番茄采摘機器人的設計與實現

周濤　張棟　周毛

摘要為解決農業果實自動采摘問題，設計了一種番茄采摘機器人。該采摘機器人采用Raspberry Pi 3B作為控制器，通過雙目攝像頭對目標果實進行識別與定位后，引導小車至目標果實，控制機械臂完成番茄的采摘。實驗結果表明，該番茄采摘機器人具有自主性、準確性和高效性。

關鍵詞采摘機器人；雙目視覺；機械臂；移動小車

中圖分類號S225.92文獻標識碼A文章編號0517-6611（2018）28-0182-04

Design and Implementation of Tomatoes Harvesting Robot

ZHOU Tao， ZHANG Dong， ZHOU Maodeng et al

（School of Information and Control Engineering， Qingdao University of Technology， Qingdao，Shandong 266520）

AbstractIn order to solve the problem of automatic picking of agricultural fruits， a tomato harvesting robot is designed. The harvesting robot uses Raspberry Pi 3B as controller， after identifying and locating the target fruit by binocular camera， it guides the car to the target fruit and controls the robot arm to complete the tomato picking. The experimental results show that the tomato harvesting robot is active， accurate and efficient.

Key wordsHarvesting robot；Binocular vision；Mechanical arm；Mobile vehicle

目前，歐美等發達國家已將各式各樣的農業采摘機器人投入到實際應用中，而我國大多數果農仍然采取人工采摘。人工采摘不僅成本會逐年增加，而且效率也不高[1-3]。為此，筆者設計一個原型番茄采摘機器人。首先搭建硬件平臺使采摘機器人有基本的功能結構，然后通過算法和軟件設計使機器人能夠完成果實采摘任務，最后對所設計的機器人進行實驗。實驗表明，該機器人具有自主性、準確性和高效性。

1硬件設計

該機器人主要由中央處理單元、雙目攝像頭、移動平臺和機械臂裝置構成，設計原理框圖如圖1所示。

1.1中央處理單元

該系統不僅需要快速的對圖像進行處理，而且還要對小車和機械臂進行控制。該設計選用樹莓派3B（Raspberry Pi 3B）作為番茄采摘機器人的主控制器。Raspberry Pi是一款基于ARM的電腦主板，外表僅有銀行卡大小，可以連接鼠標、鍵盤，這樣便可具備電腦的基本功能。Raspberry Pi 3B有4個USB接口，可與雙目攝像頭連接；多個GPIO接口可與機械臂上的舵機信號線相連，以傳送PWM信號。除此之外，Raspberry Pi 3B還有功耗低、價格便宜、易于開發等特點，因此，采用Raspberry Pi 3B作為番茄采摘機器人的中央處理單元能夠滿足系統要求。

1.2雙目攝像機

雙目立體視覺是通過計算機相關技術模仿了人兩只眼睛捕捉到的信息，并對捕捉到的信息進行處理分析，可以得到目標物體在世界坐標的位置。該設計采用萊娜機器視覺（LenaCV）提供的雙目攝像頭作為番茄采摘機器人的雙眼。此雙目攝像機基線可變，可以根據目標物體距離視覺傳感器的遠近來調整基線大小，如果目標物體遠，則基線調大，相反，則調小，以此來保證定位的精確度。此雙目傳感器采用DSP作為處理芯片，幀率可達30幀/s，數據接口為USB 3.0，同時兼容USB 2.0，接口協議為免驅動UVC，可與Raspberry Pi直接通信。圖2為該設計所使用的雙目攝像機。

1.3移動平臺

為裝載機械臂、雙目攝像頭等，需要一個移動平臺，選用直流電機作為其驅動電機。直流電機相對于其他電機有以下優點：響應快，力矩大，具有較大的過載能力，噪聲小。選用的電機主要參數如下：額定電壓12 V，額定電流350 mA，電機自帶減速箱，空載時輸出軸轉速為500 r/min。在實際應用中，需要用電機驅動芯片來控制電機[4]，該設計中使用SGS公司的L298N。該芯片為雙H橋的驅動芯片，每個H橋提供2 A的電流，可以同時驅動兩路電機，通過控制輸入端的高低電平來實現電機正轉、反轉或停止，從而實現小車的前進、后退和停止。L298N有2個使能端，4個邏輯輸入端和4個輸出端，其邏輯結構如表1所示，表1中ENA為使能端，僅當使能端為高電平時，輸入IN1、IN2才有效，ENB中的IN3、IN4同理。

1.4機械臂裝置

機械臂裝置為5+1自由度機械手臂，即5個關節和1個執行末端。由于機械手臂對精度的要求較高，

所以采用數字舵機作為機械臂的關節轉動電機。相比傳統的模擬舵機，數字舵機有以下優點：響應更快，精度更高，抗干擾能力更強。模擬舵機需要不斷地接收信號端的信號來維持當前角度，而數字電機接收一次信號則可維持。舵機上的信號端與Raspberry Pi的GPIO端口相連，通過端口發送的PWM信號來對數字舵機的角度進行控制，從而實現機器人關節的轉動。舵機的旋轉角度和PWM信號的占空比有著線性關系，只需要改變PWM的占空比就可以實現機械臂的轉動。圖3為番茄采摘機器人整體實物圖。

2算法設計

2.1機械臂建模

為了確定機械臂的最終位姿，需對機械臂進行建模。D-H模型是分析機器人運動學最常用的方法，可以應用于各種結構的機器人，無論機器人的結構有多復雜，都可以使用D-H模型[5-7]。為了實現平抓[8]，將末端旋轉關節保持不變，機械臂簡化為成4+1（4個關節和1個執行末端）。根據右手法則可以確定各Z軸坐標，X軸坐標為前一連桿的直線方向，由此可得到機械臂的連桿坐標圖，如圖4所示。

2.2逆運動學

逆運動學在機器人學中同樣占據重要地位，根據逆運動學計算機械臂的各個關節的θ值，從而使機械臂處于所期望的位姿。該設計使用最基本的代數解法，上一節中已求出基座與執行末端的值，假設機械臂的執行末端所期望的位姿，公式如下：

2.3目標果實識別與定位

識別目標果實的方法有很多，可以根據顏色、形狀和紋理來確定被識別物為樹葉、樹桿還是果實。其中，顏色是區分成熟果實和背景的最直觀的特征，該設計中也將使用顏色分割來識別成熟的番茄。利用RGB（RedGreenBlue）空間來提取顏色特征，RGB是通過紅綠藍3種顏色通道的變化和疊加來得到各種各樣的顏色。通過RGB像素程序，對成熟番茄進行顏色分割[9]，可以確定成熟番茄的像素范圍，R∈[66，255]，G∈[0，46]，B∈[0，255]，再通過形態學操作，將周圍的噪聲去掉。這樣就完成了目標果實的識別。圖5為處理過程。

雙目立體視覺的原理是2個攝像頭在一定的距離內以一定的夾角分隔開，在2張圖中捕捉相同的場景。該設計采用的雙目攝像頭之間的夾角是180°，即左右2個攝像頭的光軸是平行的[10]，其基本原理如圖6所示。

4實驗

該實驗對番茄采摘機器人進行了基本的設計，為了驗證該機器人是否能正確識別成熟番茄，是否能成功采摘目標果實，對該機器人進行測試實驗。實驗在實驗室的模擬環境中進行，對不同位置的番茄進行了50次實驗。結果表明，該采摘機器人能夠正確抓取目標番茄的次數為39次，成功率為78%，從機械臂到達工作半徑范圍內開始到成功摘取番茄，平均用時在15 s以內。

造成機器人采摘番茄任務失敗的因素有：①光照條件的影響[11]，光照太強或者太弱以及反光等因素都有可能使目

標識別的準確度下降，導致番茄的質心定位有所偏移。②葉

子遮蓋住番茄將導致機器人識別的時候只識別到番茄的一部分。③2個或2個以上的番茄重疊在一起時，機器人可能將它們判定為一個番茄。

5結論

該研究根據番茄采摘的要求，設計了一款基于雙目視覺的番茄采摘機器人。該機器人結構簡單、反應靈敏、執行速度快，采摘成功率較高，總體上達到了設計的要求，對實現農業采摘的無人化有著重要意義。

參考文獻

[1] 崔玉潔，張祖立，白曉虎.采摘機器人的研究進展與現狀分析[J].農機化研究，2007（2）：4-7.

[2] 宋健.茄子采摘機器人結構參數的優化設計與仿真[J].機械設計與制造，2008（6）：166-168.

[3] 孫承庭，胡平.嵌入式采摘機器人視覺測量與避障控制系統研究[J].農機化研究，2016（11）：219-223.

[4] 周柱.基于STM32的智能小車研究[D].成都：西南交通大學，2011.

[5] 項有元，陳萬米，鄒國柱.基于D-H算法的自主機器人機械臂建模方法研究[J].工業控制計算機，2014，27（3）：113-115.

[6] 蔡自興.機器人學[M].北京：清華大學出版社，2009.

[7] CRAIG J J.Introduction to robotics：Mechanics and control [M].Beijing：China Machine Press，2005.

[8] 戰茜，屠大維.移動機器人自主抓取作業[J].計算機應用，2016，36（S1）：95-98，102.

[9] 鮑官軍，荀一，戚利勇，等.機器視覺在黃瓜采摘機器人中的應用研究[J].浙江工業大學學報，2010，38（1）：114-118.

[10] 晁衍凱，徐昱琳，周勇飛，等.基于雙目視覺的機器人目標定位與機械臂控制[J].計算機技術與發展，2013，23（7）：6-9.

[11] 熊俊濤，鄒湘軍，彭紅星，等.擾動柑橘采摘的實時識別與采摘點確定技術[J].農業機械學報，2014，45（8）：38-43.