【摘 要】
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番茄采摘是番茄生产过程中的重要环节,随着番茄种植面积的逐年扩大、人口老龄化和农业劳动力减少,开发番茄采收机器人,研究番茄采收方法具有重要意义。番茄采摘的过程中,要求机器人快速识别番茄果梗采摘点,并具有良好的环境感知与避障运动规划能力,才能完成有效采摘。本文以番茄串为研究对象,构建番茄串收机器人系统,研究了实际场景下番茄串采收方法,提出了基于CTB-RRT*的运动规划算法,通过Gazebo仿真实验和
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番茄采摘是番茄生产过程中的重要环节,随着番茄种植面积的逐年扩大、人口老龄化和农业劳动力减少,开发番茄采收机器人,研究番茄采收方法具有重要意义。番茄采摘的过程中,要求机器人快速识别番茄果梗采摘点,并具有良好的环境感知与避障运动规划能力,才能完成有效采摘。本文以番茄串为研究对象,构建番茄串收机器人系统,研究了实际场景下番茄串采收方法,提出了基于CTB-RRT*的运动规划算法,通过Gazebo仿真实验和真实机械臂采摘实验,验证番茄串收方法的有效性和可行性。本文的主要研究工作:（1）搭建番茄串收机器人系统。利用夹剪一体的末端执行器、深度相机、移动平台以及Aubo-i3机械臂在ROS中结合多种算法实现平台搭建了番茄串收机器人系统。根据串番茄采收特点和要求确定机械臂最佳安装位置、机械臂采摘方法和移动平台运动方法。（2）番茄串采摘点定位与环境点云模型的建立。首先通过手眼标定得到相机与机器人的坐标转换关系,然后使用基于YOLOv4的串番茄识别定位方法获得采摘点坐标。最后通过视觉传感器获取采摘场景点云数据,将点云数据栅格化,得到采摘场景的离散化模型,作为机械臂运动规划的障碍空间。（3）提出CTB-RRT*运动规划算法。针对传统采样规划算法效率低、时间长、路径成本高的问题,在RRT*-connect算法的基础上做出三点改进,提出CTB-RRT*算法,改进之处为:通过柯西分布的方法进行启发式采样,降低采样的盲目性;引入目标引力,并动态调节随机生长方向和目标方向的步长,提高局部搜索速度;引入节点拒绝策略,剔除不必要的采样节点,提高计算效率。（4）番茄串收实验研究。在搭建的机器人平台上进行番茄串收实验。实验结果表明:使用基于YOLOv4的串番茄识别定位算法进行目标识别,平均识别定位时间为35.58ms,识别率为94%;使用CTB-RRT*算法规划出无碰撞路径,平均规划用时为0.34s,规划成功率达到98%;平均采摘时间为21.6s,整体采摘率达到92%,满足实时采摘的要求,验证了所提采摘方法的可行性。相比于RRT*-connect算法,设计的CTB-RRT*算法路径成本降低了12.6%,运行时间减少了69.2%,扩展节点数减少了76.3%,大大提高了机械臂采摘规划的实时性。
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