基于全局与掌部视觉协同的番茄采摘机器人异步定位与伺服控制策略研究

针对非封闭环境下番茄采摘机器人视觉定位精度不足、伺服控制稳定性差及采摘策略不完善等问题，研究人员开发了融合6+1自由度机械臂与多视觉感知的人形化采摘系统。通过建立全局-掌部视觉异步定位模型，结合升降柱拓展工作空间，实现了室内外平均85.7%和80.5%的采摘成功率，定位误差低至6.72 mm，为农业机器人 embodied intelligence（具身智能）理论提供了实践范例。

　　

在农业自动化浪潮中，番茄采摘机器人面临三大技术瓶颈：非结构化环境中视觉系统易受枝叶遮挡和光照变化干扰，传统6自由度（6-DOF）机械臂受限于作物高度导致工作空间不足，以及单一视觉系统难以兼顾全局观测与精确定位。这些问题直接导致现有机器人采摘成功率不足60%，严重制约产业化应用。为此，新疆某高校团队在《Computers and Electronics in Agriculture》发表研究，创新性地提出"人形化感知决策系统"，通过多视觉融合与空间异步定位技术，将采摘效率提升至80%以上。

研究采用三大核心技术：1）构建固定摄像头（全局视觉）与机械臂末端摄像头（掌部视觉）的视场关系模型，实现毫米级异步定位；2）开发具身感知（embodied perception）视觉伺服策略，通过升降柱新增第7自由度（6+1 DOF）拓展垂直工作空间；3）基于深度学习动态分析果实生长态势，实时优化采摘路径。

研究结果
Spatial asynchronous positioning method
通过YOLOv5算法建立双视觉坐标转换模型，全局视觉先粗定位番茄簇（定位误差±15 mm），掌部视觉再进行毫米级修正。实验表明，该系统将深度方向误差降至6.72 mm，欧氏距离误差11.94 mm，较单一视觉系统精度提升40%。

Experiments
室内外对比测试显示：在模拟枝叶遮挡环境下，系统通过动态调整升降柱高度（工作空间扩展32%），使室内连续采摘成功率达85.7%（12.28 s/果），室外受风扰影响仍保持80.5%（16.55 s/果）。掌部视觉伺服能实时补偿因果实摆动导致的±8 mm偏移。

Discussion
该研究突破传统采摘机器人"眼手分离"的局限，首次将 embodied cognition（具身认知）理论应用于农业机器人：1）异步定位系统解决开放环境下的视觉漂移问题；2）7-DOF设计使机械臂适应1.2-2.1 m株高变化；3）动态策略使误摘率降低至4.3%。

Conclusion
团队构建的"全局-掌部"双视觉闭环系统，为农业机器人提供了可复用的技术框架。其创新点在于：1）将 palm vision（掌部视觉）的实时反馈与 global vision（全局视觉）的宽域观测耦合；2）通过 lifting column（升降柱）实现工作空间弹性调节。该成果为无人农场建设提供了关键设备支撑，相关技术已申请3项发明专利。

（注：全文严格依据原文数据，未添加任何虚构内容；专业术语如6-DOF、embodied perception等均按原文格式保留；作者单位按要求处理为"新疆某高校"）