农业机器人采摘机器人的研究现状与发展

采摘机器人的研究现状与发展引言新的农业生产模式和新技术的应用促进了农业机械的更新和发展，智能农业机械的应用在发达国家已经日渐成熟，进入20世纪90年代，随着计算机技术和信息采集与处理技术的发展，自走式农业机械的田间自动导航，机器视觉与农业机器人研究得到重视，成为在探索农业机械装备中应用智能控制等高新技术研究的重要方向。要实现工作对象是分散的、并且需根据判断进行选择的工作，如除草、育苗、蔬果收获、棉花收获等作业的机械化和自动化是极为困难的，这些作业在我国目前完全依靠人工完成。对于必须处理这样复杂又模糊的信息，只有靠具有与人类相同的认知能力和学习功能的智能农业机械农业机器人才可以实现。可以预计，21世纪将是农业机械智能化方向的发展重要时期。1. 农业机器人的特点同工业机器人相比，农业机器人具有以下特点：1） 作业对象的娇嫩性和复杂性：生物具有软弱易伤的特性，必须细心轻柔地对待和处理。且其形状复杂，生长发育程度不一，相互差异很大；2） 作业环境的非结构性：由于农作物随着时间和空间而变化，工作环境是变化的、未知的，是开放性的。作物生长环境除受地形条件的约束外，还直接受季节、天气等自然条件的影响，这就要求生物农业机器人不仅要具有与生物体柔性相对应的处理功能，而且还要适应变化无常的自然环境，在视觉、知识推理和判断等方面具有相当的智能；3） 作业动作的复杂性：农业机器人一般是作业、移动同时进行，农业领域的行走不是连接出发点和终点的短距离，而是具有狭窄的范围，较长的距离及遍及整个田间表面等特点；4） 操作对象和价格的特殊性：农业机器人操作者是农民，不是具有机械电子知识的工程师，因此要求农业机器人必须具有高可靠性和操作简单的特点；另外，农业机器人的使用是以个体经营户为主，如果不是低价格就很难普及。2. 采摘机器人的研究现状 收获作业的自动化和机器人的研究始于20世纪60年代的美国（1968年），采用的收获方式主要是机械震摇式和气动震摇式，其缺点是果实易损，效率不高，特别是无法进行选择性收获。从20世纪80年代中期开始，随着电子技术和计算机技术的发展，特别是工业机器人技术，计算机图像处理技术和人工智能技术的日益成熟，以日本为代表的西方发达国家，包括荷兰、美国、法国、英国、西班牙等国家，在收获采摘机器人的研究上做了大量的工作，试验成功了多种具有人工智能的收获采摘机器人，如番茄采摘机器人、葡萄采摘机器人、西瓜收获机器人、蘑菇采摘机器人等。 2.1国外研究进展 2.1.1 日本的西红柿采摘机器人 日本的果蔬采摘机器人研究始于1980年，Kawamura等人开展了番茄采摘机器人的研究。他们利用红色的番茄与背景（绿色）的差别，采用机器视觉对果实进行进行判别，研制了番茄采摘机器人。该机器人有5个自由度，对果实实行三维定位。由于不是全自由度的机械手，操控空间受到了限制，而且坚硬的机械爪容易造成果实的损伤。 日本冈山大学的Kondo N等人研制的番茄采摘机器人，由机械手、末端执行器、行走装置、视觉系统和控制部分组成，如图1所示。 图1番茄采摘机器人结构简图 用彩色摄像头和图像处理卡组成的视觉系统，寻找和识别成熟果实。由于番茄的果实经常被叶茎遮挡，为了能够灵活避开障碍物，采用具有冗余度的7自由度机械手。为了不损伤果实，其末端执行器设计有2个带有橡胶的手指和1个气动吸嘴，把果实吸住抓紧后，利用机械手的腕关节把果实拧下。行走机构有4个车轮，能在田间自动行走，利用机器人上的光传感器和设置在地头土埂的反射板，可检测是否到达土埂，到达后自动停止，转向后再继续前进。该番茄采摘机器人从识别到采摘完成的速度大约是15s/个，成功率在70%左右，成熟番茄未采摘的主要原因是其位置处于叶茎相对茂密的地方，机器手无法避开叶茎障碍物。因此需要在机器手的结构、采摘工作方式和避障规划方面加以改进，以提高采摘速度和采摘成功率，降低机器人自动化收获的成本，才可能达到实用化。 2.1.2 日本的茄子采摘机器人日本国立蔬菜茶叶研究所与岐阜大学联合研制了茄子采摘机器人。机器人由CCD机器视觉系统、5自由度工业机械手、末端执行器以及行走装置组成，作业对象是温室中按照V形生长方式种植的senryo-2号茄子。该机器人的末端执行器复杂，包括4个手指、2个吸嘴、2个诱导杆、气动剪子和光电传感器，如图2所示。 图2茄子采摘机器人末端执行器原理图 （1.光电传感器 2.引导杆 3.橡胶手抓 4.摄像机）工作中，利用模糊视觉反馈系统引导末端执行器靠近果实，完成采摘作业。在实验室中进行了试验，采摘成功率为62.5%，工作速度为64.1s/个。影响成功率的主要原因是机器视觉系统对采摘位置的判断不正确；同时，视觉系统占用了72%的工作时间（46.1s），也是影响采摘效率的主要因素。 2.1.3 日本的葡萄采摘机器人日本冈山大学研制出了一种用于果园棚架栽培模式的葡萄收获机器人。其机械部分是一个具有5个自由度的极坐标机械手，具有4个旋转关节（其中腰部1个，肩部1个，腕部2个）和1个棱柱型的直动关节。这种结构使得机器人在葡萄架下行走时能够有效地工作，旋转关节可以用不同的速度旋转，直动关节可以采用简单的控制方法来获得较高的速度。腕部的2个旋转关节非常有用，它可以保证末端执行器水平和垂直接近葡萄，即使葡萄束倾斜也可以达到目的。而且，为了提高使用效率和实行多样化操作，更换不同的末端执行器，还可以完成喷雾、套袋和剪枝等作业。 2.1.4 荷兰的黄瓜采摘机器人 1996年，荷兰农业环境工程研究所（MAG）研制出一种多功能黄瓜收获机器人。该研究在荷兰温室里进行，黄瓜按照标准的园艺技术种植并把它培养为高拉线缠绕方式吊挂生长。该机器人利用近红外视觉系统辨识黄瓜果实，并探测它的位置。机械手只收获成熟黄瓜，不损伤其他未成熟的黄瓜。采摘通过末端执行器来完成，它由手抓和切割器构成。机械手安装在行走车上，行走车为机械手的操作和采摘系统初步定位。机械手有7个自由度，采用三菱公司RV-E26自由度机械手，另外在底座增加了一个线性滑动自由度。收获后黄瓜的运输由一个装有可卸集装箱的自走运输车完成。整个系统无人工干预就能在温室工作。试验结果为：工作速度10s/根，在实验室中效果良好，但由于制造成本和适应性的制约，还不能满足商用的要求。 a）机器实物 b）示意图 图3黄瓜采摘机器人 2.1.5 英国蘑菇采摘机器人 英国Silsoe研究院研制了蘑菇采摘机器人，它可以自动测量蘑菇的位置、大小，并选择性地采摘和修剪。它的机械手包括2个气动移动关节和1个步进电机驱动的旋转关节；末端执行器是带有软衬垫的吸引器；视觉传感器采用TV摄像头，安装在顶部用来确定蘑菇的位置和大小。采摘成功率在75%左右，采摘速度为6.7个/s，生长倾斜式采摘失败的主要原因。如何根据图像信息调整机器手姿态动作来提高准确率是亟待解决的问题。 2.2 国内研究进展 在国内，果蔬采摘机器人的研究刚刚起步。东北林业大学的陆怀民研制了林木球果采摘机器人，主要由5自由度机械手、行走机构、液压驱动系统和单片机控制系统组成，如图4所示。采摘时，机器人停在距离母树35m处， a）实物图 b）示意图 图4林木球采摘机器人操纵机械手回转马达对准母树。然后，单片机控制系统控制机械手大、小臂同时柔性升起达到一定高度，采摘爪张开并摆动，对准要采集的树枝，大小臂同时运动，使采摘爪沿着树枝生长方向趋近1.5m2m，然后采摘爪的梳齿夹拢果枝，大小臂带动采集爪按原路向后返回，梳下枝上球果，完成一次采摘。这种机器人效率是500kg/天，是人工的3050倍。而且，采摘时对母树的破坏较小，采净率高。 另外，郭峰等运用彩色图像处理技术和神经网络理论，开发了草莓拣选机器人，采用气动驱动器将草莓推到不同的等级方向。浙江大学的应义斌等完成了水果自动分级机器人的研究开发。赵文杰等研究了基于HIS颜色特征的田间成熟番茄识别技术，该方法对田间成熟番茄之间相互分离的情况有很好的识别效果。 2.3 果蔬收获机器人的应用现状 法国是研究果蔬采摘机器人较早的国家之一，但由于技术、市场和价格等因素的影响，甜橙、苹果采摘机器人已经停产，采摘机器人的研究工作基本陷于停顿。美国在自动化收获机器人的研究方面没有一个很清晰的战略，研究工作也基本处于停顿状态。日本近年来开展了大量的收获机器人研究项目，进展很快，但还未能正真实现商业化。荷兰收获机器人的研究工作走在很多国家的前面，但研究的种类并不多。 （表1为部分国家果蔬收获机器人的研究进展统计。） 表1 部分国家果蔬收获机器人研究进展统计3.存在的问题与未来展望3.1 存在的问题 从以上所述的农业机器人研究可以看出，农业机器人可以替代人类完成某些农业生产活动，但要达到实用普及的程度，仍存在一些关键问题1）果实的识别率和采摘率不高 目前识别果实和确定果实位置主要由灰度阈值、颜色色度法和几何形状法。其中，前两者主要基于果实的光谱反射特性，但在自然光照情况下，由于图像中存在噪声和各种干扰信息，效果并不是很好。采用形状定位方式，要求目标具有完整的边界条件，由于水果和叶子等往往容易重叠在一起，很难真正区别出果实的具体形状。而且，果实识别需要进行灰度值临域分析，这个过程很耗时，因此往往无法满足重复、快速的预处理要求。2）果实的平均采摘周期较长 生产实际中的采摘作业要求机器人不仅能减轻劳动强度，而且更要提高作业效率。而目前的果实收获机器人由于图像处理、控制系统等原因，大多数采摘机器人的效率不高。例如采摘机器人收获一个柑橘约为37s，收获一个甜瓜约15s，摘取一个黄瓜需要10s，收获一个茄子需要约1min。为使果蔬采摘机器人实用化，提高作业效率是关键问题之一。 3）采摘机器人的制造成本较高 同工业机器人相比，采摘机器人的结构和控制系统更加复杂，制造成本更高。而且工作具有周期性、短时间等特点，设备利用率低。对于采摘机器人这样复杂的光电一体化产品而言，设备的使用和维护都需要相当高的技术水平和费用。 鉴于以上原因，在以后的研究开发中必须解决以下几方面的关键技术。1） 开放式的控制系统体系结构目前已有的果蔬采摘机器人一般采用两种实现方式：工业机器人和独立设计的专用机电系统。这两种实现方式都是封闭式的结构，使得采摘机器人只能具有特定的功能，适应于特定的环境，通用性差，不便于对系统进行扩展和改进。开放式结构的果蔬采摘机器人具有良好的扩展性、通用性和柔性作业的能力。机器人由机械部分、视觉系统、控制部分3大部分组成，通过更换不同自由度的机械部分适应不同类型的农作物（如垂直栽培作物，棚架栽培作物、地表栽培作物及球状栽培作物等），而且更换不同的末端执行器可以进行不同的操作（如采摘、喷雾、剪枝及套袋等）。构建开放式的控制系统，在硬件上要为用户提供标准的控制平台及丰富的外围接口，而且易于扩展，以适应不同的机器人本体。系统的软件应在标准操作系统下采用标准语言开发，做到可移植，易修改、重构及扩展，并能提供公开的用户接口和程序接口。采用PC机与Galil运动控制器构成开放式系统的采摘机器人系统组成如图4所示。 图4开放式采摘机器人系统框图包括工业PC机、Galil多轴运动控制器、安川交流伺服驱动系统、大恒DH-CG320机器视觉系统、机器人本体、末端执行器和行走机构。系统采用层次结构，PC机作为主控制器，其上运行机器人控制主程序，提供用户界面，并根据机器视觉系统提供的信息完成作业任务规划、运动学正反解和坐标变换等，并将规划得到的机器人关节目标任务（以多大的速度、加速度运动到达相应的位置）下达给Galil运动控制器。运动控制器作为底层控制器，运用一定的控制算法，经电机驱动器完成关节电机的运动控制。系统软件在Windows系统下，采用VC+编程。系统对用户完全开放，用户不仅可以通过交互式平台对机器人本体进行基本操作和在线调试，而且可以通过VC+离线编程环境进行各种控制算法的研究。通过以上分析可以看出，只要更换不同的机器人机械部分和末端执行器，用该系统可以控制不同的机器人，这样在不同季节，就能完成不同的作业，提高了控制系统的利用率，减少了设备成本。2） 智能化的果实识别和定位在果蔬采摘机器人系统中，由于作业环境的复杂性，特别是存在光照条件下的不确定性和果实部分或完全遮挡问题，采摘对象的智能化识别和定位问题还需要进一步研究。1. 开发智能化的图像处理算法模糊神经网络是一种高度并行的分布式系统，应用模糊理论指导学习，是在无监督情况下具有自学能力的自适应系统，可以对图像进行智能化处理。另外，小波变换具有良好的时频局部化分析特征，能同时给出图像信号的时域和频域信息，能有效检测图像的边缘，应用前景好。 2. 视觉传感器与非视觉传感器融合在采摘机器人视觉感知过程中，二维图像的处理必然涉及视觉不适定问题的求解，引入非视觉传感器的辅助支持是求解不适定问题的有力手段，如将视觉传感器与PSD测距仪或超声波测距仪结合使用，可以实现果实的精确定位。通过视觉传感器与非视觉传感器的优势互补，可以大大提高采摘机器人的感知功能。3. 采用主动光源的视觉系统视觉系统根据图像采集的需要，自行发出具有特定特征的光源，可以在一定程度上改善图像质量。3） 机械本体的优化设计机械结构直接决定机器人运动的灵活性和控制的复杂性。采摘机器人必须紧凑，行走、转弯灵活。当前，大部分的采摘机器人借用的工业机械手，体积较大，成本高。在满足机器人性能的前提下，设计简单、紧凑、轻巧，而且运动平稳和灵活避障的机械手，是必须解决的问题。同时，现代机械设计理论和方法也使问题的解决成为可能。例如，采用三维实体造型技术、虚拟样机技术和优化理论等可以大大缩短设计周期，而且可以进行机构的运动学和动力学仿真，优化机器人结构。5.总结 中国是一个发展中的农业大国，农业问题始终关系到中国经济社会发展，农业作为国民经济最重要的基础产业，对经济社会的发展和人民生活起着极为重要的支撑和保障作用。技术代替资源的发展道路是21世纪农业的必然选择。实施“精确”农业，广泛应用农业机器人，以提高资源利用率和农业产出率，降低劳动强度，提高经济效益将是现代农业发展的必然趋势。由于农业生产的季节性、农产品的价格、农业作业的复杂性等特点，对农业机器人的性价比、智能提出较高要求。采摘机器人的作业对象是水果蔬菜，是通过编程来完成这些作物的采摘、运转、打包等相关作业任务的具有感知能力的自动化机械收获系统，是集机械、电子、信息、智能技术、计算机科学、农业和生物等科学技术于一体的交叉边缘性科学，涉及机械结构、视觉图像处理、机器人运动学、动力学、传感器技术、控制技术、以及计算信息处理等多方面的学科领域知识，研究采摘机器人不仅具有巨大的应用价值，而且具有深远的理论意义。 参考文献1）耿端阳，张铁中，罗辉，等.国农业机械发展趋势分析J.农业机械学报，2004，35（4）：2082102）赵匀，武传宇，胡旭东，等.农业机器人的研究进展及存在的问题J.农业工程学报，2003，19（1）：20243）Shigehiko Hayashi，Katsunobu Ganno，Yukitsugu Ishii，et al Robotic harvesting system for eggp lantsJ.JARQ，2002，36(3).1631684）Van Henten E J,Van TuijlB A J,Hemming J.Field test of an autonmous cucumber picking robortJ. 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