玫瑰采摘機器人的簡要設計

吳汶奇，周建平

(新疆大學 機械工程學院，新疆 烏魯木齊 830047)

1 引言

隨著生活水平的提高，人們對玫瑰精油、玫瑰化妝品、玫瑰保健品、玫瑰飲料[1]等產品需求日益增大，現在國外和國內主要是依靠人力采摘。這種采摘方式效率低，成本高，采摘花朵質量參差不齊且受環境天氣影響，而本文設計的自動采摘機器人以Raspberry Pi微型電腦為主控，搭載AI人工智能識別系統，實現顏色識別追蹤與自動采摘，可以全天候，全時段進行采摘，不受天氣和環境的影響。

2 系統設計

該機器人由執行機構、驅動傳動系統、控制系統和AI自動識別系統4部分組成。其原理可以概括為攝像頭收集信息，識別系統判別信息，控制系統處理信息并發出指令，指揮執行機構進行運動進給，當機器人要轉移位置時，驅動傳動系統提供動力帶動系統整體前進。

2.1 執行機構的組成

執行機構由履帶式行走器、基座、機械臂、末端執行裝置組成。

2.1.1 履帶式行走器

由履帶式底盤組成，該底盤具有重心低，驅動穩定等優良特點。行走裝置主體由不銹鋼組成，保證在固定上堅實可靠。履帶中有2個驅動輪和6個承重輪。驅動輪的驅動電機可以提供最大13.5 kg扭矩，確保有效載荷在10 kg左右。同時，驅動電機上配有高低電瓶磁性霍爾編碼器，從而為后期開發更多功能留下了空間。

2.1.2 基座

基座是整個采摘機器人機械臂的支撐，用來聯接機械臂、驅動裝置、Raspberry Pi微型電腦和AI識別系統。為保證機器臂運行的穩定性，其主體基座將使用實心鑄鐵，該基座最下端將與履帶式行走器相接。

2.1.3 機械臂

機械臂由大小臂構成，大臂長130 mm，小臂長90 mm,有2個自由度，即伸縮回轉,俯仰或升降。機械臂采用合金材質，確保有足夠的承載能力和剛度，同時較輕的重量能增強機械臂采摘的精度和平穩性。

2.1.4 末端執行裝置

機器人的手又稱為末端執行裝置，它使機器人直接用于采摘操作的部件。它具有模仿人手動作的功能，并安裝于機器人手臂的前端。由于本裝置是對玫瑰花進行夾取，因此本文選用的是夾鉗式取料手，該執行裝置由一個舵機，一對齒輪，一對夾取爪組成，其中夾取抓最前端裝有一對刀片，在夾取時將玫瑰的莖切斷，防止采摘花朵時對玫瑰植株造成損傷。抓取果實的機械臂由數字舵機與支架構成，數字舵機發送一次 PWM 信號就能鎖定角度不變，而且可以通過上位機軟件與舵機控制板通信直接調節舵機角度，在利用舵機控制 板控制舵機時，注意電源供電不足，會引起舵機亂動，或者舵機不受控。供電不足表示電流不夠，不是電壓不夠，而且舵機控制板是個輔助工具，只能接收單片機發送的命令，或者執行事先設置好的命令，不能對其編程只能作為一 個 驅 動 板。在與單片機通信時，要嚴格按照所用舵機控制板的協議來通信，否 則，可能損壞舵機控制板或者舵機。在給舵機控制板通電時，舵機可能會亂動，這是上電復位的情況。可以在電腦上先設置一個簡單的動作組，并且用上位機軟件設置為脫機工作，這樣就可以解決舵機在剛通電時亂動的問題[2]。

2.2 驅動裝置

驅動系統采用13.5kg扭矩的直流步進電機驅動的方式為機器人履帶行走提供動力。同時霍爾電機保存了編碼輸入功能，在保證機器人可以向任何方向、任何角度進行移動的前提下，為后期擴展留下了空間。

2.3 AI自動識別系統

AI自動識別由攝像頭hv3808負責，該攝像頭是COMS的傳感類型，擁有30萬個動態像素，能提供480P、30PFS高清晰度延遲圖像，可將拍攝到的照片以最低0.1LUX傳到Raspberry Pi微型電腦Open Source CV圖像處理庫，通過Al視覺算法來定位需要采摘的玫瑰花朵，然后向控制系統傳輸PWM脈沖，反饋識別結果。

2.4 控制系統

控制系統是人們向機器人發出各種指令,讓其按照要求完成各種任務的裝置[3]。本機器人采用Raspberry Pi微型電腦為主控，搭載AI人工智能識別系統和GPS定位系統，控制機器人按規定的程序運動,把接受的指令信息存儲起來,然后對各末端操作器發出指令,讓機器人自動識別需要采摘的玫瑰花朵，采摘后放入指定的容器中，一個區域采摘結束后，按照設定的路線對下一個區域進行掃描識別(圖1)。

圖1 控制系統圖

3 運動學算法

由于機械臂的采摘運動是由各個關節部位的旋轉、平移所構成，因此解決關節的運動學算法，就可以完成機械臂的采摘進給運動。

3.1 坐標系的選擇

笛卡爾坐標系是目前常用的描述速度、加速度、角速度的空間坐標系，因此在該算法中選擇笛卡爾坐標系。當繞一個軸旋轉多少度時用右手定則來判斷。

3.2 平移和位移

位置是使用一個三維向量來表示，平移變換是坐標系空間位置的變換，可以用坐標系原點О的位置向量表示，如圖2所示。多次平移變換也很簡單，向量之間直接相加就可以求空間中一個點的位置在經過平移變換后的坐標系{B}中的坐標。

圖2 平移變換圖

3.3 角度、方向、旋轉變換

表示一個物體的三維位置和朝向，通常都會在物體上提前建立一個跟著它轉動的坐標系，然后通過描述這個坐標系與參考坐標系的關系來描述這個物體[4]。一個物體在坐標系中的位置和朝向的變化，可以認為是兩個參考坐標系之間的關系。這里講角度、方向表示法，只要講兩個坐標系之間的關系就可以了。要知道一個坐標系相對于另一個坐標系如何旋轉、旋轉了多少，可以從二維角度先分析(圖3)。

圖3 旋轉變換圖

3.4 旋轉矩陣

3.5 正運動學

需要用一系列參數來表達兩對關節連桿之間位置角度關系的機械臂數學模型，因此選用DH 4個參數。這4個參數分別是：

(1)link length(連桿長度):兩個關節的軸(旋轉關節的旋轉軸，平移關節的平移軸)之間的公共法線長度。

(2)link twist(連桿扭轉):一個關節的軸相對于另一個關節的軸繞它們的公共法線旋轉的角度。

(3)link offset(連桿偏移):一個關節與下一個關節的公共法線和它與上一個關節的公共法線沿這個關節軸的距離。

(4)joint angle(關節轉角):一個關節與下一個關節的公共法線和它與上一個關節的公共法線繞這個關節軸的轉角。

機器人在運動時需要一個參考系，為其關節進行的運動作為參考[5]，因此需要在x,y,z三個坐標軸中挑選出一個作為其參考軸。

以Z軸為例，當關節開始進行旋轉運動的時候，用右手定理來進行判斷方向，而繞z軸旋轉的角度是一個實時變化的量;當關節做滑動運動的時候，那么z軸的方向即是沿直線滑動的方向，沿Z軸的連桿長度d是關節變量。同理x,y也一樣。確定好坐標系后，用新的方式表達4個參數：

(1)link length(連桿長度)a-1:沿Xi-1的Zi-1到Z的距離。

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(2)link twist(連桿扭轉)ai-1:Z相對于Zi-1.繞Xi-1旋轉的角度。

(3)link offset(連桿偏移):沿Z的Xi-1到Xi的距離。

(4)joint angle(關節轉角):X相對于Xi-1;.繞Z旋轉的角度。

然后根據各關節的旋轉矩陣得到總體的末坐標方程：

通過輸入x,y坐標，配合攝像頭的俯視角度，可以得到舵機的旋轉角度。

3.6 機械臂抓取

3.6.1 靜止抓取

物體在視野中處于靜止狀態，通過計算機捕捉圖樣，反饋到中控處理器中，之后通過上述運動學算法，驅動舵機旋轉，夾取相應的物塊。

3.6.2 運動物體夾取

由于在實際環境中，會有風的影響，夾取時物體不是靜止的，因此具有移動夾取功能是十分重要的。按照不同的速度移動小物塊，測量反應時間和成功率，每組實驗重復1000次以上(表1)。

表1 機械臂抓取成功率測試統計

通過表1實驗數據，可以觀察發現在一般的風速條件下，成功率是在80%以上，性能相對非常穩定。

4 結論

本文闡述了玫瑰采摘機器人的組成、機械臂運動學算法原理和設計方案。該機器人能根據人們的需求選擇性采摘玫瑰，極大程度替代了人工采摘，提高了采摘效率，對玫瑰精加工無益是革命性進步。

隨著玫瑰采摘水平需求增高和科學技術的發展, 5G的應用，玫瑰采摘機器人智能化[6]的設計也變得越來越重要。這需要在設計與應用方面要有前瞻性，更多地使用現代科學技術，設計出效率更高、實用性更強的智能玫瑰采摘機器人。