북서농림과학기술대학, 북방민족대학, 구이저우중의약대학, 사켄세푸린 카자흐농업기술대학으로 구성된 연구팀은 사과 따기 로봇 'Design and evaluation of a robotic apple harvester using optimized picking patterns'에 대한 흥미로운 연구를 수행했으며 논문은 농업 과학 2구역 SCI 저널 Computers and Electronics in Agriculture에 발표되었습니다.
연구팀은 모션 캡처 시스템에서 수집한 데이터를 사용하여 의사 따기 운동 모델을 구축하고 사과 따기 로봇에 적용할 수 있는 최적화된 '수평 당기기 굽힘' 운동과 의사 운동을 비교 관찰하고 현장 테스트를 사용하여 로봇 시스템의 성능을 종합적으로 평가했습니다.이 연구는 사과 따기 로봇의 효율성과 성능을 향상시키기 위한 혁신적인 방법을 제공하고 향후 응용 시나리오 확장의 토대를 마련했습니다.
연구 배경:
사과 따기 비용과 위험을 줄이기 위해서는 과일 산업의 기계화가 필수적입니다.기계 시각 기술의 발전으로 사과 수확 로봇은 연구 핫스팟이 되었습니다.사과 수확 로봇은 환경을 감지하고 과일을 자동으로 식별, 수확 및 배치할 수 있지만 아직 실험실 및 과수원 테스트 단계에 있습니다.수확 운동의 선택과 최적화는 사과 따기 로봇의 시스템 성능과 효율성에 중요한 역할을 합니다.
실험 과정:
로봇 하드웨어의 로봇 손은 사과 따기 동작을 완성하는 핵심 부분입니다.로봇 손의 모션 모드 설계는 수동 픽업 동작 데이터와 경로 계획을 기반으로 합니다.연구팀은 NOKOV 모션 캡처 시스템을 사용하여 수확자의 상완 움직임에 대한 데이터를 수집했으며 테스트 영역 주변에는 8개의 해상도 2048×1088, 3D 정확도 ±0.15mm의 디지털 카메라가 있습니다.마커 지점을 추적하여 데이터를 수집하고 실시간 처리를 위해 호스트로 전송하여 공간 내 이동 물체의 좌표, 속도 및 가속도를 계산합니다(그림 1).
그림 1 모션 캡처 시스템
1. 의인 운동 데이터 수집 및 경로 계획:
실험은 채취자의 어깨, 팔꿈치, 손목 및 손가락 끝에 형광 표면이 있는 작은 공을 사용하여 표시했으며(그림 2), 로봇 손의 구조가 인간 팔의 구조와 다르기 때문에 손끝 궤적 데이터만을 사용하여 분석했습니다.
그림 2 따기 동작 포착 과정
픽업 모션의 진폭이 작고 속도가 빠르기 때문에 데이터 수집 빈도는 초당 100프레임으로 설정됩니다.동시에 높은 추적 정확도를 유지하기 위해 시스템은 각 마커 지점을 추적하는 최소 3개의 카메라가 있는지 확인합니다.이동 시작 시 손가락 끝 마커를 초기 위치로 사용하고 높이 변화를 5mm 수평 이동마다 기록했습니다.데이터 수집 실험은 총 10회 수행되었습니다.실험이 완료된 후 평균에 다항식 피팅을 수행했으며 피팅 궤적은 그림 3(a)에 나와 있습니다.
그림 3. 두 가지 따기 운동의 궤적: (a) 의인 따기 운동과 (b) '굴곡 수평 당기기' 따기 운동
2. "굽힘 수평 당기기" 따기 운동 경로 계획:
MoveIt를 사용하여 경로를 계획합니다.그림 3(b)에 나와 있습니다.엔드 이펙터에서 과일을 잡은 후 xap-zap 평면에서 과일 위치에서 시작하는 따기 궤적을 수행합니다.
실험 결과:
사과 수확 현장 평가의 통계적 요약은 표 1에 나와 있습니다.구체적으로, 의인 동작을 사용한 사과 수확의 성공률은 80.17%로 '수평으로 당기고 구부리는' 동작을 사용했을 때보다 （82.93%）보다 2.76% 낮았습니다.또한 시간 측면에서 '수평 당기기 굽힘' 운동을 사용하는 채집 과정의 주기 시간은 12.53±0.53초로 의인 채집 운동을 사용하는 평균 시간 （17.17±0.36 秒）보다 4.64초 적으며 채집 작업 자체는 1.14초 및 3.13초가 소요되어 전체 주기 시간의 각각 9.10% 및 18.23%를 차지합니다.
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