垄作草莓自动收割机器人的设计与实验研究

《Computers and Electronics in Agriculture》：Design and experimental study of ridge-grown strawberry automatic harvesting robot

草莓采摘机器人针对 raised bed 培养的高侧位熟草莓设计，采用双四自由度机械臂搭载 RGB 相机和机械夹爪实现无损采摘，自主决策系统优化作业流程。实验表明双臂协同平均采摘周期4.57秒，无损成功率59.56%，环境适应性优于传统方案。

　　这项研究介绍了一款专门用于高架种植环境下的草莓采摘机器人，旨在解决草莓采摘过程中劳动力短缺和采摘效率低下的问题。草莓作为一种高价值的水果，其采摘过程对操作的精准度和速度提出了较高要求。传统的采摘方式依赖人工，不仅成本高昂，而且容易造成果实损伤，影响其市场价值和储存时间。因此，开发一种能够实现自主采摘、减少果实损伤的机器人系统，对于提高草莓生产效率和经济收益具有重要意义。

该机器人采用移动平台作为基础结构，平台能够适应温室环境中的复杂地形，确保机器人在不同条件下都能稳定运行。机器人配备了两个全新设计的采摘机械臂，每个机械臂都集成了机械夹爪和RGB摄像头。这种设计使得机械臂能够精准识别草莓的茎部，并通过非接触式方式完成采摘，从而降低对果实的损伤。与以往的采摘方式相比，这种机器人系统能够在采摘过程中减少人为干预，提高采摘的自动化程度。

采摘机械臂的设计是本研究的关键创新之一。传统采摘机械臂通常采用不同的结构，例如三自由度的圆柱坐标机械臂或六自由度的六轴机械臂。这些机械臂虽然在某些场景下表现良好，但在高架种植环境下，草莓的生长位置较高，采摘机械臂需要具备更高的灵活性和适应性。因此，研究团队设计了一种四自由度的机械臂结构，使得机械臂能够在有限的空间内自由移动，精准定位草莓茎部，并完成采摘任务。这种机械臂结构不仅提高了采摘的效率，还增强了机器人在复杂环境下的操作稳定性。

在采摘过程中，机械夹爪起到了至关重要的作用。传统的采摘夹爪通常采用夹持式设计，直接接触果实表面，容易造成损伤。而本研究中设计的机械夹爪采用了非破坏性的方式，通过夹持草莓茎部，而非直接接触果实，从而有效减少了采摘过程中的果实损伤。这种夹爪的设计理念与草莓的生长特性密切相关，因为草莓的果实较为柔软，且在成熟过程中表面硬度逐渐降低。因此，采用非接触式夹爪不仅能够提高采摘的成功率，还能降低果实的损伤率，提高采摘后果实的市场价值。

此外，采摘机器人还引入了基于YOLO v5算法的实时定位技术，用于识别草莓的成熟状态和位置。YOLO v5是一种高效的实时目标检测算法，能够在复杂的生长环境中快速准确地识别草莓。通过将该算法应用于草莓采摘机器人，系统能够实时获取草莓的位置信息，并据此调整机械臂的运动轨迹，确保采摘过程的精准性和高效性。这一技术的应用使得采摘机器人能够在不同光照条件下稳定运行，提高其在实际农业生产中的适用性。

在实际测试中，该采摘机器人表现出良好的性能。单个机械臂采摘一颗草莓的平均周期时间为5秒，而配备两个机械臂的采摘机平均周期时间进一步缩短至4.57秒。这一效率相较于传统采摘方式有了显著提升，同时也优于一些现有的草莓采摘机器人。测试结果显示，该机器人在无损伤采摘方面的成功率为59.56%，而在包含损伤情况的总体成功率为66.8%。这表明，该机器人在采摘过程中能够有效减少果实损伤，同时保持较高的采摘成功率。

值得注意的是，在草莓茎部完全被遮挡或草莓被其他成熟果实覆盖的情况下，采摘成功率进一步提升至70.98%。这一结果表明，该机器人在复杂采摘环境中仍能保持较高的操作稳定性。这主要得益于其先进的视觉系统和灵活的机械臂结构，使得机器人能够适应不同生长状态的草莓，完成高效采摘。

然而，测试中也发现了一些失败案例，这些失败主要源于检测算法的定位误差和末端执行器的传感器误差。例如，在某些情况下，由于光照变化或草莓与其他植物的遮挡，视觉系统可能无法准确识别草莓的位置，导致机械臂无法正确执行采摘动作。此外，末端执行器的传感器误差也可能影响采摘的精准度，例如夹爪未能准确夹住草莓茎部，导致采摘失败。因此，未来的研究需要进一步优化视觉系统的算法，提高其在复杂环境下的识别能力，同时改进传感器的精度，以减少采摘失败的可能性。

在采摘系统的整体设计上，该机器人采用了串行和并行机械臂的结合方式。串行机械臂通常适用于狭窄空间内的果实采摘，而并行机械臂则具有更大的工作空间，能够适应更复杂的采摘场景。在本研究中，采摘机器人结合了这两种机械臂的优势，使其能够在高架种植环境下灵活操作，提高采摘效率。

采摘机器人还具备一定的自主决策能力，能够根据草莓的生长状态和采摘环境，自动调整采摘策略。例如，在采摘多颗草莓时，机器人能够通过视觉系统识别每颗草莓的位置，并根据采摘顺序和路径优化算法，合理安排机械臂的运动轨迹，确保采摘过程的高效性和稳定性。这种自主决策能力不仅提高了采摘效率，还减少了对人工干预的依赖，使得机器人能够实现真正的自主作业。

从经济角度来看，采摘机器人能够显著降低草莓采摘的人工成本，提高生产效率。传统的草莓采摘需要大量的人工劳动力，尤其是在采摘高峰期，劳动力短缺问题尤为突出。而采摘机器人能够全天候工作，不受天气、体力等因素的影响，从而提高采摘的连续性和稳定性。此外，采摘机器人能够减少果实损伤，延长草莓的储存和运输时间，提高其市场价值和经济收益。

在实际应用中，采摘机器人需要适应不同的采摘环境。例如，高架种植的草莓生长在较高的位置，采摘机器人需要具备较高的灵活性和精准度，以确保采摘过程的顺利进行。而地面堆叠的草莓则需要机器人具备更强的适应能力，以应对狭小的工作空间和复杂的采摘路径。因此，采摘机器人需要具备多模式切换能力，以适应不同种植环境下的采摘需求。

从技术角度来看，采摘机器人需要集成多种先进技术，包括机械设计、视觉识别、路径规划和控制算法等。机械臂的设计需要考虑草莓的生长特性，确保机械臂能够精准夹持草莓茎部，同时减少对果实的损伤。视觉识别系统需要具备较强的环境适应能力，能够在不同光照条件下准确识别草莓的位置和成熟状态。路径规划算法需要优化机械臂的运动轨迹，确保采摘过程的高效性和稳定性。控制算法则需要协调各个子系统的运行，确保采摘机器人能够实现自主作业。

在农业领域，采摘机器人不仅能够提高采摘效率，还能减少人工劳动强度，提高作业的安全性。此外，采摘机器人能够减少果实损伤，提高草莓的品质和市场价值，从而推动农业生产的智能化发展。随着农业自动化技术的不断进步，采摘机器人将在未来发挥越来越重要的作用，成为现代农业的重要组成部分。

总的来说，这款草莓采摘机器人在结构设计、视觉识别和采摘效率方面都取得了显著进展。其四自由度机械臂结构和非破坏性夹爪设计，使其能够在高架种植环境下实现高效、稳定的采摘作业。基于YOLO v5算法的视觉系统提高了采摘的精准度，而合理的采摘路径规划和控制算法则确保了采摘过程的流畅性。尽管在某些复杂环境下仍存在一定的采摘失败率，但通过进一步优化检测算法和传感器精度，有望在未来实现更高的采摘成功率。这款机器人不仅能够解决当前草莓采摘中的劳动力短缺问题，还能提高采摘效率，减少果实损伤，推动草莓生产的智能化发展。