基于Gazebo 虛擬世界的草莓采摘機器人仿真研究

裴雙成，鐘 波

（1.湖南農業大學機電工程學院，湖南 長沙 410128；2.長沙市開福區福安水利管理所，湖南 長沙 410003）

0 引言

中國草莓的種植面積與總產量一直位居世界前列[1]。草莓作為一種高營養的水果，深受消費者喜愛。然而，草莓的生產成本非常高昂，主要是因為人工采摘的勞動力成本大，這也給草莓產業帶來了巨大的經營不確定性[2]。因此，迫切需要提高草莓采摘的自動化水平，以解放勞動力并降低采摘成本。與蘋果、柑橘等其他水果相比，草莓的果實更為嬌嫩，傳統的機械采摘裝置很容易造成草莓破損，因此目前基本上只能依靠人工采摘。通過采摘機器人模仿人工的操作，利用機器視覺系統在果園的自然環境中準確識別和定位草莓，并模擬人手的采摘動作完成采摘作業，是提高草莓機械化收獲水平的有效途徑[3-6]。

草莓采摘機器人的開發研究涉及機械、電控、機器視覺、人工智能等一系列相關系統，具有很大的開發難度和研發周期。為了解決這個問題，應用計算機仿真技術可以在虛擬環境中集成模擬草莓采摘機器人所需的系統和功能，通過進行前期開發試驗和算法驗證，可以在較短的時間內完成開發工作，從而大大縮短開發周期并降低開發成本。因此，草莓采摘機器人的仿真研究具有重要的意義[6-9]。

通過計算機仿真技術，可以建立一個虛擬的果園環境，在其中模擬草莓植株的生長狀態、果實的成熟度和分布情況等。同時，可以集成機器視覺系統，使機器能夠準確地識別和定位草莓果實。此外，還可以模擬機器手的動作和力度，以完成草莓的采摘作業。通過對這些系統和功能進行仿真研究，可以評估機器的性能和穩定性，并優化算法和控制策略，以提高草莓采摘機器人的效率和準確性。寧玥利用3Ds MAX軟件繪制農機的三維模型，通過Unity3D 軟件解析運動及作業流程，并進行了網絡化在線展示，對實現設計者和需求者之間的交流交互具有重要的作用[10]。李林峻等采用網絡化協同設計的方式對農機發動機進行設計與優化，提高了農機零部件的設計水平，縮短了設計周期，提升了生產效率[11]。馬斌強等采用ADAMS 軟件對平行四桿機構的液壓舉升機構進行仿真設計，并驗證其性能參數，為實際設計機構提供了依據[12]。于圣潔等利用SolidWorks 建立就地翻土犁數學模型，并通過EDEM 軟件構建土壤顆粒離散元模型，模擬土壤耕作試驗[13]。

在草莓采摘機器人的仿真研究中，還可以模擬不同的環境條件和任務場景，例如不同的果園布局、不同的草莓品種和果實形狀等。通過對這些場景的仿真研究，可以為機器人的實際應用提供指導，并提前解決可能出現的問題。

1 材料與方法

草莓果實在生長時因重力影響易下垂，較易被周圍枝葉遮擋，傳統的機器視覺系統在果園環境下難以準確識別成熟的草莓果實。為了解決該問題，本文采用Kinect 相機采集自然環境下的草莓圖像，使用YOLOv8 卷積神經網絡模型對草莓檢測模型進行迭代訓練，將最優權重模型作為草莓的實時檢測模型用于識別草莓果實與枝葉，同時通過Kinect 相機三維點云數據獲得草莓與障礙物的準確空間坐標[14]。針對果園環境下光照度差異對草莓識別影響較大的問題，本文通過增加不同光照度以及順光和逆光條件下的草莓數據集來優化草莓檢測模型。考慮到草莓成熟時間不一致，采摘時拍攝的圖像中包含成熟與未成熟的草莓，本文在進行草莓數據集標注時，將成熟草莓與未成熟草莓分別進行標注，并將標簽設置為“ripe”與“unripe”。標注完成后隨機抽取100 張草莓圖像交由果農確定標注的成熟草莓與未成熟草莓是否準確，以增大數據集的可靠性。

2 機構設計

草莓的表皮相對較為脆弱，一旦損壞，草莓的保鮮期將大大縮短，對于銷售也不利。因此，在采摘草莓的過程中，需要非常精準地進行操作，以避免對草莓表皮造成損傷。為了滿足這一要求，本文設計了一種草莓采摘機器人，主要由Kinect 深度相機、六軸機械臂以及三爪夾持式采摘機械手組成，如圖1所示。

圖1 草莓采摘機器人

2.1 六軸機械臂設計

本文的六軸機械臂通體由3D 打印部件組成，如圖2 所示，軸間驅動采用了伺服電機，配備諧波減速器，可以在充分保證運動精度的同時盡可能降低制作成本[6]。六軸聯動下，機械臂末端運動半徑最大可達770 mm，完全滿足小型輔助采摘設備的基本需求[5]。

圖2 六軸機械臂

2.2 三爪夾持式采摘機械手設計

基于曲柄連桿機構，并仿照人手三指捏合的動作原理，設計了三爪夾持式采摘機械手，并通過42 步進電機驅動底板前后移動，使三指連接的曲柄同時閉合，以牢固夾持草莓，三爪夾持式采摘機械手如圖3所示[15]。同時，三指末端采用柔軟的橡膠材料，夾持草莓時可按照草莓外表皮進行形變，減小了采摘過程中對草莓表皮的損傷[16]。

圖3 三爪夾持式采摘機械手

3 運動仿真分析

將六軸機械臂及三爪夾持式采摘機械手的SolidWorks 模型轉換為URDF 模型文件，便于導入Gazebo 環境中。使用Ubuntu 下ROS 的Moveit 插件，導入URDF 文件，構建六軸機械臂在Rviz 三維可視化平臺插件中正、逆解的運動規劃文件，同時在文件包中配置Gazebo 仿真環境的執行命令。配置完成后，執行roslaunch 文件，打開Rviz 三維可視化平臺及Gazebo 仿真環境，草莓采摘機器人的模型同時在Rivz 和Gazebo 中顯示，通過Rviz 發送控制信息后，Gazebo 仿真世界中草莓采摘機器人將執行同樣的動作，并有實時的三維點云數據與相機畫面在Rviz 中顯示，如圖4所示。

圖4 Gazebo世界中的草莓采摘機器人

為真實地還原草莓采摘的自然環境，在Gazebo環境中添加草莓壟和草莓作物，以及作為障礙物的圍欄[17]。移動草莓采摘機器人至草莓壟前，Kinect 相機掃描的三維點云數據實時顯示在Rviz 中，并獲得草莓和障礙物的精確三維空間坐標[18]，如圖5所示。

圖5 Kinect相機三維點云數據

其中，以六軸機械臂底盤最低面的中心為原點，建立世界坐標系，而草莓果實的三維空間坐標所在坐標系是在Kinect 相機物理坐標系和像素坐標系下構建的，為得到在世界坐標系下正確的草莓果實坐標，需要將三個坐標系進行轉換。為便于機械臂接收運動坐標，選擇將像素坐標系通過旋轉變換及平移變換同步至世界坐標系下。

首先，將像素坐標系轉換至相機物理坐標系下，轉換公式如式（1）所示：

圖像的單個像素在相機物理坐標系的X軸方向和Y軸方向上的大小分別為dx、dy，草莓果實在像素坐標系上的坐標為（u,v）。

變換的公式如式（2）所示：

其中，XW、YW、ZW為草莓果實在機械臂的世界坐標系中的三維坐標，XC、YC、ZC為草莓果實在相機坐標系中的三維坐標，R為旋轉矩陣，t為平移矩陣。

轉換坐標系后，在Rviz 中輸入草莓的空間坐標，六軸機械臂通過Moveit 插件中的運動學求解器IKFAST 進行運動規劃。IKFAST 是一種基于解析算法的運動學插件，可以保證每次求解的一致性，并且可以求解任意復雜運動鏈的運動學方程（解析解），產生特定語言的文件后供使用[19-20]；其運動規劃比較穩定且速度快，在最新的處理器上能在5 μs內完成單次運動規劃的運算。使用該插件的運動規劃可以驗證機械臂運動到該坐標的可行性，如運動過程中存在障礙，運動規劃將中止，并重新規劃，如圖6所示[21]。

圖6 機械臂運動規劃

運動規劃完成后，通過Rviz 將六軸的控制信息發送至Gazebo，Gazebo 中的草莓采摘機器人模型按照Rviz 中的運動規劃軌跡進行，三爪夾持式采摘機械手移動至草莓果實處，三指閉合，機械手夾持住草莓后，機械臂返回原點，并將草莓根部扯斷，完成采摘。

在Rviz 中將生成草莓采摘機器人的末端運動軌跡，可用于分析機械臂運動規劃的合理性及軌跡算法的研究，為運動避障提供準確的運動數據，如圖7 所示。同時，Kinect 相機的三維點云數據也將記錄運動過程的位姿變化，便于草莓采摘機器人的調整[22]。

圖7 Rviz可視化末端機械手運動軌跡

4 討論

首先，本文使用了G a z e b o 仿真環境，較SolidWorks 等軟件，能更真實地還原草莓采摘的自然環境，包括壟道、作物、柵欄、枝葉等，對驗證草莓采摘機器人的方案可行性具有直觀的效果。

其次，在Rviz 中可生成可視化的末端運動軌跡，可為六軸機械臂或其他多軸運動機械的運行軌跡設計提供準確的實驗數據，并且可與修改后的機械運動軌跡進行對比，更好地確定機械運動的關鍵參數。

再次，本文結合了Kinect 相機進行仿真，可實時獲取周圍的環境信息，三維點云數據的應用可將環境感知融入到仿真研究中[23-24]。

最后，本文設計了一種基于曲柄連桿機構的三爪同步夾持式采摘機器人，仿照人手三指捏合的動作，采摘草莓時更加自然，末端的橡膠材料則能保證盡可能無損采摘草莓，并結合六軸機械臂進行了仿真采摘研究。

5 結論

本文基于Gazebo 虛擬世界對自制的草莓采摘機器人進行了仿真研究。為了更貼近現實的仿真效果，本文充分模擬了草莓采摘的自然環境。在Gazebo 虛擬世界中，創建了一個果園場景，包括草莓植株的生長狀態、果實的成熟度和分布情況等。通過這樣的模擬，可以更加真實地評估草莓采摘機器人的性能和穩定性。

在仿真過程中，融合了Kinect 相機，用于感知外界環境。Kinect 相機可以生成三維點云數據，能夠準確地感知Gazebo 虛擬世界中的物體。通過對這些點云數據進行處理，可以為草莓采摘機器人提供準確的坐標信息，幫助機器人精確地定位和采摘草莓。同時，在仿真過程中記錄了草莓采摘機器人的可視化末端運動軌跡。這些數據對于后續的避障算法和路徑規劃非常有幫助。通過分析這些運動軌跡，可以了解機器人在采摘過程中可能遇到的障礙物和困難，從而優化機器人的動作和控制策略，提高采摘的效率和準確性。

通過基于Gazebo虛擬世界的仿真研究，可以在較短的時間內完成草莓采摘機器人的開發工作，并降低開發成本。同時，還可以在虛擬環境中模擬不同的任務場景，例如不同的果園布局和果實形狀，以提前解決可能出現的問題，并為機器人的實際應用提供指導。