모션 캡처는 채집 로봇 프로젝트의 연구를 돕다

사례 연구

고객 충칭공과대학

측정 범위 6m * 6m * 3m

적용 모션 캡처, 로봇 피킹, 모바일 로봇 탐색, 로봇 팔 끝 위치 지정

분석 대상 로봇팔, 이동로봇, 감귤류

사용 장비 8 Mars 2H 모션 캡처 카메라

농업은 언제나 찬란한 인류 문명의 초석이었으며, 동시에 현대 문명과 함께 발전해 왔다. 오늘날 과학 기술의 지속적인 발전으로 농업은 첨단 기술과 수확 로봇의 지속적인 유입과 함께 새로운 단계에 진입했다.

과채류 생산과정에서 채집은 가장 시간과 노동집약적인 연결고리로 수작업으로 따는 비용이 전체 생산원가의 50~70%를 차지한다. 따라서 채집 로봇에 대한 연구가 필요하다. 그것은 중국의 노동력 부족 문제를 해결할 뿐만 아니라 중국의 농업 과학 기술 발전을 촉진할 수 있다.

채집 로봇의 설계에는 세 가지 기술적 문제가 있다.

첫째, 과일 나무 사이를 빠르게 이동하기 위해 따기 로봇을 탐색하는 방법; 두 번째는 과일 나무에서 과일을 신속하게 식별하고 찾는 방법이다. 세 번째는 식별된 과일을 손상 없이 수확하는 방법이다. 이 세 가지 기술적 문제는 물체 위치 지정, 무인 지상 차량 제어 및 로봇 팔 동작 제어로 변환될 수 있다. 과일의 껍질은 연약하고 연약하기 때문에 잘못 따면 과일 표면이 손상되어 이후 보관 및 운송에 손실이 발생할 수 있다. 따라서 로봇팔이 과일을 안정적으로 잡기 위해서는 로봇팔 엔드이펙터의 정확한 위치제어가 특히 중요하다.

Chongqing University of Science and Technology의 Yang Changhui 교사 실험실의 채집 로봇 R&D 팀은 R&D 프로세스에서 NOKOV 광학 동적 캡처 기술을 사용했다. 6대의 Mar2h 카메라가 실험실에 설치되었다. 먼저 채집 로봇 팔 바닥에 마커를 붙여 무인 지상 차량의 정확한 위치 좌표를 얻었다. 이러한 위치 좌표는 무인 지상 차량의 주행 위치 및 기타 정보를 보정하기 위한 제어 시스템의 피드백 신호로 사용되어 무인 지상 차량의 정확한 제어를 실현한다. 그런 다음 로봇 팔과 과일을 붙여 넣기 하여 로봇 팔과 과일 사이의 상호 작용 중에 로봇 팔에 있는 점의 좌표 정보를 캡처합니다. 후처리 후 로봇팔의 움직임과 자세, 특히 로봇팔의 엔드 이펙터의 좌표와 자세 등의 정보를 과일의 포인트 정보와 비교하여 데이터를 가져온다. 로봇팔의 위치오차를 계산하고 데이터를 분석하기 위해 체계적인 오차평가 모델과 랜덤 오차 평가 모델로 나뉜다. 무작위 오류가 있는 경우 데이터에 따라 터미널 구성의 적절한 진폭과 위상 각도를 결정하여 부상 없이 과일을 따는 목표를 달성한다.