番茄串采收机器人

日期:2021-07-08

负责人:张勤教授

联系邮箱:zhangqin@scut.edu.cn

成果简介:

1、 基于深度学习和RGB-D信息融合算法,复杂背景下实现了番茄串采摘点的识别定位。考虑番茄串采摘和果实提取的采收全过程,提出最优空间运动规划算法通过RGB-D相机获取的彩色图像与深度信息构建采摘机器人的非结构化工作环境,作为采摘运动规划的障碍物地图,基于空间分割,引导机械臂以渐进最优的采收动作完成任务。设计的剪切夹持一体采摘手爪外形纤细,兼顾剪切的快速性和夹持的稳定性提出模糊采摘方法,无需获取番茄串剪切点的姿态信息,均可以完成采摘,减轻图像处理的负担。

2、番茄串采机器人移动平台可以自主运动,也可以上轨运行,平台也可以上下升降适应不同高度的果实采收需求,实现采摘机器人对全范围成熟番茄串的自动识别定位与采摘。从番茄串识别到收纳到存储篮内的平均采收时间为12.51s,与目前主流的采样算法RRT*-connect算法相比降低了31.23%,与Lazy-PRM*算法相比降低了53.23%,与人工采摘相比降低了19.29%,大幅提高了采摘效率。

3、机器人参加2020世界数字农业大会的展览,很多商家的关注和咨询,受到一致好评。

4、主要参数

序号

指标名称

参数

1

番茄串识别精确率

95.40%

2

果梗识别精确率

98.90%

5

采摘点深度误差

±3mm

6

识别耗时

54ms

7

单串收时间

12.51s