農(nóng)業(yè)采摘機(jī)械臂軌跡跟蹤控制

侯小艷

（晉中信息學(xué)院，山西 晉中 030800）

機(jī)械臂是輔助人工進(jìn)行作業(yè)操作的有效機(jī)械設(shè)備，在農(nóng)業(yè)果園采摘以及機(jī)械零部件裝配等各項工作中，均有突出表現(xiàn)，應(yīng)用價值相對較高。在農(nóng)業(yè)采摘中，能夠通過合理控制完成多自由度運(yùn)動，保證機(jī)械臂的控制精度，是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展的重要推動力[1]。由于在機(jī)械臂的使用過程中，需要對機(jī)械臂關(guān)節(jié)軌跡進(jìn)行科學(xué)規(guī)劃，以便保證采摘效果，所以對機(jī)械臂軌跡進(jìn)行跟蹤和控制顯得極為重要。

1 機(jī)械臂軌跡跟蹤控制的必要性

機(jī)械技術(shù)的快速發(fā)展以及其在各應(yīng)用領(lǐng)域的不斷拓展，為農(nóng)業(yè)的智能化發(fā)展提供了可靠助力，各種智能化采摘機(jī)械開始在我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中得到應(yīng)用。這些采摘機(jī)械主要由采摘機(jī)構(gòu)、移動平臺以及機(jī)械臂三部分組成，如圖1 所示。其中，機(jī)械臂負(fù)責(zé)將采摘機(jī)構(gòu)送達(dá)到指定目標(biāo)位置，保證采摘機(jī)構(gòu)能夠完成對果實的采摘，是機(jī)械應(yīng)用中的關(guān)鍵。與工業(yè)機(jī)械臂有所不同，農(nóng)業(yè)采摘機(jī)械臂通常需要在復(fù)雜非結(jié)構(gòu)化環(huán)境中，對分布無規(guī)律障礙物和目標(biāo)進(jìn)行躲避和采摘，對于機(jī)械臂采摘精準(zhǔn)度要求相對較高，且在效率方面也有一定要求，還要保證采摘效果[2-3]。對機(jī)械臂進(jìn)行控制，實際上是對其運(yùn)動路徑進(jìn)行跟蹤和控制，通過合理進(jìn)行軌跡控制的方式，做好路線規(guī)劃，以便完成目標(biāo)點和操作方案的設(shè)置，保證最終采摘效果，因此對機(jī)械臂軌跡進(jìn)行跟蹤和控制是極為必要的。

圖1 農(nóng)業(yè)采摘機(jī)械臂

2 農(nóng)業(yè)采摘機(jī)械臂軌跡跟蹤控制

2.1 機(jī)械臂軌跡跟蹤控制基本思路

在使用機(jī)械臂的過程中，需要保證其能夠準(zhǔn)確到達(dá)指定采摘位置，并且在靠近采摘物時，能夠?qū)⑵溥\(yùn)行速度控制為零，以防損傷果實，保證采摘質(zhì)量。因此需要對機(jī)械臂運(yùn)動軌跡、速度以及位置進(jìn)行有效管控，保證其連續(xù)性，避免因為速度突變而造成關(guān)節(jié)受到?jīng)_擊的情況，保證定位精準(zhǔn)度。較為常見的軌跡規(guī)劃主要有關(guān)節(jié)空間軌跡規(guī)劃以及笛卡爾空間軌跡規(guī)劃兩種模式。其中，笛卡爾空間軌跡會通過對末端執(zhí)行器運(yùn)動軌跡進(jìn)行分析，展開后續(xù)規(guī)劃操作，但此種規(guī)劃方法可能會因為某奇異點的影響，而造成機(jī)械臂使用不可控的情況，整體計算量相對較大。而關(guān)節(jié)空間軌跡規(guī)劃模式會對整體關(guān)節(jié)進(jìn)行精準(zhǔn)控制，能夠保證機(jī)械臂運(yùn)動的平穩(wěn)程度，并不會因為突然變速而導(dǎo)致關(guān)節(jié)受到較大沖擊。在運(yùn)用此種方法進(jìn)行軌跡規(guī)劃過程中，需要在明確已知目標(biāo)點位置之后，運(yùn)用逆運(yùn)動學(xué)計算方法完成采摘機(jī)械臂每個關(guān)節(jié)需要進(jìn)行轉(zhuǎn)動的角度值計算，并按照計算結(jié)果進(jìn)行關(guān)節(jié)空間軌跡規(guī)劃，確定關(guān)節(jié)起始點到目標(biāo)之間的軌跡曲線[4-5]。通過對正運(yùn)動學(xué)方程的應(yīng)用，可以驗證軌跡曲線準(zhǔn)確性，明確軌跡規(guī)劃中插值點的設(shè)置合理性，進(jìn)而按照規(guī)劃軌跡進(jìn)行機(jī)械臂控制。

2.2 軌跡跟蹤控制方式方法

2.2.1 基本情況分析

以蘋果采摘為例，對機(jī)械臂采摘軌跡跟蹤和控制方式方法進(jìn)行研究。果園中的蘋果在非結(jié)構(gòu)化的三維空間中不規(guī)則地分布著，并且在進(jìn)行的采摘過程中，會受到綠葉以及樹枝等遮擋物的阻礙，所以整體采摘難度相對較大。為有效應(yīng)對該項問題，需要在進(jìn)行軌跡規(guī)劃、數(shù)值模擬的過程中，針對蘋果的無規(guī)則分布情況，進(jìn)行數(shù)值模擬模型網(wǎng)格的分析，明確其具有不易收斂特點，適當(dāng)增加求解步數(shù)，但此種方法會降低運(yùn)算效率。同時，因為受到各種遮擋物的阻礙，采摘過程中需要設(shè)置障礙物規(guī)避功能，可以通過搭建仿真模擬場景的方式，展開相應(yīng)運(yùn)算，但整體運(yùn)算時長較長[6]。在對兩種問題進(jìn)行深度分析之后，決定采用分步遷移策略和分布空間約束策略，實施軌跡跟蹤和控制操作。

2.2.2 分布空間約束策略

由于蘋果所在位置不規(guī)則，在進(jìn)行軌跡規(guī)劃模擬過程中，需要加入空間平面約束方法，對軌跡場景復(fù)雜問題進(jìn)行妥善解決。在對原有深度梯度控制算法的分析中，通過加入分布式空間平面約束的方式，利用原有仿真模型，確保仿真模型一致性能夠達(dá)到要求。在對分布空間約束控制策略進(jìn)行應(yīng)用過程中，會展開空間平面約束模型建設(shè)，以此為基礎(chǔ)展開機(jī)械臂軌跡規(guī)劃，在獲得有效參數(shù)之后，要利用約束模型展開無空間約束平面模型基礎(chǔ)參數(shù)模擬。運(yùn)用此種處理方式，達(dá)到有效提高模擬運(yùn)算效率的目標(biāo)，保證模擬精準(zhǔn)度。如果采摘空間較為復(fù)雜，可對運(yùn)算過程進(jìn)行分解，按照一定順序進(jìn)行運(yùn)算。在完成蘋果空間平面的繪制之后，會對機(jī)械臂在此過程中的采摘軌跡進(jìn)行模擬，并且在獲得關(guān)鍵參數(shù)之后，將其作為無空間平面約束模型初始參數(shù)進(jìn)行應(yīng)用，完成對蘋果采摘軌跡的規(guī)劃[7-8]。

2.2.3 分步遷移策略

在對綠葉以及樹枝等遮擋物問題進(jìn)行處理的過程中，需要做好軌跡規(guī)劃以及障礙物的躲避設(shè)置，確保在非結(jié)構(gòu)化應(yīng)用環(huán)境中，模擬運(yùn)算效率能夠處于理想狀態(tài)。為達(dá)到此種效果，可以應(yīng)用分布遷移策略。分步遷移策略在使用過程中，以深度梯度控制算法為基礎(chǔ)，通過對非結(jié)構(gòu)應(yīng)用環(huán)境進(jìn)行拆分模擬的方式，對果園的整體場景進(jìn)行搭建，以便通過仿真模擬的方法，對軌跡進(jìn)行科學(xué)規(guī)劃，做好障礙物的躲避。雖然原有深度梯度控制算法的應(yīng)用，也能夠達(dá)到對非結(jié)構(gòu)化應(yīng)用環(huán)境進(jìn)行求解和處理的目標(biāo)，但其整體軌跡規(guī)劃精度相對較差，存在抗干擾能力不足以及需要大量運(yùn)算才能完成求解的缺陷，所以并不適用于本次采摘軌跡規(guī)劃。

在運(yùn)用分布遷移策略的過程中，需要完成無枝葉、混合枝葉以及單一結(jié)構(gòu)枝葉的場景搭建，進(jìn)而通過對各個場景中的模型進(jìn)行搭建和運(yùn)算的方式，完成復(fù)雜環(huán)境中的軌跡規(guī)劃，保證能夠高質(zhì)量完成障礙物的躲避。在完成無枝葉無障礙結(jié)構(gòu)化的場景搭建之后進(jìn)行求解，將求解結(jié)果遷移到單一枝葉或單一障礙物場景之中，再將其求解結(jié)果運(yùn)用到混合枝葉場景之中，做好不同場景的軌跡規(guī)劃和運(yùn)算。實時分布遷移策略的核心，是對復(fù)雜求解過程進(jìn)行簡化處理[9]。通過將其進(jìn)行逐步分解的方式，逐步完成相對簡單的場景求解，再通過對不同求解結(jié)果進(jìn)行運(yùn)用的方法，實現(xiàn)對復(fù)雜場景的計算，這樣不僅能夠有效提高求解效率，同時還能夠保證軌跡規(guī)劃的精度。

2.2.4 分布空間約束仿真

為確定分布空間約束控制策略應(yīng)用是否有效，需要通過對專用軟件的應(yīng)用完成采摘軌跡規(guī)劃仿真處理。通過設(shè)置不同工況的方式，在各個工況中進(jìn)行不同約束平面的建設(shè)。通過運(yùn)用模型進(jìn)行采摘工況分析的方式，和沒有設(shè)置空間平面約束的基準(zhǔn)模型進(jìn)行對比分析，進(jìn)而確定此種處理方法是否具有優(yōu)勢，以便決定最終是否需要采用此種處理模式。在進(jìn)行數(shù)值模擬之前，為保證后續(xù)各項操作能夠順利進(jìn)行，需要對采摘模型進(jìn)行簡化處理，對采摘過程中可能引起阻礙的樹枝進(jìn)行綜合分析。雖然樹葉會對采摘造成影響，但其影響相對較小，所以在進(jìn)行模型簡化處理時，可以忽略樹葉的影響，只對樹枝產(chǎn)生的影響進(jìn)行計算。

需要在進(jìn)行部署計算過程中，對數(shù)據(jù)迭代次數(shù)進(jìn)行全面計算和研究，將5 000 步迭代次數(shù)作為設(shè)定計算步數(shù)。模擬數(shù)值計算結(jié)果顯示，此種處理方法能夠達(dá)到收斂效果，工況可比性較為明顯。在對模擬結(jié)果實施定量以及定向分析的過程中，需要加入獎勵值評價指標(biāo)內(nèi)容，當(dāng)獎勵值數(shù)值與0 處于較為接近的狀態(tài)時，表明軌跡規(guī)劃精準(zhǔn)度較為理想，且收斂性水平較高，整體軌跡規(guī)劃處于最佳狀態(tài)[10]。

技術(shù)人員需要對不同空間平面約束中的獎勵值變化情況進(jìn)行分析，明確其隨迭代次數(shù)變化而發(fā)生的改變。通過對有空間約束和無空間約束的工況進(jìn)行對比分析的方法，掌握獎勵值具體的變化情況。按照整體分析發(fā)現(xiàn)，獎勵值會隨著迭代次數(shù)的增加而逐漸變大，整體會逐漸趨近于0。在迭代次數(shù)超過3 500 次時，曲線運(yùn)行會處于較為平穩(wěn)的狀態(tài)，表明此時軌跡規(guī)劃運(yùn)算已經(jīng)處于基本收斂的狀態(tài)。在經(jīng)過多個工況反復(fù)對比分析之后發(fā)現(xiàn)，分布空間約束策略的應(yīng)用，能夠達(dá)到切實提升軌跡規(guī)劃效率的目標(biāo)，整體規(guī)劃應(yīng)用效果也較為理想，表明應(yīng)用此種策略能夠?qū)壽E跟蹤和控制產(chǎn)生積極作用。

2.2.5 結(jié)論分析

針對蘋果采摘機(jī)械臂應(yīng)用過程中存在的采摘物形狀不一以及重力不同等方面的特點，研究過程中需要結(jié)合采摘物空間分布無規(guī)則以及環(huán)境非結(jié)構(gòu)化等特征，解決軌跡規(guī)劃運(yùn)算效率較低等方面的問題，運(yùn)用分布空間約束策略和分布遷移控制策略，實施軌跡跟蹤和規(guī)劃模擬。通過對深度梯度控制算法的應(yīng)用，利用分步遷移控制以及分布空間約束的策略，對采摘過程中存在的各項問題進(jìn)行妥善解決。在專業(yè)軟件的幫助之下，完成機(jī)械臂采摘軌跡規(guī)劃仿真處理。各控制策略的有效應(yīng)用，能夠?qū)崿F(xiàn)對機(jī)械臂軌跡的有效規(guī)劃，在提高軌跡計算效率的同時，還能夠達(dá)到良好的跟蹤和控制效果，最終取得較為理想的采摘效果，對機(jī)械臂的應(yīng)用也能夠達(dá)到最佳狀態(tài)。

3 機(jī)械臂路徑規(guī)劃方式方法

在對機(jī)械臂軌跡進(jìn)行跟蹤和控制的同時，需要做好機(jī)械臂路徑規(guī)劃?？梢酝ㄟ^合理設(shè)置起點和目標(biāo)點之間路徑的方式，降低障礙影響，以保證順利完成采摘任務(wù)。通過對路徑規(guī)劃算法的充分分析發(fā)現(xiàn)，目前很多智能算法都已經(jīng)被應(yīng)用到機(jī)械臂路徑規(guī)劃之中，每一種算法都對規(guī)劃路徑各部分有詳細(xì)認(rèn)知，無論是計算效率還是計算能力都相對較高。各種算法都具有其獨特優(yōu)勢和不足。在進(jìn)行算法挑選時，需要按照采摘的內(nèi)容以及采摘的具體環(huán)境，通過對現(xiàn)有路徑規(guī)劃方法的分析，確定最佳算法，使其達(dá)到最佳的應(yīng)用效果。

以蟻群算法為例，對路徑規(guī)劃方式方法進(jìn)行探討。蟻群算法屬于新興仿生算法技術(shù)，雖然國內(nèi)目前對其的應(yīng)用仍然處于研究階段，并沒有形成一套較為完整的數(shù)學(xué)表達(dá)和分析方法，還有諸多有待提高之處，但由于其整體算法的應(yīng)用精準(zhǔn)度相對較高，而且具有諸多優(yōu)勢，所以將其應(yīng)用到軌跡研究之中，對路徑規(guī)劃工作開展能夠產(chǎn)生積極影響。通過研究發(fā)現(xiàn)，螞蟻群體在進(jìn)行活動時，整體行為相對較為復(fù)雜，在其運(yùn)動路徑上如果出現(xiàn)障礙物，其會在短時間內(nèi)開辟另一條路徑，有效規(guī)避障礙物。科學(xué)家在對螞蟻覓食行為進(jìn)行觀察后，發(fā)現(xiàn)其會選擇相對較短的路徑進(jìn)行搬運(yùn)，而螞蟻之間會通過釋放信息素的方式進(jìn)行信息傳遞，路徑上的信息素的信號強(qiáng)弱會直接決定蟻群在哪一條路徑上進(jìn)行運(yùn)動。按照這一原理，技術(shù)人員通過在算法中輸入大量參數(shù)的方式，選取最佳參數(shù)范圍以及路徑內(nèi)容，確定合理的運(yùn)動路徑。在對相關(guān)資料進(jìn)行分析后發(fā)現(xiàn)，參數(shù)值設(shè)置過大或者過小，都會對蟻群算法性能產(chǎn)生直接影響，因此在該算法的使用過程中，需要做好參數(shù)范圍設(shè)置，以便保證算法應(yīng)用效果，保障最終規(guī)劃路徑的合理性。在具體進(jìn)行軌跡跟蹤和控制的過程中，需要按照采摘物種類以及采摘物所處的環(huán)境等各項情況，對機(jī)械臂的使用軌跡以及跟蹤方式方法進(jìn)行分析，做好策略選擇以及算法使用，確保軌跡規(guī)劃能夠達(dá)到理想狀態(tài)，能夠更好地完成對機(jī)械臂運(yùn)行的控制，可以根據(jù)實際采摘需求，高效完成采摘任務(wù)。

4 結(jié)語

我國傳統(tǒng)果蔬采摘方式以人工采摘為主，人口老齡化以及青壯年勞動力的日漸短缺，使得人工采摘成本逐年增加，采摘效率明顯下降。為解決該項問題，對機(jī)械臂的應(yīng)用顯得極為必要。未來，應(yīng)進(jìn)一步加大對農(nóng)業(yè)采摘機(jī)械臂的研究力度，做好關(guān)節(jié)軌跡跟蹤和控制工作，掌握有效跟蹤控制技術(shù)應(yīng)用方式方法，并在應(yīng)用實踐過程中，不斷對機(jī)械臂的使用進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)，確保機(jī)械設(shè)備應(yīng)用能夠處于不斷完善的狀態(tài)，以有效解放農(nóng)村勞動力，提高農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)收益，進(jìn)而為地區(qū)經(jīng)濟(jì)作出更大的貢獻(xiàn)。