名优茶采摘机器人的系统设计与试验

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针对名优茶采摘劳动力短缺的现状,设计了一种适用于自然环境下作业的名优茶采摘机器人。系统由采摘机械手、3P-Delta机械臂、视觉系统和主控系统构成。机器人通过深度相机获取茶蓬图像,利用深度学习和骨架法计算采摘点。从名优茶的生长特征出发,建立了机械臂采摘轨迹模型,采用Bézier曲线对茶叶采摘路径进行优化,降低了机械臂在快速运动过程中的加速度突变,提高了采摘运动的平滑性。利用虚功原理建立机械臂动力学模型,基于滑模控制设计了机械臂采摘控制策略,优化了控制算法中的指数趋近律,有效地抑制了滑模面在快速趋近时的抖振现象。实地测试结果表明,采摘机器人能够实现名优茶的采摘,采摘率和完整率分别为75.53%和54.68%,平均采摘速度为0.451颗/s。
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