Алгоритмическая модель выбора параметров конфигурации робототехнического захвата сельскохозяйственной продукции


Цитировать

Полный текст

Аннотация

Обсуждается решение проблемы автоматизации процесса сбора сельскохозяйственной продукции на основе моделей, алгоритмов и многокритериального синтеза конфигурации робототехнического захвата и управления его программно-аппаратными компонентами при физических манипуляциях с объектами агропродукции. Выполнение монотонных физически тяжелых операций в сельскохозяйственном производстве ведет к риску расстройства опорно-двигательного аппарата работников, поэтому применение робототехнических средств для физического контакта и манипуляций с объектами в сельскохозяйственном производстве является актуальной задачей, обеспечивающей снижение себестоимости продукции, повышение качества выполняемых операций и безопасности труда привлекаемых специалистов. Вариативность физических и геометрических характеристик плодов и способов их сбора не позволяет создать универсальные робототехнические захваты, поэтому на текущий момент ведутся активные исследования по проектированию робототехнических захватов для манипуляций с плодами отдельных культур, различающимися по весу, плотности, геометрии, шероховатости поверхности и другим параметрам. В статье описана разработанная концептуальная модель управления робототехническим захватом, включающая описание манипулятора, захвата, сенсорной системы и манипулируемого объекта сельскохозяйственной продукции с разнообразными формами, физико-механическими свойствами. Проанализированы физико-механические свойства некоторых овощей и фруктов, способы их отрезания плода, которые следует учитывать при разработке робототехнических захватов. Обсуждается четырехэтапная методика определения параметров робототехнического захвата, включающая определение характеристик объекта манипуляции, характеристик рабочей среды, определение особенностей манипулятора, на котором планируется установить захват, и оценивание эффективности проектируемого захвата по ряду критериев. Приведена разработанная алгоритмическая модель выбора параметров конфигурации робототехнического захвата сельскохозяйственной продукции, обеспечивающая на основе анализа свойств манипулируемого объекта разработку требований, предъявляемых к конфигурации и системе управления захватом.

Об авторах

Д. К Ву

Санкт-Петербургский Федеральный исследовательский центр Российской академии наук

Email: ronzhin@iias.spb.su
Санкт-Петербург, Россия

А. Л Ронжин

Санкт-Петербургский Федеральный исследовательский центр Российской академии наук

Email: ronzhin@iias.spb.su
Санкт-Петербург, Россия

Список литературы

  1. Peter L., Reza E., Ting K.C. Sensing and end-effector for a robotic tomato harvester // 2004 ASAE Annual Meeting. 2004.
  2. Naoshi K., Kazuya Y., Hiroshi S., Koki Y. A machine vision system for tomato cluster harvesting robot // Engineering in Agriculture, Environment and Food. 2009. Vol. 2. № 2. С. 60-65.
  3. Hiroaki Y., Kotaro N., Takaomi H., Masayuki I. Development of an autonomous tomato harvesting robot with rotational plucking gripper // 2016 IEEE. RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). 2016.
  4. Yuanshen Z., Liang G., Chengliang L., Yixiang H. Dual-arm robot design and testing for harvesting tomato in greenhouse // IFAC-PapersOnLine. 2016. Vol. 49. №. 16. С. 161-165.
  5. Wang L. L., Zhao B., Fan J. W., Hu X. A., Wei S. Development of a tomato harvesting robot used in greenhouse // International Journal of Agricultural and Biological Engineering. 2017. Vol. 10. №. 4. С. 140-149.
  6. Ji C. Feng Q., Yuan T., Tan Y., Li W. Development and performance analysis on cucumber harvesting robot system in greenhouse // Robot. 2011. Vol. 33. №. 6.
  7. Van Henten E., Hemming J., van Tuijl B., Kornet J.G., Meuleman J., Bontsema J., E. van Os A. An autonomous robot for harvesting cucumbers in greenhouses // Autonomous Robots. 2002. Vol. 13. С. 241-258.
  8. Van Henten E. J., Van Tuijl B. A., Hemming J., Kornet J. G., Bontsema J., Van Os E. A. Field test of an autonomous cucumber picking robot // Biosystems Engineering. 2003. Vol. 86. №. 3. С. 305-313.
  9. Xiuying T., Tiezhong Z., Ling L., Dan X., Yizhe C. A new robot system for harvesting cucumber // Reno. 2008.
  10. Masateru N., Kenji H., Qixin C., Shinji M., Kanshi O. Basic study on strawberry harvesting robot (Part II): Design and development of harvesting mechanism // IFAC Proceedings Volumes. 2000. Vol. 33. №. 29. С. 55-59.
  11. Qingchun F., Xiu W., Wengang Z., Quan Q., Kai J. A new challenge of robot for harvesting strawberry grown on table top culture // Int J Agric & Biol Eng. 2012. Vol. 5. №. 2. С. 1.
  12. Shigehiko H., Kenta S., Satoshi Y., Ken K., Yasushi K., Junzo K., Mitsutaka K. Evaluation of a strawberry-harvesting robot in a field test // Biosystems Engineering. 2010. Vol. 105. №. 2. С. 160-171.
  13. Shigehiko H., Satoshi Y., Sadafumi S., Yoshiji O., Junzo K., Mitsutaka K., Kazuhiro Y. Field operation of a movable strawberry-harvesting robot using a travel platform // Japan Agricultural Research Quarterly. 2014. Vol. 48. №. 3. С. 307-316.
  14. Zhao D.A., Lv J., Ji W., Zhang Y., Chen Y. Design and control of an apple harvesting robot // Biosystems Engineering. 2011. Vol. 110. №. 2. С. 112-122.
  15. Joseph R. D., Abhisesh S., Cameron H. J, Manoj K., Changki M., Qin Z. Proof-of-concept of a robotic apple harvester // 2016 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). 2016.
  16. Mehta S. S., Burks T. F. Vision-based control of robotic manipulator for citrus harvesting // Computers and Electronics in Agriculture. 2014. Vol. 102. С. 146-158.
  17. Han K.S., Kim S. C., Lee Y.B., Kim S.C., Im D.H., Choi H.K., Hwang H. Strawberry harvesting robot for bench-type cultivation // Journal of Biosystems Engineering. 2012. Vol. 37. №. 1. С. 65-74.
  18. Feng Q., Wang X., Zheng W., Qiu Q., Jiang K. New strawberry harvesting robot for elevated-trough culture // Int J Agric & Biol Eng. 2012. Vol. 5. №. 2. С. 1.
  19. Филиппов Р.А., Д. Хорт О., Кутырев А.И. Роботы для уборки урожая земляники садовой // Journal of advanced research in technical science. 2019. Vol. 13. С. 63-68.
  20. Хорт Д.О., Терешин А.Н. Анализ конструктивных параметров и классификация рабочих органов для машинной уборки ягодных культур // Инновации в сельском хозяйстве. 2019. Vol. 2. №. 31. С. 62-69.
  21. Stanley B., Jörg B., Ola R., Roberto O. CROPS: Clever Robots for Crops // Engineering & Technology Reference. 2015. С. 11.
  22. Sweet Pepper Harvesting Robot. URL: http://sweeper-robot.eu.
  23. Lehnert C., English A., McCool C., Tow A.W., Perez T. Autonomous sweet pepper harvesting for protected cropping systems // IEEE Robotics and Automation Letters. 2017. Vol. 2. №. 2. С. 872-879.
  24. Bac C.W., Van Henten E.J., Hemming J., Edan Y. Harvesting robots for high-value crops: State-of-the-art review and challenges ahead // Journal of Field Robotics. 2014. Vol. 31. №. 6.
  25. Feng Q.C., Zou W., Fan P.F., Zhang C.F., Wang X. Design and test of robotic harvesting system for cherry tomato // Int J Agric & Biol Eng 2018. Vol. 11. №. 1. С. 96-100.
  26. Shigehiko H., Katsunobu G., Hidehito K., Seiichi A., Mitsuji M. Robotic harvesting system for eggplants trained in V-shape (Part 2) - Harvesting experiment for eggplants // Shokubutsu Kojo Gakkaishi. 2003. Vol. 15. №. 4. С. 211-216.
  27. Измайлов А.Ю., Годжаев З.А., Афанасьев Р.А. Перспективы роботизации агрохимических работ // Плодородие. 2016. Т. 5. № 92. С. 9-13.
  28. Сычев В.Г., Афанасьев Р.А., Ермолов И.Л., Кладко С.Г., Ворончихин В.В. Диагностика азотного питания растений с использованием беспилотных летательных аппаратов // Плодородие. 2017. T. 5. C. 2-4.
  29. Margarita R.A. Engineering research to improve fruit quality // Land Technology. 1996. С. 8-9.
  30. Li Z., Thomas C. Quantitative evaluation of mechanical damage to fresh fruits // Trends in Food Science & Technology. 2014. Vol. 35. №. 2. С. 138-150.
  31. Shimoga K.B., Goldenberg A.A. Soft robotic fingertips: Part I: A Comparison of construction materials // The International Journal of Robotics Research. 1996. Vol. 15. Vol. 4. С. 320-334.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Ву Д.К., Ронжин А.Л., 2020

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».