繩驅(qū)柔性機械手研究進展及其在農(nóng)業(yè)機器人中的應(yīng)用.pdf

第 5 卷 第 4 期 2024 年 11 月 Vol 5 No 4 November 2024 智能化農(nóng)業(yè)裝備學(xué)報 中英文 Journal of Intelligent Agricultural Mechanization 繩驅(qū)柔性機械手研究進展及其在 農(nóng)業(yè)機器人中的應(yīng)用 韋慧玲 1 梁成斌 1 王金海 2 陳明猷 1 羅陸鋒 1 1 佛山大學(xué)機電工程與自動化學(xué)院 廣東佛山 528000 2 佛山大學(xué)計算機與人工智能學(xué)院 廣東佛山 528000 摘要 繩牽引并聯(lián)機器人具有結(jié)構(gòu)簡單 運動慣性小 可重構(gòu) 響應(yīng)速度快等特點 成為近年來機器人領(lǐng)域研究的熱點 而 繩驅(qū)柔性機械手由于其驅(qū)動繩索的柔彈性為任務(wù)操作提供了一定的適應(yīng)性和柔順性 能夠?qū)崿F(xiàn)作業(yè)對象與機械手良好的 動態(tài)交互 提高防破損耦合的能力 引起了農(nóng)業(yè)機器人領(lǐng)域科研人員的廣泛關(guān)注 由于農(nóng)業(yè)采摘機器人的作業(yè)環(huán)境具有 非結(jié)構(gòu)化 不確定的特點 而大多數(shù)的果實外表皮脆弱易損 因此對直接與果實接觸的采摘機械手要求更嚴格 既要滿足 穩(wěn)定抓持又不能損傷果實 為實現(xiàn)采摘機器人高效精準作業(yè) 與生物友好交互的輕量化柔性末端執(zhí)行機構(gòu)是急需重點突 破的關(guān)鍵理論技術(shù)之一 首先 闡述了具有商業(yè)應(yīng)用前景的繩驅(qū)柔性機械手的特點及發(fā)展概況 然后 詳細綜述了國內(nèi)外 研究人員對繩驅(qū)柔性機械手的設(shè)計 建模和控制等理論的研究進展 進一步概述了繩驅(qū)柔性機械手在肢體康復(fù)和靈巧操 作領(lǐng)域的應(yīng)用開發(fā) 詳細分析繩驅(qū)柔性機械手在農(nóng)業(yè)采摘領(lǐng)域應(yīng)用的意義 并對繩驅(qū)柔性機械手在番茄 蘋果 草莓和黑 莓采摘的研究現(xiàn)狀進行分析 最后 針對現(xiàn)階段繩驅(qū)柔性機械手在農(nóng)業(yè)采摘存在的采摘準確度不高 通用性差和成本高 造成損傷 采摘效率低下等問題 指出今后繩驅(qū)柔性機械手商業(yè)化應(yīng)用亟須在農(nóng)機農(nóng)藝協(xié)同 模塊化與可重構(gòu)設(shè)計 提高 交互安全性 多傳感器融合 采摘序列規(guī)劃與強魯棒控制等方面開拓創(chuàng)新 為果蔬機械化無損采摘機構(gòu)的設(shè)計提供新的思 路和方法 關(guān)鍵詞 繩驅(qū)柔性機械手 農(nóng)業(yè)機器人 采摘 番茄 蘋果 草莓 黑莓 中圖分類號 S24 文獻標識碼 A 文章編號 2096 7217 2024 04 0095 12 韋慧玲 梁成斌 王金海 陳明猷 羅陸鋒 繩驅(qū)柔性機械手研究進展及其在農(nóng)業(yè)機器人中的應(yīng)用 J 智能化農(nóng)業(yè)裝備學(xué) 報 中英文 2024 5 4 95 106 WEI Huiling LIANG Chengbin WANG Jinhai CHEN Mingyou LUO Lufeng Research progress of cable driven flexible manipulator and its application in agricultural robots J Journal of Intelligent Agricultural Mechanization 2024 5 4 95 106 0 引言 盡管目前機械手的設(shè)計得到了很大的進步 但是 跟生物抓手相比 在自適應(yīng)和柔順性方面仍然存在比 較大的差距 尤其是在農(nóng)業(yè)機器人領(lǐng)域 1 由于農(nóng)業(yè) 機器人的作業(yè)環(huán)境是非結(jié)構(gòu)化 不同農(nóng)作物的尺寸 形 狀 質(zhì)量 表面材料特性等都不同 特別是果實對損害 的敏感性不同 因此獲得恰當(dāng)?shù)淖ト×κ蔷哂刑魬?zhàn)性 的問題 當(dāng)抓取簇狀作物時 比如葡萄 由于密集成簇 產(chǎn)生流竄變形 抓取變得更加復(fù)雜 此時對末端執(zhí)行機 械手的要求更高 相比傳統(tǒng)剛性機械手 繩驅(qū)柔性機械手具有結(jié)構(gòu) 簡單 制造方便 控制容易 無氣密性要求 能夠產(chǎn)生比 較大的輸出力和輸出效率 實現(xiàn)狹小空間長距離傳動 具有一定的適應(yīng)性和柔順性等優(yōu)勢 2 5 近年來得到了 越來越多的關(guān)注 成為研究的熱點 從繩驅(qū)柔性機械手的理論研究來看 TAN等人 4 基于分段常曲率和彈性力學(xué)建立了繩驅(qū)機械手的運動 學(xué)模型 其中將柔性繩的扭轉(zhuǎn)角包含在完整的運動學(xué) 中 該研究為繩驅(qū)機械手的運動學(xué)建模提供了更全面 的思路 DONG等人 6 建立了一個通用的繩驅(qū)機械手 抓取力分析模型 用于量化評估滾動約束下的抓取穩(wěn) DOI 10 12398 j issn 2096 7217 2024 04 007 收稿日期 2024 02 27 修回日期 2024 04 22 基金項目 國家自然科學(xué)基金資助項目 52205254 32171909 32301704 廣東省基礎(chǔ)與應(yīng)用基礎(chǔ)研究基金 2020B1515120070 第一作者 韋慧玲 女 1986年生 廣西貴港人 博士 副教授 研究方向為繩牽引機器人 采摘機器人 E mail weihuiling2007 通信作者 羅陸鋒 男 1982年生 湖南婁底人 博士 教授 研究方向為采摘機器人 機器視覺等 E mail luolufeng617 2024 年智能化農(nóng)業(yè)裝備學(xué)報 中英文 定性 為繩驅(qū)柔性機械手的指尖設(shè)計方法提供了理論 證據(jù) CAMARILLO等人 7 建立了繩驅(qū)連續(xù)機械手 的力學(xué)模型 并優(yōu)化了索力分布 為機械手的魯棒控制 提供了基礎(chǔ) 從繩驅(qū)柔性機械手的應(yīng)用來看 PU等人 8 開發(fā)了 一款繩驅(qū)外骨骼機械手 深入探討了在非負載條件下 繩索張力的變化規(guī)律 該研究建立的拉格朗日模型可 以準確估計繩驅(qū)外骨骼機械手在不同接合角度下掌指 和近端指間關(guān)節(jié)的繩索張力 該研究為繩驅(qū)機構(gòu)在肢 體康復(fù)領(lǐng)域的應(yīng)用提供了理論基礎(chǔ) MIN等人 9 研制 了一種繩驅(qū)擬人機械手 該機械手通過單個電機和平 行繩索實現(xiàn)關(guān)節(jié)的對抗驅(qū)動 通過拉伸彈簧在近端指 和遠端指關(guān)節(jié)之間進行順應(yīng)性欠驅(qū)動 實現(xiàn)機械手自 適應(yīng)靈巧抓取 為繩驅(qū)柔性機構(gòu)在靈巧操作領(lǐng)域的應(yīng) 用提供了技術(shù)支撐 盡管國內(nèi)外學(xué)者對繩驅(qū)柔性機械手的理論和應(yīng)用 都進行了大量研究 取得了一定的研究成果 但是在農(nóng) 業(yè)采摘領(lǐng)域至今尚未出現(xiàn)能夠商品化應(yīng)用的繩驅(qū)柔性 采摘機械手 其中機構(gòu)仿生優(yōu)化設(shè)計 準確理論建模 魯棒運動控制等技術(shù)需進一步突破 以適應(yīng)農(nóng)業(yè)領(lǐng)域 非結(jié)構(gòu)化環(huán)境的技術(shù)要求 為了深入研究繩驅(qū)柔性機械手在農(nóng)業(yè)采摘領(lǐng)域的 應(yīng)用 本研究首先對目前繩驅(qū)柔性機械手的理論研究 和應(yīng)用工作現(xiàn)狀進行闡述 詳細介紹繩驅(qū)柔性機械手 在農(nóng)業(yè)采摘領(lǐng)域應(yīng)用的意義及研究現(xiàn)狀 總結(jié)其在農(nóng) 業(yè)采摘領(lǐng)域應(yīng)用涉及的關(guān)鍵技術(shù) 指出目前繩驅(qū)采摘 機械手存在的問題和不足 并對其未來的研究方向提 出展望 1 繩驅(qū)柔性機械手的理論研究 繩驅(qū)柔性機械手利用繩索的柔彈性解決了傳統(tǒng)剛 性機械手柔順性不足的問題 10 同時又解決了純軟體 機械手抓取力不足的問題 11 故其在肢體康復(fù) 靈巧抓 取 農(nóng)業(yè)采摘等任務(wù)中具有廣闊的應(yīng)用前景 近年來 國內(nèi)外研究人員對繩驅(qū)柔性機械手的設(shè)計 建模及控 制理論等進行了深入研究 并取得了一定的成果 1 1 繩驅(qū)柔性機械手的設(shè)計 隨著20世紀末嵌入式系統(tǒng)的發(fā)展 繩驅(qū)機械手向 著高度集成化和豐富感知的方向發(fā)展 進入了一個快 速發(fā)展的階段 美國國家航空宇航局設(shè)計了一種用于 空間操作的擬人化機械手Robonaut Hand 如圖1 a 所 示 12 該機械手由前臂 腕部和12個自由度的5指組 成 基礎(chǔ)關(guān)節(jié)通過絲桿組件與繩索進行動力傳遞 使得 結(jié)構(gòu)更緊湊 美國愛荷華大學(xué)的POTRATZ等人 13 設(shè)計了一種彈簧與繩索混合驅(qū)動的機械手 實現(xiàn)了高 自由度和輕質(zhì)柔順性 如圖1 b 所示 其每個關(guān)節(jié)接 頭由一個彎曲機構(gòu)組成 該機構(gòu)通過繩索和導(dǎo)管系統(tǒng) 在軸向和橫向上對壓縮彈簧進行加載 實現(xiàn)手指彎曲 但該研究由于自身結(jié)構(gòu)原因抓取力太小 難以實現(xiàn)負 重抓取任務(wù) 同時尚未考慮變形過程中繩索與導(dǎo)管的 摩擦以及與物體的接觸力 德克薩斯大學(xué)達拉斯分校 的WU等人 14 設(shè)計了一種基于扭曲和卷曲聚合物人工 肌肉結(jié)合腱繩驅(qū)動的仿生人手 如圖1 c 所示 該研 究實現(xiàn)了動力直接傳動 無須中間機械結(jié)構(gòu) 使得結(jié)構(gòu) 更緊湊 但是該機械手的局限性也比較明顯 效率和 抓取頻率較低 意大利博洛尼亞大學(xué)的PALLI等人 15 提出一種 柔性扭鉸腱繩驅(qū)動系統(tǒng) 該系統(tǒng)的馬達和腱繩直接連 接 省去了齒輪箱 滑輪或滾珠絲杠等中間機構(gòu) 實現(xiàn) 從旋轉(zhuǎn)運動到線性運動的直接轉(zhuǎn)換 極大減少了摩擦 如圖1 d 所示 但該研究還未對該系統(tǒng)的傳動效率進 行評估 2016年 該研究團隊討論了扭絞腱繩與滑動 圖1 繩驅(qū)柔性機械手設(shè)計樣機 Figure 1 Design prototype of cable driven flexible manipulator 96 第 4 期 韋慧玲 等 繩驅(qū)柔性機械手研究進展及其在農(nóng)業(yè)機器人中的應(yīng)用 面接觸的模型 通過試驗分析了輸入輸出系統(tǒng)響應(yīng)特 征 但尚未對系統(tǒng)行為進行表征 16 該研究的腱繩不 能與任何障礙物接觸 一旦接觸將改變沿著腱繩的扭 轉(zhuǎn)角度 并最終完全停止腱繩的扭轉(zhuǎn) 意大利比薩大 學(xué)的WISTE等人 17 設(shè)計了一種雙向腱繩欠驅(qū)動5指 機械手 如圖1 e 所示 該機械手增加單剛體結(jié)構(gòu)減 少了零件數(shù) 通過串聯(lián)彈性致動實現(xiàn)低抓握阻抗 韓國鮮文大學(xué)的HAM等人 18 設(shè)計了一種腱繩驅(qū) 動的變剛度夾持器 如圖1 f 所示 通過改變腱繩長 度實現(xiàn)夾持器的變剛度 但是該研究無法測量夾持器 的力 為了改進可變剛度夾持器 可在夾持器的末端嵌 入壓力傳感器 以測量夾持力進而實現(xiàn)主動控制和優(yōu) 化夾持力 新加坡國立大學(xué)的LI等人 19 提出了一種模塊化 可重構(gòu)的繩索驅(qū)動機械手 用于在非結(jié)構(gòu)化環(huán)境中抓 取各種未知物體 如圖1 g 所示 該機械手的創(chuàng)新在 于采用類似樂高的模塊化設(shè)計功能和可重新配置的柔 性關(guān)節(jié) 機械手的長度可以通過添加或移除由磁鐵連 接的類似樂高的手指模塊來任意改變 而無需重新布 線 機器人抓取器的形狀和自由度可以通過使用嵌入 式離合器改變關(guān)節(jié)的狀態(tài)來調(diào)整 中國的DONG等人 20 提出了一種基于遺傳算法 的夾持器尺寸和繩索路徑設(shè)計優(yōu)化方法 以實現(xiàn)穩(wěn)定 的抓取性能 如圖1 h 所示 哈爾濱工業(yè)大學(xué)的 TANG等人 21 利用釣魚線或縫紉線卷繞成彈簧狀結(jié) 構(gòu) 該結(jié)構(gòu)具有各向異性 加熱后會解開產(chǎn)生扭矩 恢 復(fù)的扭矩轉(zhuǎn)化為拉伸變形 如圖1 i 所示 這是一種 集驅(qū)動與傳動于一體的新型機構(gòu) 該機構(gòu)的最大握持 重量取決于驅(qū)動力 而驅(qū)動力與其溫度呈正相關(guān) 目 前仍然存在的問題有 一是滯后現(xiàn)象 二是散熱問題 三是串?dāng)_ WANG等人 22 通過考慮幾何非線性的拓 撲優(yōu)化方法開發(fā)了一款多輸入多輸出的自適應(yīng)繩驅(qū)軟 體夾持器 如圖1 j 所示 通過仿真和試驗評估了該 夾持器的性能 但是尚未解決每個自由度之間的耦合 位移抑制問題 盡管上述研究設(shè)計了不同種類的繩驅(qū)機械手 適 應(yīng)不同的應(yīng)用場景和操作對象 但是對于非結(jié)構(gòu)化環(huán) 境的農(nóng)業(yè)機械化無損采摘領(lǐng)域 這些機械手還存在一 定的不足 比如連桿與繩索混合驅(qū)動機械手的柔順性 不足 二指夾持器無法實現(xiàn)包絡(luò)抓取等 1 2 繩驅(qū)柔性機械手的建模 日本關(guān)西學(xué)院大學(xué)的NAGASE等人 23 設(shè)計了一 款變剛度氣動腱繩驅(qū)動軟體機械手 如圖2 a 所示 該機械手通過調(diào)節(jié)輸入壓力實現(xiàn)對不同任務(wù)目標的抓 取 意大利的GIORELLI等人 24 對繩索驅(qū)動非恒定 曲率機械手的逆動力學(xué)問題進行了研究 提出了一種 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法研究在三維空間中運動的柔性機械臂的 逆動力學(xué) 通過該方法建立了機械手末端位置和施加 到繩索上的力之間的映射關(guān)系 但是該研究還沒有通 過物理試驗驗證其有效性 新加坡國立大學(xué)的CHEN 等人 25 基于水平集的拓撲優(yōu)化方法開發(fā)了一種軟繩驅(qū) 夾持器 如圖2 b 所示 該夾持器采用壓力載荷和摩 擦牽引的形式對夾持器和物體之間的相互作用進行了 建模 研究了相互作用的不確定性如何通過改變接觸 位置和面積來影響優(yōu)化解 但該夾持器能夠承受的最 大重量是1 kg 這對于農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的葡萄串果采摘等遠 遠不夠 WU等人 26 建立了繩索驅(qū)動軟體夾持器的運 動學(xué)和動力學(xué)模型 并進行仿真分析和有限元分析 該研究在建模時將軟體夾持器看成由若干個柔性單元 組成的平面繩索驅(qū)動連續(xù)機械手 如圖2 c 所示 該研 究忽略了繩索的彎曲剛度 重量和摩擦力 CHEN等 人 27 研究了一種雙向彈性被動傳動繩索驅(qū)動機械手 如圖2 d 所示 基于能量守恒定律建立了該繩驅(qū)機械 手的半靜態(tài)模型 分析其機械特性 并對機械手的抓取 特性進行了動力學(xué)仿真 盡管該機械手在價格 重量 夾持力和夾持速度上有比較大的優(yōu)勢 但是沒有解決 手指的自由度耦合問題 導(dǎo)致一些復(fù)雜操作任務(wù)無法 完成 上述研究對繩驅(qū)機械手的運動學(xué) 動力學(xué)和力學(xué) 模型都進行了深入研究 對模型的有效性進行了仿真 驗證 部分開展了物理樣機試驗 但是建模時尚未考 慮農(nóng)業(yè)采摘領(lǐng)域中面臨的機械手與采摘對象動態(tài)交互 的耦合問題 尤其是串果采摘時 由于流竄變形其耦合 問題更加突出 圖2 繩驅(qū)柔性機械手建模樣機 Figure 2 Modelling prototype of cable driven flexible manipulator 97 2024 年智能化農(nóng)業(yè)裝備學(xué)報 中英文 1 3 繩驅(qū)柔性機械手的控制 繩索驅(qū)動方式具有很顯著的特征 繩索只能承受 拉力 不能承受壓力 這一特性使得繩驅(qū)機械手的控 制要比其他驅(qū)動方式的機器人更具有挑戰(zhàn)性 關(guān)于繩 驅(qū)柔性機械手的控制問題 北京航空航天大學(xué)的王國 慶等人 28 提出了一種繩驅(qū)靈巧手的位置 力反饋控制 方法 實現(xiàn)非線性情況下靈巧手的穩(wěn)定抓持 通過仿 真驗證了方法的有效性和可行性 但未對該方法進行 試驗驗證 哈爾濱工業(yè)大學(xué)的何平等人 29 針對HIT 1 型手建立了兩自由度基關(guān)節(jié)的力矩和位置反饋控制 系統(tǒng) 通過PID控制方法實現(xiàn)了基關(guān)節(jié)在約束條件下 的力矩控制和自由空間的位置控制 FIROUZEH等 人 30 提出了一種具有可調(diào)剛度關(guān)節(jié)的繩索驅(qū)動機械 手 通過具有可調(diào)節(jié)剛度的聚合物層獨立控制每個 關(guān)節(jié)的剛度實現(xiàn)控制不同關(guān)節(jié)之間的輸入能量分布 從而控制機械手的運動 GAO等人 31 通過層干擾技 術(shù)和繩索驅(qū)動執(zhí)行器結(jié)合開發(fā)了一種新型變剛度柔 順機械手 通過大量測試試驗數(shù)據(jù)建立了單指剛度 的指數(shù)控制模型 驗證了機械手的剛度和夾持力 該 工作沒有考慮層堵塞的驅(qū)動力 因此難以實現(xiàn)對機械 手的精確控制 QIAO等人 32 通過動能定理和拉格朗 日動力學(xué)方法 對3自由度欠驅(qū)動繩驅(qū)機械手進行了 簡化 建立了一般的動力學(xué)模型 根據(jù)索力耦合特性 設(shè)計了預(yù)彎曲階段的3種抓取控制策略 通過仿真和 試驗驗證了控制方法的有效性 當(dāng)兩個電機同時驅(qū) 動繩索時 預(yù)彎曲階段的抓取控制方法有多種 通過 優(yōu)化算法找出運動時間最短或功耗最低的方法可能 才更有意義 盡管上述研究采用的控制策略能夠?qū)崿F(xiàn)繩驅(qū)機械 手的抓取任務(wù) 但是其控制精度還無法滿足農(nóng)業(yè)采摘 領(lǐng)域中穩(wěn)定抓持的要求 果蔬采摘不僅要綜合考慮目 標果實的空間形狀 位姿 重量 軟硬度等因素進行穩(wěn) 定抓持 以保證所摘取的果實不滑落 同時還需要考慮 果實的損壞問題 農(nóng)業(yè)采摘中有些果蔬由于果實嬌嫩 極易因為抓持力控制不當(dāng)導(dǎo)致果粒脫落或壓損 因此 對抓持力的控制精度要求比較高 需要實時監(jiān)測機械 手與采摘目標動態(tài)交互的接觸力 提高繩驅(qū)采摘機械 手的防破損耦合能力 2 繩驅(qū)柔性機械手的典型應(yīng)用 2 1 肢體康復(fù) 韓國首爾國立大學(xué)的JEONG等人 33 設(shè)計了一種 繩索驅(qū)動的可穿戴機械手進行力量訓(xùn)練 解決了傳統(tǒng) 外骨骼由于龐大機械結(jié)構(gòu)引起的穿戴不方便問題 但 由于結(jié)構(gòu)的限制 索力不能準確反映關(guān)節(jié)扭矩的總和 手腕和手臂的運動會引起索力的擾動 需要解決變形 建模和結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計問題 2015年 該研究團隊通過 松弛使能機制提高腱繩系統(tǒng)的效率并保證其安全性 該研究所提出的機制消除了預(yù)張力 并最小化了由預(yù) 張力引起的摩擦 34 但是該研究需要布置多個線軸 控制系統(tǒng)變得復(fù)雜 KAZEMINASAB等人 35 對形狀 記憶合金和欠驅(qū)動繩索驅(qū)動系統(tǒng)耦合的可穿戴手套在 不同模式下的控制方法進行了研究 在理療模式中 控制手的運動頻率 而在物體操縱模式中控制抓握力 的大小 研究結(jié)果表明該機械手可以以準確的軌跡彎 曲和伸展手指 并有效地抓住物體 盡管提出的簡單 控制策略在實際應(yīng)用中可能是有效的 但開發(fā)同時進 行位置和力控制的方法可以提高機械手在更復(fù)雜任務(wù) 中的性能 肢體康復(fù)領(lǐng)域中的研究成果可為農(nóng)業(yè)采摘領(lǐng)域中 繩驅(qū)機械手的結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計 繩索的松弛遲滯問題提 供了理論參考 2 2 靈巧操作 繩驅(qū)機械手在靈巧操作方面的開發(fā)應(yīng)用比較廣 泛 最早的是日本研發(fā)的Okada靈巧手 如圖3 a 所 示 36 該機械手由1個3自由度的拇指和2個4自由度 的手指組成 通過電機驅(qū)動繩索傳遞運動和動力 該 機械手體積較小 抓取力不大 盡管該研究實現(xiàn)了抓 取力恒定的抓取任務(wù) 但未對力的傳遞關(guān)系進行深入 討論 美國猶他大學(xué)生物醫(yī)學(xué)設(shè)計中心和麻省理工學(xué) 院人工智能實驗室聯(lián)合開發(fā)了Utah MIT靈巧手 如 圖3 b 所示 37 該機械手由4個手指組成 每個手指都 具有4個自由度 利用2N型繩驅(qū)系統(tǒng)進行運動和動力 的傳遞 但該機械手的驅(qū)動器數(shù)量高達32個 該研究 設(shè)計了整個系統(tǒng)的硬件和控制系統(tǒng) 但未對繩驅(qū)動系 統(tǒng)的技術(shù)進行深入的研究 與Okada靈巧手相比 Utah MIT靈巧手的控制變得更復(fù)雜 接著 美國斯 坦福大學(xué)成功研制了Stanford JPL靈巧手 如圖3 c 所示 38 該機械手由3個手指組成 分別具有3個自由 度 通過N 1型繩驅(qū)系統(tǒng)進行運動和動力的傳遞 相 比前兩款靈巧手 該機械手的靈活性有較大的提高 這是早期最典型的靈巧手 是機械手仿人化 智能化發(fā) 展的基礎(chǔ) 隨著傳感器技術(shù) 新材料的高速發(fā)展 靈巧 手的性能也得到了很大改善 2004年英國Shadow機 器人公司研發(fā)了一款仿人機械手Shadow 如圖3 d 所 示 39 該機械手具有5個手指 19個自由度 通過繩索 傳動運動和動力實現(xiàn)對易碎品的抓取 同時該機械手 通過壓力傳感器 位置傳感器和觸覺感應(yīng)裝置實現(xiàn)精 準控制 美國德克薩斯大學(xué)的DESHPANDE等人 40 為了了解人手的內(nèi)在生物力學(xué)和控制特征 搭建了假 98 第 4 期 韋慧玲 等 繩驅(qū)柔性機械手研究進展及其在農(nóng)業(yè)機器人中的應(yīng)用 手試驗臺模仿人手的抓握和操縱技能 如圖3 e 所示 該假手通過腱繩驅(qū)動 可實現(xiàn)對毛巾 眼鏡 礦泉水瓶 勺子 卡片等物品的穩(wěn)定抓取 意大利理工學(xué)院微型 生物機器人中心的MISHRA等人 41 設(shè)計了一種模塊 化 可重新配置 腱繩驅(qū)動的機械手 該機械手具有一 定柔順性 實現(xiàn)不同形狀和大小物體的抓取 該研究 設(shè)計的手指相鄰指節(jié)間位移較大 難以實現(xiàn)弧面包絡(luò) 夾持 3 繩驅(qū)柔性機械手在農(nóng)業(yè)采摘中的應(yīng)用分析 3 1 繩驅(qū)機械手在農(nóng)業(yè)采摘中的意義 2022年 我國水果生產(chǎn)總量已達299 702 kt 42 然 而目前我國水果收獲基本靠人工采摘 采摘勞動量約 占果實生產(chǎn)總勞動量的40 43 44 勞動強度大且成本 高 機械化采摘既能提高采摘效率 又能緩解人口老 齡化加劇和勞動成本攀升帶來的勞動力缺失問題 但 現(xiàn)有的機械化采摘極易造成果實損傷 損傷率高達 30 45 因此 果實無損機械化采摘成為當(dāng)前我國農(nóng) 業(yè)生產(chǎn)亟待解決的難題 46 47 水果采摘主要是通過穩(wěn)定抓持果實和精準切割 果梗來完成 48 實現(xiàn)無損機械化采摘需要綜合考慮 目標果實的空間形狀 位姿 重量 軟硬度等因素進 行穩(wěn)定抓持 以保證所摘取的果實不滑落 不壓 損 49 由于果實形態(tài)各異 嬌嫩易損等原因使得采 摘過程具有極強的非線性 極易因為采摘機構(gòu)抓持力 控制不當(dāng)導(dǎo)致果實掉落或壓損 50 但是目前大多數(shù) 研究開發(fā)的采摘機械手剛性強 質(zhì)量重 嚴重影響無 損采摘的適應(yīng)性和柔順性 51 因此 要想突破該難 題 需要提高采摘目標和采摘機械手之間的適應(yīng)性和 柔順性 繩驅(qū)并聯(lián)柔性機械手具有柔順性強 運動慣性 小 可重構(gòu) 響應(yīng)速度快等特點 其驅(qū)動繩索的柔彈 性為采摘作業(yè)提供了一定的適應(yīng)性和柔順性 52 能 夠?qū)崿F(xiàn)采摘目標與機械手安全的動態(tài)交互 提高采摘 目標與機械手的防破損耦合能力 53 因此 繩驅(qū)柔 性機械手在農(nóng)業(yè)采摘中得到了重點關(guān)注 成為研究的 熱點 3 2 繩驅(qū)采摘機械手的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 農(nóng)業(yè)采摘中的機器人跟結(jié)構(gòu)化環(huán)境下的工業(yè)機器 人不同 其作業(yè)環(huán)境具有不確定性 非結(jié)構(gòu)化的特點 同時果實外表皮脆弱易損 對直接與果實接觸的采摘 機械手要求更嚴格 既要滿足穩(wěn)定抓持又不能損傷果 實 54 為實現(xiàn)采摘機器人高效精準作業(yè) 與生物友好 交互的輕量化柔性末端執(zhí)行機構(gòu)是急需重點突破的關(guān) 鍵理論技術(shù)之一 55 由于繩驅(qū)并聯(lián)柔性機械手具有良 好的柔順性和適應(yīng)性 在農(nóng)業(yè)采摘中得到了一定的應(yīng) 用 國內(nèi)外不少研究人員對其進行了深入研究 取得 了一系列有代表性的成果 3 2 1 番茄采摘 番茄采摘是一項需要選擇性收割的特殊作業(yè) 其 要在不破壞其他果實 莖葉等情況下采摘成熟的果實 由于番茄的花序梗很短 果實形成緊密的簇狀花序 目 標水果周圍的相鄰水果都有可能是機器人采摘過程中 的障礙物 假如采用剛性的機械手進行采摘 很大可 能會損傷相鄰的果實和莖葉 而單純采用吸盤分離目 標果實又有可能因為花序梗太短而無法抓住果實 因 此 設(shè)計柔性采摘末端執(zhí)行器既能夠穩(wěn)定抓持果實又 不損壞相鄰果實 這對番茄機械化無損采摘十分重要 MONTA等人 56 設(shè)計了一種番茄采摘機械手 該機械 手由4個等距分布的柔性指狀物和1個硅吸盤組 成 56 57 每個指狀物由四根中空管組成 通過柔性繩 索串聯(lián) 如圖4 a 所示 每個手指通過空心管里的繩 索驅(qū)動 拉動繩索 所有手指向彼此彎曲 當(dāng)手指完全 打開時可以實現(xiàn)最大直徑60 mm的抓取范圍 該機械 手的繩索收放動作是通過直流電機和齒輪來回驅(qū)動 同時 為了防止采摘過程中損壞果實或打滑 機械手的 手指內(nèi)側(cè)還鋪設(shè)了5 mm厚的橡膠墊 機械手靠近果 實前 先通過吸盤將目標果實挑選出來 機械手再前進 穩(wěn)定抓取果實 經(jīng)測試 該機械手的果實收獲率是 78 對于需要高效率連續(xù)作業(yè)的果實采摘來講 這個 收獲率是偏低的 機械手對于過熟或者未熟的果實沒 有成功采摘 過熟的果實由于太軟無法穩(wěn)定抓取 未熟 的果實由于果莖附著力太大而機械手自由度太少導(dǎo)致 無法分離 因此 該作者認為為了提高采摘成功率 需 圖3 靈巧操作的繩驅(qū)機械手 Figure 3 Cable driven robotic in the field of agile operation 99 2024 年智能化農(nóng)業(yè)裝備學(xué)報 中英文 要開發(fā)具有足夠自由度和能夠檢測果實成熟度的機械 手 隨著技術(shù)的發(fā)展 美國俄亥俄州立大學(xué)的LING 等人 58 開發(fā)了一套由視覺檢測單元 機械手采摘單元 真空抽吸單元和控制模塊組成的番茄智能收割系統(tǒng) 如圖4 b 所示 采摘機械手通過遠端指骨的繩索提供 驅(qū)動手指所有關(guān)節(jié)所需的力 結(jié)合扭矩彈簧 實現(xiàn)了 手指自由彎曲伸展 該收割系統(tǒng)在文獻 56 的真空抽 吸加機械手抓取雙重保障思想基礎(chǔ)上增加了視覺檢測 單元和控制單元 使采摘過程更加自動化 為了更好 地控制機械手 機械手的指狀物由方形和矩形管組成 以限制其橫向運動 經(jīng)過試驗驗證 視覺檢測單元能 夠有效地識別重疊和遮擋的番茄 采摘機器人的視覺 識別成功率達到95 以上 采摘成功率達到85 以 上 該研究果實定位和收獲成熟番茄的能力方面達到 了設(shè)計要求 但是采摘和放置一個番茄的循環(huán)時間約 為3 min 47 s 包括機器視覺所需的時間 可見采摘效 率方面有待提升 YESHMUKHAMETOV等人 59 60 提出一種具有 可變骨架剛度和柔順萬向節(jié)的離散超冗余繩索驅(qū)動仿 生連續(xù)體機器人TakoBot 如圖5所示 該連續(xù)體機械臂由塑料墊片通過柔順萬向節(jié)連 接 4根繩索穿過各個彈簧內(nèi)通過繩索的收放運動啟 動機器人 通過將機械臂離散為n個帶有萬向節(jié)旋轉(zhuǎn) 軸的節(jié)段進行運動學(xué)和動力學(xué)建模 建立了抓取力的 映射模型 由于該機械臂能夠在有限的工作空間內(nèi)進 行高效安全的作業(yè) 非常適合農(nóng)業(yè)采摘領(lǐng)域 通過改 變不同的末端執(zhí)行器就能夠適應(yīng)不同的農(nóng)作物采摘 因此 該研究團隊在繩驅(qū)連續(xù)體機械臂的基礎(chǔ)上設(shè)計 了一種具有被動莖稈切割機構(gòu)的末端抓取工具 變成 番茄收割機器人 通過試驗證明TakoBot機器人在 狹窄的工作空間具有高可行性 當(dāng)有障礙物時 機械 臂需要花更多的時間來適應(yīng)新的約束環(huán)境并到達采 摘點 測試發(fā)現(xiàn) 番茄收獲過程平均耗時56 s 與人 類手工采摘相比較慢 如何提高機器人的采摘效率 是仍然是一個挑戰(zhàn) 優(yōu)化機器人的大小和控制算法可 能是一個改進的方向 因此 該團隊認為通過實現(xiàn)預(yù) 測控制方法的非線性模型和收集數(shù)據(jù)來優(yōu)化機器人 軌跡 使機器人更快適應(yīng)新的環(huán)境 并改進控制 算法 3 2 2 蘋果采摘 蘋果采摘的特殊性在于其樹干高大 果實遠離地 面 人工采摘面臨著墜落危險 因此 機械化采摘成了 一個亟待解決的問題 為了降低人工成本和對季節(jié)性勞動力的依賴 針對蘋果采摘 美國華盛頓州立大學(xué)精密與自動化 農(nóng)業(yè)系統(tǒng)中心的SILWAL等人 61 設(shè)計了一種腱繩驅(qū) 動的欠驅(qū)動3指蘋果采摘末端執(zhí)行器 如圖6 a 所 示 通過引入欠驅(qū)動實現(xiàn)對不同尺寸蘋果的自適應(yīng) 抓取 該機械手在手掌和手指連接處增加了軟聚氨 酯墊 最大限度地減少水果擦傷 同時增加抓握過程 中的摩擦力 提高抓取的穩(wěn)定性 當(dāng)繩索松弛不產(chǎn) 生張力時 通過近端關(guān)節(jié)中的扭轉(zhuǎn)彈簧實現(xiàn)復(fù)位 經(jīng)測試 該機器人系統(tǒng)的蘋果識別率達到100 每 個蘋果平均定位時間為1 5 s 平均采摘時間為6 s 采摘成功率為84 67 由于該末端執(zhí)行器不包含 任何傳感器 采用純開環(huán)的前饋控制 因此試驗中存 在無法避開障礙物問題 提高采摘效率需要增強系 統(tǒng)的魯棒性 尤其是在末端執(zhí)行器上增加視覺傳感 和力傳感以反饋抓取狀態(tài)的情況下進行障礙物檢 測 顯得尤為重要 華盛頓州立大學(xué)機械與材料工程學(xué)院的 DAVIDSON等人 62 針對蘋果采摘設(shè)計了一種欠驅(qū)動 的繩索驅(qū)動末端執(zhí)行器 能夠自適應(yīng)抓取多個蘋果品 種 如圖6 b 所示 其實現(xiàn)自適應(yīng)抓取的關(guān)鍵是執(zhí) 行機構(gòu)導(dǎo)螺桿上的滑動裝置 通過設(shè)計一個固定在導(dǎo) 螺桿移動螺母上的連接所有繩索的壓縮彈簧 實現(xiàn)3 根手指的漸進式抓取 與蘋果接觸的第1根手指的 繩索開始壓縮彈簧 當(dāng)彈簧完全壓縮時 彈簧將成為 剛性連桿 致動器可以繼續(xù)移動直到剩下的兩根手 指抓住蘋果 同時 針對機器人選擇性采摘面臨的速 度和魯棒性不足的問題 通過對采摘機構(gòu)的運動學(xué)進 行理論分析并確定關(guān)鍵幾何參數(shù) 通過設(shè)計了開環(huán) 控制和閉環(huán)反饋控制對比試驗 證明了該末端執(zhí)行器 具有速度快 復(fù)雜性低 球形法向抓取力最優(yōu)的特 點 能夠適用于高度可變的田間環(huán)境 最大限度地降 低果實損傷 63 圖4 繩驅(qū)番茄采摘機械手 Figure 4 Cable driven tomato picking robot 圖5 超冗余繩驅(qū)連續(xù)體采摘機器人 Figure 5 Super redundant cable driven continuous picking robot 100 第 4 期 韋慧玲 等 繩驅(qū)柔性機械手研究進展及其在農(nóng)業(yè)機器人中的應(yīng)用 3 2 3 草莓采摘 草莓是一種很容易損壞和擦傷的高價值水果 高 效可靠的選擇性機械化采摘草莓是很困難的 草莓的 市場銷售量持續(xù)增長 然而其采摘又嚴重依賴人力 成 本非常高 為了降低生產(chǎn)成本和解決傳統(tǒng)草莓采摘機 械手結(jié)構(gòu)龐大的問題 挪威生命科學(xué)大學(xué)的XIONG等 人 53 設(shè)立了一種具有感知能力的非接觸式的繩索驅(qū)動 草莓采摘器 如圖7所示 該采摘器由6個手指組成 張開后形成一個封閉 空間 可以吞下目標草莓并將周圍的其他果實推離 為了實現(xiàn)目標精確定位 該采摘器配備了3個紅外傳 感器 通過控制機械臂來提高定位精度 為了實現(xiàn) 遠程驅(qū)動和具備足夠大的存儲空間 該采摘器采用 柔性繩索驅(qū)動手指 電機可以安置在遠離手指的地 方 手指由驅(qū)動繩索打開 由扭力彈簧關(guān)閉 為了 計算手指的位置和刀具角度 該作者還進行了運動 學(xué)建模與分析 經(jīng)過自然環(huán)境中的草莓采摘測試 該系統(tǒng)采摘一個草莓的平均時間為10 62 s 而無損 采摘草莓的成功率僅為53 57 系統(tǒng)成功率可能受 限于障礙物 采摘器可達工作空間 動態(tài)干擾等 而 采摘器的主要挑戰(zhàn)是在密集的草莓叢中采摘 其手 指容易被枝葉或未熟的草莓遮擋 無法吞下成熟的 目標草莓 為了解決上述問題 該研究團隊在此基 礎(chǔ)上增加了視覺系統(tǒng)對目標草莓進行檢測與定位 同時設(shè)計了采摘序列規(guī)劃對多個果實位置進行從低 到高排序 64 經(jīng)過測試 采摘草莓的平均時間和成 功率沒有變化 原因在于視覺系統(tǒng)對于簇狀草莓的 分割比較困難 造成重復(fù)檢測或者未被檢測 導(dǎo)致采 摘器吞咽失敗 未來需要研究更先進的視覺算法 合并對多個幀 的檢測 實現(xiàn)從不同角度檢測到被遮擋的草莓 為了 解決文獻 53 和 64 中的障礙物問題 實現(xiàn)非結(jié)構(gòu)化 環(huán)境下的連續(xù)采摘作業(yè) 該團隊進一步提出了一種障 礙物分離路徑規(guī)劃算法 該算法可以成功收獲被其他 草莓 樹葉和其他障礙物包圍的草莓 然而 在現(xiàn)場 測試中 該系統(tǒng)無法選擇完全被障礙物包圍的目標 主要是由視覺系統(tǒng)的局限性和夾持器的靈活性不足 引起的 但是跟以前的系統(tǒng)相比 采摘速度有所提 高 單臂模式下采摘僅需6 1 s 雙臂模式下僅需 4 6 s 65 3 2 4 黑莓采摘 黑莓富含抗氧化劑 對健康有促進作用 近年 來其市場需求量不斷上升 但其人工采摘勞動量占 了總耗時的50 人工成本非常高 而黑莓非常嬌 嫩 極易因為抓持力不當(dāng)導(dǎo)致果汁滲漏 為了實現(xiàn) 黑莓的機械化無損采摘 美國佐治亞理工學(xué)院生物 醫(yī)學(xué)工程系的GUNDERMAN等人提出一種帶有主 動接觸力反饋控制模塊的繩索驅(qū)動軟體夾持器 通 過夾持器的被動順應(yīng)性實現(xiàn)對黑莓的無損采摘 如 圖8所示 66 腱繩驅(qū)動使機械手比氣動或液壓驅(qū) 動的軟體機器人結(jié)構(gòu)更緊湊 腱繩的收放運動由 指尖的柔性電阻力傳感器和運算放大器的反饋進 行主動控制 確保超過生物人手的一致性 試驗表 明 繩驅(qū)軟夾持器的夾持力可以低至0 5 N 每顆黑 莓在約4 8 s的收獲速率下保持95 24 的收獲可 靠性 盡管研究人員對番茄采摘 蘋果采摘 草莓采摘 黑莓采摘的繩驅(qū)柔性機械手進行了深入研究 取得了 一定的成果 67 但是真正能夠大規(guī)模工程化應(yīng)用的仍 然鮮有報道 說明繩驅(qū)柔性采摘機械手離工程化應(yīng)用 還存在一定的距離 繩驅(qū)采摘機械手與當(dāng)前其他的農(nóng) 業(yè)采摘機械手的對比如表1所示 綜上可知 繩驅(qū)柔 性機械手要實現(xiàn)果蔬機械化無損高效采摘 其關(guān)鍵技 術(shù)包括具有觸覺感知能力和高靈活性的末端執(zhí)行機構(gòu) 優(yōu)化設(shè)計技術(shù) 采摘目標高精度定位和識別技術(shù) 合理 的采摘序列規(guī)劃技術(shù) 圖7 繩驅(qū)草莓采摘機械手 Figure 7 Cable driven gripper for strawberry picking 圖6 繩驅(qū)蘋果采摘機器人 Figure 6 Cable driven apple picking robot 圖8 繩驅(qū)軟體黑莓采摘機械手 Figure 8 Cable driven soft gripper for blackberry picking 101 2024 年智能化農(nóng)業(yè)裝備學(xué)報 中英文 4 存在問題 到目前為止 繩驅(qū)柔性機械手已經(jīng)得到了廣泛的 開發(fā)和應(yīng)用 針對特定應(yīng)用場景 一些基本問題 比如 機構(gòu)優(yōu)化設(shè)計 運動學(xué)建模 運動控制等已經(jīng)通過許多 不同的方法得到了解決 然而 由于農(nóng)業(yè)環(huán)境和作業(yè) 對象的非結(jié)構(gòu)化特性使得果蔬無損采摘受到果蔬形 狀 姿態(tài) 重量 成熟度 表面材料等幾何物理參數(shù)及采 摘速度 加速度等多種因素影響 要獲得良好的抓取力 是個挑戰(zhàn)性問題 當(dāng)抓取簇狀作物時 比如葡萄 蘑菇 等 由于密集成族產(chǎn)生流竄變形 抓取變得更加復(fù)雜 因此 農(nóng)業(yè)采摘領(lǐng)域?qū)δ┒藞?zhí)行機械手的要求更高 而 現(xiàn)有的樣機仍存在一定的局限性 距離商業(yè)化應(yīng)用還 有一定的距離 主要存在以下幾方面的問題 1 采摘準確度不高 農(nóng)作物存在枝葉遮擋 簇狀 果實遮擋問題 即使果實被成功識別與定位 但是由于 采摘路徑的限制導(dǎo)致機械手無法靠近目標果實進行采 摘 另外 不規(guī)則的種植方式使得果實的分布遠近不 同 高低不一 有些果實不在機械手的工作范圍內(nèi) 導(dǎo) 致無法開展采摘作業(yè) 這些問題都會導(dǎo)致采摘作業(yè)準 確度不高 甚至采摘失敗 2 通用性差 成本高 目前開發(fā)的采摘機械手都 是針對單一的果實 而農(nóng)業(yè)采摘具有季節(jié)性 如果單一 的機械手利用率不高 通用性差 就會導(dǎo)致制造和運行 成本偏高 3 造成損傷 大部分的果實嬌嫩易損 機械手采 摘過程中可能會碰傷相鄰成熟或未成熟的果實 可能 會因為抓取力控制不當(dāng)導(dǎo)致果實脫落或壓損 可能會 拉傷枝干等 4 采摘效率低下 采摘效率是衡量農(nóng)業(yè)機械化作 業(yè)的一個重要指標 目前開發(fā)的機械手采摘效率跟不 上人工的采摘效率 這個與機械手結(jié)構(gòu) 采摘規(guī)劃 控 制方法等都有關(guān)系 5 發(fā)展趨勢 針對目前繩驅(qū)柔性機械手在農(nóng)業(yè)采摘領(lǐng)域應(yīng)用存 在的問題 未來研究的重點應(yīng)該圍繞以下幾點開展 1 農(nóng)機農(nóng)藝協(xié)同 農(nóng)業(yè)采摘的非結(jié)構(gòu)化環(huán)境使得 機械化無損采摘難度大 對采摘機械手的要求也更高 因此 今后的農(nóng)業(yè)種植可以考慮機械化采摘的作業(yè)要 求 進行枝葉修剪 樹墻種植 減少枝葉遮擋 讓果實盡 可能暴露于同一側(cè) 有利于繩驅(qū)柔性機械手對目標果 實進行穩(wěn)定抓持 通過農(nóng)機農(nóng)業(yè)協(xié)同 將非結(jié)構(gòu)化環(huán) 境轉(zhuǎn)為結(jié)構(gòu)化作業(yè)環(huán)境 提高采摘效率 推動農(nóng)業(yè)機械 化無損采摘的發(fā)展 2 模塊化 可重構(gòu)設(shè)計 目前農(nóng)業(yè)采摘領(lǐng)域開發(fā) 的末端執(zhí)行器是針對特定的果實種類 功能單一 通用 性不強 移植性不高 導(dǎo)致開發(fā)成本高 周期長 為了 提高設(shè)備的擴展性 對末端執(zhí)行器進行模塊化 可重構(gòu) 設(shè)計 通過更換末端執(zhí)行器和識別算法就能用于不同 的果蔬 提高農(nóng)業(yè)裝備的利用率 大大降低生產(chǎn)成本 3 提高末端執(zhí)行器的交互安全性 末端執(zhí)行器的 目標是實現(xiàn)果實準確采摘而不損壞作業(yè)對象 因此其 應(yīng)該具有一定的柔順性和靈巧性 提高采摘過程的防 破損耦合能力 未來繩索驅(qū)動方式與軟體材料相結(jié)合 的變剛度采摘機械手 可以提高采摘機械手與目標果 實動態(tài)交互的安全性 4 多傳感器融合 目前安裝在采摘機械手上的傳 感器主要有力覺傳感 而單一傳感器具有局限性 未來 可以將力覺 觸覺 滑覺 視覺等多種傳感器集成到繩 驅(qū)機械手上 增強機械手的智能感知能力和環(huán)境適應(yīng) 能力 既能提高識別與定位精度 又能實現(xiàn)抓取力的精 確控制 確保果實無損采摘 5 合理的采摘序列規(guī)劃與強魯棒控制策略 實現(xiàn) 生物人手的靈巧無損采摘是農(nóng)業(yè)機器人研究的重要目 標 目前開發(fā)的繩驅(qū)機械手未能夠達到這個目標 未 來采用機器視覺和深度強化學(xué)習(xí)相結(jié)合的方法進行任 務(wù)的學(xué)習(xí)建模 并運用數(shù)學(xué)的方法加以描述 是進行無 損采摘序列規(guī)劃與控制的基礎(chǔ) 表1 不同類型的采摘機械手相關(guān)特性比較 Table 1 Comparison of relevant characteristics of different types of picking manipulator 性能參數(shù) 結(jié)構(gòu)特點 自由度 柔順性 靈活性 安全性 工作環(huán)境 建模難易 控制難易 傳動效率 操作對象 輸出力 類型 剛性機械手 剛度高 笨重 少 低 低 低 結(jié)構(gòu)化 容易 容易 高 固定尺寸 大 氣動軟體 機械手 剛度低 較笨重 無限多 高 較高 高 結(jié)構(gòu)化和 非結(jié)構(gòu)化 困難 不易 低 可變尺寸 小 繩驅(qū)柔性機械手 可變剛度 輕量化 多 高 高 高 結(jié)構(gòu)化和 非結(jié)構(gòu)化 較容易 較容易 較高 可變尺寸 可變 102 第 4 期 韋慧玲 等 繩驅(qū)柔性機械手研究進展及其在農(nóng)業(yè)機器人中的應(yīng)用 6 結(jié)論 農(nóng)業(yè)采摘作業(yè)是一項勞動密集型 季節(jié)性強的工 作 因此急需實現(xiàn)果蔬機械化無損智能采摘 本研究 對繩驅(qū)柔性機械手的設(shè)計 建模和控制等理論研究進 行了深入分析 對肢體康復(fù)和靈巧操作等典型應(yīng)用進 行了闡述 對繩驅(qū)柔性機械手在農(nóng)業(yè)采摘領(lǐng)域的應(yīng)用 意義和研究現(xiàn)狀進行了綜述 指出目前繩驅(qū)柔性機械 手在機構(gòu)優(yōu)化設(shè)計 定位與識別 采摘規(guī)劃等方面還有 待提高 針對存在的問題提出了建議 以期為繩驅(qū)柔性 機械手在農(nóng)業(yè)采摘領(lǐng)域的后續(xù)研究提供參考 加快其 關(guān)鍵技術(shù)的創(chuàng)新發(fā)展 實現(xiàn)繩驅(qū)柔性采摘機械手的商 業(yè)化應(yīng)用 解決目前勞動力短缺的問題 促進我國農(nóng)業(yè) 機械化的發(fā)展 同時 繩驅(qū)柔性機械手還可以應(yīng)用于其他潛在領(lǐng) 域 如長距離傳動要求的微創(chuàng)手術(shù)操作 狹小空間的管 道操作 彎曲變形的連續(xù)體機器人等 因此 繩驅(qū)驅(qū)動 柔性機械手將