【摘要】：農(nóng)業(yè)是典型的勞動密集型產(chǎn)業(yè),而其中果蔬的收獲又是占用勞動力最多且難以實現(xiàn)機械化作業(yè)的關鍵環(huán)節(jié)。即使發(fā)達國家的農(nóng)業(yè)作業(yè)已達到較高的自動化水平,其采摘環(huán)節(jié)仍然大量依賴人工來完成,實現(xiàn)采摘作業(yè)的自動化已成為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)展的現(xiàn)實需求。將采摘機器人應用到農(nóng)業(yè)實際生產(chǎn),有利于緩解勞動力不足的問題,有助于降低農(nóng)產(chǎn)品成本,提高農(nóng)副產(chǎn)品在市場中的競爭力。在采摘過程中存在隨機生長的枝葉、未成熟果實阻礙采摘機器人機械臂運動的現(xiàn)象,這一問題導致采摘機器人難以真正應用到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動中,制約了采摘機器人產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。因此,開展采摘機器人機械臂實時避障路徑規(guī)劃方法的研究,對于推廣采摘機器人在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的應用有著十分重要的現(xiàn)實意義。本文的主要研究內(nèi)容如下:1、機械臂運動學分析與碰撞檢測算法。通過空間幾何體包絡模型的優(yōu)缺點,確定機械臂和空間障礙物的碰撞檢測包絡模型類型。基于旋量理論對機械臂進行數(shù)學建模,推導機械臂正運動學方程,結合機械臂結構參數(shù)構建其簡化的碰撞檢測模型。根據(jù)機械臂與空間障礙物碰撞檢測模型的類型,設計空間幾何體碰撞判定算法。2、快速構形空間構建算法。分析傳統(tǒng)關節(jié)構形空間構建方法所存在的不足,以此為基礎提出一種快速關節(jié)構形空間構建算法。該算法由離線階段和在線階段兩部分組成。離線階段以遍歷機械臂任意構形下與工作空間單元的干涉情況建立外部和自碰撞數(shù)據(jù)庫。在線階段計算實時場景中障礙物占據(jù)的離散工作空間單元,根據(jù)被占據(jù)的離散單元序號索引離線階段建立的外部和自碰撞數(shù)據(jù)庫,構建工作空間障礙物在關節(jié)構形空間中的映射模型。3、高維關節(jié)構形空間實時避障路徑規(guī)劃算法。結合基于啟發(fā)和基于隨機采樣的避障路徑規(guī)劃算法,引入批通知樹算法(Batch Informed Tree,BIT*)。提出一種雙線程實時避障路徑規(guī)劃策略,規(guī)劃線程主要進行當前場景的避障路徑規(guī)劃任務,執(zhí)行線程則主要用于與控制流程通訊以及判斷實時刷新的規(guī)劃場景與正在執(zhí)行的機械臂避障路徑之間的關系。在實時避障路徑規(guī)劃策略的基礎上,對批通知樹算法進行改進,使其適用于動態(tài)環(huán)境下的避障路徑規(guī)劃。4、利用在Matlab環(huán)境下搭建的虛擬仿真系統(tǒng),模擬機械臂沿初始避障路徑運動的過程,在此場景中通過改變目標果實的空間位置或設置新障礙物阻擋初始避障路徑的手段,驗證本文所提出算法的有效性。同時,將本文所提出的算法部署到林果采摘機器人控制系統(tǒng)中,通過實驗驗證算法在模擬的實際采摘過程中的可行性和有效性。結果顯示,本文所提出的算法在虛擬仿真系統(tǒng)和真實機器人采摘系統(tǒng)中均能夠在設計時間內(nèi)正確處理實驗所設置的任務,表明本文提出的算法能夠快速、有效地進行機械臂實時避障路徑規(guī)劃。
【圖文】：

采摘機器人能夠真正應用于實際生產(chǎn)中，農(nóng)業(yè)自動化領域的學者和專業(yè)技術人員對農(nóng)逡逑業(yè)采摘機器人、機械臂的避障路徑規(guī)劃問題開展了大量研宄工作，取得了邋一定的成果。逡逑Ｈｅｎｔｅｎｔ１２＃等以如圖１．１所示的黃瓜采摘機器人為研宄對象，通過工作場景信息逡逑獲取、機器人正逆運動學分析和避障路徑規(guī)劃器三個部分的內(nèi)容首次系統(tǒng)地闡述了農(nóng)逡逑業(yè)機器人機械臂避障運動規(guī)劃算法。考慮到Ａ＊算法（Ａ邋Ｓｔａｒ）易于部署、魯棒性好等逡逑特性，研宄中采用了該算法進行避障路徑規(guī)劃。仿真實驗結果顯示，雖然Ａ＊算法能逡逑夠為７自由度黃瓜采摘機器人提供避障路徑規(guī)劃，但由于該算法的遍歷搜索特性，導逡逑致單個黃瓜采收過程耗時接近１０邋ｓ，遠不及溫室黃瓜人工采收效率。逡逑圖１．１黃瓜采摘機器人機械臂實物圖逡逑Ｆｉｇ邋１．１邋Ｃｕｃｕｍｂｅｒ邋ｈａｒｖｅｓｔｉｎｇ邋ｒｏｂｏｔ邋ｍａｎｉｐｕｌａｔｏｒ逡逑Ｎｇｕｙｅｎｔ１４，１５＃等在根據(jù)多種基于采樣的路徑規(guī)劃算法速度性能實驗結果，選取雙逡逑向擴展隨機樹（Ｒａｐｉｄｌｙ－ｅｘｐｌｏｒｉｎｇ邋Ｒａｎｄｏｍ邋Ｔｒｅｅ邋Ｃｏｎｎｅｃｔ，ＲＲＴ－Ｃｏｎｎｅｃｔ）算法實施路逡逑徑規(guī)劃，在此基礎上，提出了一種適用于９自由度蘋果采摘機器人的實時避障路徑規(guī)逡逑劃策略。如圖１．２所示的仿真實驗結果顯示，ＲＲＴ－Ｃｏｍｉｅｃｔ算法的平均路徑規(guī)劃時間逡逑約為２５０ｍｓ

并聯(lián)部分動平臺目標點，然后利用ＲＲＴ算法先后搜尋機械臂串聯(lián)部分和并聯(lián)部分的逡逑避障路徑，最后綜合串、并聯(lián)部分的結果獲得機械臂整體在作業(yè)場景中的無撞路徑。逡逑如圖１．４所示為仿真實驗結果，結果表明該算法能夠有效為混聯(lián)懫摘機器人機械臂進逡逑行避障路徑規(guī)劃。但該算法將混聯(lián)機械臂串、并聯(lián)部分的避障路徑規(guī)劃任務分割至獨逡逑立的兩個階段中，使得串聯(lián)部分無法實時避障，導致混聯(lián)機械臂整體避障能力下降。逡逑在此研究基礎上，，其所在課題組融合改進雙向快速擴展隨機樹算法（ＲＲＴ－Ｃｏｎｎｅｃｔ）逡逑和漸進最優(yōu)快速擴展隨機樹算法（ＲＲＴ＊），引入了一種雙向漸進最優(yōu)快速擴展隨機逡逑樹算法（ｉｍＴ＊－Ｃｏｎｎｅｃｔ），并通過快速建立明確的機械臂構形空間減少在路徑規(guī)劃過逡逑程中機械臂與外部障礙物的復雜碰撞檢測。如圖１．５所示為將算法應用于６自由度混逡逑聯(lián)采摘機器人機械臂避障路徑規(guī)劃的仿真實驗結果，算法速度性能較為優(yōu)秀。但該算逡逑法仍然只是針對靜態(tài)環(huán)境下的避障路徑規(guī)劃任務，無法響應障礙物和目標果實的位姿逡逑動態(tài)變化。逡逑ｔｓｏｏ．邐，６００｜逡逑？邋１＇廔雙gａ。逡逑１０００邋＼邋２０００邋ｎ邋＼逡逑ｙ／ｍｍ邋－２０００邐．２（Ｋ）0邋ｘ／ｍｍ
【學位授予單位】：中南林業(yè)科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TP241

【參考文獻】

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本文編號：2610049