用于高效采摘的软体机器人设计、建模与冗余度解析

黑莓采摘是劳动密集且成本高昂的过程,消耗高达全年作物工时的50%。本文通过设计、制造、集成并控制一个气动驱动、运动学冗余的软体臂与绳驱软体夹持器,提出机器人采摘解决方案。硬件设计针对实用性的耐久性与模块化进行了优化。采摘过程分为四个阶段:初始放置、精细定位、抓取和返回初始位置。对于初始放置,我们提出一种实时连续增益调度的冗余度解析算法,用于同时实现位置与姿态控制并规避关节极限。该算法仅依赖眼在手外相机的视觉反馈,在实验台设置中分别实现了$0.64\pm{0.27}$ mm和$1.08\pm{1.5}^{\circ}$的位置与姿态跟踪误差。在机械臂准确初始放置后,精细定位通过眼在手内与眼在手外视觉反馈结合实现,达到$0.75\pm{0.36}$ mm的精度。系统的硬件、反馈框架与控制方法通过实验台与田间测试得到充分验证,确认了实际应用的的可行性。