CN114830916B - 垄上自主行走包络式金丝皇菊无损采摘机器人及采摘方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种垄上自主行走包络式金丝皇菊无损采摘机器人及采摘方法，使用STM32作为机器人控制终端，完成以伺服电机、舵机控制为主的基本行为，控制机械臂、智能花茎分离模块、移动模块、雷达模块工作，实现高效率、高品质的智能识别和自主导航行走采摘作业，有效减少了劳动力的使用，增加了经济效益。另外，本发明通过在割手内壁增设薄膜压力传感器来辅助判断切割完成状况，实现了抓取力度控制，有效降低了金丝皇菊在采摘过程中的损伤率。

Description

垄上自主行走包络式金丝皇菊无损采摘机器人及采摘方法

技术领域

本发明属于农业机械设计技术领域，尤其涉及一种垄上自主行走包络式金丝皇菊无损采摘机器人及采摘方法。

背景技术

金丝皇菊作为茶类饮品的一种，颇受欢迎，目前我国的金丝皇菊种植面积也在逐渐扩大。由于金丝皇菊花期短、品质要求高，这就导致了金丝皇菊的采摘成为金丝皇菊生产过程中用工量最大、实现智能机械化难度最大的一项作业项目。目前全球范围内还没有落地的菊花采摘机器人系统，全部采用人工采摘，劳动强度大、采摘效率低。

智能化机械如何通过最优路径自主精准识别定位并进行无损伤采摘是当下采摘过程研究的关键性问题；而衡量茶用菊采摘机器人性能的关键指标有：对始花期菊花的识别定位能力、避障能力、无损采摘能力等。因此，有必要研发一种能够对金丝皇菊进行精准识别定位，并且能够有效减少菊花在采摘过程中损伤率的自主行走智能采摘装置，实现高效率、高品质的采摘作业，推动菊花规模化生产，提高菊花生产的经济效益。

发明内容

针对现有技术中存在不足，本发明提供了一种垄上自主行走包络式金丝皇菊无损采摘机器人及采摘方法，实现了自主导航行走机器人对金丝皇菊的智能识别和无损抓取。

本发明是通过以下技术手段实现上述技术目的的。

一种垄上自主行走包络式金丝皇菊无损采摘机器人，包括操作平台，操作平台上表面安装有雷达模块、机械臂、主控模块,下表面竖直安装有车轮撑板，车轮撑板下端安装有移动模块；操作平台一侧安装有收集框，机械臂末端安装有智能花茎分离模块；主控模块分别与智能花茎分离模块、机械臂、移动模块、雷达模块信号连接。

进一步地，所述智能花茎分离模块包括安装在机械臂末端的步进电机，步进电机输出扭矩端与丝杠连接，丝杠安装在上挡板与下挡板之间，位于丝杠下方的上挡板与下挡板之间安装有连接块，连接块两侧边均滑动安装有滑轨凸台，滑轨凸台之间安装有Realsense 455摄像头作为识别终端；

丝杠上滑动安装有滑块，滑块上表面连接有连杆连接板，连杆连接板另一端与两侧滑轨凸台之间分别转动连接有拨手上连杆和割手上连杆，拨手上连杆和割手上连杆另一端分别转动连接有拨手下连杆、割手下连杆；拨手下连杆和割手下连杆分别与拨手、割手连接。

进一步地，所述拨手包括一体化成型的拨手连接和拨手手爪，割手包括一体化成型的割手连接和割手手爪，拨手手爪和割手手爪的截面均为圆弧状；割手手爪端部设置为用于包络目标菊花的五指状结构，割手手爪内壁安装有FSR薄膜式压力传感器。

进一步地，所述机械臂包括固定在操作平台上表面前端的机械臂底盘，机械臂底盘上安装有底盘转台，底盘转台上安装有大臂，大臂前端连接有小臂连接件，小臂连接件与小臂以及大臂连杆连接，小臂前端连接有小臂末端，小臂末端与智能花茎分离模块连接，底盘转台上还安装有双目相机；底盘转台、大臂、大臂连杆以及小臂连接件均通过舵机实现运动控制。

进一步地，所述雷达模块采用Velodyne VLP-16激光雷达和里程计，通过SLAM进行定位构图。

进一步地，所述移动模块包括多个电机、车轮以及与之配套的轴承、销轴、车轮联轴器，电机均通过螺栓固定于车轮撑板外侧，电机扭矩输出端均通过车轮联轴器与销轴连接，车轮均通过车轮轴孔与销轴连接，且销轴与轴承内圈同轴心连接，轴承内圈能够随销轴转动，轴承外圈与车轮撑板上的轴孔进行同轴心配合连接。

进一步地，所述主控模块以STM32为主控芯片，还包括有工控机，由12V的10Ah锂电池经LM2596S降压模块降压供电。

基于上述的垄上自主行走包络式金丝皇菊无损采摘机器人的采摘方法，包括如下过程：

自主导航：雷达模块扫描周围环境数据并传递至主控模块，主控模块分析处理接收到的数据后进行全局路径规划和局部路径规划，最终确定最短路径，然后向移动模块输出运动控制指令，驱动采摘机器人自主导航；

目标识别：采摘机器人移动到指定采摘位置后，双目相机采集目标菊花图像信息，并传递至主控模块进行分析处理，完成对目标菊花的识别；

采摘位置调整：主控模块根据双目相机以及Realsense 455摄像头实时捕捉的目标画面信息，控制机械臂中的各个舵机工作，将机械臂连同智能花茎分离模块调整至指定的采摘位置，使得智能花茎分离模块对准目标菊花；

执行采摘：主控模块控制智能花茎分离模块中的步进电机工作，使得割手与拨手相互靠近，共同包络目标菊花，完成采摘作业；

目标菊花收集：主控模块通过舵机控制机械臂以及智能花茎分离模块整体旋转并对准收集框，接着控制步进电机反向转动，带动割手与拨手分离，目标菊花落入收集框中。

进一步地，所述执行采摘的具体过程为：主控模块控制步进电机工作，通过联轴器将扭矩传输到丝杠，丝杠上的滑块沿着丝杠做向下的直线运动，带动与之连接的连杆连接板向下运动；连杆连接板带动拨手上连杆收缩，拨手上连杆带动与之连接的拨手下连杆绕着连接处顺时针转动，使得拨手向割手靠近；与此同时，连杆连接板带动割手上连杆收缩，割手上连杆带动与之连接的割手下连杆绕着连接处逆时针转动，使得割手包裹着目标菊花向拨手靠近，完成对目标菊花的包络；

随着割手与拨手包络动作的持续，目标菊花花茎被挤压在割手与拨手的缝隙之间，割手内壁的FSR薄膜式压力传感器接触产生的压力越来越大，压力信号反馈到主控模块，主控模块判断出压力值达到程序设定的阈值后，控制步进电机停止工作，割手与拨手停止包络动作，此时目标菊花花茎被压断。

进一步地，所述自主导航的具体过程为：加载由SLAM模块构建的全局地图，利用开源AMCL定位算法实现采摘机器人自主定位，生成代价地图，在Rviz界面标定目标点，以JPS算法进行全局路径规划生成阶段性导航目标点，经过雷达模块扫描生成局部代价地图确定局部障碍物位置，由TEB算法重新规划局部路径实现采摘机器人对动态障碍物的避障，全局路径规划、局部路径规划相结合确定最短路径；

目标识别的具体过程为：将获得的实时RGB图像转为HSV空间图像，提取S分量，将图像转为灰度图像，用矢量中值滤波法去除噪声，使目标边缘更加清晰平滑，统计各个灰度级的频数，通过聚类算法求取隶属矩阵，根据隶属度最大原则进行图像分割，进行2×2开运算，滤除最小面积，然后填充裂缝，然后进行膨胀运算，然后进行八连通域标记，接着计算连通区域面积，并标注果形特征，最后进行质心的计算。

本发明具有如下有益效果：

本发明所提供的采摘机器人能够对金丝皇菊进行精准识别，使用STM32作为机器人控制终端，用来完成以伺服电机、舵机控制为主的基本行为，并通过增加薄膜压力传感器，实现抓取力度控制，能够减少金丝皇菊在采摘过程中的损伤率，实现高效率和高品质的智能识别和自主导航行走采摘作业，有效减少劳动力的使用，增加经济效益。另外，本发明不仅能够用于金丝皇菊的采摘作业，也能够用于其他类似作物的采摘，适用范围广，值得普遍推广使用。

附图说明

图1为本发明所述采摘机器人整体结构示意图；

图2为本发明所述移动模块安装示意图；

图3为本发明所述雷达模块示意图；

图4为本发明所述机械臂结构示意图；

图5为本发明所述智能花茎分离模块结构示意图；

图6为本发明所述拨手示意图；

图7为本发明所述割手示意图。

图中：1-智能花茎分离模块；100-步进电机；101-连接块；102-丝杠；103-滑块；104-连杆连接板；105-滑轨凸台；106-上挡板；107-下挡板；108-拨手上连杆；109-拨手下连杆；110-拨手；1101-拨手连接；1102-拨手手爪；111-割手上连杆；112-割手下连杆；113-割手；1131-割手连接；1132-割手手爪；114-相机底座；115- Realsense 455摄像头；2-机械臂；200-机械臂底盘；202-底盘转台；203-舵机A；204-舵机B；205-舵机C；206-舵机D；207-大臂；208-大臂连杆；209-小臂；210-小臂末端；211-小臂连接件；3-主控模块；4-移动模块；400-电机；401-车轮；5-雷达模块；500-激光雷达；501-雷达底座；502-雷达端盖；6-操作平台；7-车轮撑板；8-收集框。

具体实施方式

下面结合附图以及具体实施例对本发明作进一步的说明，但本发明的保护范围并不限于此。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“安装”、“连接”、“固定”等应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体的连接，可以是直接相连，也可以是通过中间媒介间接相连，还可以是两个元件内部的连通；术语“前”、“后”、“左”、“右”的使用均是基于附图所示的描述，不是特指具体的方位，因此不能理解为对本发明的限制；对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

如图1所示，本发明所述的垄上自主行走包络式金丝皇菊无损采摘机器人，包括操作平台6、车轮撑板7、收集框8、主控模块3，还包括与主控模块3信号连接的智能花茎分离模块1、机械臂2、移动模块4、雷达模块5。操作平台6为矩形板状结构，操作平台6一侧安装收集框8；操作平台6下表面四个拐角处均通过螺栓竖直安装有车轮撑板7，车轮撑板7与移动模块4连接；操作平台6上表面安装有雷达模块5、主控模块3、机械臂2，机械臂2上安装有智能花茎分离模块1。

如图2所示，移动模块4包括四个电机400、四个车轮401以及与之配套的轴承、销轴、车轮联轴器；四个电机400均通过螺栓固定于车轮撑板7外侧，电机400扭矩输出端均通过车轮联轴器与销轴连接，四个车轮401均通过车轮轴孔与销轴连接，且销轴与轴承内圈同轴心连接，轴承内圈能够随销轴转动，轴承外圈与车轮撑板7上的轴孔进行同轴心配合连接。实际应用中，在主控模块的控制下，电机400驱动销轴转动，进而带动车轮401转动，实现采摘机器人的行走功能。

如图1、3所示，雷达模块5采用Velodyne VLP-16激光雷达500和里程计，通过SLAM进行及时定位，构建环境地图，从而便于进行路径规划，辅助实现自主导航行走；雷达底座501固定在操作平台6上表面前端，激光雷达500安装在雷达底座501上，并设置雷达端盖502。

如图1、4所示，机械臂2包括机械臂底盘200、底盘转台202、舵机A203、舵机B204、舵机C205、舵机D206、大臂207、大臂连杆208、小臂209、小臂末端210、小臂连接件211。机械臂底盘200通过螺栓固定在操作平台6上表面前端，机械臂底盘200上安装有底盘转台202，底盘转台202上安装有大臂207，大臂207前端连接有小臂连接件211，小臂连接件211与小臂209以及大臂连杆208连接，小臂209前端连接有小臂末端210，小臂末端210与智能花茎分离模块1连接。底盘转台202由舵机A203控制水平自由旋转，便于调整机械臂2整体采摘方向；舵机B204用于控制大臂207旋转运动；舵机C205通过控制大臂连杆208来带动小臂连接件211运动，进而控制小臂209的俯仰姿态；舵机D206通过控制小臂连接件211来带动小臂209绕其轴心线转动。底盘转台202上还安装有双目相机。

如图1、5所示，智能花茎分离模块1包括步进电机100、连接块101、丝杠102、滑块103、连杆连接板104、滑轨凸台105、上挡板106、下挡板107、拨手上连杆108、拨手下连杆109、拨手110、割手上连杆111、割手下连杆112、割手113、相机底座114、Realsense 455摄像头115。

步进电机100安装在机械臂2的小臂末端210，步进电机100输出扭矩端通过联轴器与丝杠102连接，丝杠102安装在上挡板106与下挡板107之间，位于丝杠102两侧的上挡板106与下挡板107之间安装有丝杠导轨，位于丝杠102下方的上挡板106与下挡板107之间安装有连接块101。连接块101两侧边均设置有滑槽，滑槽中均滑动安装有滑轨凸台105，两个滑轨凸台105之间通过螺栓固定安装有相机底座114，相机底座114内安装有Realsense 455摄像头115作为识别终端，与7度机械臂2相互配合，进行目标菊花的识别，并完成菊花图像信息的初步处理和发送。

丝杠102上滑动安装有滑块103，滑块103上表面通过螺栓连接有连杆连接板104，连杆连接板104另一端与滑轨凸台105之间分别转动连接有拨手上连杆108和割手上连杆111，拨手上连杆108和割手上连杆111另一端分别转动连接有拨手下连杆109、割手下连杆112；拨手下连杆109和割手下连杆112均通过螺栓分别与拨手110、割手113连接。

如图5、6所示，拨手110包括一体化成型的拨手连接1101和拨手手爪1102，拨手连接1101通过螺栓与拨手下连杆109连接，拨手手爪1102截面为圆弧状。如图5、7所示，割手113包括一体化成型的割手连接1131和割手手爪1132，割手连接1131通过螺栓与割手下连杆112连接；割手手爪1132截面为圆弧状，且割手手爪1132端部设置为便于包络目标菊花的五指状结构；割手手爪1132内壁安装有FSR薄膜式压力传感器。

主控模块3以STM32为主控芯片，还包括有工控机，由12V的10Ah锂电池经LM2596S降压模块降压供电。STM32主控芯片分别与电机400、舵机A203、舵机B204、舵机C205、舵机D206、Realsense 455摄像头115、步进电机100、双目相机、FSR薄膜式压力传感器信号连接；工控机连接激光雷达500以及电池模块。

利用本发明所述的垄上自主行走包络式目标菊花无损采摘机器人进行采摘作业的具体过程如下：

步骤1：自主导航：利用雷达模块5扫描周围环境数据并传递至主控模块3进行分析处理，主控模块3加载由SLAM模块构建的全局地图，利用开源AMCL定位算法实现采摘机器人自主定位，生成代价地图；在Rviz界面标定目标点，以JPS算法进行全局路径规划生成阶段性导航目标点；经过雷达模块5扫描生成局部代价地图确定局部障碍物位置，由TEB算法重新规划局部路径实现采摘机器人对动态障碍物的避障；全局路径规划、局部路径规划相结合确定最短路径，据此向移动模块4中的电机400输出运动控制指令，实现采摘机器人的导航功能。

步骤2：目标识别：采摘机器人移动到指定采摘位置后，双目相机采集目标菊花图像信息，并传递至主控模块3进行分析处理，将获得的实时RGB图像转为HSV空间图像，提取S分量，将图像转为灰度图像，用矢量中值滤波法去除噪声，使目标边缘更加清晰平滑，统计各个灰度级的频数，通过聚类算法求取隶属矩阵，根据隶属度最大原则进行图像分割，进行2×2开运算，滤除最小面积，然后填充裂缝，然后进行膨胀运算，然后进行八连通域标记，接着计算连通区域面积，并标注果形特征，最后进行质心的计算，至此，完成对目标菊花的识别。

步骤3：采摘位置调整：主控模块3根据双目相机以及Realsense 455摄像头115实时捕捉的目标画面信息，控制机械臂2中的各个舵机工作，将机械臂2连同智能花茎分离模块1调整至合适的采摘位置，使得智能花茎分离模块1对准目标菊花。

步骤4：执行采摘：主控模块控制步进电机100工作，通过联轴器将扭矩传输到丝杠102，丝杠102上的滑块103沿着丝杠102做向下的直线运动，从而带动与之连接的连杆连接板104向下运动；

连杆连接板104带动拨手上连杆108收缩，拨手上连杆108带动与之连接的拨手下连杆109绕着连接处的螺栓配合孔顺时针转动，使得拨手110向割手113靠近；与此同时，连杆连接板104带动割手上连杆111收缩，割手上连杆111带动与之连接的割手下连杆112绕着连接处的螺栓配合孔逆时针转动，使得割手113包裹着目标菊花向拨手110靠近，完成对目标菊花的包络；

随着割手113与拨手110包络动作的持续，目标菊花花茎被挤压在割手113与拨手110的缝隙之间，割手113内壁的FSR薄膜式压力传感器接触产生的压力越来越大，压力信号反馈到主控模块3，主控模块3判断出压力值达到程序设定的阈值后，控制步进电机100停止工作，割手113与拨手110停止包络动作，此时目标菊花花茎被压断；

然后主控模块3通过舵机控制机械臂2以及智能花茎分离模块1整体旋转并对准收集框8，接着控制步进电机100反向转动，带动割手113与拨手110分离，目标菊花落入收集框8中，单朵目标菊花采摘作业完成。

所述实施例为本发明的优选的实施方式，但本发明并不限于上述实施方式，在不背离本发明的实质内容的情况下，本领域技术人员能够做出的任何显而易见的改进、替换或变型均属于本发明的保护范围。

Claims (2)

1.一种利用垄上自主行走包络式金丝皇菊无损采摘机器人的采摘方法，其特征在于，采摘机器人包括操作平台(6)，操作平台(6)上表面安装有雷达模块(5)、机械臂(2)、主控模块(3),下表面竖直安装有车轮撑板(7)，车轮撑板(7)下端安装有移动模块(4)；操作平台(6)一侧安装有收集框(8)，机械臂(2)末端安装有智能花茎分离模块(1)；主控模块(3)分别与智能花茎分离模块(1)、机械臂(2)、移动模块(4)、雷达模块(5)信号连接；

所述智能花茎分离模块(1)包括安装在机械臂(2)末端的步进电机(100)，步进电机(100)输出扭矩端与丝杠(102)连接，丝杠(102)安装在上挡板(106)与下挡板(107)之间，位于丝杠(102)下方的上挡板(106)与下挡板(107)之间安装有连接块(101)，连接块(101)两侧边均滑动安装有滑轨凸台(105)，滑轨凸台(105)之间安装有Realsense 455摄像头(115)作为识别终端；

丝杠(102)上滑动安装有滑块(103)，滑块(103)上表面连接有连杆连接板(104)，连杆连接板(104)另一端与两侧滑轨凸台(105)之间分别转动连接有拨手上连杆(108)和割手上连杆(111)，拨手上连杆(108)和割手上连杆(111)另一端分别转动连接有拨手下连杆(109)、割手下连杆(112)；拨手下连杆(109)和割手下连杆(112)分别与拨手(110)、割手(113)连接；

所述拨手(110)包括一体化成型的拨手连接(1101)和拨手手爪(1102)，割手(113)包括一体化成型的割手连接(1131)和割手手爪(1132)，拨手手爪(1102)和割手手爪(1132)的截面均为圆弧状；割手手爪(1132)端部设置为用于包络目标菊花的五指状结构，割手手爪(1132)内壁安装有FSR薄膜式压力传感器；

所述机械臂(2)包括固定在操作平台(6)上表面前端的机械臂底盘(200)，机械臂底盘(200)上安装有底盘转台(202)，底盘转台(202)上安装有大臂(207)，大臂(207)前端连接有小臂连接件(211)，小臂连接件(211)与小臂(209)以及大臂连杆(208)连接，小臂(209)前端连接有小臂末端(210)，小臂末端(201)与智能花茎分离模块(1)连接，底盘转台(202)上还安装有双目相机；底盘转台(202)、大臂(207)、大臂连杆(208)以及小臂连接件(211)均通过舵机实现运动控制；

采摘方法包括如下过程：

自主导航：雷达模块(5)扫描周围环境数据并传递至主控模块(3)，主控模块(3)分析处理接收到的数据后进行全局路径规划和局部路径规划，最终确定最短路径，然后向移动模块(4)输出运动控制指令，驱动采摘机器人自主导航；

目标识别：采摘机器人移动到指定采摘位置后，双目相机采集目标菊花图像信息，并传递至主控模块(3)进行分析处理，完成对目标菊花的识别；

采摘位置调整：主控模块(3)根据双目相机以及Realsense 455摄像头(115)实时捕捉的目标画面信息，控制机械臂(2)中的各个舵机工作，将机械臂(2)连同智能花茎分离模块(1)调整至指定的采摘位置，使得智能花茎分离模块(1)对准目标菊花；

执行采摘：主控模块(3)控制智能花茎分离模块(1)中的步进电机(100)工作，使得割手(113)与拨手(110)相互靠近，共同包络目标菊花，完成采摘作业；

目标菊花收集：主控模块(3)通过舵机控制机械臂(2)以及智能花茎分离模块(1)整体旋转并对准收集框(8)，接着控制步进电机(100)反向转动，带动割手(113)与拨手(110)分离，目标菊花落入收集框(8)中；

所述执行采摘的具体过程为：主控模块(3)控制步进电机(100)工作，通过联轴器将扭矩传输到丝杠(102)，丝杠(102)上的滑块(103)沿着丝杠(102)做向下的直线运动，带动与之连接的连杆连接板(104)向下运动；连杆连接板(104)带动拨手上连杆(108)收缩，拨手上连杆(108)带动与之连接的拨手下连杆(109)绕着连接处顺时针转动，使得拨手(110)向割手(113)靠近；与此同时，连杆连接板(104)带动割手上连杆(111)收缩，割手上连杆(111)带动与之连接的割手下连杆(112)绕着连接处逆时针转动，使得割手(113)包裹着目标菊花向拨手(110)靠近，完成对目标菊花的包络；

随着割手(113)与拨手(110)包络动作的持续，目标菊花花茎被挤压在割手(113)与拨手(110)的缝隙之间，割手(113)内壁的FSR薄膜式压力传感器接触产生的压力越来越大，压力信号反馈到主控模块(3)，主控模块(3)判断出压力值达到程序设定的阈值后，控制步进电机(100)停止工作，割手(113)与拨手(110)停止包络动作，此时目标菊花花茎被压断。

2.根据权利要求1所述的采摘方法，其特征在于，所述自主导航的具体过程为：加载由SLAM模块构建的全局地图，利用开源AMCL定位算法实现采摘机器人自主定位，生成代价地图，在Rviz界面标定目标点，以JPS算法进行全局路径规划生成阶段性导航目标点，经过雷达模块(5)扫描生成局部代价地图确定局部障碍物位置，由TEB算法重新规划局部路径实现采摘机器人对动态障碍物的避障，全局路径规划、局部路径规划相结合确定最短路径；

目标识别的具体过程为：将获得的实时RGB图像转为HSV空间图像，提取S分量，将图像转为灰度图像，用矢量中值滤波法去除噪声，使目标边缘更加清晰平滑，统计各个灰度级的频数，通过聚类算法求取隶属矩阵，根据隶属度最大原则进行图像分割，进行2×2开运算，滤除最小面积，然后填充裂缝，然后进行膨胀运算，然后进行八连通域标记，接着计算连通区域面积，并标注果形特征，最后进行质心的计算。