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　　農(nóng)林業(yè)采收機(jī)器人發(fā)展現(xiàn)狀

機(jī)器人采收是農(nóng)林業(yè)現(xiàn)代化的關(guān)鍵技術(shù)之一。文中基于采收機(jī)器人采收對(duì)象進(jìn)行分類，主要類型有蘋果采收機(jī)器人、草莓采收機(jī)器人、番茄采收機(jī)器人、黃瓜采收機(jī)器人和林業(yè)采收機(jī)器人等，根據(jù)采收機(jī)器人類型對(duì)國(guó)內(nèi)外農(nóng)林業(yè)采收機(jī)器人的研究進(jìn)行了分析，討論了采收機(jī)器人發(fā)展過(guò)程中涉及的導(dǎo)航避障、視覺(jué)系統(tǒng)和末端執(zhí)行器這些關(guān)鍵技術(shù)，通過(guò)分析現(xiàn)有采收機(jī)器人的優(yōu)缺點(diǎn)，提出了目前研究中在末端執(zhí)行器、圖像識(shí)別技術(shù)、導(dǎo)航定位技術(shù)、柔性結(jié)構(gòu)和機(jī)器人本體設(shè)計(jì)方面的問(wèn)題，展望了未來(lái)農(nóng)林業(yè)采收機(jī)器人的發(fā)展方向。

縱觀美國(guó)、日本、荷蘭、英國(guó)和比利時(shí)等農(nóng)林業(yè)生產(chǎn)大國(guó)，現(xiàn)代化農(nóng)林業(yè)已成為當(dāng)今世界農(nóng)林業(yè)發(fā)展的潮流。隨著設(shè)施農(nóng)業(yè)、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)等新型農(nóng)業(yè)的出現(xiàn)，計(jì)算機(jī)、傳感器和自動(dòng)化技術(shù)越來(lái)越多被應(yīng)用于農(nóng)林業(yè)生產(chǎn)中。中國(guó)作為農(nóng)林業(yè)大國(guó)，實(shí)現(xiàn)農(nóng)林業(yè)現(xiàn)代化、農(nóng)林業(yè)裝備機(jī)械化和智能化成為發(fā)展的必然趨勢(shì)。

目前，針對(duì)水稻、小麥等大面積種植的谷物已經(jīng)基本實(shí)現(xiàn)了從播種到收獲的自動(dòng)化、機(jī)械化，大大節(jié)約了人工成本。但是，針對(duì)水果蔬菜等農(nóng)作物，即使在種植環(huán)節(jié)已經(jīng)能達(dá)到高度的自動(dòng)化，但在采摘環(huán)節(jié)仍然需要大量的人工勞動(dòng)。隨著近年來(lái)機(jī)器人技術(shù)、圖像識(shí)別技術(shù)的發(fā)展，如何使用機(jī)器人代替人工高效地完成采摘作業(yè)成為亟待解決的問(wèn)題。

1國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

自1968年美國(guó)學(xué)者Schertz和Brown首次提出將機(jī)器人技術(shù)應(yīng)用于果蔬采摘，經(jīng)過(guò)50年的研究與發(fā)展，農(nóng)林業(yè)收獲裝備經(jīng)歷了從半自動(dòng)化的采摘機(jī)械到全自動(dòng)的采摘機(jī)器人。目前，日本、英國(guó)、美國(guó)和西班牙等發(fā)達(dá)國(guó)家都展開了農(nóng)林業(yè)采收機(jī)器人方面的研究，主要涉及的采收對(duì)象有蘋果、西紅柿、草莓和甜橙等。我國(guó)在農(nóng)林業(yè)采收機(jī)器人方面的研究工作起步較晚，但近年來(lái)發(fā)展勢(shì)頭迅猛并取得了大量成果。國(guó)內(nèi)許多科研院校已經(jīng)設(shè)計(jì)出試驗(yàn)樣機(jī)，同時(shí)也提出了許多關(guān)鍵技術(shù)理論，但總體較國(guó)外研究相比，仍有一定的差距。

1.1國(guó)外研究現(xiàn)狀

1.1.1蘋果采收機(jī)器人

20世紀(jì)末，韓國(guó)慶北大學(xué)研發(fā)的蘋果采收機(jī)器人具有4自由度，同時(shí)包括3個(gè)旋轉(zhuǎn)關(guān)節(jié)和1個(gè)移動(dòng)關(guān)節(jié)。該機(jī)器人選用內(nèi)含壓力傳感器的3指夾持器作為末端執(zhí)行器，可以有效避免損傷蘋果。雖然此機(jī)器人采用了CCD攝像機(jī)和光電傳感器，能夠較為準(zhǔn)確地識(shí)別蘋果，但受限于自由度，仍然難以避開障礙物進(jìn)行工作。

2008年，比利時(shí)BAETEN J等研發(fā)了一種蘋果采收機(jī)器人，該機(jī)器人采用6自由度機(jī)械臂，安裝于可升降運(yùn)動(dòng)平臺(tái)上，由拖拉機(jī)拖動(dòng)。末端執(zhí)行器選擇氣壓驅(qū)動(dòng)柔性執(zhí)行器。該機(jī)器人采摘周期為8~10 s，采摘率達(dá)80%，但是結(jié)構(gòu)占地面積大，采摘?jiǎng)幼鞑粔蜢`活。

1.1.2草莓采收機(jī)器人

日本的KONDO N等針對(duì)草莓的溫室高壟內(nèi)培模式，研發(fā)了安裝在龍門式移動(dòng)平臺(tái)上的3自由度直角坐標(biāo)機(jī)械臂，是草莓采收機(jī)器人的初代樣機(jī)。該機(jī)器人由彩色CCD相機(jī)檢測(cè)草莓果實(shí)，利用吸入旋轉(zhuǎn)切斷式末端執(zhí)行器切斷果梗，采摘果實(shí)。試驗(yàn)發(fā)現(xiàn)吸持方式對(duì)小型果實(shí)十分有效，但仍有34%的果實(shí)無(wú)法被正確采摘。

陳至靈等：農(nóng)林業(yè)采收機(jī)器人發(fā)展現(xiàn)狀農(nóng)業(yè)工程裝備與機(jī)械化隨后，KONDO N等又在第一代樣機(jī)的基礎(chǔ)上，通過(guò)改進(jìn)末端執(zhí)行器機(jī)構(gòu)，研制了第2代草莓采收機(jī)器人。第2代機(jī)器人吸取了吸入旋轉(zhuǎn)式和勾取式的優(yōu)勢(shì)，在末端執(zhí)行器真空吸入草莓果實(shí)的基礎(chǔ)上，增加了張合爪用于夾取果梗，完成切斷，有效地提高了采摘的成功率。

日本宮崎大學(xué)NAGATA M等開發(fā)了由3自由度直角坐標(biāo)機(jī)械臂帶動(dòng)末端執(zhí)行器的采收機(jī)器人，其能完成豎直向下夾持并切斷果梗。該機(jī)器人配備了固定-移動(dòng)雙相機(jī)，在白色或黑色的塑料膜背景下對(duì)草莓果實(shí)進(jìn)行識(shí)別和定位，成功率超過(guò)90%。

針對(duì)高架懸掛式栽培的草莓，日本的HAYASHI S等研制了適用于高架栽培的草莓采收機(jī)器人。此機(jī)器人采用軌道移動(dòng)平臺(tái)和龍門式機(jī)械臂，以長(zhǎng)條形LED點(diǎn)陣光源和3個(gè)相機(jī)構(gòu)成視覺(jué)單元，末端執(zhí)行器選用反射式光電傳感器。與初代機(jī)型相比，新型的采摘機(jī)器人質(zhì)量輕，采摘耗時(shí)縮短，但由于機(jī)器視覺(jué)算法無(wú)法妥善處理光源光照不均勻的問(wèn)題，采摘成功率無(wú)法保證。

1.1.3番茄采收機(jī)器人

番茄由于其成串生長(zhǎng)的特性，導(dǎo)致果實(shí)之間貼碰重疊和遮擋現(xiàn)象嚴(yán)重，因此被認(rèn)為是機(jī)器人收獲難度最大的蔬果之一。日本早在20世紀(jì)80年代初就開始進(jìn)行番茄采收機(jī)器人的研究。京都大學(xué)川村登等較早進(jìn)行了番茄采摘機(jī)器人樣機(jī)的開發(fā)。該機(jī)器人包括電動(dòng)輪式底盤、5自由度機(jī)械臂和2指夾持器，利用相機(jī)對(duì)果實(shí)定位。盡管該機(jī)器人結(jié)構(gòu)與性能還不夠成熟，但已完成番茄采摘機(jī)器人的初步構(gòu)想與基礎(chǔ)框架。

岡山大學(xué)的KONDO N等設(shè)計(jì)的番茄采收機(jī)器人，選用彩色攝像頭和圖像處理卡構(gòu)成的視覺(jué)系統(tǒng)識(shí)別和定位成熟的番茄，7自由度機(jī)械手用以避開障礙物，帶有橡膠套的夾持器和吸盤用以?shī)A取和采摘果實(shí)。該機(jī)器人采摘周期約為15 s，成功率能夠達(dá)到70%。

后來(lái)，KONDO N等又針對(duì)番茄的生長(zhǎng)特性研制了新的番茄采收機(jī)器人。該機(jī)器人選用三菱RH-6SH5520型工業(yè)機(jī)器人，末端執(zhí)行器采用切斷式來(lái)剪切果梗，同時(shí)配有夾持器夾取被采摘的整串番茄。其最大采摘質(zhì)量6kg，采摘周期約為15 s，但成功率較低，僅為50%左右。

FUJURA T等針對(duì)45°傾斜水培櫻桃番茄開發(fā)了采收機(jī)器人。采用電動(dòng)輪式底盤，4自由度直角坐標(biāo)機(jī)械臂，吸持-擺動(dòng)剪斷式末端執(zhí)行器和紅外立體視覺(jué)傳感器。該機(jī)器人的采摘能保證果實(shí)較高的收獲率和果實(shí)花萼較高的完整性。

東京大學(xué)的CHEN X等開發(fā)了仿人型雙臂式番茄采收機(jī)器人。該機(jī)器人在頭部和腕部裝有兩個(gè)體感攝像頭，每個(gè)手臂有7個(gè)自由度，并裝有夾剪一體式的末端執(zhí)行器。目前該機(jī)器人僅能靠人的指令完成采摘，仍處于試驗(yàn)階段。

科威特的TAQI F等為溫室和家庭采摘櫻桃番茄設(shè)計(jì)了一款機(jī)器人，該機(jī)器人通過(guò)相機(jī)拍攝圖像識(shí)別番茄果實(shí)，并且能夠自主判別番茄是否成熟，是否破損或腐爛并完成分揀。

1.1.4黃瓜采收機(jī)器人

日本KONDO N等研制的黃瓜采摘機(jī)器人，采用6自由度機(jī)器人，配以CCD相機(jī)，根據(jù)黃瓜與其莖葉紅外光反射率差異的原理進(jìn)行識(shí)別，果梗分離采用傳統(tǒng)的夾持切斷式。但受制于莖葉對(duì)于黃瓜識(shí)別的影響程度較大，該機(jī)器人采摘成功率并不高。

荷蘭的VAN HENTER E J等研制的軌道式黃瓜采摘機(jī)器人，包括4個(gè)采收機(jī)器人和1個(gè)機(jī)器人停靠站。每個(gè)采收機(jī)器人由智能控制運(yùn)動(dòng)裝置、采摘機(jī)械手、終端感應(yīng)器和計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)組成。其利用瞬時(shí)高溫方式切斷果梗，避免了細(xì)菌感染，采摘成功率能達(dá)到80%。

1.1.5林業(yè)采收機(jī)器人

原蘇聯(lián)中央森工機(jī)械研究所的伊爾庫(kù)茨克分所設(shè)計(jì)了一種裝備有信息測(cè)量系統(tǒng)、執(zhí)行系統(tǒng)和控制系統(tǒng)的伐木歸堆機(jī)器人，其由計(jì)算機(jī)控制操縱抓切裝置，使機(jī)械臂按指定方向動(dòng)作，以完成抓樹、從根部伐樹、搬移和歸堆等工作。

北美推出的Rottne 2202型和Rocan T型微型輪式采伐聯(lián)合機(jī)采用計(jì)算機(jī)程序控制機(jī)器人完成伐木、打枝和造材作業(yè)，該機(jī)的特點(diǎn)是機(jī)體小巧，作業(yè)時(shí)不會(huì)對(duì)周圍樹木造成損傷，機(jī)組接地壓力較小，減少了對(duì)地表的破壞和樹根的損傷。

Timberjack公司開發(fā)了適用于陡坡和松軟林地的6足采伐聯(lián)合機(jī)器人，該機(jī)器人通過(guò)腿部傳感器獲取地面路況信息，采用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)控制步伐，平衡機(jī)器人各足的載重，能越過(guò)120 cm的障礙，按設(shè)定的程序自動(dòng)完成伐木、打枝和造材等工作。

1.1.6其他類型采收機(jī)器人

希臘工程師POOL TA和美國(guó)佛羅里達(dá)大學(xué)工程師HARREL R C等合作研發(fā)了一種柑橘采收機(jī)器人。該機(jī)器人由彩色攝像機(jī)和超聲波測(cè)距機(jī)進(jìn)行識(shí)別定位，采用半圓形環(huán)切刀切斷果梗。

日本岡山大學(xué)MONTA M等研制的果園棚架栽培模式的葡萄采收機(jī)器人由一個(gè)5自由度機(jī)械臂和視覺(jué)傳感器組成。此機(jī)器人同時(shí)集成了葡萄的剪枝、套袋和藥物噴灑功能。

日本京都大學(xué)UMEDA K等研制了一種名叫“STORK”的西瓜采收機(jī)器人。該機(jī)器人包含有平行4球聯(lián)動(dòng)的機(jī)械采摘手爪、視覺(jué)傳感器和移動(dòng)機(jī)構(gòu)。采摘手爪利用真空吸盤吸附方式提起西瓜，完成采摘。

日本HAYASHI S等針對(duì)V型架栽培的茄子開發(fā)了采收機(jī)器人，其采用履帶式底盤、7自由度機(jī)械臂、掌心相機(jī)、超聲距離傳感器、真空吸盤和帶有柔性?shī)A持器的果梗夾剪一體化末端執(zhí)行器。但由于枝葉遮擋等問(wèn)題，該機(jī)器人的識(shí)別率和采摘成功率都較低。

巴里理工大學(xué)和萊切大學(xué)合作研制的菊苣采收機(jī)器人機(jī)是由一個(gè)雙4桿機(jī)構(gòu)機(jī)械手、末端執(zhí)行器和視覺(jué)系統(tǒng)組成。其基于智能彩色濾波算法和圖像形態(tài)學(xué)操作來(lái)確定菊苣的位置。末端執(zhí)行器采用切斷方式削減根莖，并能夠夾持菊苣送入采集托盤內(nèi)。

1.2國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀

1.2.1蘋果采收機(jī)器人

南京農(nóng)業(yè)大學(xué)顧寶興等針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)矮化蘋果果園，設(shè)計(jì)的蘋果采摘機(jī)器人，利用DGPS自主導(dǎo)航載有采摘機(jī)械臂的輕型履帶式智能移動(dòng)平臺(tái)，通過(guò)果實(shí)與樹枝色差模型的圖像處理識(shí)別和定位果實(shí)，完成采摘。

天津農(nóng)學(xué)院蘇媛等以瑞典ABB公司的ABB irb460型3自由度工業(yè)機(jī)器人為模型，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建了蘋果采收機(jī)器人的視覺(jué)系統(tǒng)。該機(jī)器人將640×640像素的圖片，在RGB顏色空間下，結(jié)合中值濾波降噪和拉普拉斯算子邊緣檢測(cè)方法實(shí)現(xiàn)果實(shí)的特征提取，最終完成蘋果果實(shí)定位。

1.2.2草莓采收機(jī)器人

中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)陳利兵針對(duì)壟作草莓研制了3直動(dòng)直角坐標(biāo)機(jī)械臂配置剪切式末端執(zhí)行器，配合CCD相機(jī)構(gòu)成視覺(jué)系統(tǒng)的草莓采摘系統(tǒng)；針對(duì)高架草莓，也制作了采用3直動(dòng)直角坐標(biāo)機(jī)械臂配置夾剪一體式末端執(zhí)行器，并安裝了微型履帶底盤的“采摘童1號(hào)”樣機(jī)。

國(guó)家農(nóng)業(yè)智能裝備工程技術(shù)研究中心馮青春等研發(fā)的草莓采摘機(jī)器人針對(duì)高架栽培模式，采用了聲納導(dǎo)航移動(dòng)平臺(tái)，6自由度機(jī)械臂和雙目視覺(jué)系統(tǒng)，并開發(fā)了吸持果實(shí)，夾持果梗后，利用電熱絲燒斷果梗的新型末端執(zhí)行器。

1.2.3番茄采收機(jī)器人

上海交通大學(xué)的ZHAO Y S等開發(fā)的雙臂式番茄采收機(jī)器人，安裝了兩只三自由度PRR式機(jī)械臂，采用了滾刀式和吸盤筒式末端執(zhí)行器，使用雙目視覺(jué)系統(tǒng)進(jìn)行果實(shí)識(shí)別與定位。

國(guó)家農(nóng)業(yè)智能裝備工程技術(shù)研究中心王曉楠等針對(duì)溫室立體培育番茄種植，設(shè)計(jì)了一款智能番茄采摘機(jī)器人，包括視覺(jué)定位單元、采摘手爪、控制系統(tǒng)及承載平臺(tái)。該機(jī)器人基于HIS色彩模型進(jìn)行圖像處理，提高了果實(shí)定位與識(shí)別精度；通過(guò)氣囊夾持方式，保證了采摘過(guò)程中果實(shí)的柔性?shī)A持，降低了采摘過(guò)程中果實(shí)的損傷率。

1.2.4黃瓜采收機(jī)器人

湯修映等研制的黃瓜采摘機(jī)器人FVHR-I，擁有一個(gè)帶活動(dòng)刃口和固定刃口的末端執(zhí)行器，用以切斷果梗。其視覺(jué)識(shí)別系統(tǒng)采用了RGB模型的G分量進(jìn)行圖像分割，同時(shí)進(jìn)行黃瓜果實(shí)識(shí)別和分割點(diǎn)的確定。該機(jī)器人的采摘成功率很高，但黃瓜果實(shí)的識(shí)別還有待提高。

中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)紀(jì)超等根據(jù)黃瓜果實(shí)與背景葉片分光反射特性差異，設(shè)計(jì)的黃瓜采摘機(jī)器人由自主移動(dòng)平臺(tái)、果實(shí)識(shí)別定位系統(tǒng)、采摘機(jī)械臂、柔性末端執(zhí)行器和能源系統(tǒng)構(gòu)成，并提出了三層式系統(tǒng)控制方案，設(shè)計(jì)了導(dǎo)航控制程序和采摘控制程序。該機(jī)器人單根黃瓜采摘耗時(shí)28 s左右，成功率達(dá)85%，具有較高的穩(wěn)定性與實(shí)用性。

1.2.5林業(yè)采收機(jī)器人

東北林業(yè)大學(xué)陸懷民等研制的林木球果采集機(jī)器人擁有一個(gè)5自由度的機(jī)械手。工作時(shí)，機(jī)械手爪由雙泵雙回路液壓系統(tǒng)驅(qū)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)機(jī)械手爪與機(jī)械臂整體的柔性動(dòng)作。機(jī)器人停放在距母樹3~5m處，機(jī)械手爪張開并對(duì)準(zhǔn)要采集的樹枝。隨后，機(jī)械臂前伸使采集爪趨近球果，采集爪收攏，利用采集爪的梳齒結(jié)構(gòu)夾攏果實(shí)并將果實(shí)擼下。最后完成球果的收集。

郭秀麗等設(shè)計(jì)的采伐聯(lián)合機(jī)器人以SDWY-60型履帶式挖掘機(jī)作為行走機(jī)構(gòu)，安裝有6自由度機(jī)械手，采用雙泵雙回路液壓系統(tǒng)驅(qū)動(dòng)，利用基于模糊自適應(yīng)卡爾曼濾波的徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)，使機(jī)器人能實(shí)現(xiàn)立木定位、采伐與歸堆等多功能自動(dòng)循環(huán)作業(yè)。

魏占國(guó)等設(shè)計(jì)了輪式林木采伐聯(lián)合機(jī)器人CFJ-30，其底盤采用鉸接式車架構(gòu)造，采用全液壓驅(qū)動(dòng)，集伐木、打枝、造材和歸楞于一體。

1.2.6其他類型采收機(jī)器人

郭素娜等設(shè)計(jì)了一款能夠自主導(dǎo)航定位的葡萄采摘機(jī)器人，其通過(guò)RSSI自主導(dǎo)航和顏色特征提取，操作5自由度機(jī)械臂對(duì)成熟的葡萄完成定位和采摘，準(zhǔn)確率超過(guò)95%。

宋健等設(shè)計(jì)的開放式茄子采摘機(jī)器人，以4自由度關(guān)節(jié)式采摘機(jī)器人為本體?；谥狈綀D的固定雙閾值法對(duì)G-B灰度圖像進(jìn)行分割，提取了果實(shí)目標(biāo)的輪廓、面積、質(zhì)心、外接矩形以及切斷點(diǎn)等特征，對(duì)茄子進(jìn)行識(shí)別和定位。該機(jī)器人系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定可靠，抓取成功率為89%，平均耗時(shí)37.4 s。

2關(guān)鍵技術(shù)研究進(jìn)展

針對(duì)農(nóng)林業(yè)采收機(jī)器人在工作中所面臨的眾多問(wèn)題，采收機(jī)器人的研究仍面臨巨大的挑戰(zhàn)。

（1）復(fù)雜的非結(jié)構(gòu)環(huán)境：農(nóng)林業(yè)采收機(jī)器人的工作地點(diǎn)往往處于農(nóng)田、果園和溫室壟間等具有坡度、坑洼地形、不可預(yù)見的障礙物的復(fù)雜地形環(huán)境中。因此機(jī)器人想要完成工作必須具有優(yōu)良的導(dǎo)航避障能力、穩(wěn)定的爬坡行走能力。

（2）自然環(huán)境下的作物信息獲?。翰墒諜C(jī)器人通過(guò)傳感獲取的各種信息都是在自然條件下進(jìn)行的，自然環(huán)境如光照、作物背景和枝葉遮擋等無(wú)關(guān)要素對(duì)于獲取信息的干擾非常嚴(yán)重，因此采收機(jī)器人信息系統(tǒng)對(duì)于作物信息篩選區(qū)分的成功率至關(guān)重要。

（3）作物的摘取與分揀：由于不同作物的生長(zhǎng)情況和形狀特點(diǎn)各不相同，果實(shí)的生長(zhǎng)位置、大小長(zhǎng)短、易損程度也有很大區(qū)別，因此針對(duì)采收機(jī)器人的采收對(duì)象的不同，需要使用不同的末端執(zhí)行器以滿足不同的要求。

2.1導(dǎo)航避障系統(tǒng)

中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)湯修映等提出了基于機(jī)器視覺(jué)和關(guān)節(jié)空間的黃瓜采收機(jī)器人障礙規(guī)避方法。該方法將障礙分為球體、正方體和長(zhǎng)方體，再根據(jù)障礙類型將其歸類，構(gòu)造障礙保護(hù)圓和障礙保護(hù)點(diǎn)，采取過(guò)中間障礙點(diǎn)的三次多項(xiàng)式插值函數(shù)完成機(jī)器人相應(yīng)節(jié)段關(guān)節(jié)的運(yùn)動(dòng)。

尹建軍等提出了一種基于構(gòu)形空間的關(guān)節(jié)型機(jī)械臂避障路徑規(guī)劃方法。該方法利用空間映射原理，將關(guān)節(jié)型機(jī)械臂工作空間三維避障問(wèn)題轉(zhuǎn)變?yōu)镽-R機(jī)械臂避開障礙圓的問(wèn)題，用臨界關(guān)節(jié)角建立C-障礙空間的映射計(jì)算模型，將工作空間的位置避障轉(zhuǎn)換為構(gòu)形空間連桿的關(guān)節(jié)角計(jì)算。

江蘇大學(xué)姬偉等針對(duì)特殊環(huán)境下采摘機(jī)器人的實(shí)時(shí)避障問(wèn)題，提出了一種基于改進(jìn)人工勢(shì)場(chǎng)法的障礙規(guī)避方法。此方法通過(guò)引入虛擬目標(biāo)點(diǎn)使搜索過(guò)程跳出傳統(tǒng)人工勢(shì)場(chǎng)法的局部最優(yōu)極小點(diǎn)，從而實(shí)現(xiàn)機(jī)器人實(shí)時(shí)避障。

2.2視覺(jué)系統(tǒng)

2.2.1蘋果采收機(jī)器人

BULANON D M等開發(fā)了一套實(shí)時(shí)視覺(jué)系統(tǒng)用于采摘蘋果。該系統(tǒng)使用一個(gè)彩色CCD攝像機(jī)實(shí)時(shí)拍攝蘋果圖像，并利用PC機(jī)處理采集到的圖像。該系統(tǒng)能在不同光照下在1 s內(nèi)識(shí)別和定位水果。

LAK M B等采用顏色和形狀處理相結(jié)合的方法對(duì)蘋果進(jìn)行分割。他們對(duì)圖像進(jìn)行過(guò)濾，轉(zhuǎn)換成二值圖像，并降低噪聲，最后檢測(cè)出圖像中蘋果的位置。

NGUYEN T T等利用相機(jī)獲取的顏色（RGB）和三維（3D）形狀信息，開發(fā)了一種用于檢測(cè)和定位紅色和雙色蘋果的算法。該系統(tǒng)對(duì)于完全可見和部分遮擋的蘋果的檢測(cè)率分別可達(dá)100%和82%。

中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)馮娟等設(shè)計(jì)了一種基于激光視覺(jué)系統(tǒng)的蘋果采摘機(jī)器人。該視覺(jué)系統(tǒng)基于飛行時(shí)間原理對(duì)目標(biāo)場(chǎng)景進(jìn)行三維掃描，根據(jù)掃描數(shù)據(jù)反映果實(shí)曲面特性，更清晰地解析果實(shí)和分辨枝葉間的空間幾何特性和層次關(guān)系，避免或減少自然光線的干擾。

江蘇大學(xué)呂繼東等和馮瑋等提出了兩種對(duì)于蘋果果實(shí)快速跟蹤識(shí)別的方法。其一是基于R-G顏色特征的OTSU動(dòng)態(tài)閾值分割方法進(jìn)行首幀采集圖像分割，根據(jù)圖像中心原則識(shí)別果實(shí)。其二是在壓縮跟蹤算法的基礎(chǔ)上結(jié)合SURF特征的跟蹤識(shí)別方法。

賈偉寬等提出了一種基于K-means聚類分割、遺傳算法（GA）和最小均方差算法（LMS）優(yōu)化的徑向基（RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的蘋果果實(shí)識(shí)別方法。該方法在LAB顏色空間下利用K-means聚類算法對(duì)采集的圖像進(jìn)行分割處理，提取RGB、HSI顏色特征向量和圓方差、致密度等特征。然后將提取的共16種特征輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并對(duì)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，得到蘋果果實(shí)識(shí)別模型。同時(shí)引入遺傳算法對(duì)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化，利用最小均方差算法對(duì)連接權(quán)值進(jìn)一步學(xué)習(xí)，構(gòu)建新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（GA-RBF-LMS）。此方法能夠完成較為快速和精準(zhǔn)的識(shí)別，對(duì)于遮擋、重疊的果實(shí)識(shí)別率超過(guò)95%。

2.2.2草莓采收機(jī)器人

中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)張鐵中等采用三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)分析選取3×3領(lǐng)域像素的H通道值作為草莓圖像特征，選取HSV中與亮度無(wú)關(guān)通道以排除圖像明暗對(duì)分割效果的影響。利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)提取大區(qū)域和腐蝕、膨脹等算法處理，能較好地分離成熟草莓果實(shí)與背景。

王糧局等又針對(duì)傳統(tǒng)的基于手眼系統(tǒng)的視覺(jué)伺服方法在草莓采摘機(jī)器人設(shè)計(jì)中存在的信息反饋延遲大、頻率低、定位耗時(shí)長(zhǎng)及精度低等問(wèn)題，采用了攝像機(jī)曝光信號(hào)觸發(fā)控制卡進(jìn)行高速位置鎖存，結(jié)合位置傳感器的反饋信息，減少定位耗時(shí)，并采用運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)方法，提高果實(shí)采摘精度。該方法將定位時(shí)間縮短至0.9~0.6 s，相對(duì)誤差控制在-4.3%~1.0%范圍內(nèi)。

西北農(nóng)林科技大學(xué)和日本宮崎大學(xué)合作開發(fā)了一種直立式草莓采收機(jī)器人。該機(jī)器人選用兩個(gè)彩色攝像機(jī)（寬視角相機(jī)和細(xì)節(jié)相機(jī)）識(shí)別草莓果實(shí)、定位草莓果梗位置并判斷草莓成熟度。其識(shí)別率能達(dá)到90%，成熟度檢測(cè)超過(guò)50%。

新疆維吾爾自治區(qū)大學(xué)房愛青等通過(guò)雙目視覺(jué)系統(tǒng)對(duì)草莓定位算法進(jìn)行了研究，提出了基于單目視覺(jué)與測(cè)距傳感器結(jié)合的草莓定位算法。該算法對(duì)草莓果實(shí)的識(shí)別率可達(dá)95%，定位誤差在10 mm以內(nèi)。

2.2.3番茄采收機(jī)器人

伊朗Urmia大學(xué)的AREFI A等為了區(qū)分番茄是否成熟開發(fā)了一種分割算法。該算法首先利用RGB顏色特征去除獲取圖像信息中的植物根莖等背景；接著用YIQ和HIS顏色空間提取番茄的黃色部分，用RGB提取番茄的紅色和橙色部分；最后通過(guò)定義YIQ顏色空間的條件關(guān)系，識(shí)別成熟番茄。

東京大學(xué)Chen X Y等提出了一種基于幾何和物理推理的番茄采摘機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)。該方法利用2個(gè)RGB-D傳感器采集數(shù)據(jù)，通過(guò)點(diǎn)云模型分割得到果實(shí)的原始形狀模型，最后通過(guò)分析幾何結(jié)構(gòu)來(lái)識(shí)別番茄果實(shí)。

東京大學(xué)和DENSO株式會(huì)社合作開發(fā)的番茄采收機(jī)器人采用立體相機(jī)，可以測(cè)量短距離和直射陽(yáng)光的深度。同時(shí)設(shè)計(jì)了一款使用無(wú)限旋轉(zhuǎn)關(guān)節(jié)采摘手爪的末端執(zhí)行器。該機(jī)器人在半室外環(huán)境和陽(yáng)光照射環(huán)境下表現(xiàn)出了較好的適應(yīng)性和魯棒性，具有較快的采摘速度（23 s/個(gè)）和超過(guò)60%的成功率。

浙江大學(xué)項(xiàng)榮等提出了一種基于組合匹配方法和深度校正模型的雙目立體視覺(jué)測(cè)距方法用于提高番茄采摘機(jī)器人的定位精度。該方法將形心匹配得到的視差值作為區(qū)域匹配設(shè)定視差范圍的參考值，以減小區(qū)域匹配計(jì)算量及誤匹配概率。再利用三角測(cè)距原理得到番茄區(qū)域深度圖，并將區(qū)域深度均值作為其深度維坐標(biāo)。隨后，又將這一方法進(jìn)行改進(jìn)運(yùn)用于開放環(huán)境中對(duì)番茄的定位。

中國(guó)計(jì)量大學(xué)梁喜鳳等提出了基于提取番茄果實(shí)串連通區(qū)域邊界的采摘點(diǎn)識(shí)別方法。通過(guò)圖像增強(qiáng)處理獲取邊界清晰的串番茄圖像后，采用多尺度形態(tài)學(xué)邊緣提取法提取串番茄邊緣圖像，再進(jìn)行邊界提取，填充串番茄邊界圖，獲得目標(biāo)連通區(qū)域，通過(guò)計(jì)算獲得串番茄采摘點(diǎn)的參考點(diǎn)。

上海交通大學(xué)趙源深等提出了一種基于非顏色編碼的番茄識(shí)別算法。通過(guò)Haar-like特征類型和AdaBoost深度學(xué)習(xí)算法獲得用于識(shí)別成熟番茄的分類器，利用所得分類器對(duì)番茄進(jìn)行在線識(shí)別。該方法對(duì)光照變化、果實(shí)粘連及枝葉遮擋等干擾有很好的自適應(yīng)性和魯棒性。

2.3末端執(zhí)行器

ARIMA S等開發(fā)了采用勾取切斷式末端執(zhí)行器的多功能作業(yè)機(jī)器人，采摘時(shí)，先用鉤子勾住果梗，手爪夾住果實(shí)，再使用切刀切斷果梗。

華盛頓州立大學(xué)的DAVIDSON J R等考慮到采摘現(xiàn)場(chǎng)的復(fù)雜環(huán)境和對(duì)蘋果的損傷，設(shè)計(jì)了一款末端執(zhí)行器。該末端執(zhí)行器產(chǎn)生具有法向力分布的球形功率抓取并且選取重復(fù)的選定人類模式拾取序列?？紤]到位置誤差，采用柔性欠驅(qū)動(dòng)關(guān)節(jié)，肌腱驅(qū)動(dòng)裝置改善執(zhí)行器性能。

浙江工業(yè)大學(xué)采用氣動(dòng)彎曲關(guān)節(jié)，設(shè)計(jì)了一款通過(guò)圓鋸片切割果梗的柑橘采摘末端執(zhí)行器。

江蘇大學(xué)劉繼展等改進(jìn)了一般番茄采摘機(jī)器人的吸盤式末端執(zhí)行器結(jié)構(gòu)，設(shè)計(jì)了一種以集成式真空發(fā)生器為核心的真空吸盤裝置，提高了果實(shí)吸附和采摘的成功率，減輕了吸附過(guò)程中對(duì)果實(shí)的損傷。

浙江工業(yè)大學(xué)錢少明等設(shè)計(jì)的黃瓜采摘末端執(zhí)行器針對(duì)黃瓜抓持的力學(xué)特性，建立了氣動(dòng)驅(qū)動(dòng)器氣壓值與抓持能力之間的關(guān)系。該末端執(zhí)行器由抓持器和切割器構(gòu)成，其中抓持器由兩個(gè)氣動(dòng)柔性彎曲關(guān)節(jié)構(gòu)成，切割器由旋轉(zhuǎn)氣缸和刀片構(gòu)成。

重慶理工大學(xué)王毅等基于仿生學(xué)理念，模仿蛇的吞咽動(dòng)作和上顎結(jié)構(gòu)，設(shè)計(jì)了以鉸鏈四桿機(jī)構(gòu)為構(gòu)型的末端執(zhí)行器。

3結(jié)論與展望

經(jīng)過(guò)50多年的發(fā)展，農(nóng)林業(yè)采收機(jī)器人的研究已經(jīng)取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步，無(wú)論是機(jī)型種類，還是在關(guān)鍵技術(shù)方面，無(wú)論是國(guó)內(nèi)，還是國(guó)外，農(nóng)林業(yè)采收機(jī)器人的研究和開發(fā)都方興未艾。在日本、美國(guó)和西班牙等農(nóng)林業(yè)機(jī)器人發(fā)達(dá)國(guó)家，采收機(jī)器人研究開發(fā)較早，開發(fā)的機(jī)型較多，但是，大多數(shù)仍未達(dá)到產(chǎn)業(yè)化水平。

國(guó)內(nèi)研究開發(fā)較晚，但是，在國(guó)家和相關(guān)地方政府和科技部門的大力支持下，在采收機(jī)器人的研發(fā)方面做了大量有益的研發(fā)工作，取得了一定的研究成果，距離產(chǎn)業(yè)化還有一定的差距。未來(lái)國(guó)內(nèi)外的學(xué)者仍將致力于農(nóng)林業(yè)采收機(jī)器人的實(shí)用化和產(chǎn)業(yè)化研究。

目前農(nóng)林業(yè)采收機(jī)器人的研究仍存在一些問(wèn)題亟待解決。

（1）末端執(zhí)行器。機(jī)器人采收作物的收獲率、作物的完整程度以及采收完成后對(duì)原植株的損壞程度也是制約農(nóng)林業(yè)采收機(jī)器人投入實(shí)際生產(chǎn)的重要原因。采收機(jī)器人的采收過(guò)程需要仿照人工作業(yè)，但是機(jī)械采摘末端執(zhí)行器的設(shè)計(jì)限制了采收機(jī)器人在復(fù)雜環(huán)境下采收的成功率和采收下的作物的完好程度。

同時(shí)農(nóng)林業(yè)采收機(jī)器人的采收要盡量避免采收過(guò)程中對(duì)農(nóng)作物植株的損傷，破壞性的采收是不可取的。因此，采收機(jī)器人末端執(zhí)行器的設(shè)計(jì)既要考慮到末端執(zhí)行器在枝葉間運(yùn)動(dòng)的靈活性，又要考慮采摘手爪對(duì)果蔬進(jìn)行采收作業(yè)時(shí)接觸力的大小、摘取的方式，以保證果蔬的完好。

（2）圖像識(shí)別技術(shù)。目前對(duì)于采收作物的圖像識(shí)別技術(shù)已有了較多的研究，但是面對(duì)自然環(huán)境下生長(zhǎng)的農(nóng)作物，光照、枝葉遮擋和果實(shí)熟度等都是采收機(jī)器人工作時(shí)需要考慮的干擾因素，因此采收機(jī)器人對(duì)于成熟作物的識(shí)別率與識(shí)別速度始終難以達(dá)到較高的水平，這也導(dǎo)致機(jī)器人難以投入實(shí)際的農(nóng)林業(yè)生產(chǎn)。

采收機(jī)器人準(zhǔn)確識(shí)別成熟作物的速度與精度是提升機(jī)器人作業(yè)效率的關(guān)鍵。利用高效的算法和先進(jìn)的傳感器，將數(shù)據(jù)采集設(shè)備與視覺(jué)系統(tǒng)結(jié)合，提高視覺(jué)系統(tǒng)對(duì)信息的處理速度，同時(shí)利用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等技術(shù)不斷提高對(duì)成熟果實(shí)作物的識(shí)別精度將會(huì)成為未來(lái)圖像識(shí)別技術(shù)的發(fā)展方向。

（3）導(dǎo)航定位技術(shù)。隨著精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)、設(shè)施農(nóng)業(yè)的發(fā)展，高架栽培、溫室栽培等新型栽培方式將逐漸取代傳統(tǒng)的露天種植。而采收機(jī)器人在壟間的路徑規(guī)劃與障礙規(guī)避速度會(huì)對(duì)采收機(jī)器人的作業(yè)速度產(chǎn)生極大影響。采用人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)等方法提高機(jī)器人對(duì)復(fù)雜環(huán)境的識(shí)別和處理能力將是未來(lái)導(dǎo)航定位技術(shù)發(fā)展的關(guān)鍵。

（4）柔性結(jié)構(gòu)。目前，農(nóng)林業(yè)采收機(jī)器人基本都是針對(duì)特殊作物研究制造的特型機(jī)器人，泛用性差。采收機(jī)器人的設(shè)計(jì)和制造不應(yīng)只滿足于單種類的作物，應(yīng)該提高機(jī)器人的泛用性，通過(guò)更換末端執(zhí)行器和控制程序能夠完成多種類型的作物收獲作業(yè)，甚至是將播種、施肥和噴藥等多種農(nóng)林業(yè)生產(chǎn)作業(yè)集成到一臺(tái)機(jī)器人上。

（5）機(jī)器人本體設(shè)計(jì)。目前，農(nóng)林業(yè)采收機(jī)器人由于所需的傳感器、圖像采集設(shè)備等儀器以及本體造價(jià)等原因?qū)е缕涑杀靖甙?。因此，?duì)采收機(jī)器人結(jié)構(gòu)的簡(jiǎn)化既能有效降低其生產(chǎn)成本，又能提高機(jī)器人在復(fù)雜環(huán)境下工作靈巧性。同時(shí)簡(jiǎn)化操作能讓農(nóng)林業(yè)采收機(jī)器人能夠更快地在農(nóng)林業(yè)生產(chǎn)中得到普及。

（作者：陳至靈 姜樹海 孫翊）