基于CAD/CAE技術的采摘機器人結構設計與仿真

王麗霞

(包頭鋼鐵職業技術學院,內蒙古 包頭 014010)

0 引言

我國果蔬種植面積很大,果蔬成熟后的采摘方式以人工為主,工作效率低,人力成本占到了總成本的1/2以上,且采摘質量無法保證,嚴重影響果蔬后續的加工、存儲和銷售[1]。隨著我國人口老齡化的加劇和人工成本的提高,人們對于自動化采摘機器人的需求日益增加。但是,果蔬枝葉的生長存在很多的不確定性,果蔬生長位置為非結構位置,果實已破碎而果梗較為堅硬,都給采摘機器人的作業帶來了一定的困難,限制了對采摘機器人結構的研發[2]。

CAD(Computer Aided Design)軟件是幾何建模軟件,可采用計算機技術進行圖紙的設計、修改和繪制[3-4]。隨著CAD軟件的發展,系統逐漸集成了CAE(Computer Aided Engineering)分析功能,即對幾何模型進行分析計算。采用CAD/CAE軟件進行產品的結構設計,可以有效指導產品幾何尺寸的優化,顯著縮短產品研發周期,提高研發效率。目前,該軟件已經在工業制造領域(如航空航天和汽車制造領域)有了較為廣泛的應用,但不包括農業領域。采摘機器人的結構較為復雜,作業過程中對于結構的要求較高,可以采用CAD/CAE技術對采摘機器人的手臂和末端執行器等精細結構進行設計。

仿真試驗是利用計算機的仿真軟件模擬實際的作業過程,既可以達到真實試驗的效果,又能夠有效降低研發成本。在此對設計的采摘機器人進行仿真試驗。

1 結構設計

1.1 總體設計

采摘機器人主要組成包括控制系統、智能系統、執行機構、驅動傳動裝置及檢測系統等,各結構之間的關系圖如圖1所示。

圖1 采摘機器人各結構之間的關系圖Fig.1 The relation diagram of each structure of picking robot

1.2 控制系統

控制系統是整個采摘機器人的核心部分。為了使機器人具有一定的開放性和較強的功能性,采用模塊化設計,即可以通過增設或者改變接口的方式為平臺增加傳感器或者計算機等設備;同時,平臺要求具有一定的計算能力,且控制成本。綜合以上要求,采摘機器人的控制系統采用工控機加數據采集卡的方式設計,結構如圖2所示。

圖2 控制系統結構簡圖Fig.2 The structure diagram of control system

工控機部分采用性能更優、對環境要求較低的工業控制計算機;數據采集卡采用采樣速率較快的PCL-812PG型號;伺服放大器主要用于對伺服電機進行驅動,采用控制性能較好且性能穩定的Maxson型號,調節作業示意圖如圖3所示。端子板的作用是單獨連接電器和采集卡以及對傳遞的信號進行調理,再繼續進行信號的傳輸。

圖3 伺服放大器調節作業示意圖Fig.3 The schematic diagram of servo amplifier regulation operation

1.3 智能系統

智能系統主要用于提升采摘機器人的智能化水平(如增加視覺、感覺和語言裝置),目前研究主要集中于“視覺”方面,即通過攝像機識別和躲避障礙物,同時進行視覺導航。一般視覺導航用到的硬件設備包括攝像機、鏡頭、工控機、光源和內存卡,通過在智能系統安裝相應的軟件進行圖像的處理,流程如圖4所示。

圖4 視覺圖像處理流程圖Fig.4 The processing flow chart of visual image

首先,攝像頭進行圖像的采集,并將采集的圖像存儲在內存卡中;然后,利用MatLab軟件調用相應的圖像進行處理,確定待采摘區域和道路區域;最后,通過道路區域中心線的離散點確定導航路線,通過待采摘區域確定待采摘果實的采摘路線。

1.4 執行機構和檢測系統

執行機構是采摘機器人完成果蔬采摘過程的實體,通過驅動傳動裝置提供運行的動力,由控制系統進行整個采摘過程的控制,直至任務完成。執行機構的主要組成部分包括行走機構、末端執行器、機械臂、機械臂搭載平臺和控制系統控制盒等,如圖5所示。

圖5 執行機構結構簡圖Fig.5 The structure diagram of actuator

圖5中,行走機構的作用是搭載機械臂和控制系統等設備,實現機器人的穩定前進。考慮到果蔬種植區域既有平原地帶又有丘陵,為了使機器人在不同的環境均可實現平穩作業,行走機構采用履帶式。

機器人的機械臂通過搭載平臺固定于行走機構,另一端與末端執行器連接,作用是完成采摘果蔬時的大動作。為了防止機器人在采摘較低位置的果蔬時與果蔬發生碰撞,機械臂的搭載平臺高度要求使機械臂能夠達到果蔬的最低點,一般設置高度為1m。

末端執行器主要用于完成果蔬的抓取、切割和搬運,其精度直接關系到機器人的采摘成功率。為了進行果蔬的定位,在末端執行器上安裝傳感器元件及相關輔助裝置,包括紅外射線儀、氣缸和氣爪,以實現果蔬的靈活抓取。

2 采摘機器人結構優化

為了在產品的設計研發過程中能夠實時考察產品的結構性能和幾何合理性,在CAD軟件中集成了CAE分析功能,包括靜態和動態性能分析等[5]。采摘機器人中,對采摘效果起到決定作用的是機械臂和末端執行器,因此主要對這兩個部分進行結構優化。

2.1 機械臂結構參數優化

機械臂的結構參數包括關節長度和旋轉角度,這些結構參數決定了機器人的作業范圍。根據作業要求和待采摘果蔬的分布空間,基于機械臂的作業范圍,通過對機械臂的關節尺寸進行分析、計算,實現結構參數的優化。

機械臂為3個自由度的連桿系統,其變量包括機械臂搭載平臺高度、大臂長度和旋轉角度、小臂長度和旋轉角度以及腰部回轉角度。首先,確定機械臂的作業范圍。以西紅柿采摘為例,其株高范圍一般為90～150cm,成熟果實的生長高度一般為70～90cm。結合機械臂的工作狀態,以及果蔬與機械臂采摘時的相對位置,最終確認機械臂的工作范圍為32cm×80cm。機械臂的作業位置示意圖如圖6所示。

圖6 機械臂作業位置示意圖Fig.6 The operation position diagram of the maipulator

對于其他果蔬,可以根據果蔬的高度適時調整機械臂作業范圍。同時,結合機械臂的現有尺寸結構,可以確定機械臂搭載平臺高度為40cm,大臂和小臂轉角分別為±90°和±150°,最終確定機械臂的可優化參數為大臂和小臂的長度。

為了使機械臂的結構緊湊,以機械臂所能到達的空間為目標函數,機械臂需要達到工作范圍區域后的最小值應滿足以下條件,即

其中,s1和s2分別為機械臂的大臂和小臂的長度。在實際作業過程中,還需要使其到達空間的范圍小于實際的作業空間。通過對圖6進行分析,可以確定機械臂的約束條件為

h1(x)=-s1≤0

h2(x)=-s2≤0

h4(x)=c2+d2-(s1+s2)2≤0

2.2 末端執行器參數控制優化

為了減小電機驅動的壓力,末端執行器采用輕質合金。采摘時,可以忽略末端執行器的質量,其與果蔬的碰撞可以看作是彈簧阻尼模型。末端執行器抓取時的模型如圖7所示。

圖7 末端執行器抓取模型Fig.7 The grab model of the end effector

圖7中,末端執行器的質量為m,旋轉時的剛度為c,未夾持果蔬時的頂端角為θa,剛觸碰果蔬時的接觸面角度為θb,夾持過程中的角度為θc。通過對模型進行分析,可以得出末端執行器在抓取果蔬時的動力學方程為

Δθa=θa-θb

該動力學方程加入了采摘果蔬時的力矩補償、環境的剛度和阻尼運動。其中,be為環境的阻尼系數;ke為環境的剛度系數;θa、θb分別為采摘果蔬時的角速度和角加速度。

由于θb為常數,因此具有以下關系,即

此時的動力學方程可以表示為

式中第4項為恒值,可以將其看作擾動,去除該項。對該式進行拉式變換,可以得到采摘果蔬時力矩與轉動角度之間的關系,即

一旦采摘時果蔬與末端執行器發生碰撞,則環境阻尼系數be和剛度系數ke較大,此時可以得到極限關系為

對上式轉換得到末端執行器的整體模型,即

根據以上模型,采用PID控制器對力矩進行控制,系統模型如圖8所示[6-7]。

圖8 末端執行器控制系統模型圖Fig.8 The model diagram of end effector control system

3 試驗結果

通過CAD/CAE技術,完成了采摘機器人的整體結構設計和零部件尺寸優化。為了驗證其操作性能,還需要進行針對性的仿真試驗。

采摘機器人的機械性能主要由制造精度、傳動間隙、電機運動誤差以及智能控制誤差等共同決定。這些因素對于采摘機器人的作業精度影響最大,因此采用MatLab軟件對機器人進行運動學正解試驗測試。

試驗設計時,啟動軟件,使機器人的末端執行器按照設定的坐標位置行進,測試末端執行器的實際坐標值與理論坐標值的誤差,結果如表1所示。

表1 運動學正解試驗結果Table 1 The test result of positive kinematics solution mm

由表1可知:機器人運動學正解的誤差均小于1.6mm,運動精度能夠滿足采摘機器人對于末端執行器采摘精度的要求,機器人結構設計合理。

4 結論

1)針對采摘機器人結構研發困難的問題,基于CAD/CAE技術對采摘機器人進行結構設計和仿真試驗。該采摘機器人主要組成包括控制系統、智能系統、執行機構、驅動傳動裝置及檢測系統等。

2)為了保證采摘機器人的結構性能和幾何合理性,針對機械臂和末端執行器進行了結構參數優化,并確定了末端執行器的控制模型。

3)為了驗證采摘機器人的操作性能,采用MatLab軟件對其進行運動學正解試驗測試,結果表明:機器人結構設計合理,可以滿足采摘精度要求。