摘要:為了提高采摘機(jī)器人機(jī)械手控制系統(tǒng)的精準(zhǔn)性和采摘機(jī)器人的移動效率，設(shè)計出基于迭代學(xué)習(xí)PID算法的蘋果采摘機(jī)器人。借助MatLab軟件平臺進(jìn)行模型搭建及控制系統(tǒng)仿真測試，實驗室條件下進(jìn)行硬件結(jié)構(gòu)設(shè)計，并完成采摘過程測試、路徑規(guī)劃避障測試和采摘果實破損率統(tǒng)計分析。實驗驗證表明:基于迭代學(xué)習(xí)PID算法設(shè)計的采摘機(jī)器人可準(zhǔn)確鎖定采摘目標(biāo)，迅速實施穩(wěn)定的采摘動作，以最佳采摘角度最大程度地保證采摘果實完整性。基于迭代學(xué)習(xí)PID算法設(shè)計的蘋果采摘機(jī)器人有效提高了采摘的精度和效率，使蘋果整體完好率達(dá)到98．3%以上，最大限度保證了采摘蘋果的質(zhì)量。

　　關(guān)鍵詞:蘋果采摘機(jī)器人;路徑規(guī)劃;迭代學(xué)習(xí);PID算法

　　0引言

　　蘋果是我國生產(chǎn)的主要農(nóng)業(yè)產(chǎn)品之一，2017年我國蘋果種植面積為250．96萬hm2，年產(chǎn)量突破4548萬t，規(guī)模居世界第一。我國蘋果產(chǎn)量約占世界蘋果總產(chǎn)量的56．13%，居三大果品(蘋果、柑橘、梨)之首。2017年，我國蘋果種植環(huán)節(jié)生產(chǎn)總成本平均每667m2為5013．33元［1］。當(dāng)前，蘋果采摘機(jī)器人的發(fā)明與推廣在一定程度上提高了生產(chǎn)效率，降低了人力成本，同時也帶來了一些弊端。例如，低控制精度下的采摘機(jī)器人動作會對采摘果實造成一定程度的機(jī)械損傷，使得病原微生物對果實有機(jī)可乘，病原微生物的入侵將會導(dǎo)致蘋果腐爛變質(zhì)，給農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來巨大損失。采摘機(jī)器人在采摘過程中實際接觸果實，所以保證機(jī)械采摘果實完整性顯得尤為重要。為此，立足于控制系統(tǒng)角度進(jìn)行機(jī)器人全局優(yōu)化設(shè)計，進(jìn)一步提升采摘機(jī)器人控制的精準(zhǔn)性和移動效率，具有較大的價值與意義。

　　1系統(tǒng)總體設(shè)計

　　蘋果采摘機(jī)器人系統(tǒng)包括移動環(huán)節(jié)和采摘環(huán)節(jié)兩大部分。移動環(huán)節(jié)采用履帶式結(jié)構(gòu)，采摘環(huán)節(jié)由手臂與手腕部分輔助實施采摘過程。蘋果采摘機(jī)器人主要采用關(guān)節(jié)型結(jié)構(gòu)，即每一個關(guān)節(jié)由一個舵機(jī)組成。本文設(shè)計的蘋果采摘機(jī)器人機(jī)械部分結(jié)構(gòu)圖如圖1所示。

　　2硬件部分設(shè)計

　　蘋果采摘機(jī)器人硬件部分設(shè)計主要包括機(jī)械結(jié)構(gòu)和硬件電路兩部分。在機(jī)械結(jié)構(gòu)設(shè)計部分中，底盤采用履帶式結(jié)構(gòu)，保證采摘機(jī)器人在運行時不受采摘場地的限制。硬件電路部分主要由STM32主控制核心、圖像采集識別、舵機(jī)控制電路、XEEB通信、超聲波及紅外等傳感器組成，如圖3所示。本文設(shè)計的蘋果采摘機(jī)器人采摘機(jī)械臂為6自由度機(jī)械手，動力結(jié)構(gòu)由2個旋轉(zhuǎn)舵機(jī)和4個移動舵機(jī)組成。該結(jié)構(gòu)靈活性大、采摘范圍廣、運行速度快且旋轉(zhuǎn)角度大，最大限度地保證采摘蘋果的質(zhì)量。采摘機(jī)器人控制流程:首先，通過圖像采集模塊捕捉到蘋果的實際位置，并將蘋果所在位置信息發(fā)送給主控制器，迭代學(xué)習(xí)PID算法開始響應(yīng)，控制器進(jìn)行計算并規(guī)劃出期望運動路徑;然后，設(shè)定電機(jī)轉(zhuǎn)速，硬件電路通過采樣得到電機(jī)轉(zhuǎn)速，同時計算系統(tǒng)誤差值e，通過迭代學(xué)習(xí)PID算法改變PWM占空比，進(jìn)一步消除偏差量，直到轉(zhuǎn)速穩(wěn)態(tài)到期望值;主控制器根據(jù)迭代學(xué)習(xí)PID控制算法保證機(jī)器人，以最佳期望方案進(jìn)行動作，通過準(zhǔn)確控制旋轉(zhuǎn)舵機(jī)與夾角舵機(jī)的動作配合，實現(xiàn)準(zhǔn)確快速采摘。期望方案以最佳采摘角度來保證采摘果實的完整性。主控制器利用控制算法保證采摘機(jī)器人以最佳移動方式切合期望路徑，超聲波及紅外模塊則配合該算法保證采摘機(jī)器人有較強的避障性能。XBEE通信模塊則實現(xiàn)采摘機(jī)器人的一系列通信功能。

　　3采摘機(jī)器人控制系統(tǒng)設(shè)計

　　本文設(shè)計的蘋果采摘機(jī)器人為多關(guān)節(jié)結(jié)構(gòu)，為了保障控制系統(tǒng)在復(fù)雜環(huán)境具有良好性能，設(shè)計時需要引入?yún)?shù)不確定的隨機(jī)干擾因素，動力學(xué)方程為M(qk(t))q··k(t)+C(qk(t)，q·k(t))q·k(t)+G(qk(t))=τk(t)+dk(t)(3)其中，qk∈Ｒn、q·k∈Ｒn、q··k∈Ｒn為采摘機(jī)器人機(jī)械臂的角位移、角速度和角加速度;M(qk)∈Ｒn×n為慣性矩陣;C(qk，q·k)q·k∈Ｒn為離心力;G(qk)∈Ｒn為重力;τk(t)為控制力矩;dk(t)為采摘機(jī)器人機(jī)械臂工作時不確定外來擾動。控制系統(tǒng)所要跟蹤的期望軌跡為qd(t)，t∈［0，T］。系統(tǒng)第i次輸出為qk(t)，根據(jù)公式(2)可知，系統(tǒng)運動誤差為ek=qk(t)－qd(t)。控制系統(tǒng)設(shè)計基本思路是通過學(xué)習(xí)控制律設(shè)計uk+1(t)，使得第k+1的控制誤差ek+1(t)減少。

　　4仿真與分析

　　在MatLab軟件的Simulink中，根據(jù)參考文獻(xiàn)［10］中機(jī)器人仿真實驗步驟，搭建系統(tǒng)模型進(jìn)行仿真分析。其中，線速度輸入采用vd=1．0，角度輸入信號采用sin(t)正弦信號。控制規(guī)律采用公式(4)閉環(huán)PD型，總的迭代次數(shù)為10次，系統(tǒng)仿真時間為20s。在實驗室對蘋果采摘系統(tǒng)進(jìn)行了大量的仿真，在迭代學(xué)習(xí)PID控制算法下，y軸方向上速度跟蹤如圖5所示，y軸方向上角度跟蹤如圖6所示，角度及速度跟蹤下降曲線如圖7所示

　　5采摘機(jī)器人實現(xiàn)與測試

　　采摘系統(tǒng)測試從機(jī)器人移動路徑測試及采摘效果測試兩個方面進(jìn)行。控制系統(tǒng)的控制對象是2個直流電機(jī)及6個控制舵機(jī)，電機(jī)同時匹配光電編碼器，實時反饋電機(jī)轉(zhuǎn)速波形，電機(jī)驅(qū)動模塊采用L298N模塊。采摘機(jī)器人主控制器芯片采用STM32F103ZET6型號32位AＲM微控制器，上電后采摘機(jī)器人采摘動作如圖8所示。

　　6結(jié)論

　　1)設(shè)計了一種基于迭代學(xué)習(xí)PID算法的蘋果采摘機(jī)器人，采用迭代PID算法契合控制期望目標(biāo)，實現(xiàn)了對于蘋果采摘機(jī)器人的實際動作軌跡的高效跟蹤與在線調(diào)整，迭代學(xué)習(xí)過程中進(jìn)一步消除了系統(tǒng)誤差，提升控制系統(tǒng)精度和采摘機(jī)器人的工作效率。

　　2)基于迭代學(xué)習(xí)PID算法的蘋果采摘機(jī)器人，實現(xiàn)了對于采摘目標(biāo)的快速鎖定、有效避障規(guī)劃路徑與穩(wěn)定完整采摘果實，工作效率高，果實破損率低。3)蘋果采摘機(jī)器人控制系統(tǒng)在復(fù)雜環(huán)境中可以克服未知參數(shù)和隨機(jī)擾動的不確定性，控制機(jī)械手臂精準(zhǔn)到達(dá)蘋果果實所在位置進(jìn)行采摘，并以最佳采摘角度和最大程度保證采摘果實的完整性。其成功率較高、硬件集成簡單，易于學(xué)習(xí)接受，可在未來農(nóng)業(yè)采摘機(jī)械領(lǐng)域上有效推廣，具有一定的應(yīng)用前景。

　　參考文獻(xiàn):

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