基于位姿的苹果采摘机器人抓取研究

论文摘要

农业机器人是21世纪精准农业的重要装备之一,是未来智能农业机械的发展方向。以实现移动采摘机器人自主采摘果实为目的,本文在充分了解国内外水果采摘机器人研究进展的基础之上,着重研究了基于粒子滤波的果实的定位估计、姿态估计、及基于目标位姿的采摘作业等。主要研究成果如下：1.对粒子滤波理论作了详细介绍。完成了Motoman SSF2000机械臂模型的运动学正逆解,并完成基于OPENGL的仿真。2.提出了一种新的位置估计理论。通过粒子滤波把双目视觉信息与运动中的单目信息相结合完成了目标位置的精确定位。3.研究了苹果姿态的机器视觉测量。通过花萼遗迹是否可见把苹果姿态划分为两种模型,通过判断苹果属于哪个模型完成任意姿态苹果姿态的测量。并通过粒子滤波完成多次测量结果的最优估计。4.完成苹果采摘机器人基于目标位姿的采摘作业实验验证。通过位置估计与姿态估计获得目标的精确位置和姿态信息,并根据姿态信息和采摘要求完成机械臂基于位姿的抓取。本文为水果采摘机器人的研究提供了一个可行的思路,自主采摘系统在基于位姿的水果抓取的精度上可以满足实际采摘要求。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景与意义
• 1.2 基于位置的视觉伺服研究现状
• 1.3 物体姿态判别的研究现状
• 1.3.1 基于模型的姿态估计研究现状
• 1.3.2 基于学习的姿态估计研究现状
• 1.4 课题研究的主要内容
• 第二章 理论介绍
• 2.1 粒子滤波
• 2.1.1 贝叶斯滤波原理
• 2.1.2 粒子滤波器
• 2.1.2.1 贝叶斯重要性采样（BIS）
• 2.1.2.2 序列重要性采样（SIS）
• 2.1.2.3 粒子滤波的退化现象
• 2.2 机械臂运动学求解
• 2.2.1 机器人关节参数
• 2.2.2 机器人正运动学求解
• 2.2.3 机器人最优逆运动学求解
• 2.2.4 机器人末端姿态的求解
• 2.2.5 机器人运动学仿真验证
• 2.3 本章小结
• 第三章 目标点位置估计
• 3.1 引言
• 3.2 多摄像机视觉伺服控制系统结构
• 3.3 理论介绍
• 3.4 模型建立
• 3.5 仿真系统设计
• 3.5.1. 机械臂模型
• 3.5.2. 相机模型
• 3.6 仿真实验
• 3.6.1. 理论正确性的验证实验
• 3.6.2 加入观测噪声后的仿真实验
• 3.7. 实际平台的验证实验
• 3.7.1. 准备工作
• 3.7.2. 实验
• 3.8. 本章结论
• 第四章 苹果采摘机器人目标姿态估计研究
• 4.1 引言
• 4.2 苹果姿态描述
• 4.3. 苹果姿态粒子滤波估计
• 4.4 图像特征提取
• 4.5 实验
• 4.6 本章总结
• 第五章 基于位姿的抓取实验
• 5.1 基于三维信息的果实连接或部分遮挡判别
• 5.2 系统整体实现方案
• 5.3 运动规划
• 5.4 硬件平台介绍
• 5.5 苹果采摘机器人智能抓取实验
• 5.6 本章总结
• 第六章 结论与展望
• 6.1 工作结论
• 6.2 主要创新内容
• 6.3 可以进一步研究的问题
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间参加的科研项目与已录用的学术论文
• 致谢