CN110226413B - 一种机器人采摘多串堆叠葡萄的方法 - Google Patents
一种机器人采摘多串堆叠葡萄的方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明提供了一种机器人采摘多串堆叠葡萄的方法,其特征在于:分别对各个采摘点设定采摘预备点和抓取位姿;末端执行器先到达采摘预备点,并在采摘预备点调整末端执行器的抓取位姿,再进给到采摘点执行采摘任务。该方法可降低采摘碰损风险,提高采摘效率与采摘成功率。
Description
技术领域
本发明涉及葡萄采摘技术领域,更具体地说,涉及一种机器人采摘多串堆叠葡萄的方法。
背景技术
近年来,葡萄采摘需求量日益增多,全自动采摘机器人的研发重要性显而易见。但是许多研究只是局限于葡萄的图像分割等领域,基于葡萄的空间分布、采摘顺序等的研究相对较少。因为葡萄皮薄肉嫩,在采摘机器人的采摘作业中,机械手与葡萄果体接触时容易发生碰损,特别是多串葡萄堆叠的情况下,发生碰损的风险大大提高。
在现有的机器人采摘作业中,均并未考虑采摘顺序问题,采取的是直接通过视觉定位,配合末端执行器进行葡萄采摘,此种方法导致在采摘作业时,机器人机械手与葡萄直接刚性接触,容易造成葡萄损坏。而且面对多串葡萄堆叠的情况,传统的视觉定位结合机械手直接夹取的方法也较难实现采摘作业;具体原因是:葡萄生长受环境影响,容易出现多串葡萄堆叠生长,葡萄的间距一般较小,不能满足传统采摘方法机器人末端执行器的工作范围,在进行一串葡萄的采摘时,闭合的机械手会与相近的葡萄发生碰撞、挤压,导致执行器无法进行正常夹取操作,大大加大了发生碰损的风险。
发明内容
为克服现有技术中的缺点与不足,本发明的目的在于提供一种机器人采摘多串堆叠葡萄的方法,该方法可降低采摘碰损风险,提高采摘效率与采摘成功率。
为了达到上述目的,本发明通过下述技术方案予以实现:一种机器人采摘多串堆叠葡萄的方法,其特征在于:包括如下步骤:
S1步,采集果园的RGB图像I1以及对应的深度图I2;
S2步,对RGB图像I1进行果梗识别得到各个果梗的矩形感兴趣区域;获取各个矩形感兴趣区域的中心(xi,yi)作为采摘点Pi的XOY平面坐标;
S3步,根据深度图I2的深度信息z,在各个果梗的矩形感兴趣区域内,获取各个采摘点Pi的中心深度距离zi;各个采摘点Pi的像素坐标为(xi,yi,zi);
S4步,根据摄像机标定原理,求解出像素坐标系到世界坐标系的变换矩阵M0,通过变换矩阵M0将各个采摘点Pi的像素坐标(xi,yi,zi)转换为世界坐标(x′i,y′i,z′i);
S5步,拟合出葡萄串的防碰撞圆柱包围体V以及防碰撞圆柱包围体直径D;
S6步,计算XOZ平面内当前采摘点Pi与剩余采摘点中最相近采摘点之间的距离Lmini;并设定安全裕度为kLmini;其中,k为裕度系数;
S7步,判断当前采摘点Pi的安全裕度与L1的大小关系,L1为末端执行器机械爪的最大水平张开宽度:若L1≤kLmini,则设定当前采摘点Pi为第一类采摘点,并跳至S8步;若将L1>kLmini,则设定当前采摘点Pi为第二类采摘点,并跳至S9步;
S8步,对第一类采摘点进行采摘,包括如下分步骤:
S81步,把世界坐标系与末端执行器的基座坐标系重合;在世界坐标系的OY轴上选取与采摘点Pi(x′i,y′i,z′i)处于同一水平面的坐标Pai(0,y′i,0);根据的矢量方向作为末端执行器从第一类采摘预备点移动到采摘点Pi的进给方向,求解抓取位姿Mi;
S9步,对第二类采摘点进行采摘,包括如下分步骤:
S10步,判断当前采摘点是否为最后一个采摘点:若是,则结束采摘;否则跳至S6步执行下一个采摘点采摘任务。
本发明提出了采摘预备点的概念,在末端执行器运动到采摘点前,先到达采摘预备点作为过渡;在采摘之前,末端执行器在采摘预备点把姿态调整至最佳状态,再进给到采摘点执行采摘任务。
本发明具有以下优越性:一、避免末端执行器在机器人电机驱动各关节运动后,直接与皮薄肉嫩的葡萄果体发生刚性接触,降低了果体受损的风险;二、由于自然生长下的葡萄,受环境影响会呈现不同的生长姿态,这导致不同的葡萄果簇具有多样的果梗姿态;本发明提出了采摘预备点,在末端执行器到达采摘点前,对末端执行器的姿态进行调整,使末端执行器剪切机构与果梗达到最佳剪切相对姿态,可提高剪切效率以及剪切成功概率。
优选地,所述S1步中,采用kinect摄像机采集果园的RGB图像I1以及对应的深度图I2。
优选地,S2步,获取各个矩形感兴趣区域的中心(xi,yi)作为采摘点Pi的XOY平面坐标,是指:获取各个矩形感兴趣区域的左上角坐标(xli,yli),i=0,1…,n,以及边长;根据各个矩形感兴趣区域的左上角坐标(xli,yli)以及边长,求得各个矩形感兴趣区域的中心(xi,yi)作为采摘点Pi的XOY平面坐标。
优选地,所述S3步中,获取各个采摘点i的中心深度距离zi的方案是:
其中,xj和yj分别为深度图I2中采摘点i所在矩形感兴趣区域第j个像素点的X坐标和Y坐标,f(xj,yj)为深度图I2中采摘点i所在矩形感兴趣区域第j个像素点的像素值,j=1,2,…,N。
优选地,所述S5步中,用点云库中随机样本一致性算法拟合出葡萄串的防碰撞圆柱包围体V以及防碰撞圆柱包围体直径D。
优选地,所述S6步中,计算XOZ平面内当前采摘点Pi与剩余采摘点中最相近采摘点之间的距离Lmini:
其中,Δzi为当前采摘点Pi与剩余采摘点中最相近采摘点在像素坐标中z坐标的差值,Δxi为当前采摘点Pi与剩余采摘点中最相近采摘点在像素坐标中x坐标的差值。
优选地,所述S82步中,采摘点Pi(x′i,y′i,z′i)对应的第一类采摘预备点Pbi(xb′i,y′i,zb′i)的求解过程如下:
其中,水平距离L2=防碰撞圆柱包围体直径D。
优选地,所述S92步中,采摘点Pi(x′i,y′i,z′i)对应的第二类采摘预备点Pbi(xb′i,y′i,zb′i)的求解过程如下:
其中,水平距离L2=防碰撞圆柱包围体直径D。
与现有技术相比,本发明具有如下优点与有益效果:
1、本发明提出了采摘预备点概念与定位,在到达采摘点前末端执行器在采摘预备点进行姿态调整,使末端执行器处于最佳剪切姿态,在显著降低采摘碰损风险的同时,提高采摘效率与采摘成功率;
2、本发明,有利于简化程序结构,算法运算量小,处理速度快,可提高采摘效率。
附图说明
图1是本发明方法的流程图;
图2是本发明方法中对第一类采摘点的采摘立体示意图;
图3是本发明方法中对第一类采摘点在XOZ平面的采摘示意图;
图4是本发明方法中对第二类采摘点的采摘立体示意图;
图5是本发明方法中对第二类采摘点在XOZ平面的采摘示意图;
其中,1为末端执行器、2为剪切机构、3为托盘、4为防碰撞圆柱包围体。
具体实施方式
下面结合附图与具体实施方式对本发明作进一步详细的描述。
实施例
本实施例一种机器人采摘多串堆叠葡萄的方法,适用于机器人采用末端执行器采摘果园葡萄;其流程如图1所示:包括如下步骤:
S1步,采用kinect摄像机采集果园的RGB图像I1以及对应的深度图I2;
S2步,利用深度学***面坐标;
S3步,根据深度图I2的深度信息z,在各个果梗的矩形感兴趣区域内,获取各个采摘点Pi的中心深度距离zi:
其中,xj和yj分别为深度图I2中采摘点i所在矩形感兴趣区域第j个像素点的X坐标和Y坐标,f(xj,yj)为深度图I2中采摘点i所在矩形感兴趣区域第j个像素点的像素值,j=1,2,…,N;
各个采摘点Pi的像素坐标为(xi,yi,zi);
S4步,根据摄像机标定原理,求解出像素坐标系到世界坐标系的变换矩阵M0,通过变换矩阵M0将各个采摘点Pi的像素坐标(xi,yi,zi)转换为世界坐标(x′i,y′i,z′i);
S5步,用点云库中随机样本一致性算法拟合出葡萄串的防碰撞圆柱包围体V以及防碰撞圆柱包围体直径D;设置防碰撞圆柱包围体V,后续末端执行器在移动到采摘预备点前尽可能躲避防碰撞包围体,可减少葡萄果实损伤;
S6步,考虑到多数情况下,末端执行器作业时,末端执行器机械爪最大水平张开宽度L1可能会对邻串的葡萄产生较大干扰,因此必须要设置安全裕度;
计算XOZ平面内当前采摘点Pi与剩余采摘点中最相近采摘点之间的距离Lmini:
其中,Δzi为当前采摘点Pi与剩余采摘点中最相近采摘点在像素坐标中z坐标的差值,Δxi为当前采摘点Pi与剩余采摘点中最相近采摘点在像素坐标中x坐标的差值;
设定安全裕度为kLmini;其中,k为裕度系数;本实施例中k取值2,实际应用中,k可以取大于1的数值;
S7步,判断当前采摘点Pi的安全裕度与L1的大小关系,L1为末端执行器机械爪的最大水平张开宽度:若L1≤kLmini,则设定当前采摘点Pi为第一类采摘点,并跳至S8步;若将L1>kLmini,则设定当前采摘点Pi为第二类采摘点,并跳至S9步;
S8步,对第一类采摘点进行采摘,包括如下分步骤:
S81步,为了提高采摘效率,把世界坐标系与末端执行器的基座坐标系重合,,以便调整抓取位姿;在世界坐标系的OY轴上选取与采摘点Pi(x′i,y′i,z′i)处于同一水平面的坐标Pai(0,y′i,0);根据的矢量方向作为末端执行器从第一类采摘预备点移动到采摘点Pi的进给方向,求解抓取位姿Mi;
S82步,当L1≤kLmini时,末端执行器在抓取采摘点时不会干扰相邻的葡萄串。由此,第一类采摘预备点Pbi可设置在与采摘点Pi(x′i,y′i,z′i)同一高度的任意方向。为了防止在采摘预备点调整抓取位姿时对相邻的葡萄串产生碰撞,影响采摘点的具体定位;在方向上,选取与采摘点Pi(x′i,y′i,z′i)同一高度且水平距离L2=防碰撞圆柱包围体直径D的一点Pbi(xb′i,y′i,zb′i)作为第一类采摘预备点;
具体地说,采摘点Pi(x′i,y′i,z′i)对应的第一类采摘预备点Pbi(xb′i,y′i,zb′i)的求解过程如下:
其中,水平距离L2=防碰撞圆柱包围体直径D;
S9步,对第二类采摘点进行采摘,包括如下分步骤:
S91步,当L1>kLmini时,末端执行器在抓取果梗采摘点时会干扰相邻的葡萄;根据采摘点Pi的XOZ平面坐标(x′i,z′i)与水平距离最小的采摘点Pji的平面坐标(xj′i,zj′i)的方向作为末端执行器由第一类采摘预备点到采摘点Pi的进给方向,求解抓取位姿Mi;
例如,如图4所示,当前采摘点Pi为P1,水平距离最小的采摘点Pji为P2;将P2的坐标代入到Pji的坐标中;获取水平距离最小的采摘点Pji可通过分别计算当前采摘点Pi与剩余采摘点的水平距离,之后比较各个水平距离的大小获取。
具体地说,采摘点Pi(x′i,y′i,z′i)对应的第二类采摘预备点Pbi(xb′i,y′i,zb′i)的求解过程如下:
其中,水平距离L2=防碰撞圆柱包围体直径D;
S10步,判断当前采摘点是否为最后一个采摘点:若是,则结束采摘;否则跳至S6步执行下一个采摘点采摘任务。
本发明提出了采摘预备点的概念,当末端执行器运动到采摘点前,先到达采摘预备点作为过渡;在采摘之前,末端执行器在采摘预备点把姿态调整至最佳状态,再进给到采摘点执行采摘任务。
本发明具有以下优越性:一、避免末端执行器在机器人电机驱动各关节运动后,直接与皮薄肉嫩的葡萄果体发生刚性接触,降低了果体受损的风险;二、由于自然生长下的葡萄,受环境影响会呈现不同的生长姿态,这导致不同的葡萄果簇具有多样的果梗姿态;本发明提出了采摘预备点,在末端执行器到达采摘点前,对末端执行器的姿态进行调整,使末端执行器剪切机构与果梗达到最佳剪切相对姿态,可提高剪切效率以及剪切成功概率。本发明还有利于简化程序结构,算法运算量小,处理速度快,可提高采摘效率。
上述实施例为本发明较佳的实施方式,但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制,其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化,均应为等效的置换方式,都包含在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种机器人采摘多串堆叠葡萄的方法,其特征在于:包括如下步骤:
S1步,采集果园的RGB图像I1以及对应的深度图I2;
S2步,对RGB图像I1进行果梗识别得到各个果梗的矩形感兴趣区域;获取各个矩形感兴趣区域的中心(xi,yi)作为采摘点Pi的XOY平面坐标;
S3步,根据深度图I2的深度信息z,在各个果梗的矩形感兴趣区域内,获取各个采摘点Pi的中心深度距离zi;各个采摘点Pi的像素坐标为(xi,yi,zi);
S4步,根据摄像机标定原理,求解出像素坐标系到世界坐标系的变换矩阵M0,通过变换矩阵M0将各个采摘点Pi的像素坐标(xi,yi,zi)转换为世界坐标(x′i,y′i,z′i);
S5步,拟合出葡萄串的防碰撞圆柱包围体V以及防碰撞圆柱包围体直径D;
S6步,计算XOZ平面内当前采摘点Pi与剩余采摘点中最相近采摘点之间的距离Lmini;并设定安全裕度为kLmini;其中,k为裕度系数;
S7步,判断当前采摘点Pi的安全裕度与L1的大小关系,L1为末端执行器机械爪的最大水平张开宽度:若L1≤kLmini,则设定当前采摘点Pi为第一类采摘点,并跳至S8步;若将L1>kLmini,则设定当前采摘点Pi为第二类采摘点,并跳至S9步;
S8步,对第一类采摘点进行采摘,包括如下分步骤:
S81步,把世界坐标系与末端执行器的基座坐标系重合;在世界坐标系的0Y轴上选取与采摘点Pi(x′i,y′i,z′i)处于同一水平面的坐标Pai(0,y′i,0);根据的矢量方向作为末端执行器从第一类采摘预备点移动到采摘点Pi的进给方向,求解抓取位姿Mi;
S9步,对第二类采摘点进行采摘,包括如下分步骤:
S10步,判断当前采摘点是否为最后一个采摘点:若是,则结束采摘;否则跳至S6步执行下一个采摘点采摘任务。
2.根据权利要求1所述的机器人采摘多串堆叠葡萄的方法,其特征在于:所述S1步中,采用kinect摄像机采集果园的RGB图像I1以及对应的深度图I2。
3.根据权利要求1所述的机器人采摘多串堆叠葡萄的方法,其特征在于:S2步,获取各个矩形感兴趣区域的中心(xi,yi)作为采摘点Pi的XOY平面坐标,是指:获取各个矩形感兴趣区域的左上角坐标(xli,yli),i=0,1…,n,以及边长;根据各个矩形感兴趣区域的左上角坐标(xli,yli)以及边长,求得各个矩形感兴趣区域的中心(xi,yi)作为采摘点Pi的XOY平面坐标。
5.根据权利要求1所述的机器人采摘多串堆叠葡萄的方法,其特征在于:所述S5步中,用点云库中随机样本一致性算法拟合出葡萄串的防碰撞圆柱包围体V以及防碰撞圆柱包围体直径D。
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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