运用牛顿-欧拉法进行其动力学分析,并对其进行了双闭环PID控制,然后采用标准D-H法对机械手进行建模,分析机械手的正、逆运动学,并对移植到嵌入式系统的逆解进行了实验验证,然后利用五次多项式方法规划了机械手的运动轨迹,并设计了机械手的末端执行器。2.分析了相机的成像原理,并对摄像头进行内外参标定,利用opencv库对草莓进行阈值分割,接着在pytorch深度学习框架中,使用轻量化后Shufflenet V2主干网络和FPN相结合的方式训练出草莓识别的数据集模型并对模型进行评估,模型精确度为82.95%,召回率为89.02%,计算复杂度为0.3GB。3.设计了草莓采摘控制系统的硬件和软件。首先设计了系统的硬件电路,主要包括以STM32F407ZGT6为核心的主控制器、电源电路、WIFI模块、激光测距单元、电机驱动模块。系统的软件设计主要包括RT-thread实时操作系统在单片机上的移植调试、树莓派3B+视觉识别、树莓派与单片机数据传输的通讯调试、机智云物联网和WIFI模块在单片机上的接入以及树莓派上位机控制软件的实现。介绍草莓采摘机器人的工作流程,对全向移动底盘的直线运动距离进行了运动误差实验,结果表明平均移动误差在±1mm以内,接着对采摘末端执行器进行剪切力实验,完全剪断果茎力的大小在25N左右,然后对机械手重复定位精度和视觉识别系统的定位精度进行测试,实验结果显示,机器人重复定位的准确度为±2 mm,X轴为±1 mm,Y轴为±2 mm。通过对该系统的整体测试,该系统的采集效率达到90.32%,每一次采集时间大约7秒。
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