基于六自由度机械臂的水果采摘装置设计

基于六自由度机械臂的水果采摘装置设计

作者：杨絮牛亚琼张璟言李家伟李梦瑶武泽锋

来源：《科技创新导报》2019年第20期

摘 ; 要：农业机器人在推动智慧农业中有着广泛的应用，本装置采用stm32f407zet6单片机为控制核心，设计一款自动采摘水果的六自由度机械臂装置，通过摄像头实时采集数据进行图像处理，获取果实空间坐标，通过闭环控制实现机械臂对果实的精准抓取。本实验运用了一种能适应户外光线变化的颜色识别算法，并运用了模糊控制理论对机械臂进行控制，提高了系统装置的鲁棒性。

关键词：六自由度机械臂 ;单片机 ;摄像头 ;模糊控制

中图分类号：S225.93 ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; 文献标识码：A ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ;文章编号：1674-098X（2019）07（b）-0102-02

随着人口指数增长，对自然资源的需求增大。传统农业的生产力日益供给不上这种需求，而且对自然的负担也是指数增长。为了缓解这种矛盾，最优最大化利用自然资源并且将人类从繁重的体力劳动中解放出来，科学界提出了现代化农业的构想，集中生产，智能生产随着今年来人工智能技术的进步，智能机器人在各个方面都有表现，而将机器人运用于农业也是一种极佳的方案，目前为止，应用于农业的机器人还不够普及，于是我们想制作一款可以推广普及的农业机器人。

1 ;总体装置设计

本智能农业机器人由stm32f407zet6单片机为核心控制器，六自由度机械臂作为执行机构，通过摄像头捕获的图像实时进行处理并反馈水果的空间坐标位置，通过模糊PID实现对水果的精准抓取。系统组成结构图如图1所示。

2 ;六自由度机械臂数学模型的建立

机械手臂的连杆和关节用D-H模型进行建模。为了简化水果采摘机械臂的三维运动，去掉了下方云台的旋转关节，这样就可以在二维的平面上进行运动学分析[1]。

如图2所示时机械臂的几何表示，下面我们将运用几何的方法对其进行分析。

通过同样的方法可以求得θ1和θ2，这样就完成通过末端执行器P3的位姿的逆运动计算，显然最后有两个正确的解，根據图2的虚线部分可以看出，我们选取虚线部分得解，使得每个关节受力都可以小一些。

3 ;果实识别算法的实现

对果实的识别最显著的特征就是颜色与形状，本算法只要通过对颜色来对果实进行识别。采用了 YUV 颜色空间。Y指明视度，即亮度，而U和V分别为R-Y 和B-Y分量，又称色度，它描述色彩饱和度的属性。YUV的优点是它的亮度信号（Y）和色度信号（U，V）相互独立，只需要用U和V两个分量即可表示色彩。

4 ;模糊控制理论的运用

本文是将误差信号E和误差信号变化率EC作为模糊控制器的输入量，将精确量模糊化变成模糊量，再根据模糊控制规则得到模糊控制量，最后解模糊即为最后精确输出控制量[3]。

4.1 模糊化

摄像头采集到的果实坐标是精确量，而模糊控制器需要的是模糊量，所以必须将精确量模糊化变成模糊量，此过程称为模糊化。首先确定对应各语言变量的模糊子集，然后根据量化的结果，我们就可以判断该输入所属的集合并计算出对应的隶属度。

4.2 模糊推理

规则库是基于控制量的模糊化而的得到的，是实现模糊推理的基础，很大程度上依赖于经验来完成。

对于采集回来的E和EC，我们可以推出它们各所占的隶属度，此时我们可以根据模糊规则表去找出输出值所对应的隶属度。

4.3 解模糊

对建立的模糊控制规则经过模糊推理决策出的模糊子集，它是一个模糊量而不能直接控制机械臂，还需要采取合理的办法将模糊量转化为精确量，以便最好的发挥模糊推理的决策效果。

本文采用的重心法解模糊，其表达式为

式中：z0为模糊系统输出的精确控制量，zi为控制量论域内的值，μc（zi）为zi的隶属度。

5 ;程序设计及调试

软件设计是整个系统装置的核心，本装置软件编程利用STM32单片机做主控制器，程序各部分模块化，单个功能均测试通过即可有机结合在一起，通过串口进行控制变量的调节，接通电源后，等待蜂鸣器响即系统初始化成功，机械臂复位，将目标果实于机械臂前端来回移动，机械臂即可对果实进行实时跟踪，按下抓取按键，机械爪抓取果实并放置与果篮中，整个过程耗时约1s中，大大提高了采摘效率。

6 ;结语

针对国内农业机器人发展的大背景下，随着人工智能视觉系统的发展，机器人的识图能力有了飞快的进步。本文基于六自由度的机械臂，设计了一款自动抓取果实的装置，针对农业机器人在户外等未知环境表现不佳等问题，所做了以下工作和研究成果。

（1）完成了机械臂逆运动学的数学模型建立，借助D-H模型对机械臂空间姿态进行控制，并对模型进行了验证与分析。

（2）实现了摄像头在户外太阳直射下的更好的识别目标果实，利用YUV颜色空间将亮度Y分量提取出来，做到动态适应。

（3）对机械臂的末端姿态进行了闭环控制，采用了鲁棒性更好的模糊控制器，使得采摘装置更加准确，大大提高了工作效率。

参考文献

[1] 郭志强，崔天时，吕信超，等.六自由度机械臂逆运动学求解[J].农机化研究，2016（12）：51-55.

[2] 林伟明，胡云堂.基于YUV颜色模型的番茄收获机器人图像分割方法[J].农业机械学报，2012，43（12）：176-180.

[3] 丁芳，贾翔宇，李科伟，等.模糊算法在智能车控制中的应用[J].中国民航大学学报，2009，27（1）：27-30.

[4] 初广丽，张伟，王延杰，等.基于机器视觉的水果采摘机器人目标识别方法[J].中国农机化学报，2018.