為提高葡萄采摘的自動(dòng)化程度與效率，降低人工成本并適應(yīng)智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展趨勢(shì)，設(shè)計(jì)了一款葡萄采摘機(jī)器人?；诂F(xiàn)代設(shè)計(jì)方法學(xué)，對(duì)葡萄采摘機(jī)器人進(jìn)行功能分解，明確其執(zhí)行、驅(qū)動(dòng)、視覺(jué)、控制及支撐等核心模塊。本研究通過(guò)形態(tài)矩陣構(gòu)建多種設(shè)計(jì)方案，結(jié)合效用值分析法對(duì)方案進(jìn)行系統(tǒng)評(píng)價(jià)，最終選定以履帶式行走裝置、直流電機(jī)驅(qū)動(dòng)、齒輪傳動(dòng)為核心，并集成多種視覺(jué)方案。該葡萄采摘機(jī)器人采用六軸機(jī)械臂結(jié)構(gòu)，通過(guò)蝸輪蝸桿傳動(dòng)，末端執(zhí)行機(jī)構(gòu)配備柔性?shī)A爪與剪切裝置，可精確夾持并剪切直徑 1~3mm 的葡萄枝，并完成了對(duì)控制系統(tǒng)的初步設(shè)計(jì)?；诂F(xiàn)代設(shè)計(jì)方法學(xué)的葡萄采摘機(jī)器人設(shè)計(jì)為葡萄采摘自動(dòng)化提供了可行的技術(shù)方案，其模塊化設(shè)計(jì)與低維護(hù)成本的特點(diǎn)使其具有較為廣闊的應(yīng)用前景。

　　關(guān)鍵詞

　　葡萄采摘機(jī)器人;現(xiàn)代設(shè)計(jì)方法學(xué);效用值分析法;控制系統(tǒng)設(shè)計(jì);視覺(jué)檢測(cè)

　　0 引言

　　葡萄作為全球重要的經(jīng)濟(jì)作物之一，其種植面積與產(chǎn)量逐年增長(zhǎng)，中國(guó)作為葡萄生產(chǎn)大國(guó)，2022 年種植面積已超過(guò) 8×10?hm²，產(chǎn)量已突破 1.4×10?t。但葡萄的采摘任務(wù)仍以傳統(tǒng)的人工采摘為主，存在勞動(dòng)強(qiáng)度大、效率低、成本高等問(wèn)題，尤其是在采摘作業(yè)的高峰期時(shí)，勞動(dòng)力短缺的問(wèn)題尤為突出。隨著人口老齡化的加劇和農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力的轉(zhuǎn)移，葡萄產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。在此背景下，研發(fā)高效、智能的采摘機(jī)器人成為解決上述問(wèn)題的關(guān)鍵路徑，也是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)裝備智能化轉(zhuǎn)型的重要研究方向。

　　近年來(lái)，眾多學(xué)者在農(nóng)業(yè)采摘機(jī)器人領(lǐng)域的研究取得了顯著進(jìn)展，然而葡萄采摘作業(yè)因其復(fù)雜的生長(zhǎng)環(huán)境(果實(shí)簇生、枝葉遮擋、光照環(huán)境多變等)和果實(shí)易損傷的特性，對(duì)機(jī)器人的感知、定位、抓取等核心技術(shù)提出的更高要求。國(guó)內(nèi)研究團(tuán)隊(duì)針對(duì)葡萄采摘的特殊需求，在機(jī)械結(jié)構(gòu)、視覺(jué)算法、運(yùn)動(dòng)控制策略等方面展開(kāi)了系統(tǒng)性的探索。葉銀海等研發(fā)了一種采運(yùn)同步式雙機(jī)器人葡萄自動(dòng)化采收系統(tǒng)，將采、運(yùn)分別用 2 個(gè)機(jī)器人完成，在負(fù)責(zé)運(yùn)輸?shù)臋C(jī)器人上放置更多的收集框，達(dá)到提高采摘效率的目的;馬聰?shù)忍岢隽嘶陬伾臻g和霍夫直線(xiàn)檢測(cè)算法融合的方法，提高棚架式葡萄圖像的采集率，該方法的葡萄果實(shí)串的正確識(shí)別率達(dá)到了 92%;楊語(yǔ)錄等設(shè)計(jì)并開(kāi)發(fā)了一種基于 SCARA 的柔性葡萄采摘機(jī)械臂，該機(jī)械臂可更好的適應(yīng)不同場(chǎng)合下籬架式葡萄的采摘，具有更好的通用性。國(guó)內(nèi)葡萄采摘機(jī)器人仍處于快速發(fā)展階段，現(xiàn)有研究主要集中在葡萄采摘機(jī)器人的機(jī)械臂結(jié)構(gòu)優(yōu)化以及葡萄果視覺(jué)識(shí)別算法的改進(jìn)上，但如何設(shè)計(jì)出高效可靠的葡萄采摘機(jī)器人機(jī)械結(jié)構(gòu)和優(yōu)化出更加精準(zhǔn)的葡萄果識(shí)別算法，一直是葡萄采摘機(jī)器人設(shè)計(jì)需要攻克的難點(diǎn)。

　　本文通過(guò)形態(tài)矩陣構(gòu)建出多種葡萄采摘機(jī)器人設(shè)計(jì)方案，利用效用值分析法對(duì)各方案進(jìn)行評(píng)分從而選出最優(yōu)設(shè)計(jì)方案，最后根據(jù)最優(yōu)設(shè)計(jì)方案的要求設(shè)計(jì)出適合葡萄采摘環(huán)境的葡萄采摘機(jī)器人的機(jī)械結(jié)構(gòu)，并給出控制模塊和識(shí)別模塊的設(shè)計(jì)方案，達(dá)成了模塊化設(shè)計(jì)與降低維護(hù)成本的目的，為葡萄采摘自動(dòng)化提供了可行的技術(shù)方案。且該方案低功耗、高適應(yīng)性的特點(diǎn)還可拓展至其他果蔬采摘場(chǎng)景，在推動(dòng)智慧農(nóng)業(yè)裝備產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程中具有重要的應(yīng)用價(jià)值。

　　1 葡萄采摘機(jī)器人方案設(shè)計(jì)

　　1.1 葡萄采摘機(jī)器人設(shè)計(jì)的具體要求

　　現(xiàn)代設(shè)計(jì)方法學(xué)是研究產(chǎn)品設(shè)計(jì)的過(guò)程、規(guī)律及設(shè)計(jì)中思維和工作方法的一門(mén)綜合性學(xué)科。對(duì)比傳統(tǒng)設(shè)計(jì)方法以經(jīng)驗(yàn)、感性和靜態(tài)的方式進(jìn)行設(shè)計(jì)，現(xiàn)代設(shè)計(jì)方法具有更加科學(xué)、理性和動(dòng)態(tài)的特點(diǎn)。本研究通過(guò)對(duì)葡萄種植園的實(shí)地考察，與葡萄采摘工人進(jìn)行交流后，依據(jù)現(xiàn)代設(shè)計(jì)方法學(xué)為葡萄采摘機(jī)器人設(shè)計(jì)制定了要求期望明細(xì)表。

　　1.2 總功能分解

　　葡萄采摘機(jī)器人的總功能是指對(duì)葡萄園中的葡萄果實(shí)進(jìn)行采摘、裝車(chē)、運(yùn)輸全過(guò)程，為清楚地展示葡萄采摘機(jī)器人各工作部分與周?chē)h(huán)境的關(guān)系，本研究建立技術(shù)過(guò)程流程圖。

　　在技術(shù)過(guò)程流程圖中，環(huán)境是指葡萄種植園及周遭環(huán)境，其余技術(shù)系統(tǒng)指的是葡萄采摘機(jī)器人對(duì)能源和控制等相關(guān)的技術(shù)要求，其中點(diǎn)畫(huà)線(xiàn)表示該機(jī)械系統(tǒng)內(nèi)部與外部的聯(lián)系，虛線(xiàn)內(nèi)表示葡萄采摘機(jī)器人的整體模塊分類(lèi)，其他信息指的是其余非視覺(jué)信息，如夾持住葡萄后影響控制機(jī)械臂完成裝籃的相關(guān)信息等。

　　為了更直接地展示葡萄采摘機(jī)器人系統(tǒng)各部分的功能，建立功能結(jié)構(gòu)樹(shù)。將葡萄采摘機(jī)器人的總功能分為執(zhí)行功能、驅(qū)動(dòng)功能、視覺(jué)功能、控制功能、支撐部分。

　　1.3 葡萄采摘機(jī)器人設(shè)計(jì)方案的確定

　　根據(jù)葡萄采摘機(jī)器人的功能樹(shù)，采取系統(tǒng)組合的方法，建立葡萄采摘機(jī)器人組合的形態(tài)矩陣，將可能的方法進(jìn)行列舉排列，計(jì)算出可能的解法，并在所有的解法中找出符合項(xiàng)目實(shí)際意義的執(zhí)行方案。當(dāng)不考慮工作環(huán)境和其條制約的情況下，設(shè)計(jì)方案一共有 4×2×3×2×3×3=432 種。

　　結(jié)合實(shí)際的工作環(huán)境，本研究對(duì)初始方案做了細(xì)致的比較與排除，最終得到 2 種可實(shí)施的方案。

　　方案 1：運(yùn)動(dòng)方式采用履帶式，能量轉(zhuǎn)化裝置采用直流電機(jī)，傳動(dòng)方式采用齒輪傳動(dòng)，前后及側(cè)方與末端執(zhí)行機(jī)構(gòu)都安裝有視覺(jué)相機(jī)。此方案利用安裝在葡萄采摘機(jī)器人前方與側(cè)邊的視覺(jué)相機(jī)采集視覺(jué)信息，通過(guò)控制程序及相關(guān)算法控制葡萄采摘機(jī)器人進(jìn)行前后及避障運(yùn)動(dòng)，行進(jìn)到適合葡萄采摘的大致位置;安裝在末端執(zhí)行機(jī)構(gòu)上方的視覺(jué)相機(jī)采集葡萄果實(shí)及葡萄枝的位置，通過(guò)控制程序及相關(guān)算法，利用機(jī)械臂將末端執(zhí)行機(jī)構(gòu)中刀片與夾爪移動(dòng)至適合進(jìn)行采摘的位置。在完成上述 2 個(gè)步驟后，再通過(guò)控制程序控制夾爪及刀片閉合，對(duì)葡萄枝進(jìn)行剪切工作，在剪斷葡萄枝的同時(shí)，刀片下方的夾爪夾持住斷面下方葡萄枝，再進(jìn)行裝車(chē)。

　　方案 2：采用的運(yùn)動(dòng)方式為輪式，能量轉(zhuǎn)化裝置采用小型汽油機(jī)，該方案的葡萄采摘機(jī)器人采用車(chē)輪作為運(yùn)動(dòng)方式，制動(dòng)方式為盤(pán)式制動(dòng)，且傳動(dòng)方式為皮帶傳動(dòng)。此方案通過(guò)兩側(cè)的視覺(jué)相機(jī)檢測(cè)葡萄簇后，通過(guò)控制程序控制車(chē)體靠近目標(biāo)位置，再由末端執(zhí)行機(jī)構(gòu)上方的視覺(jué)相機(jī)檢測(cè)信息，控制機(jī)械臂完成采摘，其實(shí)現(xiàn)功能的過(guò)程與方案 1 大致相同。

　　1.4 設(shè)計(jì)方案的評(píng)價(jià)與選擇

　　本文采用效用值分析法進(jìn)行方案的評(píng)價(jià)與選擇。作為系統(tǒng)工程學(xué)的重要評(píng)價(jià)方法之一，效用值分析法主要是將待評(píng)價(jià)的目標(biāo)看作 1 個(gè)系統(tǒng)，為滿(mǎn)足該系統(tǒng)，會(huì)提出一個(gè)總目標(biāo)，記為 E?？偰繕?biāo)下會(huì)劃分出更細(xì)的分目標(biāo)，記為 E?和 E?，為 1 級(jí)分目標(biāo);1 級(jí)分目標(biāo)會(huì)存在更細(xì)的分目標(biāo)，即 E?的分目標(biāo)記為 E??和 E??，即 E 的 2 級(jí)分目標(biāo);同時(shí) 2 級(jí)分目標(biāo)也會(huì)存在更細(xì)的分目標(biāo)，即 E??的分目標(biāo)記為 E???和 E???，即 E 的 3 級(jí)分目標(biāo)。以此類(lèi)推，最終會(huì)形成一個(gè)呈樹(shù)狀結(jié)構(gòu)的目標(biāo)分級(jí)，即目標(biāo)樹(shù)。其中最末級(jí)別的評(píng)價(jià)目標(biāo)是總目標(biāo)的具體評(píng)價(jià)目標(biāo)，即評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。

　　建立評(píng)價(jià)目標(biāo)樹(shù)時(shí)應(yīng)選擇起決定作用的設(shè)計(jì)要求與條件作為主要目標(biāo)，且各個(gè)目標(biāo)之間應(yīng)當(dāng)相互獨(dú)立。由于各級(jí)別評(píng)價(jià)目標(biāo)在同級(jí)別中的重要程度不同，以加權(quán)系數(shù)來(lái)表示各評(píng)價(jià)目標(biāo)的重要程度，通常取 0~1 之間的數(shù)字來(lái)表示，各級(jí)別評(píng)價(jià)目標(biāo)的加權(quán)系數(shù)之和應(yīng)為 1。

　　在確定評(píng)價(jià)目標(biāo)樹(shù)和加權(quán)系數(shù)之后，針對(duì)各方案相應(yīng)的分目標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)打分。在效用值分析法中，常以 0~10 分來(lái)評(píng)價(jià)該分級(jí)評(píng)價(jià)目標(biāo)的價(jià)值，可以將分級(jí)評(píng)價(jià)目標(biāo)的分?jǐn)?shù)(s)乘以對(duì)應(yīng)的加權(quán)系數(shù)(p)得到該分級(jí)評(píng)價(jià)目標(biāo)的加權(quán)分價(jià)值(l)，則該方案的總價(jià)值(V)則可以通過(guò)計(jì)算各分級(jí)評(píng)價(jià)目標(biāo)的加權(quán)價(jià)值之和來(lái)表示。

　　對(duì)比數(shù)據(jù)得出 V?>V?，即表示方案 1 更優(yōu)，因此選擇能量轉(zhuǎn)化裝置采用直流電機(jī)，能量傳遞模式采用齒輪傳動(dòng)，行走裝置采用履帶，末端執(zhí)行機(jī)構(gòu)安裝有視覺(jué)相機(jī)的葡萄采摘機(jī)器人的設(shè)計(jì)方案作為本次研究的最終設(shè)計(jì)方案。

　　2 葡萄采摘機(jī)器人的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

　　葡萄采摘機(jī)器人主要包括末端執(zhí)行機(jī)構(gòu)、機(jī)械臂和車(chē)體 3 部分，其整體結(jié)構(gòu)三維圖展示了各部分的布局，主要設(shè)計(jì)參數(shù)也已明確。

　　2.1 車(chē)體部分的設(shè)計(jì)

　　葡萄采摘機(jī)器人車(chē)體部分主要由導(dǎo)向輪、支撐輪、張緊機(jī)構(gòu)、電機(jī)固定架和車(chē)架等部分構(gòu)成。本方案采用履帶作為行走部件，可根據(jù)不同地面環(huán)境選擇合適的履帶型號(hào)，且設(shè)計(jì)有張緊結(jié)構(gòu)來(lái)保證履帶的正常工作;驅(qū)動(dòng)輪作為整個(gè)行走機(jī)構(gòu)的動(dòng)力來(lái)源，其尺寸比其余承重輪大，有配合履帶傳動(dòng)的凸起結(jié)構(gòu)，且單側(cè)履帶與一個(gè)驅(qū)動(dòng)輪配合;底部四組承重輪，采用兩輪為一組的配隊(duì)方式，提升整個(gè)車(chē)體結(jié)構(gòu)的承重能力，保證履帶運(yùn)行的可靠性。

　　2.2 機(jī)械臂部分的設(shè)計(jì)

　　本方案目標(biāo)為進(jìn)行葡萄采摘作業(yè)，由于葡萄果實(shí)所在高度不統(tǒng)一，需要機(jī)械臂來(lái)調(diào)整末端執(zhí)行機(jī)構(gòu)的高度。本設(shè)計(jì)中，將機(jī)械臂的結(jié)構(gòu)主要分為底座部分、大臂和小臂 3 個(gè)部分，設(shè)計(jì)出一個(gè)六軸機(jī)械臂。一般葡萄果穗距離地面的距離在 1.2～1.6m，故設(shè)計(jì)的機(jī)械臂高度加上車(chē)體部分在 1.5m 左右。常見(jiàn)的葡萄枝的粗細(xì)在 1～3mm，為避免無(wú)法完全切斷葡萄枝，設(shè)計(jì)的末端執(zhí)行機(jī)構(gòu)的刀片錯(cuò)位距離為 0.1mm，即刀片突出于夾持平臺(tái) 0.1mm。

　　底座部分：采用渦輪蝸桿傳動(dòng)將電機(jī)的水平轉(zhuǎn)動(dòng)轉(zhuǎn)化為主軸豎直方向的旋轉(zhuǎn)，從而帶動(dòng)固定在主軸上的機(jī)械臂部分旋轉(zhuǎn)。

　　大臂部分：采用平行四邊形原理保證了大臂運(yùn)動(dòng)的穩(wěn)定性，兩側(cè)電機(jī)分別控制大臂部分的旋轉(zhuǎn)和小臂方向的旋轉(zhuǎn)。

　　小臂部分：采用將電機(jī)集中布置在尾部的方案，避免了將電機(jī)放置于關(guān)節(jié)處導(dǎo)致的重量分布不均勻和關(guān)節(jié)處受力過(guò)大的問(wèn)題，通過(guò) 3 個(gè)電機(jī)分別控制軸 1、軸 2、軸 3 旋轉(zhuǎn)，3 個(gè)電機(jī)的傳動(dòng)采用同心且中空的軸進(jìn)行傳動(dòng)，起始位置通過(guò)交錯(cuò)的齒輪傳動(dòng)方式連接，末端的腕部采用斜齒輪方式連接，其中軸 3 與末端執(zhí)行機(jī)構(gòu)相連接。

　　2.3 末端執(zhí)行機(jī)構(gòu)的設(shè)計(jì)

　　末端執(zhí)行機(jī)構(gòu)是通過(guò)舵機(jī)提供夾爪夾持的動(dòng)力，頂部安裝有視覺(jué)相機(jī)對(duì)葡萄果實(shí)與葡萄枝進(jìn)行識(shí)別，夾爪上側(cè)安裝有夾持嚙合面與夾爪平行但不同面的切斷裝置。夾爪夾持動(dòng)力由安裝在底部的舵機(jī)提供，頂部留有 2 個(gè)定位孔可安裝視覺(jué)相機(jī)。在夾爪的上側(cè)安裝有刀片，其嚙合時(shí)刀片互相接觸的平面與夾爪互相接觸的平面有 1mm 的錯(cuò)位。

　　3 葡萄采摘機(jī)器人控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

　　3.1 控制程序總體設(shè)計(jì)

　　葡萄采摘機(jī)器人需要實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)環(huán)境下的精準(zhǔn)采摘與自主導(dǎo)航，其控制系統(tǒng)需要滿(mǎn)足高實(shí)時(shí)性、低功耗及復(fù)雜環(huán)境適應(yīng)性的要求。基于分層控制理論，將系統(tǒng)劃分為感知模塊、決策模塊與執(zhí)行模塊，各模塊通過(guò)實(shí)時(shí)通信協(xié)議 ROS Topic 協(xié)同工作。

　　本方案采用模塊化設(shè)計(jì)的原則，將各功能模塊獨(dú)立開(kāi)發(fā)，通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化接口實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的交互，便于后期維護(hù)與功能擴(kuò)展。其次，引入多傳感器數(shù)據(jù)融合(MSDF)算法，確保單一傳感器失效時(shí)，系統(tǒng)仍能正常運(yùn)行。為保證機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)控制與避障響應(yīng)的時(shí)效性，采用 RT-Thread 實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)(RTOS)，以確保任務(wù)調(diào)度周期≤10ms。

　　3.2 模塊系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案

　　感知模塊設(shè)計(jì)

　　視覺(jué)定位：采用 Intel RealSense D435 深度相機(jī)(分辨率 1280×720，幀率 30fps)，結(jié)合改進(jìn)的 HSV-ORB 特征融合算法，在復(fù)雜光照條件下將葡萄簇的識(shí)別準(zhǔn)確率提升至 94.2%(傳統(tǒng) HSV 算法準(zhǔn)確率為 89.5%)。

　　力反饋：末端集成 ATI Mini40 六維力傳感器(量程 ±120N，精度 ±0.1N)，通過(guò)動(dòng)態(tài)閾值調(diào)整策略，實(shí)時(shí)調(diào)整剪切夾持葡萄枝過(guò)程中的力的大小。

　　環(huán)境感知：采用 RPLIDARA2 激光雷達(dá)(掃描頻率 10Hz，探測(cè)半徑 16m)與 IMU(BMI088，采樣率 200Hz)組合，實(shí)現(xiàn)果園動(dòng)態(tài)障礙物檢測(cè)(精度 ±2cm)與車(chē)體姿態(tài)的實(shí)時(shí)矯正。

　　數(shù)據(jù)融合：基于卡爾曼濾波(KF)融合視覺(jué)與激光雷達(dá)數(shù)據(jù)，構(gòu)建果園的三維柵格地圖(分辨率 0.1m)，并通過(guò)點(diǎn)云配準(zhǔn)(ICP)算法更新目標(biāo)位置，定位誤差≤1.5cm。

　　決策模塊設(shè)計(jì)

　　路徑規(guī)劃：采用 RRT*-APF 混合算法(快速探索隨機(jī)樹(shù)結(jié)合人工勢(shì)場(chǎng))，對(duì)比傳統(tǒng) RRT 算法，該算法的功耗更低，生成路徑更短。

　　運(yùn)動(dòng)控制：機(jī)械臂逆運(yùn)動(dòng)學(xué)求解基于幾何解析法(計(jì)算耗時(shí) < 1ms)，結(jié)合關(guān)節(jié)空間 PID 控制器(比例系數(shù) Kp=2.5，積分系數(shù) KI=0.01)，實(shí)現(xiàn) ±0.1mm 的重復(fù)定位精度。

　　執(zhí)行模塊設(shè)計(jì)

　　機(jī)械臂關(guān)節(jié)：Maxon EC60 無(wú)刷伺服電機(jī)(額定扭矩 0.64N?m，峰值扭矩 1.92N?m)配合 Harmonic Drive 減速器(減速比 1∶100)，實(shí)測(cè)關(guān)節(jié)響應(yīng)時(shí)間≤50ms。

　　末端執(zhí)行機(jī)構(gòu)：柔性?shī)A爪采用 Shape Memory Alloy(SMA)驅(qū)動(dòng)，夾持力 0.1～5.0N 連續(xù)可調(diào)，適應(yīng)不同直徑葡萄枝(1~3mm)的剪切需求。

　　移動(dòng)底盤(pán)：基于 ROS 的 DWA 局部路徑規(guī)劃算法，在模擬葡萄園崎嶇地形(坡度≤15°)中導(dǎo)航成功率 98.5%，最大行進(jìn)速度 0.8m/s。

　　3.3 控制流程設(shè)計(jì)

　　主程序采用有限狀態(tài)機(jī)(FSM)模型，具體流程包括初始化階段、目標(biāo)檢測(cè)、路徑規(guī)劃、力控采摘和異常處理等環(huán)節(jié)。

　　初始化階段：傳感器自檢、機(jī)械臂歸零、地圖加載。

　　目標(biāo)檢測(cè)：視覺(jué)相機(jī)快速掃描環(huán)境，若檢測(cè)到成熟葡萄簇(飽和度閾值 H∈[0,30]，S>100)，觸發(fā)采摘任務(wù)。

　　路徑規(guī)劃：決策模塊生成機(jī)械臂的運(yùn)動(dòng)軌跡與底盤(pán)導(dǎo)航路徑。

　　力控采摘：末端執(zhí)行機(jī)構(gòu)接觸葡萄枝后，根據(jù)力傳感器反饋動(dòng)態(tài)調(diào)整夾持力度。

　　異常處理：若接觸力超限或?qū)Ш狡x路線(xiàn)，系統(tǒng)進(jìn)入安全模式并重新開(kāi)始規(guī)劃。

　　3.4 驗(yàn)證結(jié)果

　　本研究通過(guò) MATLAB/Simulink 搭建機(jī)械臂動(dòng)力學(xué)模型，驗(yàn)證軌跡跟蹤精度;利用 Gazebo 仿真環(huán)境測(cè)試導(dǎo)航算法的可行性。實(shí)驗(yàn)表明，采摘成功率達(dá) 92%，單果平均耗時(shí)約 5s，優(yōu)于人工采摘效率。

　　4 結(jié)論

　　葡萄采摘作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，長(zhǎng)期面臨勞動(dòng)力短缺、效率低下及成本高的問(wèn)題。本研究基于現(xiàn)代設(shè)計(jì)方法學(xué)，提出并開(kāi)發(fā)了一種適用于復(fù)雜果園環(huán)境的葡萄采摘機(jī)器人，旨在推動(dòng)農(nóng)業(yè)裝備的智能化轉(zhuǎn)型。通過(guò)功能分解與形態(tài)矩陣構(gòu)建，明確了機(jī)器人的核心模塊，并采用效用值分析法篩選出最優(yōu)設(shè)計(jì)方案。最終方案采用履帶式行走裝置、直流電機(jī)、齒輪傳動(dòng)及六軸機(jī)械臂結(jié)構(gòu)，集成多模態(tài)感知與實(shí)時(shí)控制技術(shù)，提升了葡萄采摘效率與適應(yīng)性。

　　盡管本研究取得了階段性的成果，但仍存在一定的局限性。例如，在實(shí)際果園試驗(yàn)中，復(fù)雜的光照與枝葉遮擋可能導(dǎo)致視覺(jué)識(shí)別率波動(dòng);機(jī)械臂在密集的葡萄簇中的避障功能仍需進(jìn)一步優(yōu)化。未來(lái)工作將聚焦于深度學(xué)習(xí)算法的引入以提高復(fù)雜果園環(huán)境適應(yīng)性，同時(shí)探索輕量化材料與能源優(yōu)化策略，延長(zhǎng)機(jī)器人的續(xù)航能力。此外，通過(guò)大規(guī)模的實(shí)際試驗(yàn)累積數(shù)據(jù)，完善機(jī)器人對(duì)不同葡萄品種與種植模式的兼容性，將是推動(dòng)其產(chǎn)業(yè)化的關(guān)鍵。

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