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從 “人工苦力”到 “智能戰(zhàn)神”,請(qǐng)看番茄采摘的進(jìn)化史

地瓜機(jī)器人 ? 2025-05-26 01:30 ? 次閱讀
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以前摘番茄全靠人工,累人還費(fèi)錢,年輕人都不愛干這活兒?,F(xiàn)在農(nóng)業(yè)界直接放大招 —— 番茄采摘機(jī)器人橫空出世!
這機(jī)器人超牛,分采摘和底盤兩部分。采摘系統(tǒng)有 “神器三件套”:機(jī)械臂像八爪魚,靈活抓番茄;末端手比老果農(nóng)還溫柔;視覺平臺(tái)自帶 “火眼金睛”,番茄藏哪都能秒定位。
底盤更是 “走位大師”,四個(gè)輪子想咋動(dòng)就咋動(dòng)。窄壟、地滑都不怕,各種模式切換自如,還有算法 “導(dǎo)航”,穩(wěn)穩(wěn)不跑偏。
倆系統(tǒng)聯(lián)手,自動(dòng)摘果又快又準(zhǔn),零失誤!以后番茄碰上它,只能 “束手就擒”!——摘不到番茄說番茄酸團(tuán)隊(duì)
第 1 章 系統(tǒng)概述及作品難點(diǎn)與創(chuàng)新點(diǎn)
1.1 研究背景
果蔬是人們生活必需品,中國(guó)果蔬種植面積和產(chǎn)量全球領(lǐng)先。番茄營(yíng)養(yǎng)豐富,是重要經(jīng)濟(jì)作物,我國(guó)種植面積和產(chǎn)量持續(xù)增長(zhǎng),2022 年種植面積超 116 萬公頃,產(chǎn)量近 7000 萬噸,占世界總產(chǎn)量 1/3 以上。
但番茄簇狀生長(zhǎng)、相互觸碰,采摘基本靠人工,機(jī)械化水平低。采摘人工成本占總成本 50%-70%,勞動(dòng)力短缺讓成本不斷攀升,且工人多為中老年,體力負(fù)擔(dān)重。我國(guó)設(shè)施農(nóng)業(yè)發(fā)達(dá),設(shè)施番茄種植便于管理、提供穩(wěn)定環(huán)境,契合機(jī)器人作業(yè)。國(guó)家大力推進(jìn)農(nóng)業(yè)機(jī)械化,研發(fā)番茄采摘機(jī)器人對(duì)減輕勞動(dòng)強(qiáng)度、提升生產(chǎn)水平意義重大。
1.2 作品難點(diǎn)及創(chuàng)新點(diǎn)
1.2.1 難點(diǎn)

  1. 溫室環(huán)境復(fù)雜、空間狹小,設(shè)計(jì)通過性好的機(jī)器人底盤難度大。
  2. 現(xiàn)有采摘機(jī)器人機(jī)械臂貴且不適用于農(nóng)業(yè)場(chǎng)景,成本和適配性是問題。
  3. 番茄生長(zhǎng)密集易遮擋,規(guī)劃合理采摘順序和路徑存在挑戰(zhàn)。
  4. 番茄生長(zhǎng)范圍廣,設(shè)計(jì)能全覆蓋的輕型機(jī)械臂難度高。

1.2.2 創(chuàng)新點(diǎn)

  1. 底盤采用四輪獨(dú)轉(zhuǎn)獨(dú)驅(qū)結(jié)構(gòu),動(dòng)力強(qiáng)、轉(zhuǎn)彎靈活,適應(yīng)復(fù)雜地形。
  2. 伸縮式機(jī)械臂覆蓋范圍廣,三級(jí)結(jié)構(gòu)拓展作業(yè)空間,自主研發(fā)降本筑壁壘。
  3. 創(chuàng)新卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與仿生采摘策略,實(shí)現(xiàn)高效無損采摘。
  4. 模塊化輪組便于維護(hù)升級(jí),整套技術(shù)自主研發(fā),提升產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力。

第 2 章 方案設(shè)計(jì)與論證
2.1 四轉(zhuǎn)四驅(qū)移動(dòng)底盤和自主導(dǎo)航控制技術(shù)方案
2.1.1 移動(dòng)底盤方案
方案一:前輪轉(zhuǎn)向 + 后輪驅(qū)動(dòng),阿克曼轉(zhuǎn)向結(jié)構(gòu),穩(wěn)定性好但轉(zhuǎn)彎半徑大。
方案二:四輪獨(dú)立驅(qū)動(dòng) + 轉(zhuǎn)向,雙電機(jī)控制,結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、轉(zhuǎn)彎靈活。
溫室壟窄、地形復(fù)雜,方案二更適配,故采用此方案。
2.1.2 自主導(dǎo)航方案
方案一:慣性導(dǎo)航,依賴加速度計(jì)和陀螺儀,存在誤差累積問題。
方案二:視覺導(dǎo)航,通過相機(jī)采集環(huán)境,用目標(biāo)檢測(cè)算法定位,成本低、適應(yīng)性強(qiáng)。
方案三:激光雷達(dá)導(dǎo)航,高精度但價(jià)格高、功耗大。
綜合考慮成本與環(huán)境適配性,選擇視覺導(dǎo)航方案二。
2.2 番茄視覺識(shí)別與定位方案
方案一:RGB-D 相機(jī) + 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) + 點(diǎn)云處理,檢測(cè)定位精準(zhǔn)。
方案二:RGB-D 相機(jī) + 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),僅識(shí)別無位姿檢測(cè)。
方案三:RGB-D 相機(jī) + 傳統(tǒng)圖像處理,難應(yīng)對(duì)復(fù)雜遮擋。
設(shè)施番茄枝葉遮擋多,方案一兼顧速度與精度,被選用。
2.3 機(jī)械臂與末端手方案
2.3.1 機(jī)械臂方案
方案一:多自由度協(xié)作機(jī)械臂,控制復(fù)雜、逆解難。
方案二:四自由度兩軸伸縮機(jī)械臂,工作空間大、成本低、控制簡(jiǎn)便。
考慮種植環(huán)境與成本,選擇方案二。
2.3.2 末端手方案
方案一:繩驅(qū)式扭轉(zhuǎn)末端手,多舵機(jī)控制,抓取靈活。
方案二:剪切一體式末端手,難切斷短果梗,影響保鮮。
方案三:氣吸式末端手,吸力不足,采摘成功率低。
因番茄果梗短、大小不均,采用方案一。
2.4 系統(tǒng)集成
2.4.1 底盤系統(tǒng)
由輪組、電池組、控制系統(tǒng)構(gòu)成。輪組模塊化設(shè)計(jì),電池居中供電,預(yù)留安裝孔便于升級(jí)。
2.4.2 采摘系統(tǒng)
含三級(jí)伸縮機(jī)械臂、3 自由度末端手、旋轉(zhuǎn)升降平臺(tái)及控制系統(tǒng)。機(jī)械臂采用繩排式伸縮,結(jié)構(gòu)輕巧,底部連接板實(shí)現(xiàn)與底盤快速連接。
第 3 章 原理分析與硬件電路圖
采摘機(jī)器人分為移動(dòng)底盤和機(jī)械臂兩大控制系統(tǒng),通過模塊化設(shè)計(jì),包含單片機(jī)與底盤控制、上位機(jī)與機(jī)械臂控制、視覺、通信、語音、電源等模塊,各模塊分工協(xié)作。
3.1 單片機(jī)與底盤運(yùn)動(dòng)控制模塊
選用 Arduino mega2560 核心板作為底盤控制器,它具備 54 路數(shù)字、16 路模擬 I/O 口,4 路 UART 接口I2C 接口,能滿足多模塊信號(hào)處理需求,支持 OLED 屏實(shí)時(shí)監(jiān)控狀態(tài)。核心板參數(shù):3.3V/50mA 供電,256KB Flash、8KB SRAM、4KB EEPROM,16MHz 工作時(shí)鐘。

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3.2 上位機(jī)與機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)控制模塊
上位機(jī)采用基于 Ubuntu 系統(tǒng)的高性能電腦,作為機(jī)械臂控制核心,負(fù)責(zé)算法處理、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與交互。通過 RS485 串口的 Modbus 協(xié)議與下位機(jī)通信。電腦雙系統(tǒng)協(xié)同工作:Windows 系統(tǒng)調(diào)試電機(jī)與夾爪,Ubuntu 系統(tǒng)借助 MoveIt! 在 Rviz 和 Gazebo 環(huán)境中仿真并控制機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)。

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3.3 Realsense L515 相機(jī)
選用英特爾 Realsense L515 深度相機(jī),集成 RGB 與深度傳感器,通過 USB 3.1 連接主機(jī),基于 ToF 技術(shù)獲取彩色與深度圖像。其 70x55 視野、低功耗且兼容多系統(tǒng),體積小、重量輕,固定于機(jī)械臂上,為番茄識(shí)別定位提供視覺數(shù)據(jù)。
3.4 通信模塊
通信系統(tǒng)整合 485、藍(lán)牙、SBUS、TCP 指令。電機(jī)控制上,底盤 8 個(gè)電機(jī)與機(jī)械臂 4 個(gè)伺服電機(jī)采用 485 通信,手抓舵機(jī)通過 485 轉(zhuǎn) PWM 模塊適配。底盤支持雙模式控制:遙控器模式下,SBUS 接收機(jī)轉(zhuǎn)換信號(hào)驅(qū)動(dòng)底盤;上位機(jī)模式中,藍(lán)牙模塊或 ESP32 開發(fā)板傳輸導(dǎo)航指令。此外,定制拓展板實(shí)現(xiàn)核心板信號(hào)擴(kuò)展與固定。
3.5 語音識(shí)別模塊
引入 ASR-PRO 離線語音芯片,降低操作門檻,農(nóng)民通過喚醒詞和指令即可操控底盤,無需專業(yè)培訓(xùn),兼顧易用性與成本。
3.6 電源模塊
電源模塊采用雙電壓供電:控制通訊系統(tǒng) 24V、驅(qū)動(dòng)系統(tǒng) 48V,經(jīng)優(yōu)化電源轉(zhuǎn)換效率、降噪抗干擾,保障硬件穩(wěn)定運(yùn)行。
第 4 章 軟件設(shè)計(jì)與流程
4.1 視覺導(dǎo)航參數(shù)信息獲取
機(jī)器人壟間自主導(dǎo)航的核心是精準(zhǔn)獲取導(dǎo)航線,采用基于直線模型的視覺導(dǎo)航算法,通過 “圖像采集 - 處理 - 導(dǎo)航線提取” 三步實(shí)現(xiàn)。
4.1.1 圖像采集
為應(yīng)對(duì)農(nóng)業(yè)環(huán)境光照變化與底盤抖動(dòng),調(diào)整 RealSense L515 相機(jī)參數(shù):調(diào)節(jié)焦距保證清晰成像,調(diào)大光圈縮短曝光時(shí)間,確保圖像質(zhì)量。
4.1.2 圖像處理
運(yùn)用 Otsu 算法結(jié)合 Canny 邊緣檢測(cè)進(jìn)行壟間輪廓檢測(cè)。Otsu 算法自動(dòng)選取閾值實(shí)現(xiàn)圖像二值化,Canny 算法檢測(cè)邊緣,二者結(jié)合解決傳統(tǒng)邊緣檢測(cè)的閾值問題,適應(yīng)不同光照條件。

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4.1.3 獲取并跟蹤導(dǎo)航線
通過行掃描點(diǎn)檢測(cè)算法獲取壟體邊界離散點(diǎn),經(jīng)多項(xiàng)式擬合得到道路中心離散點(diǎn),將相機(jī)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為世界坐標(biāo),提取橫向與角度偏差參數(shù),由上位機(jī)傳輸至主控板,驅(qū)動(dòng)機(jī)器人沿導(dǎo)航線行進(jìn)。
4.2 四轉(zhuǎn)四驅(qū)底盤控制系統(tǒng)
底盤通過 MODBUS 協(xié)議控制 8 個(gè)電機(jī)實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng),轉(zhuǎn)向電機(jī)采用位置控制確保角度精準(zhǔn),驅(qū)動(dòng)電機(jī)用速度控制結(jié)合模糊 PID 算法減小誤差。設(shè)計(jì)斜向轉(zhuǎn)向、四轉(zhuǎn)四驅(qū)阿克曼、原地轉(zhuǎn)向三種模式:斜向轉(zhuǎn)向提升橫向穩(wěn)定性;四轉(zhuǎn)四驅(qū)適配窄壟;原地轉(zhuǎn)向利用 360 度輪組實(shí)現(xiàn)。
支持遙控器與上位機(jī)雙控制模式:遙控器通過云卓 H12 撥桿切換模式;上位機(jī)基于 QT 開發(fā),可跨平臺(tái)運(yùn)行,實(shí)現(xiàn)電腦或手機(jī)操控。針對(duì)四轉(zhuǎn)四驅(qū)模式,以底盤速度與角度誤差為輸入,經(jīng)模糊 PID 動(dòng)態(tài)調(diào)整參數(shù),通過轉(zhuǎn)角逆運(yùn)動(dòng)學(xué)模型控制輪組,保障精準(zhǔn)走位。

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    。 5. 展望未來 最后,第一章讓我對(duì)人工智能驅(qū)動(dòng)的科學(xué)創(chuàng)新未來充滿了期待。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用場(chǎng)景的拓展,AI將在更多領(lǐng)域發(fā)揮關(guān)鍵作用,基礎(chǔ)科學(xué)到應(yīng)用科學(xué),理論研究實(shí)踐應(yīng)用
    發(fā)表于 10-14 09:12

    人類信息存儲(chǔ)進(jìn)化史

    人類有智慧之后,就窮盡辦法來存儲(chǔ)和傳遞信息。
    的頭像 發(fā)表于 08-30 10:14 ?821次閱讀